지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.17 No.3
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 93 - 99 (7page)
- DOI
- 10.5626/JCSE.2023.17.3.93
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
A better understanding of students" English pronunciation features would be a useful guide for teaching spoken English. This paper first analyzed the English pronunciation features and extracted Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) features from the pronunciation signal. Then, the support vector machine (SVM) method was used to identify the cases of incorrect and correct pronunciation. To further improve the recognition effect, deep features were extracted using deep brief network (DBN) as the input of the SVM, and the parameters of both DBN and SVM were optimized by the sparrow search algorithm (SSA). Experiments were conducted on the dataset. The results showed that the MFCC-SSA-SVM algorithm had better recognition performance than the MFCC-SVM algorithm. The DBN-SVM algorithm had higher recognition correctness and accuracy than the MFCC-SSA-SVM algorithm, while the SSA-DBN-SVM method had 88.07% correctness and 85.49% accuracy, indicating the best performance. The results demonstrated the reliability of the proposed method for English pronunciation feature recognition; therefore, it can be applied in practical spoken language teaching.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. ENGLISH PRONUNCIATION FEATURE EXTRACTION
III. SUPPORT VECTOR MACHINE-BASED RECOGNITION ALGORITHM
IV. RESULTS AND ANALYSIS
V. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
M. Bennett, “Book Review: Improving library services in support of international students and English as a second language learners. Edited by Leila Jun Rod-Welch. Chicago: ALA, 2019,” The Library Quarterly, vol. 90, no. 4, pp. 586-589, 2020. https://doi.
H. Zhang, “On cultural teaching in college English,” World Scientific Research Journal, vol. 6, no. 3, pp. 205-209, 2020. https://doi.org/10.6911/WSRJ.202003_6(3).0028
J. Xue, B. Li, R. Yan, J. R. Gruen, T. Feng, M. F. Joanisse, and J. G. Malins, “The temporal dynamics of first and second language processing: ERPs to spoken words in Mandarin-English bilinguals,” Neuropsychologia, vol. 146, article no. 107562, 2020. http
X. Y. Chai and G. Subramaniam, “The use of communication strategies in mobile asynchronous chat,” International Journal of Computer-Assisted Language Learning and Teaching, vol. 11, no. 2, pp. 33-50, 2021. https://doi.org/10.4018/IJCALLT.2021040103
Q. Cao and H. Hao, “Optimization of intelligent English pronunciation training system based on Android platform,” Complexity, vol. 2021, article no. 5537101, 2021. https://doi.org/10.1155/2021/5537101
H. Zhang, “On cultural teaching in college English,” World Scientific Research Journal, vol. 6, no. 3, pp. 205-209, 2020. https://doi.org/10.6911/WSRJ.202003_6(3).0028
J. Xue, B. Li, R. Yan, J. R. Gruen, T. Feng, M. F. Joanisse, and J. G. Malins, “The temporal dynamics of first and second language processing: ERPs to spoken words in Mandarin-English bilinguals,” Neuropsychologia, vol. 146, article no. 107562, 2020. http
X. Y. Chai and G. Subramaniam, “The use of communication strategies in mobile asynchronous chat,” International Journal of Computer-Assisted Language Learning and Teaching, vol. 11, no. 2, pp. 33-50, 2021. https://doi.org/10.4018/IJCALLT.2021040103
Q. Cao and H. Hao, “Optimization of intelligent English pronunciation training system based on Android platform,” Complexity, vol. 2021, article no. 5537101, 2021. https://doi.org/10.1155/2021/5537101
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
기계학습 SVM 알고리즘 기반의 물체 인식 알고리즘 연구
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2019 .05
-
SVM 기반의 오디오 이벤트 검출 성능 분석
한국정보기술학회논문지
2018 .06
-
CLIP-SVM : Performance Enhancement of Support Vector Machine with a Feature Extractor Possessing Rich Representations
대한전자공학회 학술대회
2024 .06
-
IoT 환경을 위한 SVM 알고리즘 저전력화 방안 연구
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2017 .01
-
Genetic Outlier Detection for a Robust Support Vector Machine
INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS
2015 .06
-
SVM 알고리즘 기반의 PM10 이진 분류 모델
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2020 .07
-
세계영어 발음 교육 활성화를 위한 좋은 영어 발음에 대한 대학생들의 인식 연구
한국산학기술학회 논문지
2022 .07
-
SVM 기반의 재무 정보를 이용한 주가 예측
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2015 .03
-
Human Action Recognition by Multi-layered SVM (ITC-CSCC 2015)
ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications
2015 .06
-
LS-SVM을 이용한 고조파 탐지
대한전자공학회 학술대회
2015 .06
-
SVM 기법을 이용한 교차로 상황의 차량 움직임 판단
한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
2017 .11
-
SVM 기법에 기초한 청각장애인의 영어모음 발음을 위한 음성 인식 및 입술형태 특징 추출
재활복지공학회논문지
2017 .08
-
Ranked feature 기반 SVM을 적용한 레이저 용접 모니터링
대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집
2020 .11
-
데이터 집합의 분산을 적용한 선형 SVM의 성능 개선
한국정보과학회 학술발표논문집
2016 .06
-
딥 러닝 및 서포트 벡터 머신기반 센서 고장 검출 기법
한국인터넷방송통신학회 논문지
2018 .01
-
Comparing Feature Extraction and Classification Performance Between LS-SVM and Deep Kernel Methods
Proceedings of The International Workshop on Future Technology
2017 .05
-
SVM을 이용한 계통내 고장 위치 판별 기법에 관한 연구
대한전기학회 학술대회 논문집
2019 .07
-
고유주파수를 이용한 SVM 의 훈련함수에 따른 표적 구분
한국통신학회 학술대회논문집
2017 .06
-
Comparison of SVM and RF Classifiers for Stress and Fatigue Recognition
INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING
2018 .06
-
기계학습 기반의 식물신호 분석 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2015 .12
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088308074