[发明专利]自动化英语口语评测学习系统

权利要求书

1.自动化英语口语评测学习系统，其特征在于该系统包括有检测口语发音部分，所述的检测口语发音部分包括以下步骤：

〔1〕标准发音人语料库的建立：

1)寻找英语标准发音人；

2)根据英语口语学习要求及音素平衡的原则设计第一录音文本；

3)标准发音人对照录音文本进行录音；

〔2〕口语评测语料库的收集：在模拟英语学习软件应用环境下，根据英语学习要求设计第二录音文本，同时寻找一般发音人，并对一般发音人的口语发音进行录音；

〔3〕口语评测语料库的标注：专家详细标注每个单词中音素的发音是否正确；

〔4〕标准语音声学模型的建立：基于标准发音人语料库中的录音及其相关联的文本，训练标准语音的声学模型；

〔5〕计算语音的检错参数：

1)提取语音的美尔倒谱系数参数；

2)基于标准声学模型，以及评测语料库中的一般发音人录音及其文本对应的音素序列，将对一般发音人语音数据自动切分成以音素为单位的各个音段，同时基于标准模型计算得到各音段作为该音素的第一似然值；

3)用标准声学模型对一般发音人语音的每个音段进行识别，同时基于标准声学模型计算得到该音段作为识别结果音素的第二似然值；

4)将音段第一似然值除以第二似然值，得到该音段的似然比，作为该语音片段的检错参数；

〔6〕建立检错参数向专家所标注发音错误的检错映射模型：在一批评测语音上，将各个音段评测参数和音段的共振峰序列与专家的详细标注进行关联，运用统计的方法得到上述参数与专家详细标注的对应关系，保存这些关系作为从检错参数到专家发音错误标注之间的检错映射模型。

2.根据权利要求1所述的自动化英语口语评测学习系统，其特征在于所述的声学模型建立步骤是：

1)提取语音的美尔倒谱系数参数参数；

2)训练各个音素的基于美尔倒谱系数参数参数的隐马尔科夫模型。

3.根据权利要求1所述的自动化英语口语评测学习系统，其特征在于该系统还包括有口语评分部分，所述的口语评分部分包括以下步骤：

〔1〕在所述的口语评测语料库的标注步骤中，多位专家对每份口语评测录音进行独立的打分；

〔2〕在所述标准声学模型的建立基础上，还基于标准发音人语料库及其相关联的文本，训练标准语音的韵律模型；

〔3〕所述计算语音的评测参数步骤中还包括有：

1)根据音段的切分计算各音段时长，各音段的共振峰序列等音段评测参数；

2)利用发音时长模型计算时长与标准的拟合度；

3)将各音段时长，音段的第一似然值，音段的似然比，得到针对每份口语评测录音的一组评测参数；

〔4〕建立评测参数向专家打分映射模型：基于一批评测录音数据上计算得到的评测参数与其专家打分，采用回归的方法将评测参数映射到专家打分，并将得到的回归参数保存，作为从评测参数到专家评分之间的打分映射模型。

4.根据权利要求3所述的自动化英语口语评测学习系统，其特征在于所述韵律模型建立的步骤是：

〔1〕对标准发音人录音数据进行有文本标记的边界切分；

〔2〕提取每句录音的语速等信息，对基于边界切分得到的音素时长按每句录音的语速进行规整；

〔3〕利用决策树建立标准发音音素时长模型。

5.根据权利要求4所述的自动化英语口语评测学习系统，其特征在于所述文本标记的边界切分是采用HTK完成的。

6.根据权利要求1或3所述的自动化英语口语评测学习系统，其特征在于该系统还包括有口语指导部分，所述的口语指导部分包括以下步骤：检测出的每个用户的错误，可以输出用户的错误音种类及错误程度；计算机上播放正确的发音及发音的舌、口、唇运动示意图，辅助系统使用者纠正舌、口、唇错误；给出针对错误的学习文本及其发音样例。