基于深度神经网络的普通话智能评测关键技术研究

• 作者: 洪世勇
• 来源期刊: 安徽电子信息职业技术学院学报
• 关键词: 深度神经网络 普通话智能评测 语音识别模型 矢量空间模型 条件随机场训练分句模型
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-802X.2021.02.002

摘要

为改进传统普通话水平测试第四题测评中的不足,实现测评的智能化,减轻工作人员工作量,提升考试的公平性,采用基于深度神经网络的普通话智能评测关键技术,设计使用深度神经网络-隐马尔科夫模型的语音识别模型(DNN-HMM),识别考生表述的语音,更好地反映考生真实发音的标准程度;使用条件随机场训练分句模型,更加精准地判定考生发音的流畅程度;采用矢量空间模型,较好地评估考生词汇语法使用的规范程度.