[发明专利]智能语音评测方法及系统有效
| 申请号： | 201611199626.5 | 申请日： | 2016-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN106782603B | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 郭伟 | 申请（专利权）人： | 云知声（上海）智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L25/30 | 分类号： | G10L25/30;G10L25/51;G10L15/02;G10L15/04;G10L17/02 |
| 代理公司： | 上海唯源专利代理有限公司 31229 | 代理人： | 曾耀先 |
| 地址： | 200233 上海市徐*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种智能语音评测方法及系统，通过提供包括测试语种数据集和对比语种数据集的第一训练数据集对深度神经网络进行训练，形成深度神经网络模型，并对所述深度神经网络模型分别喂入测试语种数据集和对比语种数据集进行训练，深度神经网络的输出层输出包括对应上述三类训练数据集的评测分值，通过比较以及处理所述评测分值再输出评测结果，达到了口语评测中对利用其它语种进行阅读的情况、及时发现并避免给予较高的评测分值的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 智能 语音 评测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种智能语音评测方法，其特征在于，包括以下步骤：a.提供第一训练数据集，所述第一训练数据集包括测试语种数据集和对比语种数据集，所述测试语种数据集和对比语种数据集均包括音频数据、文本数据及其对应的音素集合，提供所述音素集合之间的映射关系；b.训练深度神经网络，利用所述第一训练数据集对深度神经网络进行训练，以形成深度神经网络模型；c.提供第二训练数据集，对深度神经网络进行训练，所述第二训练数据集包括至少两种语种数据集，定义一种语种数据集为测试语种数据集，其他语种数据集为对比语种数据集，所述测试语种数据集和对比语种数据集分别输入到所述深度神经网络中进行训练，所述测试语种数据集和对比语种数据集均包括音频数据、文本数据及其对应的音素集合；d.获取待评测语音，提取所述待评测语音的特征序列，将所述特征序列输入到所述深度神经网络模型中；对所述待评测语音进行识别以形成音素序列；e.输出对应所述音素序列的评测分值；f.比较以及处理所述评测分值，输出评测结果。
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