基于语音识别的英语口语发音校正系统

针对传统英语口语发音校正系统对学生发音错误不能及时校正、反馈等问题，设计一种基于语音识别的英语口语发音校正系统。该系统由口语发音特征提取与校正两部分构成。校正是整个系统核心部分，通过标注结果做灭错计算，识别出错误音频；根据反馈路径、序列方式得出音频对照结果，利用鲁化方式进阶控制对照结果，完成口语发音校正。实验结果表明，所提方法可以将错误发音识别并校正，同时该系统响应时长较短，证实系统性能良好，实现了英语口语发音校正系统的科学化、精准化。     

空管模拟训练中指令的语音识别与合成技术研究

空中交通管制指令标准用语的训练是空管模拟训练中的重要内容。本文对空管模拟训练中指令的自动语音识别及自动语音合成应答问题进行了分析研究,包括:指令标准用语基本特征的分析,语言模型的文法设计,指令特殊发音的处理,多次应答的处理等,并基于开源语音识别引擎及语音合成引擎,设计并实现了一个语音指令识别及合成系统AIRSS.系统实验数据分析表明,应答响应时间及语音合成的效果可以满足空管模拟训练的需求。     

英语口语机考评分系统研究与实现

英语口语机考应该像传统的口语测试一样,评估受试者的语音、语法和内容这几个方面。针对目前四、六级网考试点考试中口语测试中效度不高的问题,文章提出了英语口语机考评分实现途径,既通过语种识别、语音识别、语音文本转换文字文本、文字文本评分四个环节来实现英语口语机考的自动评分。通过这四个环节的结合,形成一种方法,使之能够有效地实现四、六级网考中英语口语评估的难题。     

大数据环境下文本信息挖掘系统设计

传统文本信息挖掘技术系统能够对文本信息进行系统的信息挖掘,但是在大数据环境下容易产生系统的数据识别乱码以及数据干扰。针对上述问题,提出一种大数据环境下文本信息挖掘系统设计方案,在系统的硬件设备上增加数据简化器,通过数据简化器能够对数据进行一定的过滤筛选,保证数据进入识别阶段的准确率,同时促进了数据挖掘过程的效率,对文本信息挖掘的过程使用质数矩阵模型,通过建立的质数矩阵模型能够有效地对文本信息进行深层次的挖掘。同时优化了Aprioirt计算方法,保证了对文本信息的优先识别度,避免了传统方法中出现的数据混乱以及数据干扰问题。为了验证设计的大数据环境下文本信息挖掘系统的有效性,设计了对比仿真实验,通过实验数据的分析,有效地证明了设计的大数据环境下文本信息挖掘系统的有效性,避免了传统方法中出现的数据混乱以及数据干扰问题。     

音乐表演声准校对平台的设计与实现

传统的校对方法使用的是对比模型标准校对,在校对过程中经常出现同频音质的失真现象,并且很大程度上存在音频回响,极大地影响了音乐表演的效果,对此,设计一种音乐表演声准校对平台。在硬件的设计过程中使用了声音数据分析服务器能够有效地对音频数据进行高振感隔离,音频信号采集器选用MPEG-700型号的音频信号采集器,对音频分类器的设计选用两种分类器。分别是统分类器以及隐马尔可夫模型分类器。在软件设计上对预加重处理计算过程中引入线性预测编码系数,对设计音乐表演声准校对平台进行多模式校对,改变传统统一校对模式,实现音乐表演声准自动校对。为了保证设计的合理性以及有效性,模拟应用环境进行对比试验可知,设计的音乐表演声准校对平台能对不同音频数据进行标准校对。     

基于互补FST的语音识别发音字典扩展

发音字典是语音识别系统的重要组成部分,字典词汇量不足将导致高集外词率,降低语音识别性能。提出一种自动扩展字典的新方法,该方法不需要大量文本数据来获取新词,而是利用单词发音恢复集外词。首先,利用字典有限状态转换器(FST)表示的互补形式和P2G转换获取新的词-发音对。然后采用一种两步确认策略,即发音确认和单词确认,滤除错误词条。最后,采用语言模型线性内插将生成的新词添加进语言模型中。该方法在英语和捷克语的连续语音识别任务中进行了测试。实验表明,字典扩展有效降低系统集外词(OOV)率;英语大词汇量连续语音识别(LVCSR)系统的连续语音识别性能相对基线系统提升约9%,关键词检索性能约提升9.7%;捷克语系统性能分别提升了2.3%和10.0%。     

基于语音识别技术的交际软件设计与实现

随着当今社会经济的发展与进步,国内外交流日益频繁,英语作为世界第一大语言,学好并掌握英语的重要性不言而喻。文章设计的基于语音识别技术的英语口语交际软件主要通过语音识别模块、情景对话数据库模块、语音合成模块、发音以及语境评测模块等共同作用,在突出情景口语教学的基础上再结合移动设备的便携性,提高学习者学习兴趣,不仅能够让使用者沉浸在英语对话氛围中提升语感,而且能够利用智能移动设备的便携性节省大量时间,进而提高使用者对英语的学习兴趣。     

基于Android平台的智能英语发音训练系统的设计与研究

随着计算机科学技术的发展,英语学习软件的研发和应用数量也逐渐增多.在英语的学习中,智能英语发音训练是练习英语口语的重要部分,目前在英语的发音训练研究中语音识别技术受到高度的关注.随着移动互联网技术的发展,基于Android平台的便携移动设备作为安装英语发音辅助学习系统的主要工具得到了广泛的应用.本文对Android应用程序和英语教学中的英语发音训练进行了分析和研究,在Android平台的基础之上提出了智能英语发音训练系统设计的方案.     

基于语音识别的发音学习技术

在语言发音学习中,有效的反馈对学习者有很大的帮助。计算机辅助发音学习系统可以给学习者有效的发音指导。就目前基于语音识别的发音学习技术进行介绍,给出系统原理框图,对一些关键技术和问题进行探讨,并对其发展进行展望。     

文本—语音系统

贝尔实验室的文本一语音系统具有多种应用功能。它们包括电子信箱系统，语音应答系统以及营销人员现场使用的自动定购一验证系统。文本一语音系统完全由软件组成，它只要求常规音频能力。系统目前有若干模块组成，每～模块分别处理不同的任务。例如文本分析系统检测分隔句子，完成句型结构分析，将数字序列转化为文字，判别并还原缩写词，随后基于词典的语音模块分析其发音。语音模块能够给出绝大部分普通词及其派生词以及专有名词的发音。对于该模块方式无法识别其发音的词则采取缺席策略。另一些模块用于处理短语，单词重音，句子语调以及…