【摘 要】
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针对采用标准美音声学模型来评测中国学生英语发音准确性较低的问题,提出一种基于声学模型自适应与支持向量回归的英语朗读发音质量评测模型。采用最大似然线性回归和最大后
【机 构】
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桂林电子科技大学信息与通信学院,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61662012)
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针对采用标准美音声学模型来评测中国学生英语发音准确性较低的问题,提出一种基于声学模型自适应与支持向量回归的英语朗读发音质量评测模型。采用最大似然线性回归和最大后验概率算法调整声学模型,以匹配中国学生的英语发音,提取发音准确度、流利度以及朗读完整度特征,引入支持向量回归算法,将这些评分特征融合为最终的发音质量评分。实验结果表明,该模型可提升发音质量评测性能。
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