【摘 要】
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计算机辅助语言学习是近十年来日益热门的研究课题，语音评分是其重要的组成部分。目前，国内大部分评分系统在运用机器评分特征预测人工分时，都是采用简单的线性回归模型。虽然该
【机 构】
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中国科学技术大学讯飞语音实验室,四川大学经济学院,四川师范大学成都学院外语系
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计算机辅助语言学习是近十年来日益热门的研究课题，语音评分是其重要的组成部分。目前，国内大部分评分系统在运用机器评分特征预测人工分时，都是采用简单的线性回归模型。虽然该模型具有很好的集外推广性，但要求机器的评分特征与人的主观评分呈近似的线性关系，这一点在实际情况中往往难以满足。对此，本文引入sigmoid函数对评分特征进行规整，并采用数据驱动的方式得到其参数，使得提取的评分特征更符合评分员的主观评分准则。同时，在算法优化的问题上，本文将该方法完全地嵌入经典的线性回归模型中求解，大大提高了其收敛速度。实验表明
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