CN108537702A - 外语教学评价信息生成方法以及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于一种外语教学评价信息生成方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：输出外语测试信息，检测视频采集设备采集的视频信号，分别提取所述视频信号中的视频画面信息以及音频信息，对所述视频画面信息中的用户唇部进行定位，并抓取所述用户唇部的口型特征，在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，所述发音信息包括标准发音以及标准口型特征，计算所述用户唇部的口型特征与匹配到的所述标准口型特征的第一特征偏差值，根据所述第一特征偏差值生成教学评价信息。本公开可以通过对外语测试信息中口型特征的定位和对比实现对外语教学的评价。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种外语教学评价信息生成方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
外语学习中发音是否准确直接关系到教学学习效果，实际教学中，准确的判定用户每次的发音与口型的正确程度，让用户知悉待更正的方向，可以让提高用户的学习效率，实现事半功倍的效果。
然而，在实际教学中，只能通过一对一教学的方式才能实现对用户每次的发音与口型的观察和判定，这样的方式需要耗用占用大量的教学资源，同时学习时间和场所也是很的制约因素。
在现有技术中，围绕注释内容的显示这个主题，现有技术中已经有一些专利申请进行了有益的尝试，比如：
申请号为CN201610823063.6的专利申请公开了一种语音口型动画的识别方法及装置，从待识别语音中提取语音特征；将提取的所述语音特征，输入预先训练的语音口型识别模型；确定所述语音口型识别模型输出的与所述语音特征对应的口型类别；根据所述语音口型识别模型输出的口型类别，确定与所述口型类别对应的口型动画，作为所述待识别语音的口型动画。该申请通过将提取的所述语音特征在预先训练的语音口型识别模型处理得到对应的口型，但是并没有对用户的口型进行采集分析。
申请号为CN201611075466.3的专利申请公开了唇语识别方法以及装置，获取目标人体对象的图像信息；从所述图像信息中获取所述目标人体对象的嘴唇区域图像；从所述嘴唇区域图像中提取唇部特征，并对所述唇部特征进行唇语识别。该申请先对获取人体对象的图像信息，然后在其中获取嘴唇区域图像，进而提取唇部特征，但其获取嘴唇区域图像是通过对鼻尖的特征定位来实现的，并不是通过嘴唇的轮廓或者颜色特征来实现的。
申请号为CN201611076381.7的专利申请公开了一种基于深度图像的唇语交互方法以及唇语交互装置，获取目标人体对象的深度图像信息；从深度图像信息中获取所述目标人体对象的唇部区域图像；从嘴唇区域图像提取唇部特征，根据唇部特征进行唇语识别；将唇语识别的结果转化成对应的操作指令，并根据所述操作指令进行交互。该申请是依靠图像识别的方式实现对唇部的定位及唇部特征的提取的，其目的是识别对应的唇语以实现对交互设备的控制，并不能将唇部特征显示给用户使用户达到外语学习的目的。
现有技术中，关于外语教学评价信息生成方法中口型特征的处理还存在以下问题：
1、通过视频采集设备采集并分析口型设备后，并没有在用户的显示终端中显示；
2、不能先通过人体识别，进而通过嘴唇的轮廓或者颜色特征来实现对唇部的定位；
3、此外，也并未关注到用户口型与标准口型对比显示的问题。
因此，需要提供一种或多种至少能够解决上述问题的技术方案。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种外语教学评价信息生成方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
根据本公开的一个方面，提供一种外语教学评价信息生成方法，包括：
一种外语教学评价信息生成方法，其特征在于，所述方法包括：
输出外语测试信息，检测视频采集设备采集的视频信号，分别提取所述视频信号中的视频画面信息以及音频信息；
对所述视频画面信息中的用户唇部进行定位，并抓取所述用户唇部的口型特征；
在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，所述发音信息包括标准发音以及标准口型特征；
计算所述用户唇部的口型特征与匹配到的所述标准口型特征的第一特征偏差值，根据所述第一特征偏差值生成教学评价信息。
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
分析所述音频信息，识别所述音频信息中的用户发音；
计算所述用户发音与匹配到的所述标准发音的第二特征偏差值；
根据所述第一特征偏差值以及第二特征偏差值所述生成教学评价信息。
在本公开的一种示例性实施例中，根据所述第一特征偏差值以及第二特征偏差值生成教学评价信息，包括：
根据所述第一特征偏差值生成得分信息；
将所述得分信息作为教学评价信息。
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
判断所述第一特征偏差值是否满足预设偏差条件；
若所述特征偏差值满足预设偏差条件，根据所述第一特征偏差值生成教学评价信息，包括：
根据所述第一特征偏差值得到第一偏差信息；
根据所述第一偏差信息以及匹配到的标准发音以及标准口型特征生成教学评价信息。
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
对满足预设偏差条件的口型特征区域增加提示标识；
根据所述增加提示标识的口型特征生成教学评价信息，并控制所述教学评价信息在用户显示设备上显示。
在本公开的一种示例性实施例中，对所述视频画面信息中的用户唇部进行定位，包括：
识别并定位所述视频画面信息中的用户面部轮廓；
对面部轮廓中指定区域使用唇色过滤器对用户唇部进行定位并跟踪。
在本公开的一种示例性实施例中，所述口型特征包括唇部轮廓、唇部口径、唇部张角、唇高以及唇宽。
在本公开的一种示例性实施例中，在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，包括：
根据所述唇部轮廓、唇部口径、唇部张角、唇高以及唇宽的至少一项进行几何建模，形成矢量化口型特征；
将所述矢量化口型特征与所述标准口型特征进行匹配。
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
判断所述得分信息是否小于预设分数；
若是，保存所述得分信息以及与所述得分信息对应的外语测试信息以及发音信息；
根据保存的所述得分信息以及对应的外语测试信息以及发音信息训练外语练习模型；
定期将所述外语练习模型中的外语测试信息以及发音信息发送至用户，以进行外语强化练习。
在本公开的一个方面，提供一种外语教学评价信息生成装置，包括：
信号检测模块，用于输出外语测试信息，检测视频采集设备采集的视频信号，分别提取所述视频信号中的视频画面信息以及音频信息；
特征抓取模块，用于对所述视频画面信息中的用户唇部进行定位，并抓取所述用户唇部的口型特征；
信息匹配模块，用于在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，所述发音信息包括标准发音以及标准口型特征；
信息生成模块，用于计算所述用户唇部的口型特征与匹配到的所述标准口型特征的第一特征偏差值，根据所述第一特征偏差值生成教学评价信息。
在本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据上述任意一项所述的方法。
在本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据上述任意一项所述的方法。
本公开的示例性实施例中的外语教学评价信息生成方法，输出外语测试信息，检测视频采集设备采集的视频信号，分别提取所述视频信号中的视频画面信息以及音频信息，对所述视频画面信息中的用户唇部进行定位，并抓取所述用户唇部的口型特征，在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，所述发音信息包括标准发音以及标准口型特征，计算所述用户唇部的口型特征与匹配到的所述标准口型特征的第一特征偏差值，根据所述第一特征偏差值生成教学评价信息。一方面，通过对用户视频信号的面部识别进而对面部特定区域的处理算法，实现了对唇部的快速定位，提高了定位的速度和准确性；再一方面，通过用户唇部的口型特征与匹配到的所述标准口型特征的对比，并将偏差区域标识显示的方式，可以使用户直观的感受到口型和标准口型的差距，更快速的实现口型调节，以发出更准确的读音，极大的增强了用户体验。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
通过参照附图来详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
图1示出了根据本公开一示例性实施例的外语教学评价信息生成方法的流程图；
图2示出了根据本公开一示例性实施例的包含口型特征的示意图；
图3示出了根据本公开一示例性实施例的口型特征对比显示图像应用场景的示意图；
图4示出了根据本公开一示例性实施例的外语教学评价信息生成装置的示意框图；
图5示意性示出了根据本公开一示例性实施例的电子设备的框图；以及
图6示意性示出了根据本公开一示例性实施例的计算机可读存储介质的示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、材料、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现、材料或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个软件硬化的模块中实现这些功能实体或功能实体的一部分，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
在本示例实施例中，首先提供了一种外语教学评价信息生成方法，可以应用于计算机等电子设备；参考图1中所示，该外语教学评价信息生成方法可以包括以下步骤：
步骤S110.输出外语测试信息，检测视频采集设备采集的视频信号，分别提取所述视频信号中的视频画面信息以及音频信息；
步骤S120.对所述视频画面信息中的用户唇部进行定位，并抓取所述用户唇部的口型特征；
步骤S130.在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，所述发音信息包括标准发音以及标准口型特征；
步骤S140.计算所述用户唇部的口型特征与匹配到的所述标准口型特征的第一特征偏差值，根据所述第一特征偏差值生成教学评价信息。
根据本示例实施例中的外语教学评价信息生成方法，一方面，通过对用户视频信号的面部识别进而对面部特定区域的处理算法，实现了对唇部的快速定位，提高了定位的速度和准确性；再一方面，通过用户唇部的口型特征与匹配到的所述标准口型特征的对比，并将偏差区域标识显示的方式，可以使用户直观的感受到口型和标准口型的差距，更快速的实现口型调节，以发出更准确的读音，极大的增强了用户体验。
下面，将对本示例实施例中的外语教学评价信息生成方法进行进一步的说明。
在步骤S110中，可以输出外语测试信息，检测视频采集设备采集的视频信号，分别提取所述视频信号中的视频画面信息以及音频信息。
本示例实施方式中，在用户的显示设备上显示外语测试信息，然后通过视频采集设备获取用户对所述外语测试信息的对应的发音音频信息及包含发音时面部特征的视频画面信息。
在步骤S120中，可以对所述视频画面信息中的用户唇部进行定位，并抓取所述用户唇部的口型特征。
本示例实施方式中，可以根据所述视频画面信息中用户发音时的面部特征直接对用户唇部进行定位，实现对所述用户唇部的口型特征的采集，也可以先对所述视频画面信息中的用户面部轮廓定位，进而实现唇部定位，具体方法如下：
本示例实施方式中，对所述视频画面信息中的用户唇部进行定位，包括：识别并定位所述视频画面信息中的用户面部轮廓；对面部轮廓中指定区域使用唇色过滤器对用户唇部进行定位并跟踪。因为现有的基于视频画面信息的面部识别算法是成熟的技术，先对用户面部轮廓识别，进而在识别的面部轮廓中指定区域，通过使用唇色过滤器的方式，实现对用户唇部的定位和跟踪，与直接对用户唇部进行定位相比，可以大幅增加识别度，增强***的鲁棒性。
本示例实施方式中，所述口型特征包括唇部轮廓、唇部口径、唇部张角、唇高以及唇宽。如图2所示，为口型特征的示意图，提取所述口型特征参数，可以对不规则的口型特征实现数字化参数标识。
本示例实施方式中，在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，包括：根据所述唇部轮廓、唇部口径、唇部张角、唇高以及唇宽的至少一项进行几何建模，形成矢量化口型特征。由于在外语测试时，往往并不是单一音节的发音，所以对应的口型特征也是变化的口型特征参数，各个通过几何建模后的口型特征参数，可以在口型变化时，建立各个口型参数的矢量化口型特征，完整的记录各个口型特征参数的变化过程。之后，将所述矢量化口型特征与所述标准口型特征进行匹配，所述标准口型特征也可以是矢量化的标准口型特征。
在步骤S130中，可以在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，所述发音信息包括标准发音以及标准口型特征。
本示例实施方式中，可以在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，得到所述外语测试信息对应的标准发音以及标准口型特征。进一步的，还可以在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与用户发音或口型特征对应的发音信息，用来检验用户外语测试信息的正确程度。
在步骤S140中，可以计算所述用户唇部的口型特征与匹配到的所述标准口型特征的第一特征偏差值，根据所述第一特征偏差值生成教学评价信息。
本示例实施方式中，将用户外语测试信息对应的口型特征与在外语测试信息与发音信息模型中匹配到的所述标准口型特征进行对比，分别统计各个口型特征参数的偏差，综合所述偏差后生成第一特征偏差值，所述第一特征偏差值反应了用户各个口型特征参数的偏差信息，可以将所述第一特征偏差值作为教学评价信息的生成依据。
本示例实施方式中，所述方法还包括：判断所述第一特征偏差值是否满足预设偏差条件；若所述特征偏差值满足预设偏差条件，根据所述第一特征偏差值生成教学评价信息，所述教学评价信息可以是对外语测试信息的评价分值，也可以是外语测试信息的评价档值，如“合格”“不合格”或“优秀”“良好”“不及格”等。具体的还包括：根据所述第一特征偏差值得到第一偏差信息；根据所述第一偏差信息以及匹配到的标准发音以及标准口型特征生成教学评价信息。
本示例实施方式中，所述方法还包括：对满足预设偏差条件的口型特征区域增加提示标识；根据所述增加提示标识的口型特征生成教学评价信息，并控制所述教学评价信息在用户显示设备上显示。如图3所示，实线部分为用户在外语测试时，对外语测试信息“C”的口型特征，虚线部分为外语测试信息“C”对应的标准口型特征，在实线部分与虚线部分的未重合区域，增加了提示标识，方便用户根据提示标识进一步更正口型特征，实现用户口型特征与标准口型特征的完全拟合，进而发出更标准的外语测试信息“C”的读音。
本示例实施方式中，所述方法还包括：分析所述音频信息，识别所述音频信息中的用户发音；计算所述用户发音与匹配到的所述标准发音的第二特征偏差值；根据所述第一特征偏差值以及第二特征偏差值所述生成教学评价信息。为了使用户最终实现标准外语发音，除了对用户口型特征的比较，还应判断用户的发音，将采集到的音频信息中的用户发音与匹配到的所述标准发音对比，得到第二特征偏差值，所述第二特征偏差值反应了用户发音的偏差信息，结合第一特征偏差值，可以综合生成用户外语测试信息的教学评价信息。
本示例实施方式中，根据所述第一特征偏差值以及第二特征偏差值生成教学评价信息，包括：根据所述第一特征偏差值生成得分信息；将所述得分信息作为教学评价信息。如图4所示，为用户外语测试时对外语测试信息“C”对应的得分信息的教学评价信息。
本示例实施方式中，所述方法还包括：判断所述得分信息是否小于预设分数；若是，保存所述得分信息以及与所述得分信息对应的外语测试信息以及发音信息；根据保存的所述得分信息以及对应的外语测试信息以及发音信息训练外语练***，增加不满足分数线的外语发音测试的次数，实现强化学习的目的，有利于增强外语发音学习效果。
需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
此外，在本示例实施例中，还提供了一种外语教学评价信息生成装置。参照图4所示，该外语教学评价信息生成装置400可以包括：信号检测模块410，用于输出外语测试信息，检测视频采集设备采集的视频信号，分别提取所述视频信号中的视频画面信息以及音频信息；
特征抓取模块420，用于对所述视频画面信息中的用户唇部进行定位，并抓取所述用户唇部的口型特征；
信息匹配模块430，用于在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，所述发音信息包括标准发音以及标准口型特征；
信息生成模块440，用于计算所述用户唇部的口型特征与匹配到的所述标准口型特征的第一特征偏差值，根据所述第一特征偏差值生成教学评价信息。
上述中各外语教学评价信息生成装置模块的具体细节已经在对应的音频段落识别方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了外语教学评价信息生成装置400的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为***、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施例、完全的软件实施例(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施例，这里可以统称为“电路”、“模块”或“***”。
下面参照图5来描述根据本发明的这种实施例的电子设备500。图5显示的电子设备500仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备500以通用计算设备的形式表现。电子设备500的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元510、上述至少一个存储单元520、连接不同***组件(包括存储单元520和处理单元510)的总线530、显示单元540。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元510执行，使得所述处理单元510执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。例如，所述处理单元510可以执行如图1中所示的步骤S110至步骤S140。
存储单元520可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)5201和/或高速缓存存储单元5202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)5203。
存储单元520还可以包括具有一组(至少一个)程序模块5205的程序/实用工具5204，这样的程序模块5205包括但不限于：操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线530可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、***总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备500也可以与一个或多个外部设备570(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备500交互的设备通信，和/或与使得该电子设备500能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口550进行。并且，电子设备500还可以通过网络适配器560与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器560通过总线530与电子设备500的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备500使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。
参考图6所示，描述了根据本发明的实施例的用于实现上述方法的程序产品600，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。
Claims (12)
1.一种外语教学评价信息生成方法，其特征在于，所述方法包括：
输出外语测试信息，检测视频采集设备采集的视频信号，分别提取所述视频信号中的视频画面信息以及音频信息；
对所述视频画面信息中的用户唇部进行定位，并抓取所述用户唇部的口型特征；
在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，所述发音信息包括标准发音以及标准口型特征；
计算所述用户唇部的口型特征与匹配到的所述标准口型特征的第一特征偏差值，根据所述第一特征偏差值生成教学评价信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
分析所述音频信息，识别所述音频信息中的用户发音；
计算所述用户发音与匹配到的所述标准发音的第二特征偏差值；
根据所述第一特征偏差值以及第二特征偏差值所述生成教学评价信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一特征偏差值以及第二特征偏差值生成教学评价信息，包括：
根据所述第一特征偏差值生成得分信息；
将所述得分信息作为教学评价信息。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断所述第一特征偏差值是否满足预设偏差条件；
若所述特征偏差值满足预设偏差条件，根据所述第一特征偏差值生成教学评价信息，包括：
根据所述第一特征偏差值得到第一偏差信息；
根据所述第一偏差信息以及匹配到的标准发音以及标准口型特征生成教学评价信息。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对满足预设偏差条件的口型特征区域增加提示标识；
根据所述增加提示标识的口型特征生成教学评价信息，并控制所述教学评价信息在用户显示设备上显示。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述视频画面信息中的用户唇部进行定位，包括：
识别并定位所述视频画面信息中的用户面部轮廓；
对面部轮廓中指定区域使用唇色过滤器对用户唇部进行定位并跟踪。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述口型特征包括唇部轮廓、唇部口径、唇部张角、唇高以及唇宽。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，包括：
根据所述唇部轮廓、唇部口径、唇部张角、唇高以及唇宽的至少一项进行几何建模，形成矢量化口型特征；
将所述矢量化口型特征与所述标准口型特征进行匹配。
9.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断所述得分信息是否小于预设分数；
若是，保存所述得分信息以及与所述得分信息对应的外语测试信息以及发音信息；
根据保存的所述得分信息以及对应的外语测试信息以及发音信息训练外语练习模型；
定期将所述外语练习模型中的外语测试信息以及发音信息发送至用户，以进行外语强化练习。
10.一种外语教学评价信息生成装置，其特征在于，所述装置包括：
信号检测模块，用于输出外语测试信息，检测视频采集设备采集的视频信号，分别提取所述视频信号中的视频画面信息以及音频信息；
特征抓取模块，用于对所述视频画面信息中的用户唇部进行定位，并抓取所述用户唇部的口型特征；
信息匹配模块，用于在预先建立的外语测试信息与发音信息模型中匹配与所述外语测试信息对应的发音信息，所述发音信息包括标准发音以及标准口型特征；
信息生成模块，用于计算所述用户唇部的口型特征与匹配到的所述标准口型特征的第一特征偏差值，根据所述第一特征偏差值生成教学评价信息。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至9中任一项所述方法。
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