針對英語學(xué)習(xí)者問答型發(fā)音自動評測方法的研究.pdf

1、英語學(xué)習(xí)者問答型口語語音評測一直是口語自動評分領(lǐng)域中的一個難點,主要有兩個方面的原因:一方面,非母語說話人問答型口語語音的識別準(zhǔn)確率低、解碼速度慢;另一方面,在語音識別率不高的情況下,沒有一個有效的方法來評價考生答案和標(biāo)準(zhǔn)答案之間的文本語義相似度。針對這兩個問題,本文在分析英語學(xué)習(xí)者問答型口語發(fā)音特征后,分別設(shè)計了有效的解決方案。
　　為了選取與識別任務(wù)相匹配的語言模型,設(shè)計了一種新的插值語言模型訓(xùn)練方案,同時研究了一種多語料庫動

2、態(tài)詞表提取方案,以確保詞表選取的合理性。實驗結(jié)果顯示,相對于傳統(tǒng)的語言模型建模方法,本文設(shè)計的方案可極大降低語言模型的困惑度,最高可降低近66.5％,并且在問答題的語音識別應(yīng)用中,使問答題型語音的識別準(zhǔn)確率提高了約15%。為了提高評測系統(tǒng)的識別效率和識別率,設(shè)計了一種基于自適應(yīng)閥值與基頻檢測的音頻分割算法,實驗結(jié)果表明該算法能夠成功去除音頻中的靜音、噪聲部分,音頻分割去噪后語音的識別準(zhǔn)確率提高了約2%,且單個識別任務(wù)的平均解碼時間減少了