本公开涉及一种发音评价方法、装置、介质及电子设备，包括：获取用户音频和与用户音频对应的跟读文本；根据用户音频和跟读文本，通过预先训练得到的深度学习打分模型获取用户音频中各单词对应的第一单词得分和第一单词得分的置信度；若单词对应的第一单词得分的置信度小于预设阈值，根据预设发音评价规则确定单词的第二单词得分作为目标单词得分，目标单词得分表征单词的发音准确程度。这样，不仅能够通过深度学习打分模型来进行一轮打分，而且还能对一轮打分中置信度不足的单词再次通过预设发音评价规则进行更加准确地发音评价，从而保证了该用户音频的得分评价能够更加准确，提高了对该用户音频的发音评价的整体准确率。提高了对该用户音频的发音评价的整体准确率。提高了对该用户音频的发音评价的整体准确率。
【技术实现步骤摘要】
发音评价方法、装置、介质及电子设备
[0001]本公开涉及音频
，具体地，涉及一种发音评价方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
[0002]对用户跟读音频进行发音评测，进而提供精确到单词级的发音评估得分，是发音评测领域中常见的场景。目前，常见的发音评测通常是采用GOP分数来进行，例如，先得到跟读文本对应的每个音素的时间戳和似然值，从而计算得到每个音素的GOP分数，最后通过加权平均的方式得到单词GOP分数作为最终分数。但是，这样的方案存在对发音中存在的少量错误不敏感，在大部分发音良好的情况下无法识别个别典型发音错误时，无法对所有的跟读内容进行评测等等多种问题，亟需解决。
技术实现思路
[0003]提供该
技术实现思路
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该
技术实现思路
部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0004]第一方面，本公开提供一种发音评价方法，所述方法包括：获取用户音频和与所述用户音频对应的跟读文本；根据所述用户音频和所述跟读文本，通过预先训练得到的深度学习打分模型获取所述用户音频中各单词对应的第一单词得分和所述第一单词得分的置信度；若所述单词对应的第一单词得分的置信度小于预设阈值，根据预设发音评价规则确定所述单词的第二单词得分作为目标单词得分，所述目标单词得分表征所述单词的发音准确程度。
[0005]第二方面，本公开提供一种发音评价装置，所述装置包括：获取模块，用于获取用户音频和与所述用户音频对应的跟读文本；第一打分模块，用于根据所述用户音频和所述跟读文本，通过预先训练得到的深度学习打分模型获取所述用户音频中各单词对应的第一单词得分和所述第一单词得分的置信度；第二打分模块，用于若所述单词对应的第一单词得分的置信度小于预设阈值，根据预设发音评价规则确定所述单词的第二单词得分作为目标单词得分，所述目标单词得分表征所述单词的发音准确程度。
[0006]第三方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现第一方面中所述方法的步骤。
[0007]第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：存储装置，其上存储有计算机程序；处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现第一方面中所述方法的步骤。
[0008]通过上述技术方案，在对用户音频进行发音评价时，不仅能够通过预先训练得到的深度学习打分模型来进行一轮打分，而且还能对该一轮打分所得到的第一单词得分进行置信度的判断，并对一轮打分中置信度不足的单词再次通过预设发音评价规则进行更加准确地发音评价，从而保证了该用户音频的得分评价能够更加准确，提高了对该用户音频的
发音评价的整体准确率。
[0009]本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0010]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中：
[0011]图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种发音评价方法的流程图。
[0012]图2是根据本公开又一示例性实施例示出的一种发音评价方法的流程图。
[0013]图3是根据本公开又一示例性实施例示出的一种发音评价方法的流程图。
[0014]图4是根据本公开又一示例性实施例示出的一种发音评价方法的流程图。
[0015]图5是根据本公开又一示例性实施例示出的一种发音评价方法的流程图。
[0016]图6是根据本公开一示例性实施例示出的一种发音评价装置的结构框图。
[0017]图7示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0018]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0019]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
[0020]本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
[0021]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0022]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0023]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
[0024]可以理解的是，在使用本公开各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本公开所涉及个人信息的类型、使用范围、使用场景等告知用户并获得用户的授权。
[0025]例如，在响应于接收到用户的主动请求时，向用户发送提示信息，以明确地提示用户，其请求执行的操作将需要获取和使用到用户的个人信息。从而，使得用户可以根据提示信息来自主地选择是否向执行本公开技术方案的操作的电子设备、应用程序、服务器或存
储介质等软件或硬件提供个人信息。
[0026]作为一种可选的但非限定性的实现方式，响应于接收到用户的主动请求，向用户发送提示信息的方式例如可以是弹窗的方式，弹窗中可以以文字的方式呈现提示信息。此外，弹窗中还可以承载供用户选择“同意”或者“不同意”向电子设备提供个人信息的选择控件。
[0027]可以理解的是，上述通知和获取用户授权过程仅是示意性的，不对本公开的实现方式构成限定，其它满足相关法律法规的方式也可应用于本公开的实现方式中。
[0028]同时，可以理解的是，本技术方案所涉及的数据(包括但不限于数据本身、数据的获取或使用)应当遵循相应法律法规及相关规定的要求。
[0029]图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种发音评价方法的流程图。如图1所示，所述方法包括步骤101至步骤103。
[0030]在步骤101中，获取用户音频和与所述用户音频对应的跟读文本。该用户音频和跟读文本的获取途径可以是任意应用或场景，本公开中对其具体的获取途径本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种发音评价方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户音频和与所述用户音频对应的跟读文本；根据所述用户音频和所述跟读文本，通过预先训练得到的深度学习打分模型获取所述用户音频中各单词对应的第一单词得分和所述第一单词得分的置信度；若所述单词对应的第一单词得分的置信度小于预设阈值，根据预设发音评价规则确定所述单词的第二单词得分作为目标单词得分，所述目标单词得分表征所述单词的发音准确程度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设发音评价规则确定所述单词的第二单词得分作为目标单词得分包括：根据所述用户音频和所述跟读文本，通过预设音素发音类型判断规则确定所述单词中各音素的音素发音类型，所述音素发音类型用于表征所述单词中各音素发音情况的可接受程度；根据所述单词中各音素的所述音素发音类型确定所述单词的所述第二单词得分，并将所述第二单词得分作为所述目标单词得分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述音素发音类型包括：标准、不标准、可容忍错误、不可容忍错误。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户音频和所述跟读文本，通过预设音素发音类型判断规则确定所述单词中各音素的音素发音类型包括：根据所述用户音频和所述跟读文本，确定所述单词中各音素对应的GOP得分，所述单词中各音素对应的音素类型以及所述单词中各音素在所述单词中的位置；根据所述单词中各音素对应的GOP得分，所述单词中各音素对应的音素类型以及所述单词中各音素在所述单词中的位置，通过所述预设音素发音类型判断规则确定所述单词中各音素的所述音素发音类型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户音频和所述跟读文本，确定所述单词中各音素对应的GOP得分，所述单词中各音素对应的音素类型以及所述单词中各音素在所述单词中的位置包括：通过预先训练得到的声学模型从所述用户音频中提取声学特征，所述声学特征为帧级别的似然值；通过所述跟读文本构建加权有限状态转换器；对所述声学特征和所述加...
【专利技术属性】
技术研发人员：高绍钧，王凯，李伟，马泽君，
申请(专利权)人：北京有竹居网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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