【摘要】深度学习的语音识别技术具备学习、联想、对比、推理和概括的能力，并且能够逼近任意的非线性函数、并行化处理信息、容错能力强等优点。基于深度学习的小学生英语口语能力评价系统理论研究，将深度学习的基本原理与语音信号处理基础理论的研究结合起来，为评测中小学生英语语音发音提供了新的理论依据。

【关键词】深度学习;英语口语;理论研究

1.研究背景

2016年5月12日，北京教育委员会、中国青少年研究会共同下发了《中国少年儿童英语学习状况调查白皮书》（下称《白皮书》）。白皮书公布的一项调查显示，在随机抽取的11775名少年中，有59.4%在小学阶段就开始接受英语教育;32.8%的未在小学阶段学习英语。从《白皮书》的数据我们可以看到儿童英语学习在我国有着低龄化、普遍化和社会化的趋势。在这种趋势中，怎样去规范少年儿童，尤其是中小学生的英语语音发音方式，提高他们的英语语音发音质量，实现我国《义务教育英语课程标准（2017年版）》在中小学阶段英语标准的要求，为之后有效的口语交际打下夯实的基础，将是中小学阶段英语学习中一个不可或缺的重要环节。但是由于英语和中文发音特点的差异性、师资的良莠不齐、国内英语学习环境的缺乏以及传统课堂受时间和地点的制约等种种因素都造成了英语教学和学习的一大堆难题。

随着社会信息化不断发展以及计算机技术的普及，越来越多的国内外学者开始进行基于语音识别技术（Automatic Speech Recognition，ASR）的计算机辅助语言学习的研究。……