[发明专利]实时语音分析方法和系统

权利要求书

1.一种为用户提供实时语音分析的方法，所述方法包括：

捕获语音输入；

执行所述语音输入的实时识别，包括使用自动语音识别ASR将所述语音输入转换为文本；以及

分析所识别的语音输入以标识所述用户的语音中的可能错误，包括比较通过自动语音生成系统生成的正确文本的语音与所捕获的语音输入，

所述方法还包括：

处理所述文本以提取上下文对话提示，以及

使用所述上下文对话提示来检测候选声音、候选单词和候选词组中的至少一个以便纠正。

2.根据权利要求1的方法，其中所述语音输入包括来自所述用户以及至少一个其他说话者的语音。

3.根据权利要求1的方法，其中所述可能错误包括发音错误、句法错误和语法错误中的至少一个。

4.根据权利要求1的方法，其中所述分析包括常规语义分析。

5.根据权利要求1的方法，其中执行实时识别包括使用来自至少一个其他说话者的语音提示。

6.根据权利要求1的方法，其中通过使用上下文对话提示标识所述可能错误。

7.根据权利要求1的方法，还包括：

实时为所述用户提供建议的错误纠正。

8.根据权利要求1的方法，还包括：

创建定制的用户学习会话，

其中所述学习会话包括交互式学习会话，以及

其中所述学习会话基于常见错误模式。

9.根据权利要求1的方法，还包括：

将所标识的错误、可视纠正、可听纠正和建议的同义词中的至少一个输出给所述用户。

10.根据权利要求1的方法，还包括：

提取所述用户产生的错误；

在机器学习算法的帮助下，汇总常见错误模式；以及

将所述用户产生的所述错误和所述常见错误模式中的至少一个存储在用户简档中。

11.根据权利要求10的方法，其中所述用户简档包括用户国籍、用户口音和用户历史中的至少一个，

所述用户历史包括所分析的用户语音、对所标识的错误的先前响应、先前用户反馈和用户容错偏好中的至少一个。

12.一种用于提供实时语音分析的系统，所述系统包括：

捕获组件，其用于捕获语音输入；

自动语音识别ASR组件，其用于执行所述语音输入的实时识别，包括将所述语音输入转换为文本；以及

分析组件，其用于分析所识别的语音输入以标识错误，包括比较通过自动语音生成系统生成的正确文本的语音与所捕获的语音输入，

所述系统还包括：

处理所述文本以提取上下文对话提示的组件，以及

使用所述上下文对话提示来检测候选声音、候选单词和候选词组中的至少一个以便纠正的组件。

13.根据权利要求12的系统，还包括：

课程规划器组件，其用于安排预定义的课程和自动创建的课程中的至少一个。

14.根据权利要求12的系统，还包括：

错误汇总组件，其用于确定一个或多个错误模式。

15.根据权利要求12的系统，还包括：

用户简档组件，其存储错误汇总和用户错误模式中的至少一个。

16.根据权利要求12的系统，其中所述分析组件基于所述语音输入，生成预测的语音含义。

17.根据权利要求16的系统，其中通过比较所述预测的语音含义与所述语音输入，标识所述错误。

18.根据权利要求12的系统，其中所述捕获包括持续监视所述语音输入和持续接收所述语音输入中的至少一个。

19.根据权利要求12的系统，还包括交互式用户接口组件，

其中所述接口组件使用用户反馈信息来分析错误并建议错误纠正。

20.一种用于在对话上下文中提供实时语音纠正的方法，所述方法包括：

使用自动语音识别系统ASR将多个说话者的语音转换为文本，所述多个说话者包括用户，

处理所述文本以提取上下文对话提示，

使用所述提示检测候选声音、候选单词和候选词组中的至少一个以便纠正；

比较候选列表与来自用户简档的信息，包括比较通过自动语音生成系统生成的正确文本的语音与用户的语音输入；

使用比较结果建议纠正和同义词中的至少一个，以及

通过音频反馈、图形反馈和文本反馈中的至少一个，向所述用户通知所述纠正和所述同义词中的所述至少一个。