| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 自动发音错误检测系统发展趋势及相关研究 | 第9-10页 |
| 1.3 发音错误检测方法 | 第10-11页 |
| 1.3.1 基于语音学知识的区分性特征的自动发音错误检测方法 | 第10-11页 |
| 1.3.2 基于统计语音识别的发音错误检测系统 | 第11页 |
| 1.4 本论文的研究目标和内容 | 第11-12页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 发音错误检测原理 | 第14-22页 |
| 2.1 发音错误检测系统 | 第14页 |
| 2.2 发音错误检测系统的声学模型 | 第14-17页 |
| 2.2.1 基于 HMM 的声学模型的建立 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于 HMM 的发音错误检测系统 | 第16-17页 |
| 2.3 发音质量的评价 | 第17-21页 |
| 2.3.1 对数似然度算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 对数后验概率算法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 GOP 算法 | 第19-21页 |
| 2.4 发音错误检测 | 第21页 |
| 2.5 本章总结 | 第21-22页 |
| 第3章 区分性训练 | 第22-30页 |
| 3.1 区分性准则 | 第22-24页 |
| 3.1.1 最大互信息准则 MMI | 第22-23页 |
| 3.1.2 最小分类错误准则 MCE | 第23-24页 |
| 3.2 基于 MPE 准则的区分性特征补偿 fMPE | 第24-27页 |
| 3.2.1 特征补偿 | 第24-25页 |
| 3.2.2 fMPE 原理 | 第25-27页 |
| 3.3 区分性训练在发音错误检测中的应用 | 第27-28页 |
| 3.3.1 发音错误检测中的产生式方法 | 第27-28页 |
| 3.3.2 发音错误检测中的区分性方法 | 第28页 |
| 3.4 本章总结 | 第28-30页 |
| 第4章 自动发音错误检测中基于 F1 值最大化的区分性特征训练算法 | 第30-48页 |
| 4.1 基于 F1 值最大化的声学模型训练方法 | 第30-35页 |
| 4.1.2 F1 值目标函数 | 第31-32页 |
| 4.1.3 F1 值目标函数的优化 | 第32-35页 |
| 4.2 基于 MFC 准则的区分性线性特征补偿 | 第35-40页 |
| 4.2.1 区域相关的线性特征补偿 | 第35页 |
| 4.2.2 变换矩阵 B 的求解 | 第35-40页 |
| 4.3 实验与结果 | 第40-46页 |
| 4.3.1 实验语音库及实验配置 | 第40-41页 |
| 4.3.2 MFC-RDLC 训练结果 | 第41-44页 |
| 4.3.3 模型空间训练以及特征-模型空间联合训练结果 | 第44-46页 |
| 4.4 结论 | 第46-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
