基于声学特征的英语单元音语音诊断测试探索的中期报告本研究旨在探索基于声学特征的英语单元音语音诊断测试。本文的中期报告将重点介绍研究的目的、研究方法以及研究进展。研究目的：英语单元音在英语学习中是非常重要的基础知识，而且也是英语语音的基本单元。在教学中，教师常常会对学生的英语单元音进行测试，以确保学生掌握了这些基础知识。然而，传统的英语单元音测试方式往往只考虑了语音的语音学特征，无法对学生的口音问题进行有效的诊断。因此，本研究旨在通过考虑声学特征，设计一种更为精准的单元音语音诊断测试方法，以帮助学生更好地掌握英语单元音知识。研究方法：本研究采用实验研究法，首先在语音识别软件中录制英语测试单元音，然后使用Praat语音分析软件对这些语音进行分析，获取声学特征数据，包括基频、峰值、时长和声强等等。接下来，使用机器学习算法进行特征选择和分类器训练，以实现基于声学特征的英语单元音语音诊断测试。最后，利用交叉验证进行实验验证，验证该方法的准确性和可行性。研究进展：目前，我们已经完成了英语测试单元音的录制和数据分析，获取了各个单元音的声学特征数据，包括基频、峰值、时长和声强等等。接下来，我们将使用机器学习算法进行特征选择和分类器训练，并对训练结果进行交叉验证，以验证该方法的准确性和可行性。总结：基于声学特征的英语单元音语音诊断测试的设计是一个非常重要的研究方向，对于提高英语单元音教学的效果有着重要意义。本研究旨在通过考虑声学特征，设计一种更为精准的单元音语音诊断测试方法。目前，我们已经完成了数据分析，接下来将进行特征选择和分类器训练，并对其准确性和可行性进行验证。