[发明专利]一种基于特征融合的英语口语自动评分方法

说明书

本发明提供一种基于特征融合的英语口语自动评分方法，针对大规模英语口语考试朗读题型，采用多特征融合的方法进行评分。以连续语音信号及语音识别文本作为研究对象，从语音和文本两个不同角度对口语考试朗读题型进行分析。一方面，通过分析输入语音,提取语音特征并与参考标准进行匹配比较；另一方面通过文本对齐方法比较语音识别文本与朗读文本，由评分机制根据相似程度大小给出评价得分。实验证明该方法的算法复杂度较低,评分结果符合人的主观感觉。

技术领域

本发明涉及音频处理领域，尤其涉及一种基于特征融合的英语口语自动评分方法。

背景技术

当前计算机辅助评估系统已经逐渐成为研究的热点之一。尤其在大规模考试中，它已经开始逐渐取代老师，这将成为教育界的一场重大变革。随着语音识别技术的发展，语音评估系统也逐渐发展起来。它主要通过计算机给人的发音进行评测，这样的系统不仅评分准确，而且可以大大提高效率，节约人力。

针对口语考试题型的评分大体分为两类：一类是从语音的角度评分，一类是从文本的角度评分。纯粹基于语音的评分主要涉及到发音、频率和韵律等声学层面的特征。如果一个评分系统仅仅从语音的角度评分，而不考虑所表达内容的语法结构，那么这个自动评分系统仍旧不是一个完整的理想系统。

发明内容

为了克服上述现有技术中的不足，本发明的目的在于，提供一种评测效率且降低了对人力工作的依赖程度的基于特征融合的英语口语自动评分方法，方法包括：

S1：输入语音信号和文本；

S2：对输入的语音信号提取特征参数；

S3：利用模式对比的方式对标准语音和待评语音的特征参数进行比较；

S4：利用文本对齐方式对朗读文本和待评语音识别文本进行特征比较；

S4.1获取标准答案A，查看标准答案中是否存在缩略词，若存在则将缩略词展开，统计标准答案单词个数N，获取词频向量V，标记每个单词的实际位置及单词本身、前向单词和后向单词在向量V中的位置，判断标准答案中是否有重复单词；

S4.2获取考生答案a，查看考生答案中是否存在缩略词，若存在则将缩略词展开，统计考生答案单词个数n，将其在标准答案中不存在的单词补充到向量V的后面形成新的词频向量v，标记有效单词的实际位置及单词本身、前向单词和后向单词在向量v中的位置，判断考生答案中是否有重复单词；

S4.3创建长度为n的数组R用来标记考生答案中重复单词的位置，逐个比较考生答案词频向量v与标准答案词频向量V的单词位置信息，若v中某一单词的前向单词或后向单词在向量中的位置与V中同一单词的前向单词或后向单词在向量中的位置相同，则统计其出现的次数，当单词出现次数大于1时则将该单词实际位置标记为1表示重复，反之与V中同一单词的前向单词和后向单词在向量中的位置都不相同，也将该单词实际位置标记为1表示重复；

S4.4依据标记数组R去掉考生答案中的重复单词，更新考生答案字符串a和考生答案单词个数n；

S4.5比较标准答案和考生答案的单词个数，若是n/N<0.2，或N/n>1.5，则该考生答案判分为0，评分结束；否则继续向下执行步骤S4.6；

S4.6设置长度为N的空字符数组B,并初始化为0的两计数器C、D分别统计考生答案中有效单词的个数和无效单词的个数，且设置考生答案中的任一单词与标答中的单词最大比较次数为L；