| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-31页 |
| ·国内英语教育的现状 | 第11-12页 |
| ·数字化学习(E-learning)概述 | 第12-14页 |
| ·计算机辅助语言学习概述 | 第14-16页 |
| ·计算机辅助语言学习系统的发展 | 第14-15页 |
| ·计算机辅助语言学习系统的特点和设计原则 | 第15-16页 |
| ·CALL中的语音技术 | 第16-17页 |
| ·语音质量的主观评价 | 第17-20页 |
| ·语音通信系统中常用的语音质量主观评价方法 | 第17-19页 |
| ·CALL中的语音质量主观评价方法 | 第19-20页 |
| ·语音质量客观评价方法 | 第20-26页 |
| ·语音通信系统中常用的语音质量客观评价方法 | 第20-21页 |
| ·CALL中的语音发音质量客观评价方法 | 第21-26页 |
| ·无参考语音的发音质量客观评价方法 | 第21-24页 |
| ·有参考语音的发音质量客观评价方法 | 第24-26页 |
| ·基于多模型融合的有参考语音的发音质量客观评价系统 | 第26-28页 |
| ·发音质量主观评价和客观评价的比较 | 第26-27页 |
| ·基于多模型融合的有参考语音的发音质量客观评价方法 | 第27-28页 |
| ·客观分数到主观分数的映射 | 第28-29页 |
| ·客观评价与主观评价的相关性 | 第29-30页 |
| ·现有的发音质量客观评价系统的性能 | 第30页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第30-31页 |
| 第二章 英语发音语音库设计和专家主观评分方法 | 第31-43页 |
| ·CALL系统中的专家评分语音库设计 | 第31-33页 |
| ·学习者语音库 | 第31-32页 |
| ·面向CALL的英语口语语音库设计 | 第32-33页 |
| ·面向CALL的专家评分语音库(ESC库)设计 | 第33-37页 |
| ·专家评分语音库(ESC库)设计概述 | 第33-34页 |
| ·专家评分语音库的发音质量评价层次和评价规范 | 第34-35页 |
| ·ESC库的采集、标注和评价 | 第35-37页 |
| ·面向CALL的非母语说话人英语口语语音库(NOSE)设计 | 第37-41页 |
| ·NOSE库的设计概述 | 第37-38页 |
| ·NOSE库详细描述 | 第38-40页 |
| ·NOSE库的音素覆盖率 | 第40-41页 |
| ·本论文采用的发音质量评价的训练和测试语音库 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于HMM的发音质量客观评价方法 | 第43-64页 |
| ·基于HMM的语音识别基本算法 | 第43-46页 |
| ·HMM的基本概念 | 第43-45页 |
| ·HMM的三个基本问题 | 第45-46页 |
| ·用于语音发音质量评价的声学模型 | 第46-52页 |
| ·基于多发音字典的声学模型训练方法 | 第46-47页 |
| ·英语母语语音训练的HMM识别结果 | 第47-48页 |
| ·声学模型的修正 | 第48-52页 |
| ·声学模型的非母语标准语音自适应 | 第49-51页 |
| ·非母语语音直接训练 HMM声学模型 | 第51-52页 |
| ·基于HMM的无参考语音的发音质量客观评价方法 | 第52-53页 |
| ·基于HMM的有参考语音的发音质量评价方法 | 第53-60页 |
| ·匹配分数的定义 | 第54-55页 |
| ·声学模型复杂度对匹配分数的影响 | 第55-56页 |
| ·参考语音和测试语音对准层次对匹配分数的影响 | 第56-57页 |
| ·用于发音质量评价的多发音字典研究 | 第57-60页 |
| ·无参考语音和有参考语音方法与主观评价的相关性分析 | 第60-62页 |
| ·无参考语音的后验概率分数与专家评分的相关性 | 第60-61页 |
| ·基于不同HMM的有参考语音的匹配分数与专家评分的相关性分析 | 第61-62页 |
| ·本章小节 | 第62-64页 |
| 第四章 基于感知模型的发音质量客观评价方法 | 第64-94页 |
| ·感知模型概述 | 第64-65页 |
| ·CALL系统中发音质量客观评价与通信系统中语音质量客观评价的比较 | 第65-66页 |
| ·语音通信系统中影响语音质量的因素分析和 PESQ概述 | 第65页 |
| ·CALL系统中发音质量客观评价与通信系统中语音质量客观评价的比较 | 第65-66页 |
| ·基于Bark频标映射的感知模型 | 第66-84页 |
| ·语音信号的前端处理 | 第67-68页 |
| ·语音信号的功率谱计算 | 第68-69页 |
| ·响度的计算 | 第69-70页 |
| ·测试语音和参考语音对准的研究 | 第70-75页 |
| ·参考语音和测试语音时间上的对准 | 第71-72页 |
| ·DTW对准中语音的标准段长对感知分数的影响 | 第72-73页 |
| ·测试语音和参考语音的段长之间的相对误差 | 第73-74页 |
| ·测试语音和参考语音的段长之间相对误差的补偿 | 第74-75页 |
| ·感知分数的计算 | 第75-76页 |
| ·基于不同HMM声学模型时间对准的感知分数性能的比较 | 第76-77页 |
| ·对准层次对感知分数的影响 | 第77-79页 |
| ·PESQ中的IRS滤波对感知分数的影响 | 第79-80页 |
| ·掩蔽效应对感知分数的影响 | 第80-82页 |
| ·DTW时间对准研究的实验结果 | 第82-84页 |
| ·不同标准段长对相关系数的影响 | 第82-83页 |
| ·段长比感知分数的影响 | 第83页 |
| ·段长误差的补偿方法对感知分数的影响 | 第83-84页 |
| ·基于Mel频标映射的感知模型 | 第84-89页 |
| ·基于美尔频标映射的感知模型 | 第84-87页 |
| ·Mel滤波器组输出的能量特征 | 第84-86页 |
| ·Mel滤波器组的对数能量到响度的映射 | 第86-87页 |
| ·基于Mel频标的感知模型的实验结果 | 第87-88页 |
| ·能量归一化 | 第88-89页 |
| ·声道长度归一化 | 第89-92页 |
| ·共振峰提取方法 | 第90页 |
| ·声道长度归一化方法 | 第90-92页 |
| ·映射后的感知分数 | 第92页 |
| ·本章小结 | 第92-94页 |
| 第五章 发音质量客观评价中超音段信息的应用 | 第94-117页 |
| ·超音段信息在发音质量客观评价中的应用 | 第94页 |
| ·基于段长模型的发音质量客观评价方法 | 第94-98页 |
| ·段长直方图模型 | 第95-96页 |
| ·段长 Gamma分布模型 | 第96-97页 |
| ·段长分数的计算与专家评分的相关性 | 第97-98页 |
| ·基音信息在发音质量客观评价中的应用 | 第98-104页 |
| ·基音提取方法 | 第99-100页 |
| ·基于基音信息的发音质量客观评价方法 | 第100-104页 |
| ·平均基音差分数 | 第100-102页 |
| ·基音极值差分数 | 第102-104页 |
| ·发音质量评价中的英语句子重音检测 | 第104-115页 |
| ·英语韵律概述 | 第104-106页 |
| ·英语句子重音识别概述 | 第106-107页 |
| ·正确率的定义 | 第107页 |
| ·基于 HMM的句子重音识别算法 | 第107-110页 |
| ·多数据流 HMM模型 | 第108-109页 |
| ·声学模型的训练 | 第109页 |
| ·句子重音识别 | 第109-110页 |
| ·用于重音识别的特征的区分性分析 | 第110-112页 |
| ·英语句子重音识别实验 | 第112-115页 |
| ·波士顿大学广播新闻语料库简介 | 第112-113页 |
| ·英语句子重音识别结果 | 第113-115页 |
| ·本章小节 | 第115-117页 |
| 第六章 发音质量客观评价中的分数融合方法 | 第117-129页 |
| ·CALL系统中的信息融合策略 | 第117-118页 |
| ·机器分数映射后与专家评分的相关性 | 第118-119页 |
| ·CALL系统中的机器分数融合方法 | 第119-128页 |
| ·机器分数的线性融合 | 第119-123页 |
| ·机器分数线性融合的基本原理 | 第119-120页 |
| ·机器分数线性融合的相关性结果 | 第120-123页 |
| ·基于支持向量机(SVM)的机器分数融合 | 第123-128页 |
| ·支持向量机概述 | 第123-124页 |
| ·支持向量回归 | 第124-126页 |
| ·基于 SVM的机器分数融合 | 第126-128页 |
| ·本章小节 | 第128-129页 |
| 第七章 结论 | 第129-133页 |
| ·论文工作总结 | 第129-131页 |
| ·非母语英语语音库设计和专家主观评分方法 | 第129页 |
| ·基于HMM的发音质量客观评价方法 | 第129-130页 |
| ·基于感知模型的发音质量客观评价方法 | 第130-131页 |
| ·超音段信息在发音质量客观评价中的作用 | 第131页 |
| ·发音质量客观评价中的分数融合方法 | 第131页 |
| ·论文创新点 | 第131-132页 |
| ·未来工作展望 | 第132-133页 |
| 参考文献 | 第133-139页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第139页 |
| 研究成果 | 第139-140页 |
| 致谢 | 第140页 |
