基于语言学知识的发音质量评价算法改进

随着普通话推广工作的深入,采用计算机进行普通话的辅助测试和学习的需求日益迫切。本文针对普通话发音特点,提出了一种改进的基于音素的自动发音质量评价算法。新算法在隐马尔科夫模型的对数后验概率算法基础上,引入普通话发音的语言学知识。与改进前相比,新算法不仅降低了运算量,而且在普通话水平测试的303人现场录音库上,使得机器打分与国家级评测员打分之间的相关度从0.704提升到0.795。