[發明專利]自動化英語口語評測學習系統

無效

• 申請號: 200710135346.2
• 申請日: 2007-11-06
• 公開（公告）號: CN101197084A
• 公開（公告）日: 2008-06-11
• 發明（設計）人: 姚志強;胡國平;劉慶升;胡郁;劉慶峰;吳曉如;陳濤;陳燕;王仁華
• 申請（專利權）人: 安徽科大訊飛信息科技股份有限公司
• 主分類號: G09B5/00
• 分類號: G09B5/00;G09B7/00;G09B19/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.自動化英語口語評測學習系統，其特征在于該系統包括有檢測口語發音部分，所述的檢測口語發音部分包括以下步驟：

〔1〕標準發音人語料庫的建立：

1)尋找英語標準發音人；

2)根據英語口語學習要求及音素平衡的原則設計第一錄音文本；

3)標準發音人對照錄音文本進行錄音；

〔2〕口語評測語料庫的收集：在模擬英語學習軟件應用環境下，根據英語學習要求設計第二錄音文本，同時尋找一般發音人，并對一般發音人的口語發音進行錄音；

〔3〕口語評測語料庫的標注：專家詳細標注每個單詞中音素的發音是否正確；

〔4〕標準語音聲學模型的建立：基于標準發音人語料庫中的錄音及其相關聯的文本，訓練標準語音的聲學模型；

〔5〕計算語音的檢錯參數：

1)提取語音的美爾倒譜系數參數；

2)基于標準聲學模型，以及評測語料庫中的一般發音人錄音及其文本對應的音素序列，將對一般發音人語音數據自動切分成以音素為單位的各個音段，同時基于標準模型計算得到各音段作為該音素的第一似然值；

3)用標準聲學模型對一般發音人語音的每個音段進行識別，同時基于標準聲學模型計算得到該音段作為識別結果音素的第二似然值；

4)將音段第一似然值除以第二似然值，得到該音段的似然比，作為該語音片段的檢錯參數；

〔6〕建立檢錯參數向專家所標注發音錯誤的檢錯映射模型：在一批評測語音上，將各個音段評測參數和音段的共振峰序列與專家的詳細標注進行關聯，運用統計的方法得到上述參數與專家詳細標注的對應關系，保存這些關系作為從檢錯參數到專家發音錯誤標注之間的檢錯映射模型。

2.根據權利要求1所述的自動化英語口語評測學習系統，其特征在于所述的聲學模型建立步驟是：

1)提取語音的美爾倒譜系數參數參數；

2)訓練各個音素的基于美爾倒譜系數參數參數的隱馬爾科夫模型。

3.根據權利要求1所述的自動化英語口語評測學習系統，其特征在于該系統還包括有口語評分部分，所述的口語評分部分包括以下步驟：

〔1〕在所述的口語評測語料庫的標注步驟中，多位專家對每份口語評測錄音進行獨立的打分；

〔2〕在所述標準聲學模型的建立基礎上，還基于標準發音人語料庫及其相關聯的文本，訓練標準語音的韻律模型；

〔3〕所述計算語音的評測參數步驟中還包括有：

1)根據音段的切分計算各音段時長，各音段的共振峰序列等音段評測參數；

2)利用發音時長模型計算時長與標準的擬合度；

3)將各音段時長，音段的第一似然值，音段的似然比，得到針對每份口語評測錄音的一組評測參數；

〔4〕建立評測參數向專家打分映射模型：基于一批評測錄音數據上計算得到的評測參數與其專家打分，采用回歸的方法將評測參數映射到專家打分，并將得到的回歸參數保存，作為從評測參數到專家評分之間的打分映射模型。

4.根據權利要求3所述的自動化英語口語評測學習系統，其特征在于所述韻律模型建立的步驟是：

〔1〕對標準發音人錄音數據進行有文本標記的邊界切分；

〔2〕提取每句錄音的語速等信息，對基于邊界切分得到的音素時長按每句錄音的語速進行規整；

〔3〕利用決策樹建立標準發音音素時長模型。

5.根據權利要求4所述的自動化英語口語評測學習系統，其特征在于所述文本標記的邊界切分是采用HTK完成的。

6.根據權利要求1或3所述的自動化英語口語評測學習系統，其特征在于該系統還包括有口語指導部分，所述的口語指導部分包括以下步驟：檢測出的每個用戶的錯誤，可以輸出用戶的錯誤音種類及錯誤程度；計算機上播放正確的發音及發音的舌、口、唇運動示意圖，輔助系統使用者糾正舌、口、唇錯誤；給出針對錯誤的學習文本及其發音樣例。