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将语种和说话人识别的方法应用到英语发音错误检测系统, 提出一种基于广义线性区分序列支持向量机 （Generalized linear discriminant sequence based SVM, GLDS-SVM）的发音错误检测方法. 主要创新点为： 1）提出一种基于状态拼接的特征规整方案, 增强SVM对发音特征的建模能力; 2）提出一种基于多模型融合的模型训练策略, 该策略可以更加充分地利用训练数据, 并在一定程度上解决了由于真实发音错误数据缺乏造成的正负样本不均衡的问题; 3）将GLDS-SVM与