【摘 要】
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统计语音识别框架是现在发音错误检测系统的主流框架，而声学模型则是统计语音识别的基础。该文一方面为了获得对于发音错误检测更好的声学模型，引入了说话人自适应训练（SAT）和选
【机 构】
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中国科学技术大学电子工程与信息科学系科大讯飞语音实验室,微软亚洲研究院
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统计语音识别框架是现在发音错误检测系统的主流框架，而声学模型则是统计语音识别的基础。该文一方面为了获得对于发音错误检测更好的声学模型，引入了说话人自适应训练（SAT）和选择性最大似然线性回归（SMLLR）技术；另一方面，由于字发音检错中存在严重的信息量不足问题和专家对于不同水平说话人的评价标注不一样，在后端上加入了话者得分归一化技术。在包含40个不同水平说话人的8000个字的数据库上的实验结果表明，文中提出的方法有效的提高了系统性能，召回率为30％时，正确率从45．8％升到了53．6％，召回率为10％时，
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