【摘 要】
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在计算机辅助发音训练系统(CAPT)中,系统给出针对性的反馈比仅仅打分更能帮助学习者改善错误发音。在前期工作中,我们提出了发音偏误趋势(PET)的标注体系,并构建了基于高斯混
【基金项目】
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北京语言大学重大基础研究专项(16ZDJ03)北京语言大学语言资源高精尖创新中心项目
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在计算机辅助发音训练系统(CAPT)中,系统给出针对性的反馈比仅仅打分更能帮助学习者改善错误发音。在前期工作中,我们提出了发音偏误趋势(PET)的标注体系,并构建了基于高斯混合模型(GMM)和深度神经网络(DNN)的检测系统。为进一步提升系统性能,本文应用卷积神经网络(CNN)进行声学建模,并探究不同连接方式对性能的影响。灾验表明,在北京语言大学中介语音语料库上,CNN比之DNN检测正确率相当,虽有稍高的错误拒绝率,但是获得了更低的错误接受率。
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