[发明专利]全自动口语评测管理与评分系统及其评分方法有效

专利信息
申请号: 201310034371.7 申请日: 2013-01-29
公开(公告)号: CN103151042A 公开(公告)日: 2013-06-12
发明(设计)人: 王岚;宋阳;陈蒙;金晓虎;李阳 申请(专利权)人: 中国科学院深圳先进技术研究院
主分类号: G10L15/30 分类号: G10L15/30;G10L15/02;G10L15/19;G10L25/51
代理公司: 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 代理人: 宋鹰武
地址: 518055 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 全自动 口语 评测 管理 评分 系统 及其 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及计算机辅助教育领域,尤其涉及一种全自动口语评测管理与评分系统及其评分方法。

背景技术

随着我国英语教学的普及,哑巴英语的问题也越来越严重,因此英语口语的教学与评测也日益受到重视。英语的口语评测已经在我国多个省市开展起来,其中广东省已经把英语口语评测纳入到了普通高考的必考范围。由于口语评测方式与内容的特殊性,目前英语口语的评分主要还是通过人工判分的方式来解决。人工评分有着很多很难克服的缺点:

老师与学生面对面口语评测缺乏公平性与准确性。不同老师针对同一考生的评分很难保证完全一致,同一老师针对不同考生的评分标准也很难保证完全一致,这一切都将极大的降低评测的公平性。本系统制定一套大家都认可的公正统一的机器自动评分标准,从而可避免因人工音素而造成的评分差异,确保了评测的公平性。

人工评分口语评测评分效率十分低下。本发明设计的一套全自动全自动口语评测管理与评分系统,以机器评分代替人工评分,从评测试卷的分发,到评测的开始和结束,到考生答案音频的保存,再到自动评分全部是由机器自动完成的,评分效率大大提高。

传统的口语评测组织管理十分复杂。传统的人对人口语评测由于采用面试的形式,需要大量经过专业培训的口语考官;与此同时,每场评测只能对几名学生进行考评,如果要对全年级甚至全校学习英语课程的学生开展一次口语评测,不但费时耗力还存在漏题泄题的风险。本发明设计的一套全自动全自动口语评测管理与评分系统可以同时为全年级甚至全校学生同时开展一次公平、安全、高效的英语口语水平评测,并可极大地节约人力物力,还可避免因为分批次评测而带来的泄题风险。

传统口语评测需要人工控制评测开始和结束的时间,每次更换题目,甚至每道小题都需要重新计时,非常麻烦。

发明内容

本发明为解决上述技术问题,提供一种无需人工干预、计时更为准确且一步确保评测公平性的全自动口语评测管理与评分系统,其包括依次连接的客户端、落地服务器以及网络服务器,其中,网络服务器主要负责评测结果的整理、收集以及试卷的分发,落地服务器主要负责机器自动评分,客户端主要负责评测,试卷从网络服务器通过落地服务器分发到客户端,考生作答结果从客户端通过落地服务器上传到网络服务器,所述考生作答结果包括朗读题的口语测评结果以及自发性口语表述题的口语测评结果中的一种,所述落地服务器还包括评分装置,该评分装置包括识别模块和评分模块,所述识别模块包括声学子模块、语言子模块以及识别子模块,所述声学子模块提取考生作答音频的声学特征得到声学模型,所述语言子模块根据题目信息及训练文本得到语言模型,所述识别子模块通过声学模型和语言模型对考生作答音频进行解码得到识别结果;所述评分模块包括特征提取子模块和评分子模块,所述特征提取子模块用于提取所述识别结果中的语流综合特征,所述语流综合特征包括口语测评中发音准确度方向的特征、流利度方向的特征以及文本语义相似度方向的特征,所述评分子模块对语流综合特征进行评分训练,得到评分模型,并依据评分模型对识别结果进行评分。

优选地,所述发音准确度方向的特征通过以下步骤获得:

针对考生作答音频进行解码识别,得到识别结果;

将识别结果与正确文本进行强制对齐,计算每个音素的强制对齐得分;

构建单音素解码模型并解码每个音素,计算每个音素的最大似然得分;

利用强制对齐得分与最大似然得分的差值得到发音准确度方向的特征。

优选地,所述流利度方向的特征包括语速特征以及短时停顿时长特征,所述语速特征通过以下步骤获得:

针对考生作答音频进行解码识别,得到识别结果;

根据识别结果统计出语音识别结果中每个音素对应的帧数;

利用音素总个数与所有音素的持续时间的比值得到语速特征;

所述短时停顿时长特征通过以下步骤获得:

针对考生作答音频进行解码识别,得到识别结果;

根据识别结果统计出语音识别结果中每个音素对应的帧数和音频总的帧数;

利用所有音素短时停顿的时长的总和与总的发音时长的比值得到短时停顿时长特征。

优选地,所述文本语义相似度方向的特征包括语义相关度特征以及语法结构相似度特征。

优选地,所述语义相关度特征包括以下步骤:

针对考生作答音频进行解码识别,得到识别结果;

计算识别结果中的每一个单词和标准答案中每一个单词的语义相似度得分;

计算识别结果中的每一个单词和标准答案中每一个句子的语义相似度得分;

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