发音错误检测中基于多数据流的tandem特征方法

？针对发音错误检测中标注的发音数据资源有限的情况,提出在tandem系统框架下利用其他数据来提高特征的区分性。以中国人的英语发音为研究对象,选取了相对容易获取的无校正发音数据、母语普通话和母语英语作为辅助数据,实验结果表明,这几种数据都能够有效地提高系统性能,其中无校正数据表现出最好的性能。同时,比较了不同的扩展帧长,以多层神经感知(mlp)和深度神经网络(dnn)作为典型的浅层和深层神经网络,以及tandem特征的不同结构对系统性能的影响。最后,多数据流融合的策略用于进一步提高系统性能,基于dnn的无校正发音数据流和母语英语数据流合并的tandem特征取得了最好的性能,与基线系统相比,识别正确率提高了7.96%,错误类型诊断正确率提高了14.71%。