英语口语发音评测是计算机辅助口语学习所面临的一个重要课题。尽管当前的口语发音评估系统可以提供一些令人振奋的评估结果,但他们大多是关注发音的声学特征的评测,很少关注更加细节的纠错,如音素级别的发音纠错。本文主要研究英语口语学习中的音素级的发音纠错算法。 本论文应用语音识别、置信度等相关技术,建立一套适合中国人发音的计算机辅助发音纠错系统。论文中对发音纠错算法的设计和实现方面做了以下三方面的工作：一、改进强制对齐网络,组建易混淆网络,对可预知的音素级别的发音错误进行纠错,本文针对中国学生可能的发音错误类型构造出易混淆网络,通过强制对齐算法检测发音错误的位置及发音错误的类型；二、引入反模型的概念,将反模型应用到强制对齐网络中,补充纠正易混淆错误集之外的不可预知的错误,定位发音错误的音素,并予以反馈；三、针对传统对数似然纠错算法的不足,引入置信度到发音纠错算法中,对传统的发音纠错算法进行改进,从而达到提高纠错效果的目的。 通过以上三个方面的努力,相对于原有的英语发音纠错算法,本文所介绍的算法在音素级纠错方面得到了一定的改进,未来将应用到本实验室开发的手持式口语纠错系统中。