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Abstract: This essay mainly introduces how to create adult English teaching context by phonetic interaction techniques, and discusses its technical support: phonetic recognition and phonetic combination.

Keywords: adult English teaching; teaching effect; phonetic recognition, phonetic combination

摘　要: 本文主要介绍了利用语音交互技术来创建成人英语教学情景,并就其支持技术:英语论文范文语音识别、语音合成进行了介绍与探讨。

关键词: 成人英语教学; 教学效果; 语音识别; 语音合成

语言学习必须有一个环境,必须进行交流,在说的过程中掌握一门语言,在交流中学以致用,学用结合,但在我们的成人英语教学中大部分是“哑巴”英语,主要靠学生自学,缺少一定的交流,实践的机会少。随着中国加入WTO,与国际交流活动越来越多,在胜任工作的需求,熟练掌握英语,特别是口语尤为重要。如何解决这一个难题一直是我们所关心的。教育的发展水平与当前科研成果的发展水平总是相辅相成的。随着计算机多媒体技术的发展,多媒体技术在教学上的应用也日益广泛,在成人英语教学中,恰当地选择和运用多媒体信息技术辅助教学,特别是语音交互技术来创建英语教学情景,对于丰富优化教学情境,扩大信息量,改变传统的教学模式,培养学生能力,提高学习效率,推动教学改革起着十分重要的作用。语音交互技术在教学中的应用,既培养了学生的独立学习英语的能力,又激发了学生的兴趣、主动性、积极性,从而极大地提高了学习效率,取得较好的学习效果。

一、系统结构原理
自计算机发明以来,人类一直有一个梦寐以求的愿望,即希望计算机能理解人类语言,实现用声音控制计算机操作,实现人机的声音交互。语音交互应用在成人英语教学中可以解决我们学英语时缺少实践这一个大问题。
语音识别技术研究起步较晚,大规模的研究起始于20世纪70年代初期,近年来已取得了长足的进展。一些中、小词表的孤立或连续的语音识别系统已经进入了市场。目前研究的重点是实现大词表、非特定人的连续音识别系统。它可以用于人机直接对话、语音打字机以及两种语言之间的直接通讯等一系列重要场合。在英语教学时,学生就相关主题可以和系统进行语言交流,这样可以锻炼学生的实际运用英语的能力,激发学生学习英语的兴趣,达到较好的英语教学效果。
语音合成是人机交互的另一个重要环节,要让机器将文本语言转换成具有人声特点、抑扬顿挫、自然流利的口头语言,具有很高的使用价值。在英语教学时,学生如果对某段英文文章比较感兴趣,可以让系统按照标准的英语发音读给他听,或者如果你对某个单词的发音不太有把握,可以让系统读给你听,这样可以纠正错误发音,使你正确、标准的说英语。

二、语音识别技术
随着计算机科学技术的发展,大量信息输入仅仅通过键盘来完成已经无法满足人们的需要,要让计算机能听懂人的话,如:某个人说的英语单词或句子,或是用语音来控制系统是一种最理想的选择。计算机语言学主要从以下几个方面来进行考虑:语音编码(Speech Coding)、语音合成(Speech Synthesis)、语音识别(Speech Recognition)、说话人识别(Speaker Recognition)或说话人确认(Speaker Verfication)等。
对于机器识别语音的研究可以追溯到20世纪50年代,而计算机语音识别的正式阶段始于1960年Denes等人研究成功的第一个计算机语音识别系统。从20世纪70年代后期开始,语音识别技术开始沿着三个不同方向来扩展研究领域:特定人向非特定人扩展、孤立词向连接词扩展、小词汇量向大词汇量扩展。
从20世纪80年代中期以来,新技术的广泛应用推动了语音识别的迅速发展。今后的发展方向将由连续语音进入自然话语识别与理解,并着手解决语音识别中的一系列难题。
对于语音识别系统的分类,存在多种方法,按其性能分类有:
1)按可识别的词汇量的多少,语音识别系统可分为小、中、大词汇量3种。
2)按语音输入的方式,语音识别的研究集中在对孤立词、连接词和连续语音的识别。
3)按发音的人可分为特定人、限定人和非特定人语音识别3种。
4)说话人识别,这是研究如何根据语音来辨别说话人的身份、确定说话人的姓名。
学习英语的时候,人机交流,语音识别系统需解决非特定人、大量词汇的连续语流(或

连接词)。实现时的关键步骤如下:

1. 连续语音预处理
1)波形硬件采样率的确定、分帧大小与帧移动策略的确定。
2)剔除噪音的带通滤波、高频预加重处理、各种变换策略。
3)波形的自动切分(依赖于识别基元的选择方案)。
连续语音切分在预处理中极其重要。为的是找到语音信号中的各种识别单元(如音素、音节、半音节、单词等)的起始点和终止点,将连续语音细化成各个语音单元,对于数搜索方式算法来说大大降低了时间和空间的复杂度,从而极大提高了系统的总体性能。

2.特征参数提取
识别语音的过程是对语音特征参数模型进行比较和匹配,所以选择一种合适的算法对语音特征参数进行选取就特别重要。它要求选择的特征既能充分表达语音的特征又能彼此区别。语音识别系统常用的特征参数有线性预测系数、倒频谱系数、平均过零率、能量、短时频谱、共振峰频率和宽带等。

3.参数模板存储
进行参数提取对系统进行训练和聚类,然后建立并存储一个该系统所需识别字(或字母)的参数模板库。

4. 识别差别
识别即使用模板存储器中的模式进行匹配计算和比较,并根据一定的规则进行识别、判别,最后输出识别的结果。这一结果还需要经过理解,理解是基于语料库统计方法。

三、语音合成技术
我们使用金山词霸等一些词典软件的时候,都会感觉到由电脑“读”出单词判比自己用眼睛看音标来得更加真实、直观。由此想到,在英语学习中能否让计算机帮忙“读一读”文章,使我们了解它的发音,练习听力。文字———语音转换技术具有对信息进行讲解的能力,从而达到声文并茂的效果。
文字———语音转换技术是基于声音合成技术的一种声音产生技术,它将计算机内的文本转换成连续自然的语音流。这种转换实际上是系统按需求先合成语音单元,再按语言学规则连接起来,形成自然的语言流。这项技术在英语教学中可以广泛地加以推广应用,但是涉及的相关技术也特别多。

1. 实现功能分类
(1)有限词汇的计算机语言输出。常用于语音读单词、读句子、读课文等,实现方法最为简单。可采用录音/重放技术,或有限词汇合成技术,对语言的理解没有要求。
(2)基于语音合成技术的文字———语音转换
(TTS),这是目前计算机语言输出的主要研究领域。它不仅包括复杂的语音合成技术,还包括对语言的理解和语音的处理等。在英语交互情景教学中就可以采用这一个技术。

2. 合成技术分类
(1)发音器官参数合成。这种方法直接模拟人的发音过程。英语发声时,它定义了唇、舌和声带的相关参数。定义如开口度、舌高度、舌位置、声带张力,然后以相应的算法计算声波。
(2)声道模拟参数语音合成。这种方法基于声道截面面积函数或声道谐振特性合成语音。比特率低,音质适中。
(3)波形编辑语音合成技术。波形编辑语音合成技术是直接把语音波形数据库中的波形相互拼接在一起,输出连续的语流。这种语音合成技术用原始语言波形替代参数,由于这些语音波形本论文由英语论文网提供整理，提供论文代写，英语论文代写，代写论文，代写英语论文，代写留学生论文，代写英文论文，留学生论文代写相关核心关键词搜索。