發(fā)音質量自動評測技術

第1章 發(fā)音質量自動評測技術概論
1．1 引言
1．2 發(fā)音質量自動評測的基本原理
1．3 發(fā)音質量評測系統(tǒng)的基本功能
1．4 研究用語音數據庫
1．5 發(fā)音質量自動評測系統(tǒng)的性能評價
1．6 發(fā)音質量自動評測技術的發(fā)展歷程及現(xiàn)狀
1．7 存在的挑戰(zhàn)
1．8 本書各章 節(jié)主要內容
第2章 音素相關的后驗概率變換
2．1 引言
2．2 后驗概率算法的缺陷
2．3 改進的后驗概率算法
2．4 音素相關的可訓練的后驗概率變換算法
2．5 實驗及實驗結果分析
2．6 本章小結
第3章 針對發(fā)音質量評測的聲學模型訓練
3．1 引言
3．2 采用ASR建模方法的缺陷及目前的改進策略
3．3 ASR中的區(qū)分性訓練介紹及其在CALL系統(tǒng)中的應用
3．4 針對發(fā)音質量評測的聲學模型訓練
3．5 針對發(fā)音質量評測的聲學模型訓練與區(qū)分性訓練的比較
3．6 實驗及實驗結果分析
3．7 本章小結
第4章 基于評測性映射變換的無監(jiān)督聲學模型自適應
4．1 引言
4．2 發(fā)音質量評測系統(tǒng)中的聲學模型自適應介紹
4．3 評測性映射變換矩陣的訓練
4．4 EMT和DMT及針對發(fā)音質量評測的聲學建模的比較
4．5 實驗及實驗結果分析
4．6 本章小結
第5章 系統(tǒng)相關的評測性映射變換的訓練及統(tǒng)一框架
5．1 引言
5．2 EMI、訓練的統(tǒng)一框架
5．3 EMI、訓練統(tǒng)一框架與區(qū)分性訓練統(tǒng)一框架比較
5．4 EMI、訓練統(tǒng)一框架在：PSC自動評分系統(tǒng)中的應用
5．5 實驗及實驗結果分析
5．6 本章小結
第6章 聲韻母發(fā)音質量自動評測技術
6．1 引言
6．2 基于音素混淆概率矩陣的聲韻母評測方法
6．3 基于擴展發(fā)音空間的聲韻母評測方法
6．4 基于多維置信度的多種評測方法的融合
6．5 實驗及實驗結果分析
6．6 本章小結
第7章 聲調發(fā)音質量自動評測技術
7．1 引言
7．2 基頻提取方法及歸一化處理
7．3 基于嵌入式聲調模型的聲調評測方法
7．4 基于顯式聲調模型的聲調評測方法
7．5 基于多維置信度的多種評測方法的融合
7．6 實驗及實驗結果分析
7．7 本章小結
第8章 兒化音發(fā)音質量自動評測技術
8．1 引言
8．2 漢語兒化音的特點
8．3 兒化音的建模方法
8．4 基于分類思想的兒化音評測方法
8．5 實驗及實驗結果分析
8．6 本章小結
參考文獻
名詞索引