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基于多分布深度神经网络英文重音检测方法
1
作者
袁长普
徐素云
牛奕翔
《信息技术》
2022年第5期25-30,35,共7页
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...
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%。
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关键词
词汇
重音
音调重音
深度神经网络
句法特征
检测方法
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职称材料
题名
基于多分布深度神经网络英文重音检测方法
1
作者
袁长普
徐素云
牛奕翔
机构
西安交通大学城市学院
出处
《信息技术》
2022年第5期25-30,35,共7页
基金
陕西省社科界重大理论与现实问题研究项目(202-0Z206)
西安交通大学城市学院项目(202002Y04)。
文摘
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%。
关键词
词汇
重音
音调重音
深度神经网络
句法特征
检测方法
Keywords
lexical stress
tonal stress
deep neural network
syntactic characteristics
detection method
分类号
TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多分布深度神经网络英文重音检测方法
袁长普
徐素云
牛奕翔
《信息技术》
2022
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