【技术实现步骤摘要】
问答口语检测方法及相关装置、电子设备、存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种问答口语检测方法及相关装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
[0002]口语智能评测是AI(Artificial Intelligence，人工智能)技术在语言教育领域的重要应用。通常来说，在口语评测过程中，通过受试者对测试问题的口语回答，检测受试者的口语水平。
[0003]然而，现有技术，如Phone Pass SET
‑
10中使用的Ordinate自动评分技术、Speech Rater自动评分系统、多特征融合的自动评分系统等，其口语检测准确性并不理想。有鉴于此，如何提升问答口语检测的准确性，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]本申请主要解决的技术问题是提供一种问答口语检测方法及相关装置、电子设备、存储介质，能够提升问答口语检测的准确性。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请第一方面提供了一种问答口语检测方法，包括：识别目标对象对测试问题的回答语音，得到第一...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种问答口语检测方法，其特征在于，包括：识别目标对象对测试问题的回答语音，得到第一音素序列；其中，所述测试问题设有若干参考答案，且所述参考答案对应有第二音素序列；基于所述第一音素序列分别与各个所述第二音素序列的匹配结果，选择所述第二音素序列作为目标音素序列；获取所述目标音素序列变换为所述第一音素序列的编辑操作序列，并获取所述目标音素序列的关键标识序列；其中，所述关键标识序列包含所述目标音素序列中各个音素的第一标识符，且所述第一标识符表征所述音素是否属于所述目标音素序列所属参考答案中标注的关键词；基于所述回答语音、所述目标音素序列、所述编辑操作序列和所述关键标识序列进行检测，得到所述目标对象的口语检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编辑操作序列包括所述目标音素序列中各个音素的第二标识符，且不同所述第二标识符表征不同编辑操作。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一音素序列分别与各个所述第二音素序列的匹配结果，选择所述第二音素序列作为目标音素序列，包括：将所述第一音素序列与所述第二音素序列之间的编辑距离，作为所述第二音素序列对应的匹配结果；将最小所述编辑距离对应的第二音素序列，作为所述目标音素序列。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述回答语音、所述目标音素序列、所述编辑操作序列和所述关键标识序列进行检测，得到所述目标对象的口语检测结果，包括：基于所述回答语音，提取若干声学特征，并基于所述目标音素序列、所述编辑操作序列和所述关键标识序列，提取第一特征序列；其中，所述第一特征序列包含所述目标音素序列中各个音素的第一特征表示，且所述音素的第一特征表示至少包含以下特征信息：所述音素的标准发音、重要程度以及所述目标对象是否说出所述音素；基于交叉注意力机制对所述若干声学特征和所述第一特征序列进行处理，得到第二特征序列；其中，所述第二特征序列包含所述目标音素序列中各个音素的第二特征表示，且所述音素的第二特征表示至少包含以下特征信息：所述目标对象在所述音素上的口语作答水准；基于所述第二特征序列进行评分检测，得到所述口语检测结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于交叉注意力机制对所述若干声学特征和所述第一特征序列进行处理，得到第二特征序列，包括：基于所述交叉注意力机制的键矩阵和值矩阵分别对所述若干声学特征进行转换，得到键特征和值特征，并基于所述交叉注意力机制的查询矩阵对所述第一特征序列进行转换，得到查询特征序列；获取所述键特征和所述查询特征序列之间的注意力矩阵；将所述值特征应用于所述注意力矩阵，得到所述第二特征序列。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二特征序列进行评分检测，得到所述口语检测结果，包括：
基于所述第二特征序列进行分值映射，得到所述目标音素序列...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩凯，陈柏林，吴奎，盛志超，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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