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申请/专利权人：山东山大鸥玛软件股份有限公司
摘要：本发明提供一种英语口语语音识别及评测方法、计算机及可读存储介质，涉及模式识别和自然语言理解领域，对英语口语语音进行预处理，预处理过程采用LMS自适应滤波器降噪方法对音频的噪声进行抑制，得到预处理后的音频序列；将音频序列进行预测，得到预测字符的概率分布；将得到的预测字符的概率分布进行解码后得到语音识别结果；将得到的预测字符的概率分布进输入到基于GOP的英语口语语音评测方法中进行评测，得到发音得分结果；引入专家评分后的语音数据，对语音进行综合评分。采用Transformer端到端的语音识别，识别正确率有明显的提升，能够实现音频转文本和语音评测的前期工作，计算效率高，保证了评测的准确度。
主权项：1.一种英语口语语音识别及评测方法，其特征在于，方法包括：步骤1：对英语口语语音进行预处理，预处理过程采用LMS自适应滤波器降噪方法对音频的噪声进行抑制，得到预处理后的音频序列x；步骤2：将预处理后的音频序列x输入到VGG-Transformer网络模型进行预测，得到预测字符的概率分布p；步骤2.1：预处理后的音频序列x作为输入，将其输入到VGGNet网络模型的因果卷积层中得到特征序列f；步骤2.2：对步骤2.1中得到的特征序列f输入到自注意力模块中得到高维表示序列h；步骤2.3：对步骤2.2中得到的高维表示特征序列h输入到前馈网络模块中得到预测字符的概率分布p；步骤3：将步骤2中得到的预测字符的概率分布p进行解码，解码后得到语音识别结果；步骤4：将步骤2中得到的预测字符的概率分布p输入到基于GOP的英语口语语音评测方法中进行评测，得到发音得分结果；基于GOP的英语口语语音评测方法对英语口语发音进行评价，其评价公式如下： （1） （2）式中st为第t帧的多元音素，Qt为第t帧的声学观测值，n为声学模型中多元因素的总数，T为音素总帧数；步骤5：将步骤3中得到的语音识别结果和步骤4中得到发音得分结果分别引入专家评分后的语音数据，对语音进行综合评分，得到最终的评分结果。
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百度查询： 山东山大鸥玛软件股份有限公司 一种英语口语语音识别及评测方法、系统、计算机及可读存储介质
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