一种语音点评方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种语音点评方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待点评语音和所述待点评语音对应的属性信息，其中，所述待点评语音包括至少一段语音片段；确定所述至少一段语音片段的阅读特征信息；基于所述至少一段语音片段的阅读特征信息和所述属性信息，确定所述至少一段语音片段对应的点评结果；基于所述至少一段语音片段对应的点评结果，生成所述待点评语音对应的点评结果。

【技术实现步骤摘要】
一种语音点评方法、装置、计算机设备及存储介质
本公开涉及计算机
，具体而言，涉及一种语音点评方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着互联网技术和计算机技术的飞速发展，在线教育发展如火如荼，在在线语音教育中，为了使学生快速的掌握正确的发音，往往采用跟读的方式，也即让学生在听到正确发音后及时的进行发音，并通过对学生的发音进行及时的点评，完成在线语音教学。在这一过程中，为了能够准确的给予不同年龄段学生合适的语音点评结果，需要教师人工对学生的语音进行逐一点评，这一过程不仅需要消耗大量的人力资源，而且得到的语音点评结果受教师主观因素的影响较大，语音点评的效率较低。
技术实现思路
本公开实施例至少提供一种语音点评方法、装置、计算机设备及存储介质。第一方面，本公开实施例提供了一种语音点评方法，包括：获取待点评语音和所述待点评语音对应的属性信息，其中，所述待点评语音包括至少一段语音片段；确定所述至少一段语音片段的阅读特征信息；基于所述至少一段语音片段的阅读特征信息和所述属性信息，确定所述至少一段语音片段对应的点评结果；基于所述至少一段语音片段对应的点评结果，生成所述待点评语音对应的点评结果。一种可能的实施方式中，所述属性信息包括发出所述待点评语音的用户的用户特征信息和/或所述待点评语音中包含的所述至少一段语音片段的难度系数。一种可能的实施方式中，所述阅读特征信息包括以下信息中的至少一种：准确度、流畅度、完整度、声韵、语速。r>一种可能的实施方式中，所述确定所述至少一段语音片段的阅读特征信息，包括：将所述至少一段语音片段输入至预先训练的神经网络，得到所述至少一段语音片段的阅读特征信息。一种可能的实施方式中，所述至少一段语音片段的点评结果包括点评语音；所述基于所述至少一段语音片段的阅读特征信息和所述属性信息，确定所述至少一段语音片段对应的点评结果，包括：将所述至少一段语音片段的阅读特征信息和所述属性信息输入至预先确定的特征标签匹配模型，确定所述至少一段语音片段的特征标签；所述特征标签用于表示所述至少一段语音片段的阅读质量；将所述特征标签对应的点评语音作为所述至少一段语音片段对应的点评语音。一种可能的实施方式中，所述点评结果包括点评语音；所述基于所述至少一段语音片段对应的点评结果，生成所述待点评语音对应的点评结果，包括：确定所述待点评语音对应的点评模板；基于所述点评模板和至少一段语音片段对应的点评语音，生成所述待点评语音对应的语音点评结果。一种可能的实施方式中，所述基于所述点评模板和至少一段语音片段对应的点评结果，生成所述待点评语音对应的点评结果，包括：将所述至少一段语音片段对应的点评语音添加至所述点评模板的对应位置，生成所述待点评语音对应的语音点评结果。一种可能的实施方式中，在所述待点评语音包括多段语音片段的情况下，所述将所述至少一段语音片段对应的点评语音添加至所述点评模板的对应位置，包括：确定所述多段语音片段对应的点评语音的拼接顺序；按照所述拼接顺序，将所述多段点评语音进行拼接，并将拼接后的点评语音添加至所述点评模板的对应位置。一种可能的实施方式中，所述点评模板包括开始点评片段、个性化介绍片段、结束点评片段；所述属性信息包括用户特征信息；所述确定所述待点评语音对应的点评模板，包括：基于所述用户特征信息，确定与所述待点评语音对应的个性化介绍片段；以及获取所述开始点评片段和所述结束点评片段。第二方面，本公开实施例还提供一种语音点评装置，包括：获取模块，用于获取待点评语音和所述待点评语音对应的属性信息，其中，所述待点评语音包括至少一段语音片段；第一确定模块，用于确定所述至少一段语音片段的阅读特征信息；第二确定模块，用于基于所述至少一段语音片段的阅读特征信息和所述属性信息，确定所述至少一段语音片段对应的点评结果；生成模块，用于基于所述至少一段语音片段对应的点评结果，生成所述待点评语音对应的点评结果。一种可能的实施方式中，所述属性信息包括发出所述待点评语音的用户的用户特征信息和/或所述待点评语音中包含的所述至少一段语音片段的难度系数。一种可能的实施方式中，所述阅读特征信息包括以下信息中的至少一种：准确度、流畅度、完整度、声韵、语速。一种可能的实施方式中，所述第一确定模块，在确定所述至少一段语音片段的阅读特征信息时，用于：将所述至少一段语音片段输入至预先训练的神经网络，得到所述至少一段语音片段的阅读特征信息。一种可能的实施方式中，所述至少一段语音片段的点评结果包括点评语音；所述第二确定模块，在基于所述至少一段语音片段的阅读特征信息和所述属性信息，确定所述至少一段语音片段对应的点评结果时，用于：将所述至少一段语音片段的阅读特征信息和所述属性信息输入至预先确定的特征标签匹配模型，确定所述至少一段语音片段的特征标签；所述特征标签用于表示所述至少一段语音片段的阅读质量；将所述特征标签对应的点评语音作为所述至少一段语音片段对应的点评语音。一种可能的实施方式中，所述点评结果包括点评语音；所述生成模块，在基于所述至少一段语音片段对应的点评结果，生成所述待点评语音对应的点评结果时，用于：确定所述待点评语音对应的点评模板；基于所述点评模板和至少一段语音片段对应的点评语音，生成所述待点评语音对应的语音点评结果。一种可能的实施方式中，所述生成模块，在基于所述点评模板和至少一段语音片段对应的点评结果，生成所述待点评语音对应的点评结果时，用于：将所述至少一段语音片段对应的点评语音添加至所述点评模板的对应位置，生成所述待点评语音对应的语音点评结果。一种可能的实施方式中，在所述待点评语音包括多段语音片段的情况下，所述生成模块，在将所述至少一段语音片段对应的点评语音添加至所述点评模板的对应位置时，用于：确定所述多段语音片段对应的点评语音的拼接顺序；按照所述拼接顺序，将所述多段点评语音进行拼接，并将拼接后的点评语音添加至所述点评模板的对应位置。一种可能的实施方式中，所述点评模板包括开始点评片段、个性化介绍片段、结束点评片段；所述属性信息包括用户特征信息；所述生成模块，在确定所述待点评语音对应的点评模板时，用于：基于所述用户特征信息，确定与所述待点评语音对应的个性化介绍片段；以及获取所述开始点评片段和所述结束点评片段。第三方面，本公开实施例还提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。第四方面，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语音点评方法，其特征在于，包括：/n获取待点评语音和所述待点评语音对应的属性信息，其中，所述待点评语音包括至少一段语音片段；/n确定所述至少一段语音片段的阅读特征信息；/n基于所述至少一段语音片段的阅读特征信息和所述属性信息，确定所述至少一段语音片段对应的点评结果；/n基于所述至少一段语音片段对应的点评结果，生成所述待点评语音对应的点评结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种语音点评方法，其特征在于，包括：
获取待点评语音和所述待点评语音对应的属性信息，其中，所述待点评语音包括至少一段语音片段；
确定所述至少一段语音片段的阅读特征信息；
基于所述至少一段语音片段的阅读特征信息和所述属性信息，确定所述至少一段语音片段对应的点评结果；
基于所述至少一段语音片段对应的点评结果，生成所述待点评语音对应的点评结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括发出所述待点评语音的用户的用户特征信息和/或所述待点评语音中包含的所述至少一段语音片段的难度系数。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阅读特征信息包括以下信息中的至少一种：
准确度、流畅度、完整度、声韵、语速。


4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述确定所述至少一段语音片段的阅读特征信息，包括：
将所述至少一段语音片段输入至预先训练的神经网络，得到所述至少一段语音片段的阅读特征信息。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一段语音片段的点评结果包括点评语音；
所述基于所述至少一段语音片段的阅读特征信息和所述属性信息，确定所述至少一段语音片段对应的点评结果，包括：
将所述至少一段语音片段的阅读特征信息和所述属性信息输入至预先确定的特征标签匹配模型，确定所述至少一段语音片段的特征标签；所述特征标签用于表示所述至少一段语音片段的阅读质量；
将所述特征标签对应的点评语音作为所述至少一段语音片段对应的点评语音。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点评结果包括点评语音；
所述基于所述至少一段语音片段对应的点评结果，生成所述待点评语音对应的点评结果，包括：
确定所述待点评语音对应的点评模板；
基于所述点评模板和至少一段语音片段对应的点评语音，生成所述待点评语音对应的语音点评结果。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王祖坤，叶成东，杨浩雷，翁胜利，
申请(专利权)人：北京小早科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11