[发明专利]生成语音测评安装包、执行语音测评的方法及装置

说明书

本发明公开了一种生成语音测评安装包、执行语音测评的方法及装置，通过对声学模型进行压缩，获取与压缩后的声学模型对应的语音测评代码，利用交叉工具链对所述语音测评代码进行编译，获得针对目标平台运行的静态库，定义所述静态库的对外接口和头文件，生成语音测评安装包。该语音测试安装包可以运行在用户终端本地，由于对声学模型进行压缩使得生成的安装包占用内存较少，从而实现本地语音测评，减少了语音测评延迟和服务器压力。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种生成语音测评安装包、执行语音测评的方法及方法。

背景技术

伴随着幼儿学习外语的人数增长，越来越多的用户选择进行线上外语学习。例如，幼儿在线上进行外语学习、口语练习、外语测试等等。这就使得用户通过本地终端申请语音服务的次数会越来越大，如用户高并发使用语音测评时，频繁和同时请求服务端的语音测评功能，导致服务器压力大，会存在出错可能性大和延迟高的情况。

发明内容

针对于上述问题，本发明提供一种生成语音测评安装包、执行语音测评的方法及装置，实现了减少语音测评延迟及服务器压力的目的。

为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种生成语音测评安装包的方法，所述方法包括：

对声学模型进行压缩，获得压缩后的声学模型，所述声学模型为由满足发音条件的音频训练得到的，所述声学模型具有能够度待测评的语音进行评分的能力；

获取与所述压缩后的声学模型对应的语音测评代码；

利用交叉工具链对所述语音测评代码进行编译，获得针对目标平台运行的静态库，所述交叉工具链为针对待生成的语音测评安装包对应的交叉编译环境，所述目标平台包括安卓平台和ios平台；

定义所述静态库的对外接口和头文件，生成语音测评安装包。

可选地，所述方法还包括：

创建声学模型，包括：

获得训练样本，所述训练样本为满足发音条件的音频；

对所述训练样本的音频进行分帧，并对分帧后的音频进行特征提取，得到音频特征；

生成所述训练样本的音频的音频标签；

将所述音频特征与所述音频标签进行匹配，得到处理后的训练样本；

通过神经网络模型对所述训练样本进行迭代训练，获得声学模型。

可选地，所述对声学模型进行压缩，包括：对所述声学模型进行剪枝和/或将所述声学模型用定点化表达。

可选地，所述方法还包括：

对所述语音测评安装包进行测试；

若测试结果满足测试条件，对所述语音测评安装包进行发布。

可选地，所述对所述语音测评安装包进行测试，包括：

响应于所述语音测评安装包在本地终端进行执行，获得待测试音频的第一测试结果；

获取服务器端针对所述待测试音频的第二测试结果；

其中，所述若测试结果满足测试条件，对所述语音测评安装包进行发布，包括：

对所述第一测试结果和所述第二测试结果进行比较，获得比较结果；

若所述比较结果满足测试条件，对所述语音测评安装包进行发布。

一种执行语音测评的方法，所述方法包括：