普通话水平测试系统中语音识别和语音评测技术(2)

3 语音识别与语音评测技术

3.1 识别功能与评测技术

语音识别是网络平台与系统用户建立互动关系的基本功能，是获取评测内容的前提条件和服务基础。工作人员要根据识别过程对此系统功能，进行语音识别和评测技术的必要衔接，使机器能够准确分析用户来源的语音信息，并对信息中的错误内容进行数据对比，完成识别语音信息和识别信息内容的测试步骤，减少识别过程所受到的环境杂音影响。结合网络技术对用户储备使用数据、应用语音素材等操作，进行及时的交互端反馈和系统反应，使评测技术能基于系统指令完成对规定语音的检查，将识别功能用于对规定语音的检查过程中。

表1 数据分析性别分布 男 女25 25水平分布 一级 二级 三级13% 70% 17%

3.2 识别技术与评测效果

识别技术是确保系统机器准确接收用户语音的必要内容，是决定评测效果的一项智能成果。工作人员应结合等级标准对评测效果进行严格要求，通过识别技术将语音处理过程做细致研究，把测试系统进行不定期的漏洞修复。建立用户页面中的操作提示，使用户的系统使用能够被识别技术所记录，并根据具体记录为用户推荐与之相匹配的语音素材，使用户登录系统便能享受到为他们定制的训练计划，通过更改计划安排或者替换现有计划进行普通话训练。结合识别技术对用户语音的处理效果，进行了解用户真实水平的测试要求，并将系统的识别功能做数据分析、语音处理等方面提升，使评测效果能够满足用户在自我矫正、水平检测等方面的需求。

4 评测技术的应用过程研究

4.1 语音数据库的建立

普通话水平测试系统的运作需要使用大量的语音素材给予支持，进行标准发音内容和非标准发音内容的分别录入。使机器能够识别用户语音中的不标准部分，应用与用户发音相近的素材进行评测打分，建立与用户数据相关的语音训练模型[3]。结合识别技术对系统的发音模式进行控制，依据音节和声调的不同建立标准数据库，形成以机器或人工为标准的可评测数据。依据机器标准进行用户日常训练的准确评测，以标记用户错误和陪同用户诵读为主，帮助用户养成自主学习和定期练习的使用习惯，适应测试系统的普通话训练标准。结合用户水平的提升过程，建立专属于某用户的评测数据库，将系统中的语音素材进行满足用户的随机组合，实现有助于普通话学习的系统环境。依据人工标准进行用户训练数据的分析标记，为水平较高的用户提供准确矫正的专业服务，满足用户在学业和职场等方面的较高需求，引导用户学习正确的发音知识、模仿精准的语音素材。

4.2 用户角度的功能考察

测试系统通过对用户数据的在线分析，能够了解用户距离目标水平有多远，提供最接近用户真实水平的评测数据库。基础水平不同的用户学习普通话，有学习难度和投入时间等方面的需求差异。出于职业需求和基于自身爱好所进行的学习，有对评测功能的不同准确度需求，需要工作人员切实考虑到用户角度的使用效果。在语音素材的设计过程中做好用户调研，依据多数用户的语音识别情况进行音频检查，对用户阅读困难的素材内容进行评测控制。通过分析句意和语音环境，呈现出纯净度较高的用户声音，使用户能够对照标准素材找到合适的学习方法。根据语音识别中发现的错误音情况，对错误引所对应的文本内容进行研究，使普通话以外的其他语音也能够被识别，增强用户对不同语音习惯的了解程度，使测试系统能结合不同的语音现象出具评测结论。

4.3 技术应用的用户实验

实验数据是最能够说明技术效果的测试内容，进行使用测试系统的用户实验，对数据库的应用效果和评测技术的应用方面进行分析，能够使工作人员了解到与用户体验最为接近的使用数据。把建立语音模型作为实验的根本目的，把参与实验的用户数量作为分析样本，选择安静的实验环境和较高的语音设备，请取得一级资格证的50名用户进行同一文本的语音录制。其中18到35岁的用户30名，35岁以上的用户20名，男、女用户分别为25名。要求他们录制40篇左右的标准语音素材，并通过现场打分进行数据分析，得出与真实情况接近的数据分析表1。

通过表格数据能够发现用户水平与性别无直接关系，没有进行长期练习的多数用户有水平上的下降，处在中等水平的用户比例较多，且用户大都存在无法预知的进步需求，现场打分无法和系统评测一样涉及到用户体验。工作人员应通过完善系统的数据算法，实现发音质量、语音模型等方面的技术要求，使评测技术能够模拟现场打分的真实环境，为用户的普通话学习提供稳定的系统支持。

文章来源：《系统科学学报》 网址: http://www.xtkxxb.cn/qikandaodu/2021/0610/540.html