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计算机辅助普通话水平自动评测系统

杨旻旻  蔡莲红  
【摘要】:本文探讨了计算机辅助普通话自动评测算法,特别针对连续语段的评分问题,并创建了一个评测系统。系统的基础是语音识别技术,以细化的声韵母单元为基本单位建立标准发音的隐马尔可夫模型。通过分析连续语流的发音特点及其语音学规律,首先研究了连续语流中基于后验概率的打分策略,然后提出了基于声韵母时长比、基于语速和停顿两种辅助打分策略,并通过概率分布估计方法,建立了多种打分的融合算法。实验表明,改进算法与经典的后验概率打分法相比,在稳定性和正确率方面都取得了更好的效果,具有明显的实用价值。

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