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首页> 中文期刊>西北师范大学学报（自然科学版） >基于DFCNN-CTC端到端的藏族学生普通话发音偏误检测

基于DFCNN-CTC端到端的藏族学生普通话发音偏误检测

     
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计算机辅助语音训练系统需要检测非母语者的错误发音,并提供详细的指导性反馈,有助于第二语言学习者更有效地提高发音水平.利用深度全序列卷积神经网络(Deep full convolutional neural network,DFCNN)和链接时序分类(Connectionist temporal classification,CTC)技术,建立了一种用于发音偏误检测和诊断任务的端到端语音识别方法.该方法不需要音位信息,也不需要强制对齐,以扩展声韵母为偏误基元,设计了64种偏误类型.实验结果表明,该方法能够有效地检测出错误发音,检测正确率为87.07％,错误拒绝率为7.83％,错误接收率为25.97％.

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