计算机辅助语言学习中基于K-GMM模型的一种汉语声调识别技术及其应用研究

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文章针对计算机辅助语言学习提出了一种基于K—GMM模型的汉语声调识别算法。该算法采用短时自相关计算提取基频,用拉格朗日插值算法对提取基频进行平滑处理、重采样和归一化处理,以获取模型设计的基频数据,设计并实现了K—GMM模型(基于K均值聚类算法的高斯混舍模型),得出此模型在声调识别中具有很高的识别率,并初步分析了这一技术在计算机辅助语言学习中的应用及意义。该技术对计算机辅助语言学习具有一定的实用价值及借鉴意义。
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