儿童语言教育系统：基于ASR的自适应技术与应用

本篇硕士论文主要探讨的是"基于ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）的儿童语言教育系统的研究与实现"。随着信息技术的飞速发展，语音交互已成为人们日常生活中的重要方式，语音识别与语音合成技术因此成为计算机科学领域的重要研究方向。论文作者针对语音识别技术中的自适应性问题，特别是说话人自适应方法，如最大后验概率（MAP）和最大似然线性回归（MLLR）进行了深入研究。 作者创新性地提出了复合渐进自适应方法，该方法融合了MAP和MLLR的优势，通过一个全局转移矩阵优化了MLLR模块，以便更好地处理环境和个体生理差异，提高了MAP模块的初始模型精度。此外，采用渐进的MAP模块，能在音素层次上细致捕捉差异，保持方法的渐进特性，使得系统在实际应用中表现更为稳定。 论文的核心贡献在于将改进后的微软语音识别引擎应用于儿童语言教育软件开发，实现了中文语音识别、跨平台通信（如VC++、Flash）、多语言识别（中文拼音与英文）、发音评估以及发音纠正动画等功能。这款教育软件设计直观，实用性强，作为儿童语言学习的辅助工具，具有很高的教育价值。 总体来说，这篇论文不仅展示了先进的语音识别技术在教育领域的具体应用，还突出了其在解决实际问题上的有效性。通过将理论研究与教育需求相结合，论文作者提供了一种有前景的儿童语言教育解决方案，对未来语音技术在教育领域的进一步发展具有积极的推动作用。