Fungsi carian sedang dalam pembinaan.
Fungsi carian sedang dalam pembinaan.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Regularized Maximum Likelihood Linear Regression Adaptation for Computer-Assisted Language Learning Systems Penyesuaian Regresi Linear Kemungkinan Maksimum Teratur untuk Sistem Pembelajaran Bahasa Berbantukan Komputer

Dean LUO, Yu QIAO, Nobuaki MINEMATSU, Keikichi HIROSE

  • pandangan teks lengkap

    0

  • Petikan Ini

Ringkasan:

Kajian ini memfokuskan kepada teknik penyesuaian pembesar suara untuk Pembelajaran Bahasa Berbantukan Komputer (CALL). Kami mula-mula menyiasat kesan dan masalah penyesuaian pembesar suara Regresi Linear Kemungkinan Maksimum (MLLR) apabila digunakan dalam penilaian sebutan. Pemarkahan automatik dan eksperimen pengesanan ralat dijalankan pada dua pangkalan data sebutan bahasa Inggeris pelajar Jepun yang tersedia secara terbuka. Seperti yang kami jangkakan, penyesuaian yang berlebihan menyebabkan salah menilai ketepatan sebutan. Berikutan analisis, kami mencadangkan kaedah baru, penyesuaian Regularized Maximum Likelihood Regresi (Regularized-MLLR), untuk menyelesaikan masalah kesan buruk penyesuaian MLLR. Kaedah ini menggunakan sekumpulan data guru untuk menyelaraskan matriks transformasi pelajar supaya sebutan yang salah tidak akan tersilap diubah sebagai yang betul. Kami melaksanakan idea ini dalam dua cara: satu menggunakan purata matriks transformasi guru sebagai kekangan kepada MLLR, dan satu lagi menggunakan gabungan linear matriks guru untuk mewakili transformasi pelajar. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah yang dicadangkan boleh menggunakan penyesuaian MLLR dengan lebih baik dan mengelakkan penyesuaian berlebihan.

Jawatankuasa
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E94-D No.2 pp.308-316
Tarikh penerbitan
2011/02/01
Diumumkan
ISSN dalam talian
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E94.D.308
Jenis Manuskrip
PAPER
kategori
Teknologi Pendidikan

Pengarang

Kata kunci

Contents [show]