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研究了用于指导计算机发音质量评价的错误模式的生成算法，它是普通话CALL系统研究工作中的一部分。传统的错误模式是根据语言学知识来生成的，只能得到那些最重要的常见错误模式。为了提高错误模式的覆盖面，本文提出了一种基于KLD差的统计错误模式生成算法，用模型间KLD作为模型间的距离，以标准模型间KLD与带方言口音模型NKLD的差代表两种模型间的差异，并以之为度量来生成错误模式。实验证明在引入了此算法生成的错误模式后，系统性能由0.809提升到0.826。