[发明专利]语音测评方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供一种语音测评方法、装置及电子设备，该方法包括：先获取M个待检测语音片段；并通过语音分类模型对M个待检测语音片段进行处理，得到目标对象的语音片段；再将目标对象的语音片段输入至语音测评模型中，得到目标对象的语音测评结果。本发明实施例提供的语音测评方法、装置及电子设备，提高了儿童语音测评的准确度。

技术领域

本发明涉及电子设备技术领域，尤其涉及一种语音测评方法、装置及电子设备。

背景技术

在儿童(包括幼儿)的学习过程中，口语学习占有举足轻重的地位，较好的口语能力可以帮助儿童提高与别人的沟通效率，因此，如何监测儿童的口语情况并提高其口语能力就显得尤为重要。

现有技术中，儿童的口语学习，通常需要家长或者老师的领读下进行。在需要对儿童的语音进行测评时，可以自动启动麦克风，但是这样在麦克风启动之后，所有的声音都会作为儿童的语音进行测评；或者在家长或者老师领读完成时手动启动麦克风，但是这样会因为麦克风启动不及时而错过待测试儿童的一部分语音，只能对后半部分的语音进行测评。

因此，采用上述测评方式，使得测评的准确度不高。

发明内容

本发明实施例提供一种语音测评方法、装置及电子设备，以提高儿童语音测评的准确度。

第一方面，本发明实施例提供一种语音测评方法，所述方法包括：

获取M个待检测语音片段；M为正整数；

通过语音分类模型对所述M个待检测语音片段进行处理，得到目标对象的语音片段；

将所述目标对象的语音片段输入至语音测评模型中，得到所述目标对象的语音测评结果。

在一种可能的实现方式中，所述语音分类模型采用如下方式生成：

提取多个训练样本对应的第一特征向量，所述多个训练样本包括目标对象的语音信号和非目标对象的语音信号；

基于每个训练样本对应的第一特征向量和该训练样本对应的语音类型，采用深度学习算法进行训练，生成所述语音分类模型。

在一种可能的实现方式中，所述语音测评模型采用如下方式生成：

提取多个训练样本对应的第二特征向量，所述多个训练样本包括目标对象的语音信号和非目标对象的语音信号；

基于每个训练样本对应的第二特征向量和该训练样本对应的测评信息，采用深度学习算法进行训练，生成所述语音测评模型。

在一种可能的实现方式中，所述通过语音分类模型对所述M个待检测语音片段进行处理，得到所述目标对象的语音片段，包括：

通过语音分类模型，确定所述M个待检测语音片段分别对应的语音类型，所述语音类型包括目标对象和非目标对象；

根据所述M个待检测语音片段分别对应的语音类型，对所述M个待检测语音片段进行筛选处理，得到所述目标对象的语音片段。

在一种可能的实现方式中，所述将所述目标对象的待检测语音片段输入至语音测评模型中，得到所述目标对象的语音测评结果之后，所述方法还包括：

若所述目标对象的语音测评结果未达到预设条件，则提示重新输入待检测语音。

在一种可能的实现方式中，所述将所述目标对象的待检测语音片段输入至语音测评模型中，得到所述目标对象的语音测评结果之后，所述方法还包括：

根据所述目标对象的语音测评结果和设定的奖励机制，为所述目标对象分配对应的奖励。

在一种可能的实现方式中，所述获取M个待检测语音片段，包括：

获取输入的语音信号；