电子学报
電子學報
전자학보
Acta Electronica Sinica
2015年
7期
1294-1299
,共6页
黄浩%徐海华%王羡慧%吾守尔·斯拉木
黃浩%徐海華%王羨慧%吾守爾·斯拉木
황호%서해화%왕이혜%오수이·사랍목
自动发音错误检测%F1值%区分性训练%特征%计算机辅助语言学习
自動髮音錯誤檢測%F1值%區分性訓練%特徵%計算機輔助語言學習
자동발음착오검측%F1치%구분성훈련%특정%계산궤보조어언학습
automatic mispronunciation detection%Fl-score%discriminative training%feature%computer-assisted language learning
为提高自动发音错误检测性能,提出一种区分性特征补偿训练算法.该方法将高斯后验概率矢量经过线性变换后作为偏移量补偿至传统的谱特征.将经过正确度标注的语音数据库上的发音错误检测F1值的最大化作为变换参数的训练准则.推导了目标函数对变换参数的偏导数公式,并利用无约束参数优化例程L-BFGS更新变换参数.发音错误检测实验表明该方法能够有效增大训练和测试集的F1值.并且训练和测试集的精确度、召回率也都有明显提高.在特征优化的基础上进行模型参数训练,检错性能较单独的区分性特征训练、单独的区分性模型训练都有进一步改进.
為提高自動髮音錯誤檢測性能,提齣一種區分性特徵補償訓練算法.該方法將高斯後驗概率矢量經過線性變換後作為偏移量補償至傳統的譜特徵.將經過正確度標註的語音數據庫上的髮音錯誤檢測F1值的最大化作為變換參數的訓練準則.推導瞭目標函數對變換參數的偏導數公式,併利用無約束參數優化例程L-BFGS更新變換參數.髮音錯誤檢測實驗錶明該方法能夠有效增大訓練和測試集的F1值.併且訓練和測試集的精確度、召迴率也都有明顯提高.在特徵優化的基礎上進行模型參數訓練,檢錯性能較單獨的區分性特徵訓練、單獨的區分性模型訓練都有進一步改進.
위제고자동발음착오검측성능,제출일충구분성특정보상훈련산법.해방법장고사후험개솔시량경과선성변환후작위편이량보상지전통적보특정.장경과정학도표주적어음수거고상적발음착오검측F1치적최대화작위변환삼수적훈련준칙.추도료목표함수대변환삼수적편도수공식,병이용무약속삼수우화례정L-BFGS경신변환삼수.발음착오검측실험표명해방법능구유효증대훈련화측시집적F1치.병차훈련화측시집적정학도、소회솔야도유명현제고.재특정우화적기출상진행모형삼수훈련,검착성능교단독적구분성특정훈련、단독적구분성모형훈련도유진일보개진.
