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基于卷积神经网络的发音偏误趋势检测

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在计算机辅助发音训练系统(CAPT)中,系统给出针对性的反馈比仅仅打分更能帮助学习者改善错误发音.在前期工作中,提出了发音偏误趋势(PET)的标注体系,并构建了基于高斯混合模型(GMM)和深度神经网络(DNN)的检测系统.为进一步提升系统性能,本文应用卷积神经网络(CNN)进行声学建模,并探究不同连接方式对性能的影响.实验表明,在北京语言大学中介语音语料库上,CNN比之DNN检测正确率相当,虽有稍高的错误拒绝率,但是获得了更低的错误接受率.

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来源
《第十四届全国人机语音通讯学术会议》|2017年|1-5|共5页
会议地点江苏连云港
作者
Longfei Yang; 杨龙飞; Yanlu Xie; 解焱陆; Jinsong Zhang; 张劲松;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音识别与设备;
关键词
发音检测; 偏误趋势; 卷积神经网络; 高斯混合模型;

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