[发明专利]一种语音评测方法、装置和可读介质有效
申请号: | 201910175867.3 | 申请日: | 2019-03-08 |
公开(公告)号: | CN109741734B | 公开(公告)日: | 2021-07-20 |
发明(设计)人: | 钟贵平;刘顺鹏;李宝祥 | 申请(专利权)人: | 北京猎户星空科技有限公司 |
主分类号: | G10L15/02 | 分类号: | G10L15/02;G10L15/14;G10L15/16;G10L25/30;G10L25/60;G09B5/04 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 黄志华 |
地址: | 100025 北京市朝*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 语音 评测 方法 装置 可读 介质 | ||
1.一种语音评测方法,其特征在于,包括:
获取到任一目标对象的待评测语音信息;
根据所述目标对象的地域信息或发音水平,确定所述目标对象对应的语音评测模型,其中,不同语种对应不同的语音评测模型,不同发音水平对应不同的语音评测模型;
根据确定的语音评测模型,对所述目标对象的待评测语音信息进行评测。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述目标对象对应的语音评测模型,包括:
对所述待评测语音信息进行初步评估测试,获得所述待评测语音信息的初步评估分值;
根据评估分值区间与语音评测模型之间的对应关系,确定所述初步评估分值对应的语音评测模型;
将所述初步评估分值对应的语音评测模型,确定为所述目标对象的语音评测模型。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述目标对象对应的语音评测模型,包括:
确定所述目标对象对应的目标地域信息;
根据地域信息与语音评测模型之间的对应关系,确定所述目标地域信息对应的语音评测模型;
将确定出的语音评测模型,确定为所述目标对象的语音评测模型。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,确定所述目标对象对应的目标地域信息,包括:
对所述待评测语音信息进行语音识别,获得所述目标对象的发音特征;以及根据发音特征与地域信息之间的对应关系,确定所述语音信息对应的目标地域信息;或者
根据所述目标对象的属性信息,确定所述目标对象对应的目标地域信息。
5.如权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述语音评测模型包括多个语音评测子模型,每个语音评测子模型对应不同的评测等级;则根据确定的语音评测模型,对所述目标对象的待评测语音信息进行评测,还包括:
若基于当前评测等级对应的语音评测子模型得到的语音评测结果,满足等级升级条件,确定升级后的评测等级;
根据升级后的评测等级对应的语音评测子模型,对所述目标对象的待评测语音信息进行语音评测。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述语音评测结果包括语音评测分值;则按照下述方法确定基于当前评测等级对应的语音评测子模型得到的语音评测结果,满足等级升级条件:
统计预设时长内基于当前评测等级对应的语音评测子模型对所述目标对象的待评测语音信息进行评测时分别获得的语音评测分值;
若连续设定次数的语音评测分值均大于当前评测等级对应的升级阈值,确定满足等级升级条件。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述语音评测模型按照下述方法训练得到:
针对任一语种和任一地域信息,获取以该语种为母语的对象的该语种的第一类语音训练数据、该地域信息对应的区域中的对象的该语种的第二类语音训练数据;
利用所述第一类语音训练数据和所述第二类语音训练数据对语音评测模型进行训练,得到该语种下该地域信息对应的语音评测模型。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,利用所述第一类语音训练数据和所述第二类语音训练数据对语音评测模型进行训练,得到该语种下该地域信息对应的语音评测模型,包括:
利用所述第一类语音训练数据,训练得到初始语音评测模型;
利用所述第二类语音训练数据,对所述初始语音评测模型进行调整,得到该语种下该地域信息对应的语音评测模型。
9.一种语音评测装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取到任一目标对象的待评测语音信息;
确定单元,用于根据所述目标对象的地域信息或发音水平,确定所述目标对象对应的语音评测模型,其中,不同语种对应不同的语音评测模型,不同发音水平对应不同的语音评测模型;
语音评测单元,用于根据确定的语音评测模型,对所述目标对象的待评测语音信息进行评测。
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