[发明专利]一种用户语言评估方法及系统

说明书

本申请公开了一种用户语言评估方法及系统，该方法包括：识别当前文本是否为目标文本，当识别当前文本为目标文本时，则接收用户的跟读操作，确定执行跟读操作对应的待播放的第一跟读音频，播放第一跟读音频，采集用户根据所述第一跟读音频复读的第二跟读音频，对用户的第二跟读音频进行评估。通过上述方法，用户在跟读的过程中，可以对用户的跟读进行评估，能够使得用户有效的掌握自己语言学习情况，提高用户学习语言的效率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用户语言评估方法及系统。

背景技术

随着全球化经济的不断发展，学习不同的语言已经在人们生活中变得越来越重要，如，学习英语。

目前，人们为了提高学习效率，通常都会借助语言学习设备来学习语言。

在现有技术中，人们所借助的语言学习设备通常是复读机或点读机学习语言。

但是，使用复读机学习语言，只能配合磁带进行播放学习，并且用户对语言进行跟读之后复读机无法对用户语言进行评估，与此同时，使用点读机学习语言时，用户对语言进行跟读之后点读机同样无法对用户语言进行评估，使得用户在学习语言的过程中无法有效的掌握自己语言学习的情况，如，语言发音是否准确等，用户学习语言的效率较低。

发明内容

本申请实施例提供一种用户语言评估确定方法及系统，解决现有技术用户在使用复读机以及点读机学习语言的过程中，无法有效的掌握自己语言学习的情况，用户学习语言的效率较低的问题。

本申请实施例提供的一种用户语言评估方法，包括：

识别当前文本是否为目标文本；

当识别当前文本为目标文本时，则接收用户的跟读操作；

确定执行跟读操作对应的待播放的第一跟读音频；

播放第一跟读音频；

采集用户根据所述第一跟读音频复读的第二跟读音频；

对用户的第二跟读音频进行评估。

优选地，获取当前文本图像；提取所述当前文本图像的图像特征；在预先存储的图像特征数据库中查找是否存在所提取的图像特征；若是，则识别当前文本为目标文本；若否，则识别当前文本为非目标文本。

优选地，通过卷积神经网络算法提取当前文本图像的图像特征；或通过循环神经网络算法提取当前文本图像的图像特征；或通过尺度不变特征变化算法提取当前文本图像的图像特征。

优选地，获取目标文本中的待读文本页图像；提取所述待读文本页图像的图像特征；根据所述待读文本页图像的图像特征，在页码特征数据库中，确定所述待读文本页对应的页码；根据所述待读文本页对应的页码，在语句标记文本数据库中，确定所述页码对应的语句标记文本；根据所述页码以及所述页码对应的语句标记文本，获取第一跟读音频；将所获取的第一跟读音频确定为执行跟读操作对应的待播放的第一跟读音频。

优选地，依次提取用户的第二跟读音频中的各单词音频；按提取单词音频的顺序针对每个单词音频，依次提取该单词音频中的各音素音频；按提取音素音频的顺序针对每个音素音频，确定该音素音频对应的标准音素音频，并将该音素音频与标准音素音频进行对比，确定该音素音频的第一分数值；针对任一单词音频，将该单词音频所包含的所有音素音频的第一分数值之和作为该单词音频的第二分数值；将所述用户的第二跟读音频所包含的所有单词音频的第二份数值之和作为所述用户的第二跟读音频的评估值，根据所述用户的第二跟读音频的评估值，对用户的第二跟读音频进行评估。