预分类声母评测技术在语音识别中的应用

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"基于预分类的声母客观评测方法 (2012年) - 湖南科技大学学报(自然科学版)" 本文主要探讨了语音评测领域的一个创新方法,即基于预分类的声母客观评测技术。作者深入分析了语音评测中的基础策略——对数后验概率评价策略,并指出这种策略在提高评测精度的同时,可能导致计算量的增加。为了解决这个问题,他们提出了一种利用语音特征相似性来组织判决音素集的新方法。这种方法不仅能够提升评测的准确性,还能有效减少计算需求。 在研究普通话声母的显著性特征基础上,作者引入了预分类的评测概念。通过这种方式,他们能够更精准地评估声母,减少了由于错误分类导致的误差。此外,考虑到音素特征的相互承载性,他们还设计了声韵结合和韵声韵结合的音素模型,以更全面地捕捉语音的复杂性。 实验结果显示,采用这种基于预分类的评测方法,声母评测系统的评测准确率达到了83.56%,这一成绩接近人工评测的水平,表明该方法在实际应用中具有较高的可行性。这一成果对于自动化普通话水平测试系统的发展具有重要意义,可以减轻测试员的工作负担,提高测试的客观性和一致性。 关键词涵盖的领域包括语音评测、客观评测、语音处理、计算机辅助语言学习(CALL)以及普通话水平测试。文章的发表反映了在21世纪初,随着普通话推广和汉语国际影响力的提升,对高效、公正的普通话评测技术的需求日益增长。同时,计算机辅助语言学习系统的开发也成为了满足国内外汉语学习者需求的重要手段。 这篇论文为语音识别和评测技术的进步做出了贡献,尤其是在普通话学习和测试领域,它为后续研究提供了理论基础和技术参考,有助于推动相关技术的进一步发展和应用。