融合语音情感的英语发音质量评价研究及应用系统设计

发布时间：2017-11-01 21:08

  本文关键词：融合语音情感的英语发音质量评价研究及应用系统设计

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【摘要】：语音情感是语音信号中的重要信息,在语言习得“输入-输出”路径中,也是重要的输入和输出要素。英语朗读题发音质量计算机自动评价技术,虽然已经有许多成果,但目前的研究大多围绕音准、流利度、节奏、语调等指标,鲜有学者将语音情感作为其中的一个指标进行单独评价。情景化口语教学是一种趋势,在面向语料情感丰富的情景化口语朗读题发音质量评价时,现有的评价指标和方法,显然有局限性。语音情感自动识别技术,是语音信号处理与机器学习相结合的热门学科,在情感分类、语料库建立过程、特征提取、识别方法和成果应用等方面,都有可借鉴的成果。在这种背景下,本文将发音质量评价与语音情感相结合,对语音情感特征选择、语音情感发音质量评价方法、多指标融合的发音质量综合评价方法、应用系统设计等问题进行了研究,提出了一系列针对这些问题的应对方法。本文的主要研究工作包括:(1)分析了不同语音情感特征的贡献度。本文筛选了36个覆盖能量、基频、共振峰、基音尾部斜率和语速的语音信号数据,作为语音情感特征。使用主成分分析法,进行特征优化,提取了累计贡献率达到95%的前19个主成分,并计算各原始特征对主成分的线性贡献值。(2)设计语音情感发音质量评价方法。本文继承了目前比较成熟的基于后验概率的音准评价方法的思想,利用分类器的软分类特性,将识别问题转换为评分问题。支持向量机(SVM)作为是一种有效的语音情感识别方法,使用SVM的置信概率输出值,作为评价结果的度量。面对SVM核函数和参数选择难的问题,使用粒子群算法进行参数优化。考虑到语料评价数据不平衡现象,采用不充分抽样法,采用基于Bagging的多分类器均值作为评价结果。通过均值和方差数据分析,并使用单因素方差分析进行验证,证明本文的情感评价方法有效。(3)设计基于决策树的多指标融合的发音质量评价方法。传统的多元线性回归方法,不适用于本文的语料库和应用场景。本文提出决策树结构,与评分员的整体评分过程类似,使用ID3(Interactive Dicremiser version3)算法构建音准、节奏、语调、语速和情感5个指标的综合评价决策树。通过实验证明,本文的人机评价精确一致率为73.9%,相邻一致率为93.8%,人机评价结果的Pearson相关系数值为0.81,数据结果证明,本文的评价方法是可信的。(4)开发一套口语学习系统。学习者可以通过系统,模仿朗读电影配音,系统可以对学习者提交的录音,进行多个指标的评价。教师可以通过多元化的数据统计结果,了解学生口语水平,并对其实施个性化教学。
【关键词】：英语口语 发音质量评价 语音情感 多参量评价指标 机器学习
【学位授予单位】：广东外语外贸大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：H319.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 选题背景与研究意义9-10
• 1.2 发音质量评价研究现状10-12
• 1.3 本文主要研究内容12-15
• 第2章 语音情感相关研究综述15-21
• 2.1 语音情感分类15-18
• 2.2 语音情感特征提取18-19
• 2.3 语音情感识别方法19-20
• 2.4 语音情感识别应用20-21
• 第3章 语音情感发音质量评价方法21-34
• 3.1 语音情感数据21-23
• 3.1.1 数据采集过程21-23
• 3.1.2 人工评价的信度23
• 3.2 语音情感特征提取23-27
• 3.2.1 语音信号情感特征参数的选提取23-24
• 3.2.2 语音情感特征参数的有效性分析24-25
• 3.2.3 基于PCA的特征优化25-27
• 3.3 基于SVM分类置信度的评价方法设计27-34
• 3.3.0 评价方法设计思路27-29
• 3.3.1 基于粒子群算法构建SVM分类器29-31
• 3.3.2 输出SVM置信概率31-34
• 第4章 多指标融合的英语发音质量评价34-41
• 4.1 音准评价34-35
• 4.2 节奏评价35-36
• 4.3 语调评价36-37
• 4.4 语速评价37
• 4.5 语音情感评价37
• 4.6 基于决策树分类的多指标综合评价37-41
• 第5章 实验结果分析41-47
• 5.1 语音情感指标的有效性实验分析41-44
• 5.1.1 基于区分度的有效性分析41-43
• 5.1.2 基于综合评价信度的有效性分析43-44
• 5.2 发音质量人机评价的可信度分析44-47
• 第6章 口语学习系统设计47-52
• 6.1 需求分析47-48
• 6.2 系统设计48-49
• 6.3 系统界面49-52
• 第7章 总结与展望52-54
• 7.1 总结52-53
• 7.2 展望53-54
• 参考文献54-60
• 致谢60-61
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文61-62

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本文编号：1128518