基于数据挖掘算法的英语发音机器质量自动评估系统

作     者：向成洪 黄小燕 XIANG Chenghong;HUANG Xiaoyan

作者机构：重庆轻工职业学院重庆401329 

基　　金：重庆市高等教育教学改革研究重点项目《高职院校文化育人体系构建研究—以重庆轻工职业学院为例》(Z212072) 

出 版 物：《自动化与仪器仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2022年第9期

页      码：147-151页

摘      要：为提高英语发音机器质量评估综合性能,以S3C2440A芯片为主控芯片,UDA1341Ts为编码解码器搭建系统硬件,通过采用多层小波特征尺度变换提取英语发音机器语音信号特征,并利用支持向量机(SVM)对语音信号特征进行分类评价,设计了一种基于数据挖掘的英语发音机器自动评估系统。测试结果表明,所设计的自动评估系统可从语调、语速、音准、节奏、情感5个方面,对英语发音机器进行自动综合评估,相较于基于大数据分析的评价系统和多源反馈评价系统,具有更高的精确一致率、相邻一致率以及皮尔逊相关系数值,且误判率更低,在10%范围内,具有一定的有效性和优越性。

主 题 词：数据挖掘算法 英语发音机器 发音质量 评估系统 SVM算法 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.09.147

馆 藏 号：203114507...