[发明专利]提高口语评测性能的方法及系统

权利要求书

1.一种提高口语评测性能的方法，其特征在于，包括：

接收待评测的用户语音数据，所述语音数据包括：朗读题语音数据和半开放题型语音数据；

根据所述朗读题语音数据对各朗读题进行评分；

从评分结果中获取自适应有效数据；

根据所述自适应有效数据对预设的声学模型进行优化；

利用优化后的声学模型对各半开放题进行评分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述朗读题语音数据对各朗读题进行评分包括：

将所述朗读题语音数据与所述朗读题的题面文本信息进行字音对齐，获取文本字串中各基本语音单元对应的语音信号片段；

计算所述基本语音单元与其对应的语音信号片段的似然度；

根据所述似然度统计所述基本语音单元与其对应的语音信号片段的后验概率；

根据所述后验概率计算各朗读题的得分。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从评分结果中获取自适应有效数据包括：

选择得分高于设定的第一门限的朗读题的语音数据作为自适应有效数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在根据所述自适应有效数据对预设的声学模型进行优化之前，对所述自适应有效数据进行语音单元均衡处理，包括：

分别统计每句自适应有效数据中各类簇出现的次数，所述各类簇是指发音类似的基本语音单元集合；

依据所述各类簇出现的次数，利用最小化目标函数确定目标自适应语句；

所述根据所述自适应有效数据对预设的声学模型进行优化包括：根据所述目标自适应语句对预设的声学模型进行优化。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从评分结果中获取自适应有效数据包括：

选择后验概率高于设定的第二门限的基本语音单元对应的语音数据作为自适应有效数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在根据所述自适应有效数据对预设的声学模型进行优化之前，对所述自适应有效数据进行语音单元均衡处理，包括：

分别统计每句自适应有效数据中各类簇出现的次数，所述各类簇是指发音类似的基本语音单元集合；

依据所述各类簇出现的次数，利用最小化目标函数确定目标自适应基本语音单元；

所述根据所述自适应有效数据对预设的声学模型进行优化包括：根据所述目标自适应基本语音单元对预设的声学模型进行优化。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述自适应有效数据对预设的声学模型进行优化包括：

采用基于最大似然线性回归的自适应方式对预设的声学模型进行优化；或者

采用基于最大后验概率的自适应方式对预设的声学模型进行优化。

8.一种提高口语评测性能的系统，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收待评测的用户语音数据，所述语音数据包括：朗读题语音数据和半开放题型语音数据；

朗读题评分模块，用于根据所述朗读题语音数据对各朗读题进行评分；

自适应数据提取模块，用于从所述朗读题评分模块输出的评分结果中获取自适应有效数据；

模型优化模块，用于根据所述自适应有效数据对预设的声学模型进行优化；

半开放题评分模块，用于利用优化后的声学模型对各半开放题进行评分。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述朗读题评分模块包括：

对齐单元，用于将所述朗读题语音数据与所述朗读题的题面文本信息进行字音对齐，获取文本字串中各基本语音单元对应的语音信号片段；

似然度计算单元，用于计算所述基本语音单元与其对应的语音信号片段的似然度；

后验概率计算单元，用于根据所述似然度统计所述基本语音单元与其对应的语音信号片段的后验概率；

得分计算单元，用于根据所述后验概率计算各朗读题的得分。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，

所述自适应数据提取模块，具体用于选择得分高于设定的第一门限的朗读题的语音数据作为自适应有效数据。