语音识别应用于计算机辅助语言学习的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·语音识别的历史与现状 | 第9-10页 |
| ·英语语音的特点 | 第10-13页 |
| ·发音的生理学解释 | 第10-11页 |
| ·英语语音的分类 | 第11-13页 |
| ·韵律学 | 第13页 |
| ·英语教育现状 | 第13-14页 |
| ·研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 计算机辅助口语学习系统研究 | 第17-27页 |
| ·语音信号的分析方法 | 第17-19页 |
| ·预处理 | 第17-19页 |
| ·特征提取 | 第19页 |
| ·连续语音识别 | 第19-25页 |
| ·HMM 声学模型 | 第20-21页 |
| ·识别过程 | 第21-23页 |
| ·声学模型训练 | 第23-25页 |
| ·计算机辅助口语学习系统的主要功能 | 第25-26页 |
| ·语音的自动评分 | 第25页 |
| ·发音评分的映射 | 第25-26页 |
| ·计算机辅助口语学习系统的特点 | 第26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 发音自动评分算法 | 第27-36页 |
| ·基于参考语音数据的特征对比评分方法概述 | 第27-28页 |
| ·选取特征参数 | 第28-29页 |
| ·基音周期 | 第28-29页 |
| ·短时平均幅度 | 第29页 |
| ·相似度对比方法DTW | 第29-31页 |
| ·特征对比评分机制和评分参数调整 | 第31-32页 |
| ·基于HMM 的评分方法简介 | 第32-33页 |
| ·基于HMM 模型的评分机制 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 错误检测和矫正方法 | 第36-43页 |
| ·音素发音错误检测 | 第36-38页 |
| ·音素段切分 | 第37页 |
| ·音素发音错误的分类 | 第37页 |
| ·发音矫正 | 第37-38页 |
| ·韵律修正方法 | 第38-42页 |
| ·语音段的对齐和标记 | 第38-39页 |
| ·语音的合成 | 第39-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 系统原型设计 | 第43-53页 |
| ·系统设计思想 | 第43页 |
| ·需求分析 | 第43-44页 |
| ·系统总体设计 | 第44-47页 |
| ·系统框架 | 第44-46页 |
| ·学习策略 | 第46-47页 |
| ·系统功能 | 第47页 |
| ·系统总体要求 | 第47页 |
| ·系统概要设计 | 第47-52页 |
| ·录音工具设计 | 第47-48页 |
| ·基于概率模型的评分器设计 | 第48-49页 |
| ·特征对比评分模块设计 | 第49页 |
| ·数据文件设计 | 第49-50页 |
| ·语音数据处理设计 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第六章 系统实现和实验结果分析 | 第53-63页 |
| ·软硬件开发环境 | 第53页 |
| ·世博英语900 句的实现 | 第53-59页 |
| ·系统常量描述 | 第53页 |
| ·世博英语900 句实现概述 | 第53-55页 |
| ·软件的具体实现 | 第55-59页 |
| ·运行界面 | 第59页 |
| ·错误检测实验 | 第59-61页 |
| ·实验数据 | 第59页 |
| ·实验结果 | 第59-61页 |
| ·系统性能和分析 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第七章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·论文工作总结 | 第63页 |
| ·进一步工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录1 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第69页 |
