语音测评的发展很大程度上得益于计算机技术的发展，特别是对机器学习的算法突破，以现在的技术来说，目前的语音识别准确度在大幅提升。而且，移动互联网的发展比之前PC互联网的发展还要深入，智能终端应用场景和应用人群的爆发性增长，使得语音的数据更加容易获得且数量巨大的测试数据，使得算法模型有充足的数据得以训练，国内外互联网领域的高科技公司不断更新数据，在很大程度上起到了引领市场用户的作用，可以说语音识别与测评技术是已经从实验室阶段转化到了生产生活的各个实际应用阶段，应用场景不断丰富。

关于教育领域的语音测评技术和其他领域的语音技术的区别，从技术上来说，没有太大区别，更多的是针对特定领域的场景优化，属于应用层面的差异。比如在智能家居领域，语言识别主要是交互，希望达到家电和家具等的智能控制、以及提供新闻、天气预报等诉求，而在教育领域，更多是英语口语测评、英语口语练习等的需求，因此针对不同领域，语音模型需要做相应优化。当然具体怎么切入教育场景，也是要和市场需求匹配的。

目前的英语考试改革直接推动了语音测评技术在教育领域的应用越来越广，因为传统教育场景场景下，更多注重的是对英语笔试的能力培养，很难有效做到短时间内对所有学生的口语实际应用能力的提升，学生之间的口语练习也缺少统一的评测标准。而机器语音测评技术可以很好的解决这一难题，驰声融合测评引擎采用海量语料训模，覆盖儿童和成人各年龄段的数据，可自适应用户发音特征，无需再区分调用，全面满足发音、语用、表达能力评估，方便业务层开发。