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基于音素相关后验概率变换的发音质量评价

摘要

帧规整对数后验概率是目前公认最有效的发音质量的度量。本文证明了该度量反映了当前发音对应的声学模型 与概率空间中声学模型的混淆程度,使其在评分任务上存在着严重的缺陷。因此提出了可训练的音素相关的后验概率变换;并研究了线性和非线性sigmoid变换,同时给出线性变换的显式全局最优解和非线性变换的梯度下降解法。在全国采集的普通话水平测试现场考试的篇章朗读题型上进行实验。实验结果表明:当概率空间包含所有音素时,该方法能使人机相关度从0.582 提升至0.768;当采用优化的概率空间时,该方法能使人机相关度从0.680提升至0.773。

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