CN106205634A - 一种大学英语口语学习与测试***及其方法 - Google Patents

一种大学英语口语学习与测试***及其方法 Download PDF

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Abstract

本发明是一种大学英语口语学习与测试***，其特点是：包括语音采集模块、语音预处理模块、语音关键词提取模块、口语测试处理模块、查询模块、标准数据库、对比显示模块和、标识模块和客户端。且公开了其方法，该方法是对英语口语进行采集，并最终形成对比曲线，能够直观的发现口语练习者语言的错误、偏误或不到位的地方，并针对错误进行精准定位、反馈，学习者再通过不断的练习进行口语纠错，统一为标准发音；还可以将结果发送给客户端，便于老师对学生的发音进行监控与统计，以便于对共有错误进行及时纠正，提高大学英语的教学质量与教学效果。具有科学合理，适用性强，效果佳等优点，能够实现用最短的时间，便使口语的能力迅速得到提高。

Description

一种大学英语口语学习与测试***及其方法
技术领域
本发明属于英语口语评价与测试技术领域，尤其是涉及一种大学英语口语学习与测试***及其方法。
背景技术
英语作为一门重要课程,自小学起就受到极大的重视，大学英语作为高等教育中最重要的公共课程之一,自然成为全社会普遍关注的焦点，大学英语等级考试，简称CET，不仅是大学生掌握英语水平标志，而且被许多院校作为学生能否获得毕业学位的硬性指标。
随着经济全球化的发展和我国对外开放政策的贯彻,国际间的交流日趋增加,外商不断涌入我国投资办厂,这就对大学生的英语实际应用能力，特别是听、说能力提出了更高的要求，英语口语的自动纠正与练习是切实提高大学生英语听、说能力最为有效的方法之一，但是,在当代教学改革的大环境下,由于传统英语口试的种种弊端,原有的口语发音练习形式已经越来越不能适应当代口语的要求,而基于网络环境下人机对话模式的练习形式是大学英语口语语音测试与练习的必然趋势。
目前的大学英语语音练习与学习中，一般采用学生与学生之间、学生与老师之间面对面进行练习与跟读的方式进行，这种方式具有诸多弊端，学生在跟读过程中，容易出现发音不准，自己也无法对不准的音调、音长以及音高进行有效的纠正，长而久之，容易造成英语口语较差，出现更多的中式英语，影响英语的听力和交流。因此，需设计一种自动的直观的英语口语测试学习方法及学习***，以便满足大学英语的教学需要。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的缺点，对现有技术进行实质性改进和创新，提供一种结构合理的大学英语口语学习与测试***。并提供适用性强，效果佳的大学英语口语学习与测试方法，以便实现对大学英语口语的自动评价与测试，并生成直观的曲线，便于学生对自己不正确的发音进行纠正，统一为标准发音，用最短的时间迅速提高口语能力。
为实现本发明目的之一采用的技术方案：一种大学英语口语学习与测试***，其特征在于：它包括：
语音采集模块：所述语音采集模块采集待测试对象的语音；
语音预处理模块：所述语音预处理模块对待测的语音信息进行预处理，提取语音信息的音长参数群和音高参数群并建立语音声学模型；
语音关键词提取模块：所述语音关键词提取模块负责提取待测语音的语音关键词；
口语测试处理模块，所述口语测试处理模块根据音长参数群和音高参数群利用PESQ算法来得到音长曲线和音高曲线；
查询模块，所述查询模块根据语音关键词提取模块提取的语音关键词，从标准数据库中查询出该待测试对象语音的标准音长曲线和音高曲线；
标准数据库，所述标准数据库中存储有标准的语音信息；
对比显示模块，所述对比显示模块将口语测试处理模块分析处理得到的测试到的音长曲线和音高曲线分别与标准数据库中存储的相应的标准音长曲线和音高曲线显示在屏幕上进行对比；
标识模块，所述标识模块将标准的与测试到的音长和音高的差值大于设定阈值的发音段进行标识，以便于学习者重点纠正与练习。
还包括客户端，所述客户端用于接收对比显示模块的显示信息以及标识模块的标识信息。
为实现本发明目的之二采用的技术方案：一种大学英语口语学习与测试方法，其特征在于，它包括以下步骤：
（1）语音采集模块采集待测试对象的语音，并进行预处理，提取语音信息的音长参数群和音高参数群建立语音声学模型，并提取语音关键词；
（2）口语测试处理模块根据音长参数群和音高参数群利用PESQ算法来得到音长曲线和音高曲线；
（3）查询模块根据所述步骤（1）中提取的语音关键词，从标准数据库中查询出该待测试对象语音的标准音长曲线和音高曲线；
（4）对比显示模块将所述步骤（2）中得到的测试到的音长曲线和音高曲线分别与步骤（3）中得到的测试得标准音长曲线和音高曲线显示在屏幕上进行对比；
（5）标识模块将标准的与测试到的音长和音高的差值大于设定阈值的发音段进行标识，以便于学习者重点纠正与练习。
进一步，作为优选，在所述步骤（1）中，预处理时，包括对采集的语音进行预加重、分帧、加窗以及端点检测处理。
进一步，作为优选，所述步骤（2）中，在提取音长参数群和音高参数群时，是采用将测试的语音利用时间截取单元将语音信号分成短交迭样本块，然后，利用交迭样本块计算每一块的傅立叶变换系数，之后将得到的变换系数采用序列三角滤波器进行滤波，对滤波的数据进行加权运算，并利用离散正弦变换，得到具有特征参数的音长参数群和音高参数群。
进一步，作为优选，还包括存储步骤，待测试的语音文件以–30 dBov的电平进行存储。
进一步，作为优选，所述步骤（2）与所述步骤（3）之间还设置有重音位置检测步骤，且该步骤具体方法是首先，重音识别模块分段采集该待测语音样本的音调，并对各段音调进行识别并分辨出该待测语音样本符合重音音调的段位，然后，根据识别出的段位来确定重音音调，并分析出该待测语音的重音特征参数，且重音特征参数能够分辨出该语音样本的重音位置；所述步骤（3）中，还包括查询标准重音音调特征参数的步骤，以便对待测语音的重音特征参数与标准重音音调特征参数进行比较，并绘制音调比较曲线。
进一步，作为优选，所述步骤（5）之后还设置有评分步骤，所述评分步骤是根据所述步骤（4）中的对比曲线进行二次函数拟合，得到拟合曲线，并根据拟合曲线判定该待测语音的音调、音长和音高的等级，然后对等级进行加权求和，得到综合测试得分。
进一步，作为优选，所述步骤（4）与步骤（5）之间还设置有将比较曲线发送给客户端步骤，所述客户端为手机、电脑或者ipad。
本发明的一种大学英语口语学习与测试***的结构合理；其方法适用性强，效果佳。
具体的效果是：能够对英语口语进行采集，并最终形成对比曲线，利用曲线对比的方式，利于直观的发现口语练习者语言的错误、偏误或不到位的地方，如：音长、音高等趋向或变化的视图，通过标准发音与测量出的发音图片可视化对比，利于针对错误进行精准定位、反馈，学习者再通过不断的练习进行口语纠错，统一为标准发音，用最短的时间迅速提高口语能力。还可以将结果发送给客户端，便于老师对学生的发音进行监控与统计，以便于对共有错误进行及时纠正，提高大学英语的教学质量与教学效果。
附图说明
图1为本发明的一种大学英语口语学习与测试***结构方框示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参阅图1，本发明的一种大学英语口语学习与测试***，包括：
语音采集模块1：所述语音采集模块1采集待测试对象的语音；
语音预处理模块2：所述语音预处理模块2对待测的语音信息进行预处理，提取语音信息的音长参数群和音高参数群并建立语音声学模型；
语音关键词提取模块3：所述语音关键词提取模块3负责提取待测语音的语音关键词；
口语测试处理模块4，所述口语测试处理模块4根据音长参数群和音高参数群利用PESQ算法来得到音长曲线和音高曲线；
查询模块5，所述查询模块5根据语音关键词提取模块3提取的语音关键词，从标准数据库6中查询出该待测试对象语音的标准音长曲线和音高曲线；
标准数据库6，所述标准数据库中存储有标准的语音信息；
对比显示模块7，所述对比显示模块7将口语测试处理模块4分析处理得到的测试到的音长曲线和音高曲线分别与标准数据库6中存储的相应的标准音长曲线和音高曲线显示在屏幕上进行对比；
标识模块8，所述标识模块8将标准的与测试到的音长和音高的差值大于设定阈值的发音段进行标识，以便于学习者重点纠正与练习。
客户端9，所述客户端9用于接收对比显示模块的显示信息以及标识模块的标识信息。
本发明的一种大学英语口语学习与测试方法，包括以下步骤：
（1）语音采集模块采集待测试对象的语音，并进行预处理，提取语音信息的音长参数群和音高参数群建立语音声学模型，并提取语音关键词；
（2）口语测试处理模块根据音长参数群和音高参数群利用PESQ算法来得到音长曲线和音高曲线；
（3）查询模块根据所述步骤（1）中提取的语音关键词，从标准数据库中查询出该待测试对象语音的标准音长曲线和音高曲线；
（4）对比显示模块将所述步骤（2）中得到的测试到的音长曲线和音高曲线分别与步骤（3）中得到的测试得标准音长曲线和音高曲线显示在屏幕上进行对比；
（5）标识模块将标准的与测试到的音长和音高的差值大于设定阈值的发音段进行标识，以便于学习者重点纠正与练习。
（6）在所述步骤（1）中，预处理时，包括对采集的语音进行预加重、分帧、加窗以及端点检测处理。
（7）所述步骤（2）中，在提取音长参数群和音高参数群时，是采用将测试的语音利用时间截取单元将语音信号分成短交迭样本块，然后，利用交迭样本块计算每一块的傅立叶变换系数，之后将得到的变换系数采用序列三角滤波器进行滤波，对滤波的数据进行加权运算，并利用离散正弦变换，得到具有特征参数的音长参数群和音高参数群。
（8）还包括存储步骤，待测试的语音文件以–30 dBov的电平进行存储。
（9）所述步骤（2）与所述步骤（3）之间还设置有重音位置检测步骤，且该步骤具体方法是首先，重音识别模块分段采集该待测语音样本的音调，并对各段音调进行识别并分辨出该待测语音样本符合重音音调的段位，然后，根据识别出的段位来确定重音音调，并分析出该待测语音的重音特征参数，且重音特征参数能够分辨出该语音样本的重音位置；所述步骤（3）中，还包括查询标准重音音调特征参数的步骤，以便对待测语音的重音特征参数与标准重音音调特征参数进行比较，并绘制音调比较曲线。
（10）所述步骤（5）之后还设置有评分步骤，所述评分步骤是根据所述步骤（4）中的对比曲线进行二次函数拟合，得到拟合曲线，并根据拟合曲线判定该待测语音的音调、音长和音高的等级，然后对等级进行加权求和，得到综合测试得分。
（11）所述步骤（4）与步骤（5）之间还设置有将比较曲线发送给客户端步骤，所述客户端为手机、电脑或者ipad。
本发明的一种大学英语口语学习与测试方法对英语口语进行采集，并最终形成对比曲线，利用曲线对比的方式，利于直观的发现口语练习者语言的错误、偏误或不到位的地方，如：音长、音高等趋向或变化的视图，通过标准发音与测量出的发音图片可视化对比，利于针对错误进行精准定位、反馈，学习者再通过不断的练习进行口语纠错，统一为标准发音，用最短的时间迅速提高口语能力。本发明还可以将结果发送给客户端，便于老师对学生的发音进行监控与统计，以便于对共有错误进行及时纠正，提高大学英语的教学质量与教学效果。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种大学英语口语学习与测试***，其特征在于：它包括：
语音采集模块：所述语音采集模块采集待测试对象的语音；
语音预处理模块：所述语音预处理模块对待测的语音信息进行预处理，提取语音信息的音长参数群和音高参数群并建立语音声学模型；
语音关键词提取模块：所述语音关键词提取模块负责提取待测语音的语音关键词；
口语测试处理模块，所述口语测试处理模块根据音长参数群和音高参数群利用PESQ算法来得到音长曲线和音高曲线；
查询模块，所述查询模块根据语音关键词提取模块提取的语音关键词，从标准数据库中查询出该待测试对象语音的标准音长曲线和音高曲线；
标准数据库，所述标准数据库中存储有标准的语音信息；
对比显示模块，所述对比显示模块将口语测试处理模块分析处理得到的测试到的音长曲线和音高曲线分别与标准数据库中存储的相应的标准音长曲线和音高曲线显示在屏幕上进行对比；
标识模块，所述标识模块将标准的与测试到的音长和音高的差值大于设定阈值的发音段进行标识，以便于学习者重点纠正与练习。
2.根据权利要求1所述的一种大学英语口语学习与测试***，其特征在于：还包括客户端，所述客户端用于接收对比显示模块的显示信息以及标识模块的标识信息。
3.一种大学英语口语学习与测试方法，其特征在于，它包括以下步骤：
（1）语音采集模块采集待测试对象的语音，并进行预处理，提取语音信息的音长参数群和音高参数群建立语音声学模型，并提取语音关键词；
（2）口语测试处理模块根据音长参数群和音高参数群利用PESQ算法来得到音长曲线和音高曲线；
（3）查询模块根据所述步骤（1）中提取的语音关键词，从标准数据库中查询出该待测试对象语音的标准音长曲线和音高曲线；
（4）对比显示模块将所述步骤（2）中得到的测试到的音长曲线和音高曲线分别与步骤（3）中得到的测试得标准音长曲线和音高曲线显示在屏幕上进行对比；
（5）标识模块将标准的与测试到的音长和音高的差值大于设定阈值的发音段进行标识，以便于学习者重点纠正与练习。
4.根据权利要求3所述的一种大学英语口语学习与测试方法，其特征在于，在所述步骤（1）中，预处理时，包括对采集的语音进行预加重、分帧、加窗以及端点检测处理。
5.根据权利要求3所述的一种大学英语口语学习与测试方法，其特征在于，所述步骤（2）中，在提取音长参数群和音高参数群时，是采用将测试的语音利用时间截取单元将语音信号分成短交迭样本块，然后，利用交迭样本块计算每一块的傅立叶变换系数，之后将得到的变换系数采用序列三角滤波器进行滤波，对滤波的数据进行加权运算，并利用离散正弦变换，得到具有特征参数的音长参数群和音高参数群。
6.根据权利要求3所述的一种大学英语口语学***进行存储。
7.根据权利要求3所述的一种大学英语口语学习与测试方法，其特征在于，所述步骤（2）与所述步骤（3）之间还设置有重音位置检测步骤，且该步骤具体方法是首先，重音识别模块分段采集该待测语音样本的音调，并对各段音调进行识别并分辨出该待测语音样本符合重音音调的段位，然后，根据识别出的段位来确定重音音调，并分析出该待测语音的重音特征参数，且重音特征参数能够分辨出该语音样本的重音位置；所述步骤（3）中，还包括查询标准重音音调特征参数的步骤，以便对待测语音的重音特征参数与标准重音音调特征参数进行比较，并绘制音调比较曲线。
8.根据权利要求3所述的一种大学英语口语学习与测试方法，其特征在于，所述步骤（5）之后还设置有评分步骤，所述评分步骤是根据所述步骤（4）中的对比曲线进行二次函数拟合，得到拟合曲线，并根据拟合曲线判定该待测语音的音调、音长和音高的等级，然后对等级进行加权求和，得到综合测试得分。
9.根据权利要求3所述的一种大学英语口语学习与测试方法，其特征在于，所述步骤（4）与步骤（5）之间还设置有将比较曲线发送给客户端步骤，所述客户端为手机、电脑或者ipad。
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