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摘要:
目前,在计算机辅助语言发音评测系统中大部分采用简单的线性回归模型进行机器分与人工评分之间的数据融合,该模型要求机器的评分特征与人的主观评分呈近似的线性关系,而实际呈现非线性.对此,文章引入多元非线性回归模型对分数进行映射融合,使其更符合人的主观评分.同时,在算法优化问题上,用改进步长下的高斯-牛顿算法来求解,大大提高了收敛精度.实验表明,该算法在普通话口语评测中使系统性能得到明显提升.
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文献信息
篇名 一种多元非线性回归模型的发音评测技术
来源期刊 大众科技 学科 工学
关键词 语音评测 多元非线性回归 非线性最小二乘法 高斯-牛顿法
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 20-22
页数 分类号 TN912.34
字数 3724字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 景新幸 桂林电子科技大学信息与通信学院 106 690 13.0 21.0
2 杨海燕 桂林电子科技大学信息与通信学院 27 233 7.0 14.0
3 熊开芳 桂林电子科技大学信息与通信学院 1 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
语音评测
多元非线性回归
非线性最小二乘法
高斯-牛顿法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大众科技
月刊
1008-1151
45-1235/N
大16开
广西南宁市新竹路20号
48-94
1999
chi
出版文献量(篇)
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45
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