英語口語自動發音校對系統設計

李春蘭

摘 要： 針對傳統的英語發音自動校對系統中語音識別混亂的問題，設計一種英語口語自動發音校對系統。引進滅錯計算進行語音的識別校對，通過滅錯計算的語音信息能夠進行高階識別，避免傳統的識別校對方法中出現的數據進階誤差，同時優化了反饋控制系統，提高系統的識別語音的能力。為了驗證所設計的英語口語自動發音校對系統的有效性，設計了對比仿真試驗。試驗數據表明，設計的英語口語自動發音校對系統能夠有效地解決語音識別混亂問題。

關鍵詞： 英語口語； 自動發音校對系統； 滅錯計算； 高階識別

中圖分類號： TN911?34； TN273 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）24?0059?03

Abstract： In view of the problem of speech recognition confusion in the traditional automatic English pronunciation proofreading system， an 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 order 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 simulation 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.

Keywords： spoken English； automatic pronunciation proofreading system； fault clearing calculation； high?order recognition

0 引 言

隨著計算機識別技術的高速發展，計算機語音識別系統的研究已經進展到非常高的程度[1?2]。其中使用最為廣泛的是英語語音校對系統。語音校對系統主要是針對發音質量進行評價計算以及進行發音錯誤檢測[3?4]。對發音質量進行評價計算，根據國內外很多算法進行校對計算還是比較容易的，并且計算的水平以及準確度也比較高[5]。但在針對語音識別過程的數據信息干擾以及語音混淆，通過發音質量進行評價計算是無法進行消除的，只有通過特定的算法才能有效地進行消除[6?7]。但是在提取的過程中攜帶音頻屬性是惟一的，進行參照比對的可能性就會大大降低，造成語音識別混亂的問題[8]。針對上述問題，本文設計一款英語口語自動發音校對系統。并進行試驗分析，結果表明，本文設計的英語口語自動發音校對系統能夠有效地解決語音識別混亂問題。

1 英語口語自動發音校對系統設計方案

1.1 硬件設計

本文設計的英語口語自動發音校對系統主要依靠識別器進行英語口語校對識別。英語口語自動發音校對系統主要由錄制系統、語音識別系統及評價系統三個板塊組成。本文設計英語口語自動發音校對系統的音頻采集器選用高頻介子振幅采集器，同過采集的數據對比錄制好數據編碼，進行校對評價，其架構如圖1所示。

1.2 引進滅錯計算進行校對

引進滅錯計算能夠保證本文設計的英語口語自動發音校對系統，能有效進行高準確度語音口語校對計算，想要使用滅錯計算，首先需要進行數據的填充處理以及屬性規劃，如下：

式中：為英語口語的震動音頻；為震動的波峰極值；為震動的波谷極值；為音頻的有效周期律；為介子傳輸的振幅；為英語口語的標準振幅；為恒定頻率參數，是保證進行數字轉變的基礎參量。

通過上述方法將采集的英語口語語音進行“標準化”處理，并進行口語信息的填充，計算式為：

式中：為英語口語進行填充處理過程中的函數離散值；為填充最大化的權值函數差；代表兩個音頻節點之間的跳數；代表音頻中節點和節點之間的最短路徑。填充處理的數據便可以進行屬性規劃，如下：

式中：是衡量音頻的指標；是恒定音頻固有周期的參量。其屬性已經被標定進行滅錯校對計算，公式為：

式中：表示音頻的固有斜動性，是衡量音符的參量；為音頻屬性的合集熵，是進行音頻校對的函數參量；為對應音頻的匹配系數；表示進階音頻所含有的高程權值；表示音頻滅錯校對極限值。

1.3 優化反饋控制系統提高語言識別能力endprint

對本文設計的英語口語自動發音校對系統中的反饋控制系統進行優化，可以最大程度上提高校對的能力，同時可以從根本上解決出現的語音識別混亂的問題。優化反饋控制器首先改變反饋的路徑，路程計算公式為：

式中：為反饋音頻的承接算子；為百世拼音的信道焓值系數；為音頻類型參數代碼。通過上述公式可以改變反饋的路徑，以及對反饋渠道進行參數設定。假設為英語口語的音頻失效值，通過序列計算可以對音頻的失效情況進行描述，這樣可以進行更好的音頻對照，公式為：

式中：表示英語口語的音頻識別碼；表示對應音頻的渠道權值。通過上述公式可以對數字化的音頻信號進行有序的排列，增加校對準確率，識別能力。反饋對比公式為：

式中：為對音頻衡量最有效的參數；為一個區域函數能說明音頻校對的準確性；分別表示音頻信號的頻率、周期。假設英語口語的準確頻率為，實際發音為，可得對應專函關系為：

為了保證本文設計的英語口語自動發音校對系統能夠在反饋過程中進行準確的校正，還需要進行反饋系統的魯化計算，公式為：

式中：的4個對應值分別為反饋控制系統的魯化上極限值、下極限值、載量極限值、傳輸極限值；表示英語口語音頻的律動性；表示屬性涵蓋內置函數。魯化計算能夠說明系統的使用情況，還需要對影響限制，保證系統能夠進行正常的工作，公式為：

式中：為學習因子；為迭代次數；為音頻采集權值；為音頻節點間的間隔；為音頻輸出值；為音頻采集速度；為對應的實測音頻節點。上階函數、下階函數已經得到限制，通過該算法對音頻極限進行限制能夠有效解決語音識別混亂問題。

綜上所述，本文設計的英語口語自動發音校對系統，引進滅錯計算進行語音的識別校對，通過滅錯計算能夠有效地提高英語口語的識別能力，避免傳統的識別校對方法中出現的數據進階誤差，提高了系統的識別語音的能力，且從根本上解決語音識別混亂問題。

2 仿真實驗分析

2.1 參數設定

為了保證設計的英語口語自動發音校對系統能夠準確地對英語口語進行校對，設置英語口語的震動音頻E在[-80，80]值域內；設置實際上對音頻衡量的最有效的參數為8.5。為了保證系統英語口語校對的準確性，設置maxX的4個極限值分別為3.6，3.2，3.0，3.5。

2.1.1 語料庫的準備

所用的英語詞典中一共有186 780個詞，是由人民大學出版社出版，其中包含58篇口語適讀文章，以及20篇的測試資料。

2.1.2 評價指標

一般情況下，衡量語音校對系統的好壞主要有三個指標：

2.2 結果分析

在實驗過程中，對傳統方法與本文方法的試驗結果進行記錄，如表1所示。分析表1得知，本文設計的英語口語自動發音校對系統能夠進行準確的校對，通過這三個數值可以看出本文設計英語口語自動發音校對系統能夠有效地對英語口語進行校對。

圖2為魯棒性試驗結果。分析圖2結果得知，本文設計英語口語自動發音校對系統的魯棒性極高，說明系統非常穩定。

3 結 語

本文設計了一款英語口語自動發音校對系統，引進滅錯計算進行語音的識別校對，通過滅錯計算能夠有效地提高英語口語的識別能力，避免了傳統識別校對方法中出現的數據進階誤差，同時優化了反饋控制系統，提高了系統識別語音能力，且從根本上解決了語音識別混亂問題。希望通過本文研究能對英語口語自動發音校對系統的應用提供良好的理論依據。

參考文獻

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