本发明专利技术公开了一种关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系，涉及智能评分系统技术领域，具体为一种关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系，包括：第一步：标准模型建立：声学模型+语言模型+词汇模型+人类声音+导读标记＝朗读标准模型。该关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系，通过改变评分辅助系统组成，将评分辅助系统每个维度满分为100分，导读标记得分数占比总分数的20％，继而得到：朗读分数＝完整分、流畅分、音素分、平翘舌分、前后鼻音分的总和除5再乘以80％，再加上导读标记得分乘以20％这一评分标准，从而使得该关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系的评分方式更加全面。系的评分方式更加全面。系的评分方式更加全面。
【技术实现步骤摘要】
一种关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系
[0001]本专利技术涉及智能评分系统
，具体为一种关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系。
技术介绍
[0002]朗读，是把文字转化为有声语言的一种创造性活动，是一种大声的阅读方式，它是小学生完成阅读教育任务的一项重要的基本功，就语文学习而言，朗读是最重要的，朗读是阅读的起点，是理解课文的重要手段，它有利于发展智力，获得思想熏陶，朗读有助于情感的传递，朗读中，可以让某个字突出出来，让人更加能理解读的文字的意思，普通话是现代标准汉语的另一个称呼，以典范的现代白话文著作为语法规范的通用语，汉语不等同于普通话，推广普通话并不是要人为地消灭方言，主要是为了消除方言隔阂，以利社会交际，与人民使用传承方言并不矛盾。
[0003]普通话测试旨在为考生介绍普通话水平测试的规定与要求、普通话的基础知识和普通话水平测试的相关事项(包括测试大纲、测试内容、测试规程)等，随着智能化的发展，文字转语音技术出现在大众视野中，能够通过智能化设备，配合用于朗读相关的APP、小程序、web等系统环境下的朗读测评体系，对朗读者的语言进行评分。
[0004]计算机辅助普通话水平测试工作是通过计算机语音识别系统，部分代替人工评测，对普通话水平测试中应试人朗读的语音标准程度进行辨识的评测工作，但是现有的标准普通话评分体系仍然不够全面，为此，我们涉及了一种关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系来解决上述问题。
技术实现思路
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系，解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系，包括：
[0007]第一步：标准模型建立：声学模型+语言模型+词汇模型+人类声音+导读标记＝朗读标准模型(即：ReadingMFCC模型)；
[0008]声学模型：尝试获取不同人群、年龄、性别、口音、说话速度的语音语料，同时尝试采集各种安静、嘈杂、遥远的语音语料来生成声学模型；
[0009]语言模型：基本的语言模型，单词和句子的概率，进行大量的文本训练；
[0010]词汇模型：比较常用的词汇模型，是对语言模型的补充，是一个语言词典和不同发音的注释。例如，地名、人名、歌曲名、热门词汇、某些领域的特殊词汇等都会定期更新；
[0011]人类声音：
[0012]成年男性：80
‑
140Hz、成年女性：130
‑
220Hz、儿童：180
‑
320Hz；
[0013]导读标记；
[0014]通过采集大量专业朗读声音形成标准ReadingMFCC模型；
[0015]第二步：参与测评用户的声音采集；
[0016]第三步：测评用户声音匹配ReadingMFCC模型，采取声音相似度给分；
[0017]第四步：采用公式计算：
[0018]根据ReadingMFCC模型计算出：完整分、流畅分、音素分、平翘舌分、前后鼻音分、导读标记得分代入以下公式：
[0019]朗读分数＝完整分、流畅分、音素分、平翘舌分、前后鼻音分的总和除5再乘以80％，再加上导读标记得分乘以20％；
[0020]第五步：根据第四步计算得出：采用朗读导读标记方式的作品分数。
[0021]进一步的，所述完整分、流畅分、音素分、平翘舌分、前后鼻音分的总和除5再乘以80％，再加上导读标记得分乘以20％得到所述朗读分数。
[0022]进一步的，所述完整分是朗读段落的完整度。
[0023]进一步的，所述流畅分是字与字之间，字与标点符号之间的停顿时间0.2s，段落与段落之间停顿2s在合理时长内。
[0024]进一步的，所述音素分是根据语音的自然属性划分出来的最小语音单位，依据音节里的发音动作来分析，一个动作构成一个音素。
[0025]进一步的，所述平翘舌分是单字测评平翘舌分数＝标准音与实际朗读音的相似度，段落平翘舌分等于每个字分数相加除以段落字数。
[0026]进一步的，所述前后鼻音分是单字测评前后鼻音分数＝标准音与实际朗读音的相似度，段落前后鼻音分等于每个字分数相加除以段落字数。
[0027]进一步的，所述导读标记得分包括短停顿、长停顿、连起来读、轻读、重读、平调、升调、降调、渐弱、渐强得分。
[0028]进一步的，所述短停顿、长停顿、连起来读、轻读、重读、平调、升调、降调、渐弱、渐强的定义标准是：
[0029]短停顿:0.5s～1s；
[0030]长停顿：2s～4s；
[0031]连起来读：连读两字0.5s～0.8s；
[0032]轻读：相对句子段落中轻读的字；
[0033]重读：相对句子段落中重读的字；
[0034]平调：正常汉字读音；
[0035]升调：相对正常汉字读音升一调；
[0036]降调：相对正常汉字读音降一调；
[0037]渐弱：在句子中，相对该字之后剩余字逐渐轻读；
[0038]渐强：在句子中，相对该字之后剩余字逐渐重读。
[0039]本专利技术提供了一种关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系，具备以下有益效果：
[0040]1、该关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系，通过改变评分辅助系统组成，将评分辅助系统每个维度满分为100分，导读标记得分数占比总分数的20％，继而得到：朗读分数＝完整分、流畅分、音素分、平翘舌分、前后鼻音分的总和除5再乘以80％，再加上
导读标记得分乘以20％这一评分标准，从而使得该关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系的评分方式更加全面，更能够直观的展现处朗读者的朗读水平。
[0041]2、该关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系，通过设置导读标记得分，包括短停顿、长停顿、连起来读、轻读、重读、平调、升调、降调、渐弱、渐强，将导读标记得分细化为多项更加细致的得分点，从而进一步的提升该关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系的精确度。
附图说明
[0042]图1为本专利技术测评用户声音匹配ReadingMFCC模型结构示意图；
[0043]图2为本专利技术采集大量专业朗读声音形成标准ReadingMFCC模型的结构示意图；
[0044]图3为本专利技术参与测评用户的声音采集的结构示意图；
[0045]图4为本专利技术朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系使用场景举例的结构示意图；
[0046]图5为本专利技术采用朗读导读标记方式的作品分数的结构示意图。
具体实施方式
[0047]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0048]请参阅图1至图5，本专利技术提供一种技本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系，其特征在于：包括：第一步：标准模型建立：声学模型+语言模型+词汇模型+人类声音+导读标记＝朗读标准模型；所述声学模型包括尝试获取不同人群、年龄、性别、口音、说话速度的语音语料，同时尝试采集各种安静、嘈杂、遥远的语音语料来生成声学模型；所述语言模型包括基本的语言模型，单词和句子的概率，进行大量的文本训练；所述词汇模型包括比较常用的词汇模型，是对语言模型的补充，是一个语言词典和不同发音的注释；所述人类声音包括：成年男性：80
‑
140Hz、成年女性：130
‑
220Hz、儿童：180
‑
320Hz；导读标记；通过采集大量专业朗读声音形成标准ReadingMFCC模型；第二步：参与测评用户的声音采集；第三步：测评用户声音匹配ReadingMFCC模型，采取声音相似度给分；第四步：采用公式计算：根据ReadingMFCC模型计算出：完整分、流畅分、音素分、平翘舌分、前后鼻音分、导读标记得分代入以下公式：朗读分数＝完整分、流畅分、音素分、平翘舌分、前后鼻音分的总和除5再乘以80％，再加上导读标记得分乘以20％；第五步：根据第四步计算得出：采用朗读导读标记方式的作品分数。2.根据权利要求1所述的一种关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系，其特征在于：所述完整分是朗读段落的完整度。3.根据权利要求1所述的一种关于朗读导读标记的朗读作品辅助评分规则体系，其特征在于：所述流畅分是字与字之间，...
【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：广州优谷信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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