【摘 要】
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理想的计算机辅助发音训练系统不仅能够准确检测学习者的发音错误,还应给出有效的纠错建议。本文针对日本学生学习汉语中出现的前后鼻音混淆偏误,以第二和第三共振峰(F2和F3)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61175019);北京市青年英才计划(YETP0879)
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理想的计算机辅助发音训练系统不仅能够准确检测学习者的发音错误,还应给出有效的纠错建议。本文针对日本学生学习汉语中出现的前后鼻音混淆偏误,以第二和第三共振峰(F2和F3)为关键线索,建立SVM分类模型,实现了前后鼻音偏误的自动检测,同时比较了过渡段和元音稳定段信息以及MFCC参数和共振峰参数对鼻音偏误检测的作用效果。实验一表明:过渡段共振峰的诊断率(79.7%),高于元音稳定段共振峰的诊断率(74.4%)。实验二比较了共振峰与MFCC参数的检测效果,结果表明:共振峰参数不仅可以提供较多反馈信息,还可以达到较高诊断率(86.1%)。
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