信息化时代对传统的教学与学习模式产生了强大的冲击，借助网络、软件工具、移动端APP包括微信平台学习汉语的海内外学生人数快速增长，北京语言大学智能语音习得实验室（SAIT Lab）主要研究借助智能机器学习技术，辅助“互联网+”时代的汉语语音习得。

一、研究目标：实现计算机辅助二语学习者学习汉语发音的功能                        

二、研究内容：语音习得， 智能技术

（一）汉语作为第二语言的语音习得

 1、语音感知

语音学习一直是二语学习的一大难点，二语者的“洋腔洋调”问题首先就在于二语者的知觉问题，不正确的感知导致不正确的产出。感知不正确的成因有音素、声调以及高层级韵律偏误等诸多层面原因。面对二语者感知方面的偏误，知觉训练通过短时间内让二语学习者接受大量的听力练习，从而促进学习者感知能力向母语者方向发展。

2、语音产出

语音的发音及其协同发音变化是言语产生研究中的重要课题，元辅音的发音及其变化涉及多个发音器官相互协调的快速动作。我们在记录发音人的语音的同时，利用超声图像记录人发音过程中内部发音器官的运动。中介语汉语语音语料库为语音习得智能技术、语音教学提供了丰富的样本数据。                                         

（二）智能语音习得实验室（SAIT Lab）旨在从事面向计算机辅助对外汉语教学的智能信息技术研究。智能语音教学系统将能够根据老师布置的教学要点，帮助学生自主完成发音学习、发音评测，给学生提供个性化训练，及时提供偏误反馈，跟踪记录学习经历，以及对感知范畴进行检验等。为了更好地解决在计算机辅助教学中遇到的各种问题，SAIT实验室也对语音相关的其他工作进行研究。

1、计算机辅助语言习得（CALL）

计算机辅助语言习得（CALL）是利用计算机帮助学习者学习语言，提供相对方便自由的学习平台。从发音的角度出发，CALL的目标是对学习者学习的语言的语音及韵律等进行训练，包括音位、音节、声调、重音、节奏、语调、焦点等方面。

2、计算机辅助发音训练(CAPT)系统

为学习者提供定性的发音评估，并且对发音错误类型进行检测反馈。CAPT系统在感知、构音、交流三个环节中对多个层面的语音单元进行训练：音段、声调、韵律短语、焦点和语调、节奏。

三、成果与交流

    目前，SAIT实验室已经利用深度学习等方法对音段及声调等单元进行建模，在声调评估、 发音偏误检测，韵律边界检测等方面获得了一定的成果，并在语音合成、韵律建模等领域对CALL做出一些辅助性成果。同时实验室也在探究语言内在的通讯原理，从信息的角度考察不同的音段和超音段在言语交流中的作用，以期为其他语言工程提供证据及指导性意见。

    SAIT实验室在二语语音习得、实验语音学、语音通讯建模、语音识别和合成技术、有反馈CAPT、知觉训练、韵律建模等领域取得一批国际水平的研究成果，近5年来实验室在国内外发表了近百篇学术论文、申请了十来项科学发明专利，并和国际上多所高校开展了学术合作，这其中包括美国、日本、欧洲、澳洲等国家和地区的多所世界知名大学。