【摘 要】
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在发音质量自动评测任务中,韵律发音质量评测是非常重要的高级环节,对语音的自然度和可理解程度方面有着直接和重要的影响.本文在韵律相关的多种声学特征的基础上,进一步融合
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科学技术重点项目(12541z007)
论文部分内容阅读
在发音质量自动评测任务中,韵律发音质量评测是非常重要的高级环节,对语音的自然度和可理解程度方面有着直接和重要的影响.本文在韵律相关的多种声学特征的基础上,进一步融合了韵律相关的多种语言学统计特征,并使用支持向量机为分类模型,实现对韵律发音质量的有效评测,人机相关性达到0.779,相对提升了3.45％.同时,采用基于浮动思想的SFFS算法进行特征筛选,去除了目标无关的特征,提高了支持向量机模型的精度和泛化能力,进一步提升了评测性能.
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