基于ASR儿童语言教育系统探讨与实现

随着现代计算机技术的普及和发展,计算机的使用越来越深入到人们的日常生活中。人类与计算机进行交流时,最直接和方便的方式就是语言交流,所以语音识别和语音合成技术已成了现代科技发展的一个标志,语音识别和语音合成也因此成为现代计算机技术研究和发展的重要领域之一。语音识别技术与多种学科的研究领域都有联系,这些领域的科研成果也成为推动语音识别技术发展的重要因素。语音识别技术已经取得了一些成就。但是,大多数语音识别系统仍局限于实验室中试用,远远没有达到实用化的要求。本文研究了语音自适应技术中两种常用的说话人自适应方法:最大后验概率(MAP)方法和最大似然线性回归(MLLR)方法。在此基础上,本文提出一种适合于语音识别的复合渐进自适应方法。这种新方法成功地结合了MAP和MLLR两种方法的优点。新方法使用了一个全局转移矩阵来简化MLLR模块,用来解决环境和说话人生理引起的差异,提供了更加精确的MAP模块初始模型。另外,渐进的MAP模块用来精细的刻画基于音素层次的差异,同时也确保了整个方法的渐进性。本文应用复合渐进方法对微软语音识别引擎进行了改进,在随后的验证性实验中,这种复合方法取得了较好的效果。实验证实,这种新方法能够有效地克服说话人差异和环境差异对识别系统的影响,能较好地适合语音识别系统的要求。在上述理论研究成果的基础上,本文结合了现代教育技术的成果与儿童语言教育的需求,成功地应用改进后的微软语音识别引擎开发了儿童语言教育软件,实现了中文语音识别、VC、Flash和微软语音识别引擎之间的通讯、中文/拼音/英文语音识别、发音正误判定动画、TTS等功能。该软件形象直观,具有较强的实用性,是一种较为成功的儿童语言教育工具。本文通过对语音识别自适应技术中的方法研究,将其成果应用到了儿童语言教育实践中去,取得了较为良好的效果,具有较为理想的研究和应用价值。【关键词】：ASRSpeechAPICOM儿童语言教育自适应技术
【论文提纲】：摘要4-5Abstract5-8第一章绪论8-111.1引言81.2论文研究背景81.3当前国内外研究状况8-101.3.1ASR理论研究8-91.3.2儿童语言教育系统的实践研究91.3.3小结9-101.4研究目标及内容101.4.1研究目标101.4.2研究内容101.5论文的组织结构10-11第二章ASR概述11-222.1ASR概述11-122.1.1引言11-122.1.2语音识别系统的组成122.2语音识别系统的预处理12-132.3模板练习方法13-142.4模板匹配方法14-172.5微软语音技术及COM17-212.5.1微软SpeechAPI17-182.5.2COM18-192.5.3COM接口与COM组件19-212.6本章小结21-22第三章复合渐进的语音识别自适应方法22-503.1说话人之间与内部的差异(SPEERDIFFERENCES)22-233.1.1说话人与说话人的差异223.1.2说话人内部的差异22-233.2语音识别自适应技术23-283.2.1自适应技术的分类23-243.2.2自适应技术实现的主要方法24-283.3最大后验概率（MAP）方法28-363.3.1MAP方法和ML方法28-293.3.2MAP重估技术29-313.3.3先验知识31-333.3.4VFS技术33-343.3.5MAP算法实现34-363.4最大似然线性回归（MLLR）36-413.4.1MLLR方法概述36-373.4.2回归类与转移矩阵373.4.3重估转移矩阵37-403.4.4MLLR方法的算法实现40-413.5复合渐进自适应41-463.5.1环境差异的自适应413.5.2两种自适应技术优缺点的比较41-433.5.3复合渐进方法的系统框架433.5.4MAP模块与MLLR模块43-443.5.5渐进的策略44-453.5.6复合渐进方法的算法实现45-463.6复合渐进方法的验证性实验46-493.6.1MAP与MLLR方法的自适应实验47-493.6.2复合渐进自适应方法493.7本章小结49-50第四章儿童语言教育特点分析50-564.1声学基本理论504.2儿童语言学习的特点50-544.3利用现代教育技术手段进行语言教育的方法54-554.4本章小结55-56第五章儿童语言教育软件的设计与实现56-645.1系统设计56-575.1.1系统功能结构图565.1.2系统的基本功能及要求56-575.2软件设计实现过程57-635.2.1设计分析57-595.2.2实现中文语音识别功能59-605.2.3VC、Flash和微软语音识别引擎之间的通讯60-615.2.4中文/拼音/英文语音识别功能61-625.2.5实现发音正误判定动画功能62-635.2.6TTS功能的实现635.3本章小结63-64第六章总结与展望64-656.1论文总结646.2工作展望64-65致谢65-66参考文献66-69在职学习期间发表的论文69