[发明专利]一种基于深度学习的口语评测方法和系统有效

专利信息
申请号: 201610057368.0 申请日: 2016-01-27
公开(公告)号: CN105741832B 公开(公告)日: 2020-01-07
发明(设计)人: 李心广;李苏梅;徐集优;王泽铿;朱小凡;许港帆;叶学超;杨国强;马晓纯;康钰然 申请(专利权)人: 广东外语外贸大学;李心广
主分类号: G10L15/01 分类号: G10L15/01;G10L15/04;G10L15/187;G10L15/19;G10L25/03;G10L25/60
代理公司: 44202 广州三环专利商标代理有限公司 代理人: 麦小婵;郝传鑫
地址: 510420*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习的口语评测方法和系统,所述方法包括:用深度学习算法对语段音准度进行评测,得到测试语音的发音准确度评价;用深度学习算法对语音情感度进行评测,得到测试语音的情感准确度评价;用深度学习算法对整个句子发音质量作总体评价。本发明通过建立深度信念网络模型,将深度学习的DBN(Deep Belief Network)模型应用于英语口语测评中,对口语发音做出更加全面准确的评价。同时,深度学习算法相比浅层模型对情感的评价,评价准确度更高。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 口语 评测 方法 系统
【主权项】:
1.一种基于深度学习的口语评测方法,其特征在于,包括:/n用深度学习算法对语段音准度进行评测,得到测试语音的发音准确度评价;/n用深度学习算法对语音情感度进行评测,得到测试语音的情感准确度评价;/n用深度学习算法对整个句子发音质量作总体评价;/n其中,所述用深度学习算法对语段音准度进行评测,得到发音准确度评价,包括:/n通过深度自动编码器建立语音识别模型对所述测试语音进行语音识别,判断所述测试语音的完整度;/n计算标准语音与所述测试语音的MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)特征的相关系数,判断所述测试语音的流利度;/n根据所述测试语音的完整度和所述测试语音的流利度确定所述测试语音的发音准确度评价;/n其中,所述用深度学习算法对语音情感度进行评测,得到测试语音的情感准确度评价,具体为:/n通过深度信念网络模型进行情感识别,判断情感正确度;/n计算标准语音与所述测试语音特征参数的相关系数;/n根据所述情感正确度和所述相关系数确定所述测试语音的情感准确度;/n其中,所述用深度学习算法对整个句子发音质量作总体评价包括:/n根据预存的发音评价标准对所述测试语音数据的发音质量进行评价;其中,所述预存的发音评价标准是预存的人工标记的发音评价标准。/n
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