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        3.3.1 MFCC 特征提取........... 30-33
    3.4 语音信号模式匹配........... 33-35
        3.4.1 动态时间规整........... 33-35
    3.5 本章小结........... 35-36
第四章发音反馈评价的方法与技术........... 36-45
    4.1 发音评分机制与方法........... 36-41
        4.1.1 发音评分机制概述........... 36-37
        4.1.2 基于双参考模板的评分方法........... 37-39
        4.1.3 基于单参考模板的评分方法 ...........39
        4.1.4 基于自适应参数的评分方法...........39-41
    4.2 发音反馈与口型矫正...........41-44
    4.3 本章小结...........44-45
第五章系统的设计与实现...........45-66
    5.1 系统概述 ...........45-46
    5.2 系统分析及设计........... 46-51
    5.3 系统实现........... 51-63
    5.4 系统测试...........63-65
        5.4.1 语音录入测试........... 63-64
        5.4.2 评分准确度测试...........64
        5.4.3 反馈纠正测试 ...........64-65
5.5 本章小结........... 65-66

结论

基于语音识别的智能化语言学习系统是计算机辅助语言学习的发展趋势和前沿热点，本文针对当前研究现状，深入研究语音识别相关理论，讨论了语音评分和发音纠正算法，并基于 Android 手机平台，设计和开发了一套具有发音跟读、发音评价、发音纠正等多功能的英语发音训练系统，旨在实现英语发音学习的智能化、普及化和便携化。本文选定 Android 智能手机作为系统平台，并以此为前提进行了系统的设计和开发，主要工作内容和研究成果如下：
（1）学习及研究了 Android 开发技术。主要分析了 Android 系统的体系结构、优点特性、应用程序组件和工作机制。通过分析研究 Android 的特点，确定了系统的优越性和系统开发的可行性。
（2）研究语音识别相关理论，并根据系统特点，对系统识别算法进行设计，提出了一种合适的发音评分和反馈纠正方法，为基于 Android 平台的智能英语发音训练系统提供了一套切实可行的设计方案。
（3）在系统设计方案的基础上，开发和实现了相关算法及软件交互界面，并在中兴 V880Android OS 2.2 手机平台上运行实现。经测试，系统发音评价和发音纠正效果良好，系统实现了预期的基本功能，能够一定程度上提高学习者的发音水平。

参考文献
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