基于音素相关后验概率变换的发音质量评价

发布时间：2019-08-15 15:28

【摘要】：帧规整对数后验概率是目前公认最有效的发音质量的度量。但该文证明了该度量还反映了当前发音对应的声学模型与概率空间中声学模型的混淆程度,使其在评分任务上存在着严重的缺陷。因此,该文提出了可训练的音素相关的后验概率变换;并研究了线性和非线性sigmoid变换,同时给出线性变换的显式全局最优解和非线性变换的梯度下降解法。在全国采集的普通话水平测试现场考试的篇章朗读题型上进行实验。实验结果表明:当概率空间包含所有音素时,该方法能使人机相关度从0.582提升至0.768;当采用优化的概率空间时,该方法能使人机相关度从0.696提升至0.773。
[Abstract]:Frame regular logarithmic posttest probability is recognized as the most effective measure of pronunciation quality at present. However, it is proved that the measure also reflects the confusion between the acoustic model corresponding to the current pronunciation and the acoustic model in the probability space, which makes it have serious defects in the scoring task. Therefore, in this paper, a trained phoneme dependent posterior probability transformation is proposed, and the linear and nonlinear sigmoid transformation are studied. at the same time, the explicit global optimal solution of the linear transformation and the gradient descending solution of the nonlinear transformation are given. The experiment was carried out on the text reading questions of the field examination of Putonghua proficiency test collected in China. The experimental results show that when the probability space contains all phonemes, the man-machine correlation can be increased from 0.582 to 0.768, and when the optimized probability space is used, the man-machine correlation can be increased from 0.696 to 0.77.
【作者单位】： 中国科学技术大学电子信息工程;安徽科大讯飞股份有限公司;
【基金】：严可(1984—),男(汉),四川,博士研究生
【分类号】：H017

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本文编号：2527078