本文關(guān)鍵詞：基于模糊綜合評(píng)價(jià)的語(yǔ)音評(píng)測(cè)模型的研究與實(shí)現(xiàn)　出處：《東華理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 語(yǔ)音評(píng)測(cè) 模糊綜合評(píng)價(jià) 云平臺(tái)

【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,語(yǔ)音評(píng)測(cè)技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)前國(guó)內(nèi)外口語(yǔ)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),目前主要應(yīng)用于教育行業(yè)中的口語(yǔ)考試評(píng)測(cè)和口語(yǔ)輔助教學(xué)當(dāng)中。在外語(yǔ)學(xué)習(xí)過(guò)程中,口語(yǔ)學(xué)習(xí)一直是眾多外語(yǔ)學(xué)習(xí)者的軟肋,因此如何有效的利用語(yǔ)音評(píng)測(cè)技術(shù)解決外語(yǔ)口語(yǔ)不達(dá)標(biāo)的問(wèn)題成為當(dāng)前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本文針對(duì)目前英語(yǔ)學(xué)習(xí)中口語(yǔ)評(píng)測(cè)問(wèn)題,在分析了英語(yǔ)發(fā)音特點(diǎn)以及語(yǔ)音韻律特征的基礎(chǔ)上,提出了基于模糊綜合評(píng)價(jià)的語(yǔ)音評(píng)測(cè)模型,同時(shí)將該方法進(jìn)行移植并實(shí)現(xiàn)了基于Android平臺(tái)的語(yǔ)音評(píng)測(cè)系統(tǒng)。主要工作內(nèi)容如下:首先建立基于云平臺(tái)下的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)音評(píng)測(cè)庫(kù)。采用英國(guó)和美國(guó)國(guó)家語(yǔ)料庫(kù)作為標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)音庫(kù)。通過(guò)線上收集的方法抓取網(wǎng)頁(yè)上英語(yǔ)語(yǔ)音文件并分類(lèi)保存到云平臺(tái)上,以及通過(guò)線下收集方法對(duì)英語(yǔ)單詞進(jìn)行分類(lèi)后收集了10個(gè)人(不同性別)讀300個(gè)單元音的4種情況(正常、升調(diào)、降調(diào)、錯(cuò)讀)、300個(gè)雙元音、600個(gè)多元音的7種情況(正常、快讀、慢讀、升調(diào)、降調(diào)、部分錯(cuò)、全部錯(cuò))總共75000個(gè)語(yǔ)音文件數(shù)據(jù)作為語(yǔ)音訓(xùn)練庫(kù),由10位英語(yǔ)專(zhuān)家根據(jù)發(fā)音情況進(jìn)行評(píng)測(cè)并建立專(zhuān)家評(píng)測(cè)庫(kù),通過(guò)Android平臺(tái)的語(yǔ)音上傳模塊以及語(yǔ)音評(píng)測(cè)模塊不斷擴(kuò)充云平臺(tái)的語(yǔ)音測(cè)試庫(kù)。其次在分析英語(yǔ)發(fā)音中音高、音長(zhǎng)和輕重音等發(fā)音特點(diǎn)的基礎(chǔ)上提取語(yǔ)音的韻律特征信息(梅爾頻率倒譜系數(shù)特征、基頻特征和短時(shí)能量特征),利用層次分析法計(jì)算出各特征參數(shù)對(duì)語(yǔ)音評(píng)測(cè)結(jié)果的權(quán)重值,采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)則算法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)音和測(cè)試語(yǔ)音進(jìn)行相似度比對(duì),同時(shí)提出了基于模糊綜合評(píng)價(jià)的語(yǔ)音評(píng)測(cè)模型并給出最后語(yǔ)音評(píng)測(cè)結(jié)果。通過(guò)Matlab仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)改進(jìn)的語(yǔ)音評(píng)測(cè)模型進(jìn)行詳細(xì)的性能分析以及實(shí)驗(yàn)對(duì)比,實(shí)驗(yàn)顯示該改進(jìn)模型有很強(qiáng)的高效性和實(shí)用性。最后將改進(jìn)的語(yǔ)音評(píng)測(cè)模型移植到Android平臺(tái)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于云平臺(tái)的語(yǔ)音評(píng)測(cè)系統(tǒng),通過(guò)實(shí)驗(yàn)人員對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)測(cè)效果測(cè)試,測(cè)試結(jié)果基本可以滿足語(yǔ)音評(píng)測(cè)系統(tǒng)要求。
[Abstract]:With the rapid development of mobile Internet, voice evaluation technology has become a hot topic in the field of oral English learning at home and abroad. At present, it is mainly used in the evaluation of oral examination and oral assistant teaching in education industry. In the process of foreign language learning, oral learning has always been the weakness of many foreign language learners. Therefore, how to effectively use the phonetic evaluation technology to solve the problem of oral English substandard has become the focus and difficulty of current research. This paper aims at the problem of oral evaluation in English learning. Based on the analysis of English pronunciation and phonetic prosody, a speech evaluation model based on fuzzy comprehensive evaluation is proposed. At the same time, the method is transplanted and the voice evaluation system based on Android platform is realized. The main work is as follows:. Firstly, the standard voice evaluation database based on cloud platform is established. The national corpus of the United Kingdom and the United States is used as the standard voice database. The English voice files on the web page are captured and stored on the cloud platform by the method of online collection. After classifying English words offline, 10 people (of different genders) were collected in 4 situations (normal, ascending, descending, misreading, 300 divowels). A total of 75000 voice file data as a voice training library for 7 cases of 600 polyvowels (normal, fast, slow, ascending, down, partially wrong, all wrong). According to the pronunciation of 10 English experts to evaluate and establish an expert evaluation database. Through the voice upload module of Android platform and the voice evaluation module, the voice test library of cloud platform is expanded. Secondly, the analysis of the high pitch of English pronunciation is made. The prosodic feature information (Mel frequency cepstrum coefficient feature, fundamental frequency feature and short time energy feature) is extracted based on the phonetic characteristics such as length and light and heavy tone. AHP is used to calculate the weight of each characteristic parameter to the result of speech evaluation, and the dynamic time rule algorithm is used to compare the similarity between the standard speech and the tested speech. At the same time, the speech evaluation model based on fuzzy comprehensive evaluation is proposed and the final speech evaluation results are given. The improved speech evaluation model is analyzed and compared in detail by Matlab simulation experiment. Experiments show that the improved model has high efficiency and practicability. Finally, the improved voice evaluation model is transplanted to Android platform, and a voice evaluation system based on cloud platform is designed and implemented. The test results can meet the requirements of the speech evaluation system.
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.3

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本文編號(hào)：1428452