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基于数据挖掘算法的英语发音机器质量自动评估系统: 收藏
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引用; 《自动化与仪器仪表》2022年第9期 147-151页; 作者：向成洪黄小燕重庆轻工职业学院重庆401329; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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