大學(xué)英語網(wǎng)絡(luò)機考口語測試評分方法的研究.pdf

1、隨著英語教學(xué)方式的改變，英語的考試方式也從紙考逐漸向機考轉(zhuǎn)變。而英語口語等級考試的在線評分則更加符合教學(xué)改革的需要，如何能夠合理的進行在線評分則更為重要。目前國內(nèi)對漢語的評分系統(tǒng)技術(shù)已相當(dāng)完善，國際上對英語口語的評分方法技術(shù)尚未成熟，即使出現(xiàn)一些打分系統(tǒng)評測出分數(shù)，對于分數(shù)的準確性還存在一些疑議。鑒于上面的背景以及英語等級考試教學(xué)改革的需求，本論文主要針對大學(xué)英語網(wǎng)絡(luò)機考口語測試進行評分方法研究。
　　目前國內(nèi)外對英語口語的評分方

2、法大多基于HMM模型，通過對語料的訓(xùn)練來給出簡單的機器概率分數(shù)，并未給出客觀具體的評分分數(shù)。參數(shù)對比的評分方法主要反映了與標準英語口語之間的差異，這種差異并不能代表具體的分數(shù)。針對以上存在的問題，本文在現(xiàn)有成果和技術(shù)的基礎(chǔ)上，在以下幾個方面開展了一些研究工作：
　　(1)為了對英語進行評分，應(yīng)該通過建立什么樣的模型并提取哪些特征參數(shù)來進行評分，如何評分。本文從兩個角度有參考語音時與無參考語音時給出了具體的評分方法，并通過與專家評分

3、的相關(guān)性比較來反映評分方法的準確性。
　　(2)無參考語音時主要借助于HMM模型，深化到從音素的角度來對英語口語的發(fā)音進行評分，并研究了Viterbi算法在英語音素切割中的具體應(yīng)用，給出了詳細的音素切分效果圖。并在HMM的基礎(chǔ)上基于統(tǒng)計分析的原理提出了新的評分方法，最后在Windows平臺上面根據(jù)這種新方法開發(fā)出了一套英語口語評分體系，能夠?qū)︿浫氲挠⒄Z口語進行發(fā)音打分。其中也包括了各種算法的研究，語料的采集，聲學(xué)模型的訓(xùn)練結(jié)合實驗

4、數(shù)據(jù)及仿真效果來闡述算法的思想和設(shè)計的合理性。
　　(3)有參考語音時，我們主要將特征參數(shù)MFCC以及基頻軌跡利用改進的DTW算法來進行特征對比，通過評分算法將對比的差異映射到合理的分數(shù)范圍。最后演進出了新的對比評分方法，并建立了評價英語發(fā)音的GMM模型，通過對特征參數(shù)非均勻倒譜系數(shù)NLPC的提取，基于MARS算法給出了具體的英語口語評分原理。最后本節(jié)對英語口語語調(diào)進行了發(fā)音評分研究，基于GMM模型提取語調(diào)特征參數(shù)，最后將機器分數(shù)