【摘 要】
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在无关的发音质量评估系统中,需要先识别出待测语音的说话内容,才能进行准确评估。真实的评测数据往往有很多不利的因素影响识别正确率,包括噪声、方言口音、信道噪声、说话
【机 构】
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中国科学院新疆理化技术研究所,中国科学院语言声学与内容理解重点实验室,北京理工大学信息与电子学院,河北师范大学物理科学与信息工程学院
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在无关的发音质量评估系统中,需要先识别出待测语音的说话内容,才能进行准确评估。真实的评测数据往往有很多不利的因素影响识别正确率,包括噪声、方言口音、信道噪声、说话随意性等。针对这些不利因素,本文对声学模型进行了深入的研究,包括：在训练数据中加入背景噪声,增强了模型的抗噪声能力;采用基于说话人的倒谱均值方差规整（SCMVN）,降低信道及说话人个体特性的影响;用和待测语音相同地域的朗读数据做最大后验概率（MAP）自适应,使模型带有当地方言口音的发音特点;用自然口语数据做MAP自适应,使模型较好地描述自然口语中
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