英语发音判错算法是当前计算机辅助发音训练(CAPT)系统研究的核心课题。尽管当前的计算机辅助发音训练系统可以提供一些较好的反馈结果，但是它们在判错算法的使用上一般局限于使用概率统计学知识来判错，而没有关注和利用语言学上的知识信息。本文主要研究和改进CAPT系统中发音判错算法。　　 本论文应用语音识别、网格置信度等技术，建立了一套适合中国人发音的计算机辅助发音纠错系统。本文对发音判错算法的设计和实现方面做了一些尝试，主要做了以下两方面的工作：一、改进强制对齐网络，在识别网络加入易混淆音素模型和反音素模型等语言学知识，使用N-best解码算法计算音素的网格置信度，通过比较音素置信度来确定切割后的音素，以期达到更好的语音的音素切割准确度。二、针对传统的判错算法的不足，本文利用前期基于网格置信度的强制对齐结果信息，将该结果和后验概率门限判错算法混合使用，来对判错算法进行改进，从而达到提高判错效果的目的。　　 经过以上两个方面的改进，结果显示本文所介绍的算法取得了很好的效果。第一方面的改进，改进后的方法使系统的误识率降低了百分之三点六五；第二方面的改进，在判错性能上，当前算法的系统判错误识率比改进前算法的系统判错误识率降低了百分之二点零七。