基于声学模型自适应与支持向量回归的英语朗读发音质量评测模型

• 作者: 朱洪涛 黄桂敏
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 发音质量评测 最大似然线性回归 最大后验概率 支持向量回归 特征融合
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 363-368
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4876字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.2019.05.004

摘要

针对采用标准美音声学模型来评测中国学生英语发音准确性较低的问题,提出一种基于声学模型自适应与支持向量回归的英语朗读发音质量评测模型.采用最大似然线性回归和最大后验概率算法调整声学模型,以匹配中国学生的英语发音,提取发音准确度 、流利度以及朗读完整度特征,引入支持向量回归算法,将这些评分特征融合为最终的发音质量评分.实验结果表明,该模型可提升发音质量评测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄桂敏	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	29	116	6.0	9.0
2	朱洪涛	桂林电子科技大学信息与通信学院	1	0	0.0	0.0