[發明專利]發音韻律問題的檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201410674294.6
• 申請日: 2014-11-21
• 公開（公告）號: CN104464751B
• 公開（公告）日: 2018-01-16
• 發明（設計）人: 張儒瑞;趙乾;潘頌聲;宋碧霄;吳玲
• 申請（專利權）人: 科大訊飛股份有限公司
• 主分類號: G10L25/03
• 分類號: G10L25/03;G10L25/78
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙)11201
• 代理人: 張大威

技術領域

本發明涉及語音處理技術領域，特別涉及一種發音韻律問題的檢測方法及裝置。

背景技術

隨著語音識別技術的不斷發展，語音評測技術在語音識別及應用中發揮越來越大的作用。語音測評技術主要用于對語音數據的質量進行評估，其中，不但包括對語音數據中字詞的發音質量進行的評估，還包括對語音數據中韻律是否準確的檢測和評估。例如，在語言學習中，用戶可通過聽標準帶讀音并進行跟讀來學習一門語言。用戶可通過比對跟讀音與標準音中的發音和韻律是否一致，并根據比對結果進行糾正不斷提高學習水平。其中，如何能夠準確地評估、反饋用戶的跟讀音中的存在的韻律問題是快速掌握一門語言的關鍵。語音韻律問題，是指語音中出現錯誤的韻律，比如，該連讀時沒有連讀，該停頓時沒有停頓，該重讀的時候沒有重讀等。另外，在一些其他場景下，如語音識別中，也需要對語音的發音韻律問題進行檢測。

目前，用于韻律問題檢測的技術主要有人工標注法和韻律約束條件法。

其中，人工標注法，需要在語音對應的文本中人工標注出語音的正確韻律，然后根據人工標注的韻律對應的位置信息，提取語音中相應位置的韻律相關的聲學特征，并檢測語音是否存在韻律問題，比如，對標注了重讀的單詞，提取該單詞的語音的能量、基頻等聲學特征，通過判斷這些聲學特征是否大于某門限等方法確定該單詞是否被重讀了。

韻律約束條件法，按照韻律約束條件對輸入語音數據進行韻律評估的方法。其中，韻律約束條件即：將輸入的語音數據的語言結構或語法結構等與標準語料庫中的標準語音的標準結構進行匹配，并通過具有相似結構的標準語音的韻律邊界位置來推導輸入語音應有的韻律邊界位置。對于標準語料庫中可能存在眾多與輸入語音結構相似的標準語音的情況，可根據韻律邊界的統計概率確定輸入語音數據需要采用哪種韻律邊界。

現有的兩種韻律評估的技術，都需要人工標注語音的單詞邊界以及韻律邊界。在沒有人工標注的情況下就無法對用戶發音的韻律進行評估。此外，韻律約束條件法需要大容量的標準語料庫，一方面，占用很大的存儲空間，另一方面，標準語料庫庫中標準語音也是需要人工進行正確的韻律標注，而且在判斷韻律約束條件時，還需要查詢整個標準語料庫，計算韻律邊界的統計概率，進而才能確定韻律約束條件，計算量很大。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決上述技術問題。

為此，本發明的第一個目的在于提出一種發音韻律問題的檢測方法，無需人工標注，應用更加靈活、廣泛，可以更加有效的評估用戶發音的韻律問題，提高了檢測效率。

本發明的第二個目的在于提出一種發音韻律問題的檢測裝置。

為達上述目的，根據本發明第一方面實施例提出了一種發音韻律問題的檢測方法，包括：接收待測語音數據；獲取所述待測語音數據的單詞邊界信息，并提取所述待測語音數據的韻律信息；根據所述待測語音數據的單詞邊界信息和韻律信息生成所述待測語音數據的韻律標注信息；將所述待測語音的韻律標注信息與預先標注的參考語音數據的韻律標注信息進行比對分析，以檢測所述待測語音數據是否存在發音韻律問題。

本發明實施例的發音韻律問題的檢測方法，通過獲取待測語音數據的單詞邊界信息，并提取其韻律信息，以據此生成待測語音數據的韻律標注信息，并與預先標注的參考語音數據的韻律標注信息進行比對分析來檢測發音韻律問題，可自動獲取語音的韻律標注信息進行比對，無需人工標注，應用更加靈活、廣泛，尤其在語言學習類軟件中，通過自動檢測語音的韻律，可以更加有效的評估用戶發音的韻律問題。此外，檢測過程中不需要大容量的數據庫，計算量少，提高了檢測效率。

本發明第二方面實施例提供了一種發音韻律問題的檢測裝置，包括：接收模塊，用于接收待測語音數據；獲取模塊，用于獲取所述待測語音數據的單詞邊界信息，并提取所述待測語音數據的韻律信息；生成模塊，用于根據所述待測語音數據的單詞邊界信息和韻律信息生成所述待測語音數據的韻律標注信息；檢測模塊，用于將所述待測語音的韻律標注信息與預先標注的參考語音數據的韻律標注信息進行比對分析，以檢測所述待測語音數據是否存在發音韻律問題。

本發明實施例的發音韻律問題的檢測裝置，通過獲取待測語音數據的單詞邊界信息，并提取其韻律信息，以據此生成待測語音數據的韻律標注信息，并與預先標注的參考語音數據的韻律標注信息進行比對分析來檢測發音韻律問題，可自動獲取語音的韻律標注信息進行比對，無需人工標注，應用更加靈活、廣泛，尤其在語言學習類軟件中，通過自動檢測語音的韻律，可以更加有效的評估用戶發音的韻律問題。此外，檢測過程中不需要大容量的數據庫，計算量少，提高了檢測效率。