【摘 要】
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自动发音检错是为了满足第二语言学习者发音练习的需求,而先进的自动发音检错系统通常取决于声学模型识别率。随着深度学习技术的发展,端到端声学模型算法已经逐渐成熟,为发
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自动发音检错是为了满足第二语言学习者发音练习的需求,而先进的自动发音检错系统通常取决于声学模型识别率。随着深度学习技术的发展,端到端声学模型算法已经逐渐成熟,为发音检错算法研究提供的新思路。本文首先构建了基于连接时序分类(Connectionist Temporal Classification, CTC)算法的端到端发音检错声学模型架构。其次,基于二语迁移现象,L2发音往往带有其母语的音素特征,本文利用迁移学习算法提高基于母语的声学模型性能,从而提高发音检错准确率。通过迁移中文母语音素特征的声学模型相比
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