【摘 要】
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针对发音错误检测的发音字典生成提出基于联合序列多阶模型（Joint-sequence multi-gram,JSM）和多层神经感知（Multi-layer perception,MLP）的方法.首先使用JSM模型对发音错误进行
【机 构】
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清华大学电子工程系清华信息科学与技术国家实验室,中国科学院电子学研究所传感技术国家重点实验室,中国科学院大学
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针对发音错误检测的发音字典生成提出基于联合序列多阶模型（Joint-sequence multi-gram,JSM）和多层神经感知（Multi-layer perception,MLP）的方法.首先使用JSM模型对发音错误进行建模,将标准发音和错误发音组合为发音对,表示它们之间的对应关系,再使用N元文法来统计各发音对之间的关系,描述错误发音对上下文关系的依赖.最后使用MLP对发音对之间的关系进行重新建模,以学习到在相似的上下文条件下发生的相似的错误.实验证明使用MLP对高阶模型进行概率重估能有效的平滑概率
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