【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理。更具体地，本专利技术涉及基于语音识别的人机交互口语测评方法及系统。
技术介绍
1、随着外语教育，特别是英语学习需求的不断增长，传统的人工评分已无法满足快速评估和大规模测试的要求。因此，基于语音识别技术进行口语测评应运而生，成为教育、考试及培训行业中关键的评估工具。gop算法是一种应用于音素匹配与发音评估的技术，主要通过比较识别音素与标准音素之间的匹配度来评估发音质量，因此，可以利用gop算法评估口语测评结果。
2、然而，在口语测评过程中，个体差异（如语速过快、过慢、停顿）常导致识别出的音素序列与标准音素序列在时间轴上存在显著差异。当利用gop算法评估发音质量时，可能无法实现音素序列与标准音素序列的精准对齐，从而影响质量评估结果。因此，在利用gop算法评估发音质量之前，可以对识别的音素序列进行分割以消除个体差异的影响，从而可以实现识别的音素序列与标准音素序列的精准对齐，保证测评结果的准确性。
3、相关技术中，如公开号为cn112686018a的专利申请文件中公开了一种文本分割方法、装置、设备...
【技术保护点】
1.基于语音识别的人机交互口语测评方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于语音识别的人机交互口语测评方法，其特征在于，第一时段与第二时段的时长的差异为综合差异，所述综合差异的获取方法，包括：
3.根据权利要求2所述的基于语音识别的人机交互口语测评方法，其特征在于，第一时段与第二时段的声音强度的相似重叠度，满足如下关系式：
4.根据权利要求1所述的基于语音识别的人机交互口语测评方法，其特征在于，任一音素的时间窗内任一时刻的最终分割概率，满足如下关系式：
5.根据权利要求4所述的基于语音识别的人机交互口语测评方...
【技术特征摘要】
1.基于语音识别的人机交互口语测评方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于语音识别的人机交互口语测评方法，其特征在于，第一时段与第二时段的时长的差异为综合差异，所述综合差异的获取方法，包括：
3.根据权利要求2所述的基于语音识别的人机交互口语测评方法，其特征在于，第一时段与第二时段的声音强度的相似重叠度，满足如下关系式：
4.根据权利要求1所述的基于语音识别的人机交互口语测评方法，其特征在于，任一音素的时间窗内任一时刻的最终分割概率，满足如下关系式：
5.根据权利要求4所述的基于语音识别的人机交互口语测评方法，其特征在于，任一音...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨玉德，严汝建，徐锋田，杜坤，高广花，
申请(专利权)人：山东顺势教育科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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