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申请/专利权人：成都佳发安泰教育科技股份有限公司
摘要：本申请公开了一种英语听说测评方法、装置、设备及存储介质，包括：获取听力素材文本、题目文本和待测评语音；将所述听力素材文本和题目文本进行序列化，对序列化后的听力素材文本和题目文本进行编码，得到编码序列；将所述待测评语音进行编码，得到语音特征向量序列；将所述编码序列和语音特征向量序列输入预训练的多维度评分模型，得到待测评语音的各维度测评得分；根据预先定义的各维度权重，对所述各维度测评得分进行加权平均，得到所述待测评语音的综合评分。本申请实施例提供的方法，在没有标准文本的情况下，也能准确对语音进行测评，可以解决开放性问题的评估难题。
主权项：1.一种英语听说测评方法，其特征在于，包括：获取听力素材文本、题目文本和待测评语音；将所述听力素材文本和题目文本进行序列化，对序列化后的听力素材文本和题目文本进行编码，得到编码序列；将所述待测评语音进行编码，得到语音特征向量序列；将所述编码序列和语音特征向量序列输入预训练的多维度评分模型，得到待测评语音的各维度测评得分；所述多维度评分模型包括：文本特征网络，由词嵌入层构成，用于接收编码序列，输出文本特征向量序列；声学特征网络，由多个线性层和激活函数构成，用于接收语音特征向量序列，输出对齐语音特征向量序列；融合特征网络，由位置嵌入层和特征标识嵌入层构成，用于接收所述文本特征向量序列和对齐语音特征向量序列，输出融合特征向量序列；编码网络，由多个带自回归注意力机制的transformer层构成，用于接收所述融合特征向量序列，输出隐向量序列；语言网络，由线性层和softmax激活函数构成，用于接收所述隐向量序列，输出预测编码序列；评分网络，由多个线性层和激活函数构成，用于接收所述隐向量序列，输出各个测评维度的预测得分；根据预先定义的各维度权重，对所述各维度测评得分进行加权平均，得到所述待测评语音的综合评分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都佳发安泰教育科技股份有限公司 英语听说测评方法、装置、设备及存储介质
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