音素混淆矩阵的统计分析
ConfMatrixCalc的Python项目详细描述
软件包confmatrixcalc实现概率贝叶斯分析 音素识别测试结果。 分析方法在（Leijon等人，2016年）中提出并验证。
使用音素识别测试，例如， 评估的详细（"微观"）语音识别能力 使用两种或两种以上不同助听器的听众 或其他声音传输工具或算法。 音素识别性能通常使用无意义的"单词"进行测试 固定结构，如CVC、VCV或CVCVC，其中 c是辅音v是元音。 这使得测试材料比真实的单词或句子更加困难， 因为听者不能利用先前的词汇和语义知识。 然而，这实际上可能是一个优势，因为有趣的测试结果可以是 在真实的语音与噪声比下获得，其中听者可以 否则，使用更简单的测试材料获得近乎完美的识别结果。
早期的语音研究表明，语音的音位识别能力是 与一般句子理解相关（弗莱彻和斯坦伯格，1929年，图11）。
音素混淆矩阵
测试结果通常记录为混淆计数的二维数组。 带索引（s，r）的矩阵元素显示了 当刺激出现时，听者的反应是第类刺激。
混淆矩阵数据的统计分析是非平凡的， 因为矩阵对于每个监听器来说通常是非常稀疏的。 例如，在16个辅音的辅音识别测试中， 每种刺激类型都可能出现，比如说，5次，即总共80次。 然后，每一个矩阵行将至少有16-5=11个零计数元素。 这使得估计潜在的响应概率和 量化观察到的测试结果的统计可靠性。 贝叶斯分析方法以连贯的方式处理这些问题。
分析结果
总体表现由两个指标表示， 每个都有一个可信范围来表示估计的不确定性：
在所有呈现的音素中正确识别（PC）的概率。
刺激和反应之间的相互信息（mi）（米勒和好心，1955年）。 有时被称为"传输信息"。 这个指标表示刺激类别的平均信息量， 听者通过听到每个被呈现的音素而接收。
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详细的性能由可信的混淆模式表示，即 刺激-反应对，其中听者的反应概率为 在不同的试验条件下共同可信地不同。
< > >- 招募参与者的人群中的随机个体，
- 每组受试者。
音素识别数据可以在一个或多个测试条件下收集。 每个测试条件可以是来自一个或多个测试因子的类别的组合。 例如，主要测试因素可能是助听器， 使用类别a、b或独立的。 另一个测试因素可能是，例如， 背景，类别为安静，或嘈杂。 第三个因素可能是位置，类别c1或c2，表明 cvc无义词中的辅音位置。 分析显示F中的类别之间存在可信的差异第一（主要）测试因子， 对于其他（次要）测试因素中的每个类别组合。
可能包括一个或多个听众组。 分析显示各组之间存在系统性差异。
分析模型不需要任何关于 测试每个音素类别的演示文稿。 验证（Leijon等人，2016）表明，可靠的结果 每个音素只有5个演示。 分析估计了统计可信度 在所有观察结果中，考虑到收集的数据量。
< > >安装最新的软件包版本：
python3-m pip安装--升级confmatrixcalc将模板脚本
run_cm.py复制到您的工作目录，重命名它， 并根据模板中的注释编辑副本，以指定- 你的实验布局，
- 最上面的输入数据目录，
- 存储所有输出结果文件的目录。
运行编辑过的脚本：
python3 run_my_cm.py< > >
贝叶斯模型是分层的。 该软件包估计
音素识别实验
该软件包可以分析来自简单或相当复杂的实验设计的数据， 包括以下功能：
包装文档
一般信息在可以通过命令访问的包文档字符串中给出
帮助（confmatrixcalc）
输入数据文件的组织和接受格式的具体信息
显示在模块cm_data的doc字符串中，可通过帮助（confmatrixcalc.cm_data）访问
在运行分析之后，日志输出将简要解释 分析结果以图表形式呈现。
用法
要求
这个包需要python 3.6和numpy、scipy和matplotlib， 以及一个支持包samppy， 以及用于从excel工作簿文档读取数据的openpyxl包。 如果需要，PIP安装程序将检查并安装所需的软件包。
参考文献
A.Leijon、G.E.Henter和M.Dahlquist（2016年）。 音素混淆矩阵的贝叶斯分析。 ieee传输音频、语音和语言过程24（3）：469–482。 doi:10.1109/taslp.2015.2512039.
G.A.米勒和P.E.很好地（1955年）。 英语辅音知觉混淆现象分析。 声学记忆体杂志27（2）：338-35219955。 doi:10.1121/1.1907526。
H.弗莱彻和J.斯坦伯格（1929）。清晰度测试方法。 贝尔系统技术期刊8:806–854。 doi:10.1002/j.1538-7305.1929.tb01246.x.
这个python包是类似的matlab包的重新实现和推广， 由Arne Leijon为Orca Europe开发，Widex A/S，斯德哥尔摩，瑞典。 Matlab的开发得到了丹麦Widex A/S的财政支持。
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