一种基于大数据挖掘技术的英语口语纠错系统技术方案
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于非负矩阵分解的英语口语口型和舌位识别纠错方法，从口语 发音音频中提取与口型和舌位相关的隐含变量，根据该变量判断发音时实际采用的口型和 舌位，并据此进行评价和纠错，属于数据挖掘和语音识别领域。
技术介绍
1971年，Dell Hymes第一次提出了英语教学的交际能力理论。在过去30年间，该 理论对于外语教学产生了重大影响，学生的交际能力尤其是口语能力越来越受到重视。然 而受师资及语言环境限制，"哑巴英语"成为长期困扰公共英语教学的难题。由于缺乏有效 的学习和反馈机制，学生很难掌握正确的口型和发音习惯，从而很难建立有效的口语交流。 大数据挖掘和语言识别技术作为一种新的电化外语辅助教学工具，能为学生创造充分的口 语听说训练，并能根据学生发音提出纠错意见，形成正确的发音习惯。 正确的口型和舌位是掌握英语标准发音的关键。一般语言学认为英语共48个音 标，其中元音20个，辅音28个。根据发音语音学，元音是气流振动声带、在口腔没有收到阻 碍而形成的一类发音，不同的口腔形状形成了不同的元音；而辅音是气流在口腔受到阻碍 而形成的，不同的发音部位或...
【技术保护点】
一种基于大数据挖掘技术的英语口语纠错系统，它包括语音特征提取模块、音标发音分类模块、英语口语纠错模块，其特征在于首先由所述语音特征提取模块从标准语音发音中建立音标标准发音特征参量库，再由音标发音分类模块根据音标标准发音特征参量库建立音标标准口型舌位字典，需要对用户的英语口语进行纠错时，先由语音特征提取模块从用户的音频中提取特征参量，再由音标发音分类模块判断用户的口型和舌位，最后英语口语纠错模块根据音标标准口型舌位字典和用户发音的口型和舌位，给出纠错意见，形成个性化的口语学习系统。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：戴翰波，吴卉，
申请(专利权)人：武汉慧人信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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