申请/专利权人：广东海洋大学

申请日：2022-04-24

公开（公告）日：2023-03-17

公开（公告）号：CN114743541B

主分类号：G10L15/00

分类号：G10L15/00;G10L15/01;G10L15/02;G10L15/06;G10L15/08;G08B21/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.03.17#授权;2022.07.29#实质审查的生效;2022.07.12#公开

摘要：本发明公开了一种英语听说学习用互动系统，涉及英语教育技术领域，包括语音判断模块、语音纠错模块以及训练分析模块；所述语音判断模块用于判断语音数据的有效性，提高语音识别效率；所述语音识别模块用于基于声学模型结合语言模型对接收到的语音数据进行特征参数提取，并与数据库存储的正确读音的回放进行对比分析，得到对应的错误语音；所述语音识别模块用于将错误语音传输至语音纠错模块；所述语音纠错模块用于按照语音类型将同一类型的错误语音和错误时刻根据其数值生成类型错误图表，并按照错误吸引值BX的大小对类型错误图表进行排序显示，得到对应的可视化图表；为学习者订正练习提供参考，提高学习效率。

主权项：1.一种英语听说学习用互动系统，其特征在于，包括训练选择模块、语音采集模块、语音判断模块、训练分析模块以及互动教学模块；所述训练选择模块用于学习者根据需要从数据库中选择所要读的语音类型进行发音训练；所述语音采集模块用于对学习者的语音数据进行采集并将采集的语音数据传输至云平台；所述语音判断模块与云平台相连接，用于判断语音数据的有效性，若有效，则将语音数据发送至语音识别模块；若无效，则重新采集语音数据；所述语音判断模块的具体判断过程如下：获取语音数据中每个元音的采集时间，将相邻两个元音的时间差标记为元音间隔Ci；将Ci与间隔阈值相比较，得到对应的间隔差值Gi；Gi取正数；将间隔差值Gi与差值阈值相比较，若Gi大于差值阈值，则反馈间隔异常信号至语音判断模块；在预设时间内，统计间隔异常信号的出现次数为C1，截取相邻间隔异常信号之间的时间段为间隔异常缓冲时段；统计每个间隔异常缓冲时段内的元音数量并取其均值得到缓冲元音数H1；利用公式YS=C1×a1H1×a2计算得到元音间隔偏值YS，其中a1、a2均为系数因子；若YS大于第一偏值阈值，则语音数据无效；获取语音数据中每个元音的强度并标记为Qi；当Qi处于预设标准强度范围外，则反馈强度异常信号至语音判断模块；统计强度异常信号的出现次数为C2，截取相邻强度异常信号之间的时间段为强度异常缓冲时段；统计每个强度异常缓冲时段内的元音数量为QH；将QH与缓冲阈值相比较；统计QH小于缓冲阈值的次数为L1；当QH小于缓冲阈值时，获取QH与缓冲阈值的差值并求和得到差缓总值CH，利用公式CX=L1×a3+CH×a4计算得到差缓系数CX，其中a3、a4为系数因子；利用公式YD=C2×a5+CX×a6计算得到元音强度偏值YD，其中a5、a6为系数因子；若YD大于第二偏值阈值，则语音数据无效；所述语音识别模块用于基于声学模型结合语言模型对接收到的语音数据进行特征参数提取，并将提取到的特征参数与数据库存储的正确读音的回放进行对比分析，得到对应的错误语音；所述语音识别模块用于将错误语音传输至语音纠错模块；所述语音纠错模块用于按照语音类型将同一类型的错误语音和错误时刻根据其数值生成类型错误图表，并按照错误吸引值BX的大小对类型错误图表进行排序显示，得到对应的可视化图表；具体分析步骤为：针对同一类型的错误语音，统计对应类型的错误次数为P1，截取相邻错误时刻之间的时间段为类型缓冲时段，统计每个类型缓冲时段内其它类型的错误次数为类型缓冲频次LXm；将类型缓冲频次LXm与频次阈值相比较；统计LXm小于频次阈值的次数为P2，当LXm小于频次阈值时，获取LXm与频次阈值的差值并求和得到差频总值CP，利用公式CF=P2×g1+CP×g2计算得到差频系数CF，其中g1、g2为系数因子；利用公式CW=P1×g3+CF×g4计算得到对应类型的错误吸引值CW，其中g3、g4为系数因子；所述训练分析模块与语音判断模块相连接；用于获取语音判断模块的判断结果对学习者的训练状态进行分析，判断对应学习者是否需要休息；其中判断结果携带有有效标识和无效标识。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东海洋大学 一种英语听说学习用互动系统

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