基于语音自动评测的普通话学习系统研究

学习汉语普通话的外国人越来越多,对外汉语教师的师资力量的匮乏,严重制约了对外汉语教学的发展.针对希望进一步掌握普通话口语学习的外国学习者,该研究提出了一种普通话游戏学习系统.本系统的学习模式结合了计算机技术和语言学研究成果,打破了传统的教学模式的限制,对学习者进行实时评测,提供学习报告与口语学习的最终评定结果.结果表明,该系统能够较为有效地辅助外国学习者的普通话口语学习.     

基于语音自动评测的普通话学习系统研究

学习汉语普通话的外国人越来越多,对外汉语教师的师资力量的匮乏,严重制约了对外汉语教学的发展。针对希望进一步掌握普通话口语学习的外国学习者,该研究提出了一种普通话游戏学习系统。本系统的学习模式结合了计算机技术和语言学研究成果,打破了传统的教学模式的限制,对学习者进行实时评测,提供学习报告与口语学习的最终评定结果。结果表明,该系统能够较为有效地辅助外国学习者的普通话口语学习。     

融合上下文短时谱特征的汉语重音检测研究

重音是语言交流中不可或缺的部分,在语言交流中扮演着非常重要的角色。本文基于ASCCD朗读语篇语料库,使用MFCC算法提取每个语音段的融合上下文子段拼接短时谱信息,构建基于MFCC算法的上下文短时谱特征集;并选用NaiveBayes分类器对这类特征集进行建模,而且将具有最大后验概率的类作为该对象所属的类,这种分类方法充分利用了当前语音段的相关语音特性;融合上下文的MFCC短时谱特征组在ASCCD上能够得到83.6%的汉语重音检测正确率。实验结果证明,融合上下文子段拼接特征规整方法可以用于汉语重音检测研究中。     

短时谱特征的汉语重音检测方法研究

重音是语言交流中不可或缺的部分,在语言交流中扮演着非常重要的角色。为了验证基于听觉模型的短时谱特征集在汉语重音检测方法中的应用效果,使用MFCC（Mel frequency cepstrum coefficient）和RASTA-PLP（relative spectra perceptual linear prediction）算法提取每个语音段的短时谱信息,分别构建了基于MFCC算法的短时谱特征集和基于RASTA-PLP算法的短时谱特征集;选用NaiveBayes分类器对这两类特征集进行建模,把具有最大后验概率的类作为该对象所属的类,这种分类方法充分利用了当前语音段的相关语音特性;基于MFCC的短时谱特征集和基于RASTA-PLP的短时谱特征集在ASCCD（annotated speech corpus of Chi-nese discourse）上能够分别得到82.1%和80.8%的汉语重音检测正确率。实验结果证明,基于 MFCC的短时谱特征和基于RASTA-PLP的短时谱特征能用于汉语重音检测研究。     

解析梁平竹帘包装设计的地域文化特色

基于对梁平竹帘历史与现状的分析,为了使梁平竹帘在市场竞争中占有更有利的位置,通过市场调研与包装设计定位,提出本土地域文化元素的视觉符号化将成为梁平竹帘包装开拓的重要手段。适以灵活地融入当代视觉文化元素,增加包装设计的美观度和接受度,将为梁平竹帘产品自身的市场拓展注入有力的筹码。     

基于子段拼接特征的汉语重音检测研究

重音是语言交流中不可或缺的部分,在语言交流中扮演着非常重要的角色。本文基于ASCCD朗读语篇语料库,提取每个语音段基于子段拼接的短时谱信息,分别构建基于MFCC算法的短时谱特征集和基于RASTA-PLP算法的短时谱特征集;并选用NaiveBayes分类器对这两类基于子段拼接的特征集进行建模,这种分类方法充分利用了当前语音段的相关语音特性;基于子段拼接的MFCC短时谱特征组和基于子段拼接的RASTA-PLP短时谱特征组在ASCCD上能够分别得到82.1%和80.8%的汉语重音检测正确率。实验结果证明,基于子段拼接特征规整方法可以用于汉语重音检测研究中。