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我们家就是做语言学习APP的,我是一名产品经理,我们家用的是驰声的语音评测技术。从实用意义上来看,人工智能技术肯定是有用的。语音技术丰富了语言学习的场景,可以基于特定群体创立角色、模拟特定场景,为学习者打造立体交互式学习环境。此外,口语评测技术凭借其即时评分的特性,结合游戏化设计可以大大增强产品的互动性,让学习不再枯燥。
可以,不过现在市面上支持语法评分的不多。 语音技术如果要评语法,需要用到词嵌入模型、句法解析、GOP算法、句子边界检测等多种底层技术,一般是英语口语半开放题型和开放题型会用到,比如情景问答、情景反应、交际应用、信息交流、回答问题、听后回答、角色扮演、三问五答、看图说话、口头作文、故事简述、翻译题等。驰声有英语口语开放/半开放题型多维度评估内核,可以分别对内容、发音、语法、流利度评分,可以去驰声网站看看。
可以。 英语口语学习产品可以通过设置场景,从描述场景中提问,让用户据此回答或表述指定的内容,答案一般不超过两句话,并且可能有多种表达方式,进而帮助学习者掌握正确的英语语音和语调,提高语言运用能力。 驰声英文口语评测技术已研发出半开放题型多维度评估内核,英语口语评测技术可根据练习录音,反馈总分、语法得分、内容得分、流利度得分、发音得分等。
AI评测解码和计算的核心模块,通过语音识别(ASR)解码转译,与给定的文本强制对齐,通过不同维度的算法得出指导反馈和评测得分。不同语种,有不同的评测维度。 英语,如驰声口语评测技术可以反馈流利度、准确度、完整度、多读、漏读、错读、句末升降掉、停顿等内容。 中文,则会对声母、韵母、声调进行评分。 日语,会有单词音调、日语音拍、音高等维度分析。
这两个模型是驰声语音评测技术中不可缺少的两个模型。 声学模型(AM):将声学和发音学技术进行整合,以特征提取模块提取的特征为输入,计算音频对应音素之间的概率;简单说就是把声音转成音素,类似把声音转成拼音。 语言模型(LM):将语法和字词知识整合,计算字词在句子里出现的概率,简单理解就是计算几个字词组成句子的概率。
语音评测的流程是:输入声音讯号→ASR语音识别→多维度算法→反馈&得分。 原理都类似,但在评分准确性上是有差别的。比如驰声语音评测技术,用的是统计模型的方法,学习者的发音不是和某一个具体的标准录音做比较,而是基于海量发音大数据训练得到的评测与诊断模型实现的。如今,AI在中英文发音标准程度、口语表达能力等评测任务上,已经超越了人类口语评测专家水平。