公开(公告)号：CN103065626A

公开(公告)日：2013-04-24

申请号：CN201210557363.6

申请日：2012-12-20

Applicant: 中国科学院声学研究所 ,  北京中科信利技术有限公司

Inventor： 颜永红 ,  张俊博 ,  潘复平

IPC: G10L15/10 ,  G10L15/14 ,  G10L15/02 ,  G09B19/06

Abstract: 本发明提供一种英语口语朗读自动评分的方法和设备。该方法包括：对输入语音进行预处理，该预处理中包括分帧处理；从预处理的语音中提取语音特征；利用朗读文本搭建的线性语法网络和声学模型，对语音特征向量序列进行强制对齐，得到各音素分割点信息；按照各音素分割点信息，计算每个音素的后验概率；基于音素的后验概率，提取多维评分特征；根据评分特征和人工评分信息，使用支持向量回归法训练非线性回归模型，以便利用该非线性回归模型对英语口语朗读进行评分。使用专家打分数据训练评分模型，从统计上保证了机器评分的结果不会偏离人工评分，从而达到计算机对专家评分的高度模拟。

公开(公告)号：CN103065626B

公开(公告)日：2015-03-11

申请号：CN201210557363.6

申请日：2012-12-20

Applicant: 中国科学院声学研究所 ,  北京中科信利技术有限公司

Inventor： 颜永红 ,  张俊博 ,  潘复平

IPC: G10L15/10 ,  G10L15/14 ,  G10L15/02 ,  G09B19/06

Abstract: 本发明提供一种英语口语朗读自动评分的方法和设备。该方法包括：对输入语音进行预处理，该预处理中包括分帧处理；从预处理的语音中提取语音特征；利用朗读文本搭建的线性语法网络和声学模型，对语音特征向量序列进行强制对齐，得到各音素分割点信息；按照各音素分割点信息，计算每个音素的后验概率；基于音素的后验概率，提取多维评分特征；根据评分特征和人工评分信息，使用支持向量回归法训练非线性回归模型，以便利用该非线性回归模型对英语口语朗读进行评分。使用专家打分数据训练评分模型，从统计上保证了机器评分的结果不会偏离人工评分，从而达到计算机对专家评分的高度模拟。