基于不同音素概率分布的发音质量分数映射方法

摘要

现有的计算机辅助语言学习系统（Computer Assisted Language Learning，CALL）在得到GOP分数之后，对所有的音素都使用相同的映射函数计算相应的句子得分，忽略了不同音素发音之间的差异性。本文提出了一种使用专家评分语音对GOP分数归一化处理的新方法“概率分布映射算法” （probability distribution mapping algorithm，PDMA）。PDMA使用统计概率分布和分数映射的方法对GOP得分进行修正 以提高机器评分和专家评分的相关度。实验结果表明，使用该算法使修正后的GOP得分与专家评分的句子相关度在实验室已有的基线系统上提高了4.93%。