基于多分布深度神经网络英文重音检测方法

为了利用英语语音进行发音错误检测和诊断,研究了超音段中的英语词汇重音和音调重音检测,使用了多分布神经网络方法。多分布神经网络的隐藏单元和可见单元均为二进制,利用基于音节的韵律特征和规范的词汇重音模式作为输入特征。将该方法与已有方法进行了比较实验,结果表明:基于MD-DNN的词汇重音检测方法对三个或三个以上音节的单词进行音节分类(主/次/无重音)的准确率为87.9%,性能明显优于使用高斯混合模型(GMM)和显著性模型(PM)。与词汇重音检测方法相似,音高重音检测的准确率为90.2%,分别比GMM和PM检测的准确率高9.6%和6.9%。