【摘 要】
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现有的计算机辅助语言学习系统（Computer Assisted Language Learning，CALL）在得到GOP分数之后，对所有的音素都使用相同的映射函数计算相应的句子得分，忽略了不同音素发音之间
【机 构】
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清华大学 微电子与纳电子学系,北京 100084
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现有的计算机辅助语言学习系统（Computer Assisted Language Learning，CALL）在得到GOP分数之后，对所有的音素都使用相同的映射函数计算相应的句子得分，忽略了不同音素发音之间的差异性。本文提出了一种使用专家评分语音对GOP分数归一化处理的新方法“概率分布映射算法” （probability distribution mapping algorithm，PDMA）。PDMA使用统计概率分布和分数映射的方法对GOP得分进行修正 以提高机器评分和专家评分的相关度。实验结果表明，使用该算法使修正后的GOP得分与专家评分的句子相关度在实验室已有的基线系统上提高了4.93％。
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