普通话是现代汉语的标准语,在我国这样一个多民族、多语言的国家大力推广普通话具有重要意义。因此,对某些像教师、公务员等公职人员进行普通话测试是很有必要的。目前,普通话测试主要是通过人工测试,但人工测试存在一些缺陷如:测试员自身水平参差不齐,造成测试标准的不统一;人工操作,主观意识太浓等。鉴于此,如果普通话的测试通过计算机客观评价系统来完成,那么既可以统一标准,去除人为因素,而且还可以节省时间,提高效率。本课题就是基于上述原因而提出的,本文主要研究普通话单字发音准确度的客观评价方法。目前,国内针对该课题的研究很少,更没有现成的理论或方法,这方面的工作还属于探索性的。文章根据“普通话水平测试标准”,并且比较了传统语音客观评价方法和普通话单字发音准确度客观评价方法的差异,通过对样本语音的时一频分析等多因素的考虑,提出了基于神经网络的客观评价系统,并选用基音轨迹曲线和Bark倒谱系数作为特征参数初步实现了对单字发音准确度的客观评价。实验结果表明:该系统的客观评价结果与主观评价结果的相关度大部分在0.8以上,作为初步的探讨性方法研究,取得了较好的效果,可以为今后的进一步工作提供较好的参考和对比。