CN106531182A - 一种语言学习系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及通信领域，尤其涉及一种语言学习系统。本发明申请的一种语言学习系统，通过构建移动客户端和服务器端，通过移动客户端采集用户的测试语音信号并发送给服务器端，服务器端对测试语音进行对比后向移动客户端返回语音对比结果。用户可以利用移动互联网方便的介入服务器的云数据库，获取服务和数据，语料库和对比结果通过服务器端实现同步，并通过服务器端提供性能更优、效果更佳的语音分析算法处理。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，尤其涉及一种语言学习系统。
背景技术
信号处理技术在语言学习中的应用时信息技术与语言学习整合的一个重要内容，其目标是将最新的语音技术与当前的教学和学习方法结合，建立计算机辅助语言学习系统，而口语发音质量评价作为辅助语言学习的重要内容一直备受关注。
然而，传统的口语发音质量评价系统，大多数局限于传统的语言学习机或个人电脑上，不方便携带同时受限于有线网络连接，不利于学习者进行随时随地的口语学习。现有的适用于移动智能手机的口语发音质量评分系统，采用的是离线运行的方式，但是目前主流的移动智能手机并不能支撑大数据量的存储和复杂的语音计算，限制了移动设备上的发音质量评价算法的复杂度，其评分结果不能真实反映英语口语学习者的发音质量水平。同时，现有方案将语音评价系统部署在语言学习机、个人电脑和移动设备中，不利于数据更新、存储和算法改进。进一步的，现有的口语发音质量评价系统，在发音质量评价中综合考量的评价指标不够全面，大多局限于单独或少量的评价指标，不能对用户的语音发音质量提供科学、综合和准确的评价，往往只是根据发音给出一个分数，缺乏评价与反馈。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供了一种语言学习系统，以实现在线的、方便的、准确的口语发音质量评价。
一种语言学习系统，其中，包括：
语音接收模块，用以接收外部语音信息；
数据处理模块，与所述语音接收模块连接，以对所述语音接收模块接收到得语音信息进行语音特征参数的提取；
语音对比模块，与所述数据处理模块连接，以将所述数据处理模块提取的语音特征参数与标准语音的特征参数进行对比，获得对比结果，并将对比结果发送至所述数据处理模块；
语音服务模块，与所述数据处理模块连接，所述数据处理模块根据对比结果决定是否通过所述语音服务模块播放标准语音和对比结果的差别。
上述的语言学习系统，其中，所述系统还包括：
数据库，与所述语音对比模块连接，以存储所述标准语音的特征参数。
上述的语言学习系统，其中，所述数据库中预存储外部语音信息的特征参数与所述标准语音的特征参数的差值阈值，所述对比模块将对比结果与所述阈值进行对比，所述数据处理模块根据对比结果与所述阈值的对比差值决定是否通过所述语音服务模块播放标准语音和对比结果的差别。
上述的语言学习系统，其中，所述数据处理模块对所述语音接收模块接收到的语音信息进行预处理，且所述预处理包括加重、分帧和端点检测。
上述的语言学习系统，其中，所述数据处理模块提取所述语音接收模块接收到得语音信息的特征参数包括MFCC特征参数、情感特征参数、发音时长特征参数、重音位置特征参数、语音单元时长特征参数和音高特征参数。
上述语言学习系统，其中，所述数据处理模块提取的语音特征参数与标准语音的特征参数的对比结果包括所述语音接收模块接收到得语音信息的语音准确度、情感值、语速值、重音值、节奏值和语调值。
上述的语言学习系统，其中，对所述语音接收模块接收到得语音信息的语音准确度、情感值、语速值、重音值、节奏值和语调值进行加权求和，获得综合值，根据所述语音接收模块接收到得语音信息的语音准确度、情感值、语速值、重音值、节奏值、语调值和所述综合值进行各值等级对比并得出最终对比结果。
上述的语言学习系统，其中，所述系统还包括：
显示模块，与所述语音服务模块连接，以将标准语音和对比结果的差别进行显示。
上述的语言学习系统，其中，所述语音服务模块根据对比结果对用户的发音进行指导，并于所述显示模块上显示指导意见。
上述的语言学习系统，其中，所述数据库中预存储的语种为英语，且所述标准语音包括英式标准语音和美式标准语音。
综上所述，本发明申请的一种语言学习系统，通过构建移动客户端和服务器端，通过移动客户端采集用户的测试语音信号并发送给服务器端，服务器端对测试语音进行对比后向移动客户端返回语音对比结果。用户可以利用移动互联网方便的介入服务器的云数据库，获取服务和数据，语料库和对比结果通过服务器端实现同步，并通过服务器端提供性能更优、效果更佳的语音分析算法处理。
附图说明
图1是本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
如图1所示，本发明设计一种语言学习系统，其具体主要的包括了语音接收模块、数据处理模块、语音对比模块和语音服务模块。其中，语音接收模块是用来接收外部测试语音的语音信息，数据处理模块与语音接收模块连接，当语音接收模块接收到外部的测试语音的语音信息时，数据处理模块就从语音接收模块中将语音信息进行语音的特征参数提取，然后将与数据处理模块连接的语音对比模块提取的标准语音的特征参数进行对比，获得对比结果，并将对比结果发送至数据处理模块中，数据处理模块根据对比结果决定是否通过语音服务模块播放标准语音和对比结果的差别。
如上，这是一个整体的操作过程，在这个系统中，还包括一个数据库，数据库中存储标准语音的特征参数，当外部测试语音的语音参数被提取到之后就是与数据库中的标准语音的特征参数进行对比的，具体的，在本申请中，对比的参数包括有MFCC特征参数、情感特征参数、发音时长特征参数、重音位置特征参数、语音单元时长特征参数和音高特征参数。这些特征参数的提取的目的是将语音接收模块接收到的外部语音被提取的特征参数与标准语音的特征参数进行对比。当然，在对比的过程中语音室通过数字化进行转换的，将语音对应的参数进行数字化，这样可以更好更方便的得出对比结果，具体的对比结果就是语音接收模块接收到的外部语音和标准语音的语音准确度、情感值、语速值、重音值、节奏值和语调值。在对语音接收模块接收到得语音信息的语音准确度、情感值、语速值、重音值、节奏值和语调值进行加权求和，获得综合值，然后再根据语音接收模块接收到的语音信息的语音准确度、情感值、语速值、重音值、节奏值、语调值和刚才求的综合值进行各值等级对比得出最终的对比结果。具体的操作就是先将每个特征参数进行对比，得出每个特征参数的对比结果。然后将这些每个特征参数的数值进行加权求和，得出一个语音的综合值，换句话说就是将这一语音中的某个单词或者某一句进行数字化转换，得出这一单词或语句的特征值。最后就是将这些值的对应标准值与这些转换计算出来的测试语音的特征参数值进行对比，得出差异，如果其中任一项对比结果不在预先设定的范围内就要进行校正了。
如上文所述，预先设定的范围是指外部发音者可以在标准范围内可以有部分异样，但是不能差异太多，这样就是不标准的语音了，所以在对比的时候，数据库中存储着标准语音的特征参数与外部语音信息的特征参数的允许差异阈值，然后就是将语音准确度、情感值、语速值、重音值、节奏值、语调值和综合值进行对比，如果落入阈值范围内的就是符合标准的，如果没有落入阈值范围内的就是不标准的，系统会自动挑出差异的地方，然后通过语音服务模块提示差异的地方时在哪里，并将标准的语音通过语音服务模块显示出来，以供用户进行自我纠正。
在本申请中，语音接收模块接收外部语音信息的时候，数据处理模块会对接收到的外部语音进行预处理，这个预处理是将语音的进行加重，然后分帧和端点检测，这些具体的操作方式是本领域技术人员进行操作的，在此就不赘述了。
在本申请中，该学习系统中还包括显示模块，该显示模块具体的是与语音服务模块连接的，用以将标准语音和对比结果的差别进行显示的。该显示模块可以使常规的显示屏，就是直观的可以看到的，或者就是播放器，用以播放差异和标准语音的内容。然后语音服务模块会根据比对结果对用户的发音进行指导，并在显示模块上显示指导意见。另外，本申请中列举的语种是英语，且预存储的标准语音包括了英式标准英语和美式标准英语两种，但是语种和标准语音的设定并不限定是英语的，也可以是汉语或者是其他什么语种的内容，这个具体的视开发者如何设定了，在此就不赘述了。
实施例一
一款手机端语音学习app，用户可以通过该app进行语句的标准化练习，并发现自己的错误之处。首先是接收外部用户的语音信息，具体的是通过搭载app的手机内置硬件设施来接收，比如内置的麦克风接收外部的语音信息。接收到语音信息后，app对接收到的语音信息进行预处理，该预处理就是对语音信息进行预加重、分帧、加窗和端点检测。与处理之后对该语音和与之相对应的标准语音进行语音特征参数提取，获得两者的语音特征参数。
具体的是对用户语音进行离散傅里叶变换，得到用户语音的频谱洗漱，将频谱系数用序列三角滤波器进行滤波，对滤波后的数据进行对数运算，利用离散余弦变换，获取用户语音的MFCC特征参数。然后对用户语音的基频特征、短时能量特征、共振峰特征进行提取，并将基频特征、短时能量特征和共振峰特征组成用户语音的情感特征参数。计算用户语音的发音时长，获取用户语音的发音时长特征参数。对用户语音进行重音单元划分，提取重音的起始帧位置组与结束帧位置组，获得用户语音的重音位置特征参数。再将用户语音进行语音单元划分，分别计算每个语音单元的时长，获得用户语音的单元时长特征参数。最后再通过时域上的自相关函数法提取测试语音每一帧数据的音高，获得用户语音的音高特征参数。
将上述获得特征参数与标准语音的特征参数进行对比，获得对比结果。具体的，根据用户语音的MFCC特征参数，给予分段聚类的概率神经网络集成语音识别模型，对用户语音进行语音识别，获得语音识别结果，并对用户语音的MFCC特征参数和标准语音的MFCC特征参数进行相似度计算，获得MFCC相关系数，根据语音识别结果和MFCC相关系数，计算出用户语音的准确度分值。
根据上述的情感特征参数，给予SVM情感模型，对用户语音进行情感识别，获得情感识别结果，并对用户语音的情感特征参数和对应的标准语音的情感特征参数进行相似度计算，获得情感相关系数，根据情感识别结果和情感相关系数，计算出用户语音的情感分值。
根据用户语音和标准语音的发音时长特征参数，获得标准语音与用户语音的语速比，并根据语速比计算出用户语音的语速分值。
根据用户语音重音位置特征参数和标准语音的重音位置特征参数，比对用户语音与标准语音的重音位置差异，并根据重音位置差异，计算出用户语音的节奏分值。
最后根据用户语音的音高特征参数和标准语音的音高特征参数，利用DTW算法，获取标准语音与用户语音的音高差异，并根据音高差异，计算出用户语音的语调分值。
最后根据上述求得的分值进行对比，得出对比结果，最后根据对比结果对用户的口语发音进行指导，发出指导意见。
本申请构建移动客户端和服务器端，通过移动客户端采集用户的测试语音信号并发送给服务器端，服务器端对测试语音进行对比后向移动客户端返回语音对比结果，最后通过移动客户端对对比结果进行展示。用户可以利用移动互联网方便的接入服务器端，获取服务和数据，语料库和对比方法均可以通过服务器端实现同步，并通过服务器端提供性能更优、效果更佳的语音分析方法。
另外，本发明可以通过网页浏览器从服务器端的数据库中实时获取移动客户端用户的口语发音质量对比统计结果，为制定口语指导和改良策略提供依据。进一步的，通过对用户语音进行多维度语音对比，各指标的对比方法合理、可信。并针对用户的口语反馈发音指导意见，这样有助于纠正用户的发音错误，提高发音质量。
这样，在用户打开app之后选择目标语言及地区，然后app连接该语音的云数据中的样本库，同时语音服务模块可以提供例句给用户，用户根据app提供的例句进行阅读，语音接收模块采集用户的语音提供给数据处理模块。数据处理模块将用户的口语信息进行分析并且数据化提供给语音对比模块。语音对比模块将用户的口语信息和样本库中的标准进行对比。找出用户与语音样本苦衷标准化语音的差异，将该信息通过语音服务模块传递给用户，来帮助用户提高自己的口语水平。
其中，在语音对比模块，我们将采取多样本差异分析的办法来弥补计算机模糊式判断的不足之处。我们除了会和伦敦腔口语对比还会通过云端采集美式口语作为正确的语音标准进行对比。另外还会采集错误的语音标准（例如：澳大利亚口语，日式口语，印度式口语，中国式口语）等多种不标准的发言方式进行差异化分析。
通过与正确的口语进行正确性比对和与错误的口语进行错误式比对来确定用户的发音是否正确，标准，给出纠错方向。
同时用户如果对学习有方向性需求也可以自主选择标准方向。例如：用户想要学习伦敦腔口语，那么只需要选择伦敦腔口语为正确标准。我们则会把美式口语也放进错误语言标准里进行对比。
综上所述，本申请设计的一种语言学习系统，过构建移动客户端和服务器端，通过移动客户端采集用户的测试语音信号并发送给服务器端，服务器端对测试语音进行对比后向移动客户端返回语音对比结果。用户可以利用移动互联网方便的介入服务器的云数据库，获取服务和数据，语料库和对比结果通过服务器端实现同步，并通过服务器端提供性能更优、效果更佳的语音分析算法处理。
以上对本发明的具体实施例进行了详细描述，但其只是作为范例，本发明并不限制于以上描述的具体实施例。对于本领域技术人员而言，任何对本发明进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此，在不脱离本发明的精神和范围下所作的均等变换和修改，都应涵盖在本发明的范围内。
Claims (10)
1.一种语言学习系统，其特征在于，包括：
语音接收模块，用以接收外部语音信息；
数据处理模块，与所述语音接收模块连接，以对所述语音接收模块接收到得语音信息进行语音特征参数的提取；
语音对比模块，与所述数据处理模块连接，以将所述数据处理模块提取的语音特征参数与标准语音的特征参数进行对比，获得对比结果，并将对比结果发送至所述数据处理模块；
语音服务模块，与所述数据处理模块连接，所述数据处理模块根据对比结果决定是否通过所述语音服务模块播放标准语音和对比结果的差别。
2.根据权利要求1所述的语言学习系统，其特征在于，所述系统还包括：
数据库，与所述语音对比模块连接，以存储所述标准语音的特征参数。
3.根据权利要求2所述的语言学习系统，其特征在于，所述数据库中预存储外部语音信息的特征参数与所述标准语音的特征参数的差值阈值，所述对比模块将对比结果与所述阈值进行对比，所述数据处理模块根据对比结果与所述阈值的对比差值决定是否通过所述语音服务模块播放标准语音和对比结果的差别。
4.根据权利要求1所述的语言学习系统，其特征在于，所述数据处理模块对所述语音接收模块接收到的语音信息进行预处理，且所述预处理包括加重、分帧和端点检测。
5.根据权利要求1所述的语言学习系统，其特征在于，所述数据处理模块提取所述语音接收模块接收到得语音信息的特征参数包括MFCC特征参数、情感特征参数、发音时长特征参数、重音位置特征参数、语音单元时长特征参数和音高特征参数。
6.根据权利要求5所述语言学习系统，其特征在于，所述数据处理模块提取的语音特征参数与标准语音的特征参数的对比结果包括所述语音接收模块接收到得语音信息的语音准确度、情感值、语速值、重音值、节奏值和语调值。
7.根据权利要求6所述的语言学习系统，其特征在于，对所述语音接收模块接收到得语音信息的语音准确度、情感值、语速值、重音值、节奏值和语调值进行加权求和，获得综合值，根据所述语音接收模块接收到得语音信息的语音准确度、情感值、语速值、重音值、节奏值、语调值和所述综合值进行各值等级对比并得出最终对比结果。
8.根据权利要求1所述的语言学习系统，其特征在于，所述系统还包括：
显示模块，与所述语音服务模块连接，以将标准语音和对比结果的差别进行显示。
9.根据权利要求8所述的语言学习系统，其特征在于，所述语音服务模块根据对比结果对用户的发音进行指导，并于所述显示模块上显示指导意见。
10.根据权利要求2所述的语言学习系统，其特征在于，所述数据库中预存储的语种为英语，且所述标准语音包括英式标准语音和美式标准语音。
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