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区分性模型在英语自动发音评测中的应用
1
作者
宋寅
梁维谦
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期503-506,共4页
为了改善英语自动发音评测中所使用的声学模型,提高评测的准确性,分别采用区分性训练中的最大互信息(MMI)和最小音素错误(MPE)算法训练出隐含Markov声学模型,并采用最大似然线性回归(MLLR)对模型进行非母语说话人的口音自适应,最后应用...
为了改善英语自动发音评测中所使用的声学模型,提高评测的准确性,分别采用区分性训练中的最大互信息(MMI)和最小音素错误(MPE)算法训练出隐含Markov声学模型,并采用最大似然线性回归(MLLR)对模型进行非母语说话人的口音自适应,最后应用到英语自动发音评测系统中。实验结果表明:分别对MMI和MPE方法训练所得模型作自适应后的机器总分与人工评分之间的相关度在说话人层次上分别提高了3.3%和5.2%,证明了在英语发音评价中区分性模型的实用性和有效性。
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关键词
区分性训练
最大互信息(MMI)
算法
最小
音素
错误
(
mpe
)
算法
最大似然线性回归(MLLR)
算法
自动发音评测
原文传递
题名
区分性模型在英语自动发音评测中的应用
1
作者
宋寅
梁维谦
机构
清华大学微电子与纳电子学系
清华大学电子工程系
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期503-506,共4页
基金
国家“八六三”高技术项目(2008AA010700)
文摘
为了改善英语自动发音评测中所使用的声学模型,提高评测的准确性,分别采用区分性训练中的最大互信息(MMI)和最小音素错误(MPE)算法训练出隐含Markov声学模型,并采用最大似然线性回归(MLLR)对模型进行非母语说话人的口音自适应,最后应用到英语自动发音评测系统中。实验结果表明:分别对MMI和MPE方法训练所得模型作自适应后的机器总分与人工评分之间的相关度在说话人层次上分别提高了3.3%和5.2%,证明了在英语发音评价中区分性模型的实用性和有效性。
关键词
区分性训练
最大互信息(MMI)
算法
最小
音素
错误
(
mpe
)
算法
最大似然线性回归(MLLR)
算法
自动发音评测
Keywords
discriminative training
maximum mutual information (MMI) algorithm
minimum phone error (
mpe
) algorithm
maximum likelihood linear regression (MLLR) algorithm
automatic pronunciation assessment
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
区分性模型在英语自动发音评测中的应用
宋寅
梁维谦
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
0
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