[发明专利]一种基于英语朗读自动打分进行分拆运算精准矫正的方法

摘要

一种基于英语朗读自动打分进行分拆运算精准矫正的方法，本发明以HMM后验概率算法为打分基础，对英语朗读语音进行整句、单词、音节音素三个层次级别运算分析，从英语朗读的整句语音获得语音特征，和标准参考模型比对打分，对分值不合格的整句语音进行分拆运算分析，获得朗读错误的单词，进而对单词发音进行音素、音节层面的分拆，精准定位发音错误的位置，同时检索出标准发音及相关知识点供用户矫正学习，让用户快速掌握英语朗读的要领。

主权项

1.一种基于英语朗读自动打分进行分拆运算精准矫正学习的方法，其特征包括的步骤和要素有：将语音朗读打分分为测试模式和练习测评模式，测试模式只对朗读语音进行测试打分，而练习测评模式时，朗读英语句子语音打分达标时，直接进入下一条文本内容的朗读；分值不达标情况下，运算分析发音错误的单词，采用循环递推打分分拆识别法，首先将文本分拆成单词组，获得单词的标准语音及其声学特征等作为标准参考模型，先假设单词被朗读的时长为标准时长，在被测语音上依次分拆该时长的语音段，进行比对获得最高分值的语音段；步骤1、英语文本和汉字文本不同，英语文本text通过空格来分隔单词，因此通过split等函数，使用空格为识别子字符串界限的字符，将英语文本变成由各个单词组成的单词数组a，即a=Split（text）；含有缩写符号'的连续字母组合看成一个单词；步骤2、通过第三方的语音接口获得指定英语单词的语音，实施例：将英语文本post提交给百度语音开发平台的网址，获得返回mp3等格式的语音文件；（或通过文本转语音的引擎等获得特定文本单词的语音）；步骤3、并通过预分析获得语音特征，转换成新的标准参考模型M，同时记录单词语音的时长S，并预先假设单词文本被测试朗读的时长S；步骤4、取被测试朗读语音中，起始时间1、结束时间为S这一区间为新的被测朗读语音，和步骤3中的M进行比对运算，通过公式1、公式2、公式3计算分值J；步骤5、取被测试朗读语音中，依次将起始时间加1、结束时间加1这一区间为新的被测朗读语音组，直至结束时间等于原始被测语音的时长、分别和步骤3中的M进行比对运算，通过公式1、公式2、公式3计算分值；步骤6、将步骤4和步骤5计算的分值进行比对，获得最大值的数值A，及和最大值相对应的起始时间T1和结束时间T2等参数。