[发明专利]一种适应于移动设备的英语语句发音质量检测方法

权利要求书

1.一种适应于移动设备的英语语句发音质量检测方法，其特征在于，包括：

S1．对用户发出的语句进行采集，获得语音信号；

S2．对所述采集的语音信号进行预处理，得到经预处理的语音信号；

S3．对所述经预处理的语音信号进行语音特征参数提取，得到所述采集的语音信号的语音特征参数，并将所述语音特征参数存储于数据存储器中；

S4．利用所述语音特征参数对所述采集的语音信号与标准语音信号进行比较，进行内容、情感、语速、重音、节奏和语调评分，得到所述采集的语音信号的内容分值、情感分值、语速分值、重音分值、节奏分值和语调分值中的至少一项；

S5.根据所述内容分值、情感分值、语速分值、重音分值、节奏分值和语调分值中至少一项得到所述采集的语音信号的最终分值；根据所述最终分值判断所述采集的语音信号是否发音准确。

2.如权利要求1所述的适应于移动设备的英语语句发音质量检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

对所述采集的语音信号进行预加重处理、分帧处理、加窗函数和端点检测，得到经预处理的语音信号；

其中，所述预加重处理具体为，用高频提升预加重数字滤波器处理所述采集的语音信号，按照6dB/oct的规格对所述采集的语音信号的高频部分进行提升；

所述分帧处理采用半帧交叠分帧的方式进行分帧处理；

所述加窗函数采用汉明窗；

所述端点检测采用双门限比较法，以短时能量E和短时平均过零率Z作为判断语音起始点的特征。

3.如权利要求2所述的适应于移动设备的英语语句发音质量检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

提取所述经预处理的语音信号的语音特征参数，得到所述采集的语音信号的语音时长参数T_发音时长、语音能量参数T_se和Mel倒谱系数，并将所述采集的语音信号的语音时长参数T_发音时长、语音能量参数T_se和Mel倒谱系数存储于数据存储器中。

4.如权利要求3所述的适应于移动设备的英语语句发音质量检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

调取所述采集的语音信号的Mel倒谱系数，并利用分段聚类算法进行处理，得到经分段聚类的内容特征参数；

调取与所述采集的语音信号相对应的标准语音信号的概率神经网络语音模型，并将所述经分段聚类的内容特征参数输入所述标准语音信号的概率神经网络语音模型中，得到所述采集的语音信号的内容分类结果；

计算所述采集的语音信号的Mel倒谱系数和与所述采集的语音信号相对应的标准语音信号的Mel倒谱系数之间的相关系数；

根据所述内容分类结果和所述相关系数，对所述采集的语音信号的内容进行评分，得到内容分值。

5.如权利要求4所述的适应于移动设备的英语语句发音质量检测方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：

调取所述采集的语音信号的Mel倒谱系数和语音能量参数，并利用分段聚类算法进行处理，得到经分段聚类的情感特征参数；

调取与所述采集的语音信号相对应的标准语音信号的概率神经网络语音模型，并将所述经分段聚类的情感特征参数输入所述标准语音信号的概率神经网络语音模型中，得到所述采集的语音信号的情感分类结果；

计算所述采集的语音信号的Mel倒谱系数和与所述采集的语音信号相对应的标准语音信号的Mel倒谱系数之间的相关系数；

根据所述情感分类结果和所述相关系数，对所述采集的语音信号的情感进行评分，得到情感分值。