近些年来,随着中国经济的快速发展和国际地位的不断提高,中国与世界的交往和联系日趋广泛和深入。汉语作为世界各国了解中国的重要工具和中华文化的主要载体,不少国家出现了学习汉语的热潮。而计算机辅助语言教学(Computer-Assisted Language Learning,CALL)在现代教育技术领域获得了重要的应用。通过对传统语言教学和计算机辅助语言教学的研究现状的分析,我们针对目前语言学习中比较普遍存在的发音问题,设计开发出基于语音识别的计算机辅助语言教学系统。语音识别技术能够识别学习者的汉语发音,同时计算出该汉语发音的准确度,从而帮助学习者掌握汉语的准确发音;声调识别技术能够识别学习者发音的声调,这对于那些母语是非声调语言的学习者来说是非常有帮助的。本论文主要内容如下:1.建立了一个由7个男生、7个女生组成的,包含412个汉语单字、1319个带调音节和668个汉语常用孤立词的汉语语料库;充分考虑了语料库建立过程中的可靠性、易学性和可操作性;2.基于已有的基频提取方法和动态时间归整、人工神经网络等技术,本文设计并提出一套完整声调识别模块,由四级音节切分模式,结合自相关法与平均幅度差法提取基频,进行声调模式分析,使用动态时间规整技术对不同的汉语词语,或不同人说相同的汉语词语时,其输入汉语语音词组信号帧数不同的情况进行归整,将改进的神经网络模型用于声调分类的完整声调识别方法;3.在语音评测模块中,运用基于置信度和机器评分的两级评分机制,首先运用统计假设检验的相关理论,结合后验概率、尺度似然、每帧熵、词格密度四个不同置信度指标的分析,分别提出了基于音子层和句子层的不同发音置信度评价标准进行发音确认;通过Viterbi最优状态序列搜索算法进行时间对齐,提出将标准语音和待测语音运用HMM对数似然值、归一化声学参数、音量强度、切分时长、基频五种评测指标的加权和通过模板匹配的方法进行机器评分的语音评测方法;4.提出并设计了一个融语音识别、声调识别和语音评测于一体的针对外国人学习汉语的交互汉语学习系统;针对不同时间、不同地点的学习者,我们采用为本地与远程学习者分别考虑的方法,实现了高效、便捷的交互汉语学习。