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作者：杨兴耀;卢进堂;肖瑞;张利飞;曾利文;
单位：新疆大学软件学院;新疆大学信息科学与工程学院;
摘要：提出CTC与Transformer结合的端到端模型，使用多编码器和字层级一致的方法，降低在复杂录制环境下的识别错误率.该端到端模型在自建数据集PSC＿Monosyllable的测试集上的词错误率为5.6%.通过预训练，可以实现发音错误检测的正误分类，且比传统机器学习模型检测结果性能提升了16%,有效地提升了发音错误检出率，得出了较好的结果，检测率为0.589.
关键词：语音识别;;发音错误检测;;语料库建设;;深度学习;;Transformer
基金资助：新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2023D01C17);; 新疆大学博士科研启动基金资助项目(BS150257);; 新疆维吾尔自治区教育厅项目(XJEDU2016S035)
