语音评测方法、语音评测装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

一种语音评测方法、语音评测装置、电子设备和存储介质。该语音评测方法包括：获取待评测音频以及对应于待评测音频的主题；输出待评测音频与主题之间的语义关联性的评分，其中，确定评分包括：对待评测音频进行语音识别处理，得到与待评测音频对应的待评测文本；对待评测文本和主题进行语义关联性分析，得到待评测文本和主题之间的语义相似度；以及基于待评测文本和主题之间的语义相似度计算得到评分。该语音评测方法能提升语音评测的准确性、全面性和科学性。

【技术实现步骤摘要】

本公开的实施例涉及一种语音评测方法、语音评测装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

1、在人工智能领域，语音识别与自然语言处理技术正在迅速发展，已经广泛应用于语音助手、智能客服、在线教育等多种场景中。语音识别技术也被称为自动语音识别，能将语音信号转换为文本，因此在语音评测领域中发挥着重要作用。语音评测是指对语音的质量、发音准确性、流畅性、语调等多个方面进行评估和分析的过程，可以帮助用户发现发音问题。

2、随着语音转文本技术的进步，结合文本分析与评分技术，许多场景开始依赖自动语音转文本处理与语音评价。例如在客户服务中，通过对通话语音转成的文本进行分析，实现对通话质量的评分；在语言学习领域，依据语音转文本结果对学习者的发音和表达进行评估。

3、然而，由于语音表达的多样性和文本处理的复杂性，实现准确、高效且具有语义深度的评分仍然存在较大挑战。

技术实现思路

1、本公开至少一实施例提供一种语音评测方法，所述语音评测方法包括：获取待评测音频以及对应于所述待评测音频的主题；以及输出所述待评测音频与所本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种语音评测方法，包括：

2.根据权利要求1所述的语音评测方法，其中，所述对所述待评测音频进行语音识别处理，得到与所述待评测音频对应的待评测文本，包括：

3.根据权利要求2所述的语音评测方法，其中，所述端到端模型包括第一神经网络和第二神经网络，

4.根据权利要求3所述的语音评测方法，其中，所述第二神经网络包括循环神经网络、长短期记忆网络或门控循环单元网络。

5.根据权利要求1-4任一项所述的语音评测方法，其中，所述对所述待评测文本和所述主题进行语义关联性分析，得到所述待评测文本和所述主题之间的语义相似度，包括：>

6.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种语音评测方法，包括：

2.根据权利要求1所述的语音评测方法，其中，所述对所述待评测音频进行语音识别处理，得到与所述待评测音频对应的待评测文本，包括：

3.根据权利要求2所述的语音评测方法，其中，所述端到端模型包括第一神经网络和第二神经网络，

4.根据权利要求3所述的语音评测方法，其中，所述第二神经网络包括循环神经网络、长短期记忆网络或门控循环单元网络。

5.根据权利要求1-4任一项所述的语音评测方法，其中，所述对所述待评测文本和所述主题进行语义关联性分析，得到所述待评测文本和所述主题之间的语义相似度，包括：

6.根据权利要求5所述的语音评测方法，还包括：

7.根据权利要求6所述的语音评测方法，其中，所述基于所述多个词块和所述多个词块的词性对所述待评测文本进行断句处理，得到多个句子，包括：

8.根据权利要求6所述的语音评测方法，其中，所述文本向量包括多个词块向量和多个句子向量，

9.根据权利要求8所述的语音评测方法，其中，所述基于所述多个词块向量、所述多个句子向量和所述主题向量计算得到所述待评测文本和所述主题之间的语义相似度，包括：

10.根据权利要求9所述的语音评测方法，还包括：

11.根据权利要求10所述的语音评测方法，其中，所述基于所述第一关联性指数、所述第二关联性指数和所述第三关联性指数计算得到所述评分，包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜鋆，杨晓飞，
申请(专利权)人：苏州声通信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：