基于哈萨克语语音分析的课堂演示录音自动评分
计算与语言
2018-01-03 v1 人工智能
摘要
有效的演示技巧有助于在商业、职业与学术上取得成功。本文提出口头演示过程中的语音评估设计以及基于最优语调准则的语音评价算法。由于语速及其最优语调因语言而异，需要开发演示过程中语言的自动识别。所提算法以哈萨克语演示进行测试。出于测试目的，使用MFCC与PLP方法提取哈萨克语音素特征，并建立了哈萨克语音素的隐马尔可夫模型（HMM）[5]、[5]。定义了哈萨克语元音共振峰，并分析了基频偏差率与语音生动度之间的相关性以评价演示的语调。确定单调与动态语音之间的阈值为0.16，语调评价误差为19%。
引用
@article{arxiv.1801.00453,
title = {Automated rating of recorded classroom presentations using speech analysis in kazakh},
author = {Akzharkyn Izbassarova and Aidana Irmanova and A. P. James},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.00453},
year = {2018}
}