1、英语口语自动发音校对系统设计 李春兰 吕梁学院 摘 要： 针对传统的英语发音自动校对系统中语音识别混乱的问题, 设计一种英语口语自动发音校对系统。引进灭错计算进行语音的识别校对, 通过灭错计算的语音信息能够进行高阶识别, 避免传统的识别校对方法中出现的数据进阶误差, 同时优化了反馈控制系统, 提高系统的识别语音的能力。为了验证所设计的英语口语自动发音校对系统的有效性, 设计了对比仿真试验。试验数据表明, 设计的英语口语自动发音校对系统能够有效地解决语音识别混乱问题。关键词： 英语口语; 自动发音校对系统; 灭错计算; 高阶识别; 作者简介：李春兰 (1976) , 女, 山西柳林人, 讲师,
2、硕士。研究方向为计算机应用、英语研究。收稿日期：2017-04-04基金：国家教育部批准项目 (2014Lw014) Design of automatic pronunciation proofreading system for spoken EnglishLI Chunlan Lliang University; Abstract： In view of the problem of speech recognition confusion in the traditional automatic English pronunciation proofreading system, an
3、 automatic pronunciation proofreading system for spoken English was designed. The fault clearing calculation is introduced to perform English speech recognition and proofreading. The speech information after the fault clearing calculation can be used for high-order recognition, which avoids data ord
4、er error in the traditional recognition and proofreading method and optimizes the feedback control system, so that the speech recognition capability of the system can be improved. In order to verify the validation of the automatic pronunciation proofreading system for spoken English, the contrast si
5、mulation experiment was designed. The experimental data shows that the designed automatic pronunciation proofreading system for spoken English can effectively resolve the problem of speech recognition confusion.Keyword： spoken English; automatic pronunciation proofreading system; fault clearing calc
6、ulation; high-order recognition; Received： 2017-04-040 引言随着计算机识别技术的高速发展, 计算机语音识别系统的研究已经进展到非常高的程度。其中使用最为广泛的是英语语音校对系统。语音校对系统主要是针对发音质量进行评价计算以及进行发音错误检测。对发音质量进行评价计算, 根据国内外很多算法进行校对计算还是比较容易的, 并且计算的水平以及准确度也比较高5。但在针对语音识别过程的数据信息干扰以及语音混淆, 通过发音质量进行评价计算是无法进行消除的, 只有通过特定的算法才能有效地进行消除。但是在提取的过程中携带音频属性是惟一的, 进行参照比对的可能性
7、就会大大降低, 造成语音识别混乱的问题8。针对上述问题, 本文设计一款英语口语自动发音校对系统。并进行试验分析, 结果表明, 本文设计的英语口语自动发音校对系统能够有效地解决语音识别混乱问题。1 英语口语自动发音校对系统设计方案1.1 硬件设计本文设计的英语口语自动发音校对系统主要依靠识别器进行英语口语校对识别。英语口语自动发音校对系统主要由录制系统、语音识别系统及评价系统三个板块组成。本文设计英语口语自动发音校对系统的音频采集器选用高频介子振幅采集器, 同过采集的数据对比录制好数据编码, 进行校对评价, 其架构如图 1所示。1.2 引进灭错计算进行校对引进灭错计算能够保证本文设计的英语口语自
8、动发音校对系统, 能有效进行高准确度语音口语校对计算, 想要使用灭错计算, 首先需要进行数据的填充处理以及属性规划, 如下:式中:E 为英语口语的震动音频;n 为震动的波峰极值;P 为震动的波谷极值;D 为音频的有效周期律;N 为介子传输的振幅;AH 为英语口语的标准振幅;t 为恒定频率参数, 是保证进行数字转变的基础参量。图 1 硬件系统结构图 下载原图通过上述方法将采集的英语口语语音进行“标准化”处理, 并进行口语信息的填充, 计算式为:式中: E为英语口语进行填充处理过程中的函数离散值;n为填充最大化的权值函数差;T 代表两个音频节点之间的跳数;d ij代表音频中节点 i 和节点 j 之
9、间的最短路径。填充处理的数据便可以进行属性规划, 如下:式中:U i是衡量音频的指标;i 是恒定音频固有周期的参量。其属性已经被标定进行灭错校对计算, 公式为:式中:A 表示音频的固有斜动性, 是衡量音符的参量;S 为音频属性的合集熵, 是进行音频校对的函数参量;M 为对应音频的匹配系数;R 表示进阶音频所含有的高程权值;V i表示音频灭错校对极限值。1.3 优化反馈控制系统提高语言识别能力对本文设计的英语口语自动发音校对系统中的反馈控制系统进行优化, 可以最大程度上提高校对的能力, 同时可以从根本上解决出现的语音识别混乱的问题。优化反馈控制器首先改变反馈的路径, 路程计算公式为:式中:w i
10、为反馈音频的承接算子;w j为百世拼音的信道焓值系数;P 为音频类型参数代码。通过上述公式可以改变反馈的路径, 以及对反馈渠道进行参数设定。假设 M 为英语口语的音频失效值, 通过序列计算可以对音频的失效情况进行描述, 这样可以进行更好的音频对照, 公式为:式中:M 表示英语口语的音频识别码;d 表示对应音频的渠道权值。通过上述公式可以对数字化的音频信号进行有序的排列, 增加校对准确率, 识别能力。反馈对比公式为:式中:MT 为对音频衡量最有效的参数;n 为一个区域函数能说明音频校对的准确性;i, j 分别表示音频信号的频率、周期。假设英语口语的准确频率为 Ci, 实际发音为 Cq, 可得对应
11、专函关系为:式中:t 为反馈系数;l 为极值频率。为了保证本文设计的英语口语自动发音校对系统能够在反馈过程中进行准确的校正, 还需要进行反馈系统的鲁化计算, 公式为:式中:max X 的 4 个对应值分别为反馈控制系统的鲁化上极限值、下极限值、载量极限值、传输极限值; 表示英语口语音频的律动性;r 表示属性涵盖内置函数。鲁化计算能够说明系统的使用情况, 还需要对影响限制, 保证系统能够进行正常的工作, 公式为:式中: 为学习因子;k 为迭代次数;w ij为音频采集权值;d j为音频节点间的间隔;yj为音频输出值;u ij为音频采集速度;x ij为对应的实测音频节点。上阶函数、下阶函数已经得到限
12、制, 通过该算法对音频极限进行限制能够有效解决语音识别混乱问题。综上所述, 本文设计的英语口语自动发音校对系统, 引进灭错计算进行语音的识别校对, 通过灭错计算能够有效地提高英语口语的识别能力, 避免传统的识别校对方法中出现的数据进阶误差, 提高了系统的识别语音的能力, 且从根本上解决语音识别混乱问题。2 仿真实验分析2.1 参数设定为了保证设计的英语口语自动发音校对系统能够准确地对英语口语进行校对, 设置英语口语的震动音频 E 在-80, 80值域内;设置实际上对音频衡量的最有效的参数 w1为 8.5。为了保证系统英语口语校对的准确性, 设置 max X 的 4 个极限值分别为 3.6, 3
13、.2, 3.0, 3.5。2.1.1 语料库的准备所用的英语词典中一共有 186 780 个词, 是由人民大学出版社出版, 其中包含58 篇口语适读文章, 以及 20 篇的测试资料。2.1.2 评价指标一般情况下, 衡量语音校对系统的好坏主要有三个指标:2.2 结果分析在实验过程中, 对传统方法与本文方法的试验结果进行记录, 如表 1 所示。分析表 1 得知, 本文设计的英语口语自动发音校对系统能够进行准确的校对, 通过这三个数值可以看出本文设计英语口语自动发音校对系统能够有效地对英语口语进行校对。表 1 试验结果 下载原表 图 2 为鲁棒性试验结果。分析图 2 结果得知, 本文设计英语口语自
14、动发音校对系统的鲁棒性极高, 说明系统非常稳定。图 2 试验结果 下载原图3 结语本文设计了一款英语口语自动发音校对系统, 引进灭错计算进行语音的识别校对, 通过灭错计算能够有效地提高英语口语的识别能力, 避免了传统识别校对方法中出现的数据进阶误差, 同时优化了反馈控制系统, 提高了系统识别语音能力, 且从根本上解决了语音识别混乱问题。希望通过本文研究能对英语口语自动发音校对系统的应用提供良好的理论依据。参考文献1郭鸿杰, 周芹芹, 王梦娇.英语强化词变异特征探讨:一项基于伦敦英语口语语料库的研究J.解放军外国语学院学报, 2016, 39 (6) :54-62. 2闵阅.十年口语大赛创造辉煌
15、舞台时代语言英才成就职业梦想:全国高职高专实用英语口语大赛项目的研究与实践J.中国职业技术教育, 2015 (22) :89-94. 3赵晨辉.高职院校实用交际英语口语训练的一本好书:评用英语介绍中国J.江西社会科学, 2017 (1) :3. 4张颖, 付蕊.移动学习技术在英语口语教学中的应用:评信息技术与英语教学J.中国教育学刊, 2017 (4) :60. 5韩亚文, 崔雅琼, 汤一梅.工作记忆容量和任务频次对中国英语学习者口语产出的影响J.外语与外语教学, 2017 (2) :90-98. 6薄婷.自主学习理论在英语口语教学中的应用:评多维视角下的英语口语教学研究:理论与实践J.大学教育科学, 2016 (6) :54. 7曹润宇, 路静.英汉语体差异与中国大学生英语写作口语化倾向的关联分析J.山东社会科学, 2016 (z1) :490-491. 8王子贤, 刘悦梅, 靳相如.商务英语口语教学对大学生人际沟通能力的培养J.河北农业大学学报 (农林教育版) , 2016, 18 (2) :117-120.
