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本文继承了课题组2007年开发的发音矫正系统rEcho V1．0的特点，采用错误趋势分组技术给学习者提供有针对性的发音改进建议；利用多种形式为学习者呈现多种发音相关信息帮助其掌握发音要领。同时，针对rEcho V1．0的不足进行改进，构建了rEcho V2．0，系统性能得到提升。本文的主要工作如下：
1、系统地对比目前应用最广的两大语音识别引擎HTK和SPHINX在汉语普通话识别上的性能，包括在5维基频特征下的识别性能。从二者中为rEcho V2．0选择语音识别引擎。
2、根据香港人在汉语普通话发音中的缺陷，选择易错的典型声韵母作为学习目标，仿照课堂语言发音教学，围绕其典型易错音设计系统的课程内容。
3、根据rEcho V2．0的课程内容设计语音识别器。引入声道长度归一化技术来降低人的声道长度不同对识别率的影响；引入错音共振峰合成技术，解决了错误语音很难采集的问题；利用录制的正确语音和合成的错误语音训练声学模型，采用错音网络识别技术在语言模型上加以约束，大大提高了识别性能。
4、编写用户界面，整合系统各功能模块。
5、设计完善的测试方案，验证了系统的有效性和稳定性。