【摘 要】
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在计算机辅助语言学习CALL(Computer Assisted Language Learning)中,语音处理技术的应用越来越广泛。当今已经存在很多方法来判断和评估发音的准确性,并取得很好的结果。对
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在计算机辅助语言学习CALL(Computer Assisted Language Learning)中,语音处理技术的应用越来越广泛。当今已经存在很多方法来判断和评估发音的准确性,并取得很好的结果。对于单词重音的识别,大多是通过提取传统的语音线性特征用线性判别函数来判断其重读音的位置;有时也会结合一些语音非线性特征,如梅尔倒谱系数(MFCC)、巴克倒谱等。这些方法或者无法很好的描述语音信号的混沌特征;或者无法充分逼近特征之间复杂的非线性关系。基于这些问题,本文主要研究的是在英语单词重读音节识别中,分形理论对于重音识别的应用以及应用RankNet神经网络将传统特征和分形维特征进行融合对于词重音识别的重要性。本文主要的工作包括以下几点:(1)实现了传统特征如:能量平均(EA)、基频变化率(PCR)、时长(DURATION)等特征的提取;研究了分形维理论,详细对比了两种计算分形维数的算法,计盒数法和多态覆盖法;选择较优的一种算法实现了分形维特征的提取;(2)引入感知器准则函数,实现了基于该准则函数的单一特征的重音识别实验;(3)在此基础上,建立了基于RankNet神经网络的多特征融合重音识别算法,并实现了一种自适应可变学习率和冲量的RankNet模型;(4)在Sphinx-4语音开发平台的框架下,实现了单词重音识别系统,该系统具有较好的可靠性与稳定性,封闭测试识别准确率达93%左右,开放测试识别准确率达88.09%,可以用于口语重音识别的评估。
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