语言的学习包含了词汇、语法、口语学习等多个方面。从交流的角度看，口语学习是最关键的。传统的口语教学要求老师发音标准，能实时地对学习者的发音进行评价，纠正学习者错误发音。但在实际的教学过程中，教师少、学生多、课堂时间有限，教师很难在课上对学生进行一对一的口语指导和问题反馈，在一定程度上影响了部分学生的学习效率和参与课堂互动的积极性。如何运用各种现代技术手段，有效缓解口语教学中的痛点，弥补课堂教学的不足，是一件有实践价值和社会意义的事情。

随着统计机器学习和深度神经网络的发展，智能语音技术在语音合成、语音识别、发音分析等关键领域有长足进步，使得运用智能语音技术解决口语学习中的痛点问题成为可能。

1. 语音技术可缓解师资问题

目前，主流的语音合成系统MOS得分都能达到4.0以上，能够合成足够标准和自然的语音，用于口语学习中的发音示例，有效缓解口语学习中教师发音水平参差不齐、教师资源严重不足的问题。

2. 语音评测技术评分更客观  

在实践中，人们通过主观或客观的方法评价语音质量。主观方法就是用实验被试对语音进行打分，比如平均意见分方法（Mean Opinion Score，MOS）、判断韵字测试（Diagnostic Rhyme Test，DRT）、失真平均意见分（Degradation Mean Opinion Score，DMOS）、判断满意度测试方法（Dignostic Acceptability Measure，DAM）。客观方法即是用算法评测语音质量。

通俗来说，语音评测技术就是一种通过计算机算法自动对发音进行评分和检错并反馈的技术，是计算机辅助语言学习和测试领域中最重要的技术之一，在语言学习和口语考试中扮演着重要的角色。语音评测技术的目标是辅助专家和老师，对学习者的发音进行实时自动评估和检错，弥补人工评测主观性强、效率低等方面的不足。

语音评测包括发音评测和语用、表达评测等三项关键技术。前者主要包括如字词句篇的朗读题型，考察重点是学习者的发音错误情况和发音质量；后者主要包括如口头翻译、口头复述、看图说话、话题表述等题型，主要考察学习者的逻辑思维能力和语言组织能力。朗读评测技术研究较早，目前已达到成熟水平。口头表达评测技术难度远大于朗读评测，目前只有少数几家公司能够实现，比如驰声。

3.可视化发音评测+纠音，应用前景广阔   

如今，应用在汉语和英语口语教学中的智能语音技术日益成熟和稳定，探索和完善可视化反馈是智能语音技术在口语教学应用中的一个重要的研究方向。对学习者的发音问题，尤其是在语音和语调等方面的问题，可以通过直观的视觉反馈来辅助其有效地纠正错误，进而提高发音的准确性。

随着线下教学模式转向大规模线上教学，人们的学习方式正在发生巨大的变化。结合人工智能技术的语言学习，为在线语言教学打开了一扇大门。实现智能语音技术与课堂教学实践的有机结合，探索科学有效的在线教学方法，也是对新时代语言教学的一个迫切要求。