【摘要】：中國經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)增長吸引了越來越多的外國人開始學(xué)習(xí)漢語，但由于學(xué)習(xí)環(huán)境限制和專業(yè)教學(xué)人員缺失等原因阻礙了漢語國際傳播工作的推進(jìn)，因此對外漢語輔助教學(xué)系統(tǒng)的研發(fā)已成為當(dāng)務(wù)之急。發(fā)音自動評測是對外漢語輔助教學(xué)的關(guān)鍵技術(shù)之一，其評測結(jié)果是給出教學(xué)反饋意見的基礎(chǔ)，而反饋意見的給出會有效的提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率。由于漢語是一種單音節(jié)有調(diào)語言，其在語音拼讀方面與印歐語系的語言有明顯不同：漢語是由單音節(jié)構(gòu)成的，其音節(jié)可以拆分成聲母、韻母和聲調(diào)三個(gè)部分，其中聲調(diào)作為語言學(xué)區(qū)分性特征具有表意的作用。 因此，在對漢語普通話進(jìn)行評測時(shí)，除需要考慮一般發(fā)音評測方法所面臨的語音信號自身多變和冗余的問題之外，還需要考慮如何結(jié)合實(shí)際教學(xué)需求針對外國漢語學(xué)習(xí)者普通話發(fā)音特點(diǎn)進(jìn)行評測。同時(shí)，漢語音節(jié)的三元結(jié)構(gòu)使得外國學(xué)習(xí)者的發(fā)音錯(cuò)誤更加多樣和復(fù)雜，采用單一的聲學(xué)特征對多種發(fā)音錯(cuò)誤進(jìn)行評測很難取得理想的評測結(jié)果，應(yīng)盡可能的選擇多種與發(fā)音錯(cuò)誤類型相關(guān)的聲學(xué)輔助特征進(jìn)行發(fā)音自動評測。 綜上所述，研究用于對外漢語教學(xué)的發(fā)音自動評測方法，，對漢語的國際推廣有著非常重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。 本文以外國漢語學(xué)習(xí)者的普通話發(fā)音為研究對象，對發(fā)音自動評測方法進(jìn)行了深入研究。以漢語普通話標(biāo)準(zhǔn)和非標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音語料庫為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從減少母語遷移影響和促進(jìn)新語音規(guī)則建立的角度出發(fā)，提取發(fā)音自動評測特征構(gòu)建相應(yīng)的發(fā)音評測模型，分別從漢語的聲、韻、調(diào)和融合方法四個(gè)方面提升發(fā)音自動評測方法的性能。論文的具體研究工作如下： （1）研究了一種基于音素模型感知度的發(fā)音自動評測方法，以解決外國漢語學(xué)習(xí)者在普通話學(xué)習(xí)過程中母語相似發(fā)音的替代問題。該方法根據(jù)最小化貝葉斯誤差原理，通過增大聲學(xué)特征分別屬于標(biāo)準(zhǔn)音素和非標(biāo)準(zhǔn)音素的概率分布之間的距離，以減少對待測發(fā)音評測的誤差。首先利用漢語標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音語料庫和非標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音語料庫中音素模型之間的距離構(gòu)建感知度矩陣，然后按照降序?qū)⒏兄染仃囍械脑匾来渭尤氲脚c音素對應(yīng)的識別模型候選集中。最后采用模型候選集合來減少待測發(fā)音識別的搜索空間，提高音素模型輸出結(jié)果對待測發(fā)音描述的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法利用感知度為相似發(fā)音選擇候選模型，不僅可以減少語音識別過程中無約束循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量，還可以增加后驗(yàn)概率評分與專家評分之間的相關(guān)度，同時(shí)提高發(fā)音錯(cuò)誤檢出率。 （2）研究了兩種穩(wěn)定的聲調(diào)表征方法，以解決聲調(diào)教學(xué)中調(diào)類特征受到語調(diào)等影響的問題。一種是基于分段線性擬合的聲調(diào)表征方法。它通過對音節(jié)內(nèi)的基頻曲線進(jìn)行分段分析，利用線性擬合參數(shù)代替基頻曲線表征聲調(diào)變化，以減少連續(xù)語音中上下文對聲調(diào)表征的影響，并采用假設(shè)檢驗(yàn)提高聲調(diào)評測結(jié)果的準(zhǔn)確性。另一種是基于韻律分離的聲調(diào)表征方法。它采用Fujisaki模型對連續(xù)語音基頻曲線進(jìn)行不同層次的韻律特征分離。首先利用語言學(xué)知識計(jì)算Fujisaki模型的韻律邊界，然后在保留語調(diào)長時(shí)變化的前提下獲得聲調(diào)特征曲線，最后構(gòu)建語法分類回歸樹對連續(xù)語音中聲調(diào)協(xié)變情況進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，第一種方法在上聲聲調(diào)錯(cuò)誤檢出方面具有獨(dú)特優(yōu)勢；在第二種方法中，語言學(xué)知識的加入提高了Fujisaki模型的基頻曲線擬合精度，F(xiàn)ujisaki模型和語法分類回歸樹的結(jié)合有效提高了聲調(diào)評測的準(zhǔn)確性，其性能要優(yōu)于傳統(tǒng)基于基頻曲線的發(fā)音自動評測方法。 （3）研究了一種基于共振峰結(jié)構(gòu)特征的發(fā)音自動評測方法，以檢測由于定勢的發(fā)音器官而導(dǎo)致的發(fā)音問題。它通過定義一種能夠充分利用共振峰表征聲道形狀特性的共振峰結(jié)構(gòu)特征，解決在發(fā)音自動評測過程中共振峰易受環(huán)境噪聲和話者聲道長度影響的問題。根據(jù)仿射不變性原理，計(jì)算待測發(fā)音和標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音之間的結(jié)構(gòu)畸變。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在元音錯(cuò)誤檢測和與專家評分相關(guān)度方面，要優(yōu)于基于共振峰特征的發(fā)音自動評測方法。 （4）研究了一種基于模糊的層次性客觀評測結(jié)果融合方法。該方法首先建立一種基于層次的客觀評測結(jié)果融合模型，它在客觀評測層與自動評分層之間引入發(fā)音錯(cuò)誤分析中間層，將客觀評測結(jié)果與自動評分之間的直接映射關(guān)系變?yōu)殚g接映射。然后采用模糊函數(shù)計(jì)算不同層次的客觀評測融合結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，發(fā)音錯(cuò)誤分析層的引入不僅可以提供發(fā)音錯(cuò)誤分析結(jié)果，還可以利用發(fā)音錯(cuò)誤類型與專家評分之間的相關(guān)性信息提高自動評分的準(zhǔn)確率，且利用模糊邏輯模擬專家主觀判斷過程可以提升客觀評測融合結(jié)果的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 王韞佳;鄧丹;;日本學(xué)習(xí)者對漢語普通話“相似元音”和“陌生元音”的習(xí)得[J];世界漢語教學(xué);2009年02期

2 董濱;趙慶衛(wèi);顏永紅;;基于共振峰模式的漢語普通話中韻母發(fā)音水平客觀測試方法的研究[J];聲學(xué)學(xué)報(bào);2007年02期

3 黃海;陳祥獻(xiàn);;基于Hilbert-Huang變換的語音信號共振峰頻率估計(jì)[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2006年11期

本文編號：2472336