[發明專利]一種用于英語口語矯正的智能點評方法

在審

• 申請號: 201911295164.0
• 申請日: 2019-12-16
• 公開（公告）號: CN110889987A
• 公開（公告）日: 2020-03-17
• 發明（設計）人: 金威;師丹青;朱舜山
• 申請（專利權）人: 安徽必果科技有限公司
• 主分類號: G09B7/02
• 分類號: G09B7/02;G06F40/205;G06F40/289;G10L13/08;G10L15/02;G10L15/06
• 代理公司: 上海精晟知識產權代理有限公司 31253
• 代理人: 孫永智

1.一種用于英語口語矯正的智能點評方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1：準備好單詞字典文件，根據g2p算法生成單詞-音素對照表；

步驟S2：根據音素與音標對照表、單詞-音素對照表，在算法音素和字素對應模塊中將單詞字典的字素和音素唯一對應；

步驟S3：將需要點評的英語句子按照一行一句的形式存成txt文本；

步驟S4：將需要處理的txt文本放入指定的位置，啟動課程腳本生產模塊，就會生成一個課程腳本json文件和待合成的音頻腳本xlsx文件；

步驟S5：將課程腳本json部署到指定的服務器；

步驟S6：將待合成的音頻腳本xlsx放到指定文件，啟動真人語音點評模塊，就會生成該課程所需要的語料庫；

步驟S7：將合成的點評語料庫部署到指定的服務器；

步驟S8：使用移動端產品接入點評系統即可完成一次口語點評和矯正。

2.根據權利要求1所述的一種用于英語口語矯正的智能點評方法，其特征在于，所述步驟S1中，生成單詞-音素對照表的具體步驟如下：

步驟S11：將單詞文件批量導入單詞數據庫；

步驟S12：根據已經有的單詞數據庫，以分頁的方式從頭到尾遍歷所有單詞，將單詞輸入到g2p算法，將輸出的單詞對應的音素和該單詞存入新的音素數據庫。

3.根據權利要求1所述的一種用于英語口語矯正的智能點評方法，其特征在于，所述步驟S2中，單詞字典的字素和音素對應具體步驟如下：

步驟S21：收集并準備音素和音標對照文件；

步驟S22：根據音素數據庫和音素-音標對照文件，通過遍歷單詞的音素數組將單詞的音標和音素一一對應存入音素數據庫；

步驟S23：根據新的音素數據庫，使用phoneme-graphememapping算法進行訓練，以單詞的音素分組為基準，音標分組為影響因子，訓練得出單詞分組，將單詞分組以單詞為檢索對象存入音素數據庫。

4.根據權利要求1所述的一種用于英語口語矯正的智能點評方法，其特征在于，所述步驟S4中，課程腳本生產模塊生成課程腳本json文件和待合成的音頻腳本xlsx文件的具體步驟如下：

步驟S41：收集需要點評的英語句子文件；

步驟S42：根據英語句子文件，用NLP分詞處理將句子以單詞的形式存成數組；

步驟S43：以單詞為基礎檢索音素數據庫，將該單詞拓展成音素分組、音標分組、字素分組，根據音素、音標、字素一一對應關系將單詞拆分成字素，根據每個字素對應的音標為檢測點，補充這個字素的音標發音、音素矯正文本和音素矯正文本的待生成語料路徑和名稱；

步驟S44：以這種方式依次處理完整個句子以及所有需要點評句子，最后將含有所有句子的已處理數據存成json文件，將需轉化成語音的音素矯正文本和路徑對應數據存成音頻腳本xlsx文件。

5.根據權利要求1所述的一種用于英語口語矯正的智能點評方法，其特征在于，所述步驟S6中，真人語音點評模塊生成語料庫的具體步驟如下：

步驟S61：準備好音頻腳本xlsx文件；

步驟S62：收集作為點評老師的真人語音素材在訓練平臺訓練出聲學模型；

步驟S63：將準備好的音頻腳本文件按句分組，在每組里對單個單詞按照音素分組的點評句拆分成需要合成真人語音部分和標準音素發音部分并以數組形式存儲；

步驟S64：將準備好的音頻腳本文件按句分組，在每組里對單個單詞按照音素分組的點評句拆分成需要合成真人語音部分和標準音素發音部分并以數組形式存儲；

步驟S65：以句為單位，依次將句子的單詞按照以上合成方式合成點評句；

步驟S66：將合成的點評句收集存到點評語料庫里。