CN114842710A - 发音训练方法、程序存储介质和终端装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种发音训练方法，计算机使处理器(11)执行如下步骤：基于对用户所实施的听力测试的结果从发音问题的数据库提取单词或包含单词的句子；以及对用户实施基于提取出的单词或句子的发音测试。

Description

发音训练方法、程序存储介质和终端装置

技术领域

本公开涉及一种发音训练方法、程序存储介质以及终端装置。

背景技术

在电子词典等终端装置中，安装有英语等语言的发音训练应用程序。在这种发音训练程序中，对用户实施使其对英文单词等进行实际发音的发音测试，并判断该发音是否正确。期待将正确与否的判断结果和正确的发音一并通知给用户，来提高用户对英语等语言的发音能力。

另一方面，电子词典等终端装置中安装有英语等语言的听力训练应用程序。在这种听力训练程序中，实施使用户听到英语单词等的听力测试，并判断英语单词等是否能被正确听到。期待通过将正确与否的判断结果和正确答案一并告知给用户，来提高用于英语等语言的听力能力。

发明内容

用于解决问题的方案

本公开的第一方式发音训练方法，计算机执行如下步骤：基于对用户所实施的听力测试结果从发音问题的数据库中提取单词或包含所述单词的句子；以及对于所述用户，实施基于提取出的所述单词或所述句子的发音测试。

附图说明

图1为表示本公开的一个实施方式涉及的系统构成的一例的图。

图2为表示属性值DB的一例的图。

图3为表示听力问题文本DB的一例的图。

图4为表示听力答案DB的一例的图。

图5为表示优先级DB的一例的图。

图6为表示发音问题DB的一例的图。

图7为表示听力训练的实施过程的流程图。

图8为表示发音训练的实施过程的流程图。

图9为表示优先级DB的更新处理的流程图。

图10为表示模式选择画面的示例的图。

图11为表示推荐模式时的发音问题的显示例的图。

图12为表示优先级DB的更新处理的流程图。

具体实施方式

参照附图对本公开的一个实施方式进行说明。图1为表示本公开的一个实施方式涉及的系统构成的示例的图。系统1包括服务器10和终端20。所述服务器10和终端20通过网络30可通信连接。网络30例如为互联网。另外，图1中仅显示了一台终端20，但终端20的数量不限于一台。也就是说，终端20也可以是2台以上。

服务器10是具有处理器11、ROM12、RAM13、存储器(storage)14以及通信装置15的终端装置。这些部件的每一个都通过系统总线19互相连接。

处理器11可以是包含CPU(Central Processing Unit：中央处理器)等的集成电路。处理器11也可以采用CPU以外的处理器，例如：ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit：专用集成电路)、FPGA(Field Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)以及GPU(Graphic Processing unit：图形处理单元)等。

ROM12记录用于处理器11等的动作的信息。RAM13是用于处理器11等的动作的主存储装置。

存储器14存储处理器11中使用的服务器控制程序和用于执行各种计算的运算程序等各种程序、参数等。这些程序包括英语等语言的训练程序141。训练程序141包含英语单词等的听力训练程序和发音训练程序。处理器11根据存储在存储器14中的训练程序141执行处理，从而能作为提取部和测试部进行动作。另外，提取部和测试部也可以由实现相同动作的专门的电路来实现。

并且，存储器14还存储了听力数据库(DB)142和发音数据库(DB)143。

听力DB142是存储关于听力训练的各种数据的数据库。听力DB142包含属性值DB、听力问题文本DB以及听力答案DB。

属性值DB是存储了问题属性值的数据库。图2是表示属性值DB的一例的图。如图2所示，属性值DB包含作为要素的L_ID、属性值以及状态(status)。L_ID是对每个听力问题唯一分配的听力ID。属性值是表示问题属性的数值。如图2所示，属性值例如包含数值1、2、3。属性值为1，例如表示对应的听力问题是确认是否正确地听到语音的问题。属性值为2，例如表示对应的听力问题是确认是否能够理解在对话语音中的重要的点的问题。属性值为3，例如表示对应的听力问题是确认是否能够从长文语音中提取出必要内容加以理解的问题。这里，属性值DB中的属性值能够由听力问题的作者在编写听力问题时适当地设定。状态表示用户对对应问题是否回答正确。如图2所示，状态例如包含“OK”、“NG”以及“未实施”的数据。“OK”表示用户对对应问题回答正确。“NG”表示用户对对应问题回答错误。“未实施”表示尚未对用户实施对应问题的听力测试，不能确认为“OK”和“NG”的任一者。这里，状态的初始值为“未实施”。并且，状态是对每一位用户存储的数据。

听力问题文本DB是存储听力问题文本的内容的数据库。图3是表示听力问题文本DB的一例的图。如图3所示，听力问题文本DB包含作为要素的L_ID、提问文本以及选项。L_ID是与属性值DB共同使用的听力ID。提问文本是听力测试中要提出的提问文本的文本数据以及语音数据。选项是用户针对提问文本做出的回答的选项的文本数据以及语音数据。在图3中，选项有四个。但是，选项有两个以上即可。

听力答案DB是存储了对于听力问题的答案的数据库。图4为表示听力答案DB的一例的图。如图4所示，听力答案DB包含作为要素的L_ID、答案以及关键词。L_ID是属性值DB以及提问文本DB共同使用的听力ID。答案是对于对应的L_ID的提问文本的答案的选项的数据。关键词是答案的选项中包含的关键词的文本数据。关键词是与问题的出题意图相关的重要的单词或句子。例如，属性值为1的问题，是询问是否正确地听到与关键词对应的单词或句子的问题。这里，图4的“null”的意思是在对应的单元格(cell)中没有关键词。例如，图4的L_ID1中示出了有两个关键词的情况。在听力答案DB中的关键词能够由听力问题的作者在编写听力问题时适当地设定。

发音DB143是存储与发信训练相关的各种数据的数据库。发音DB143包含优先级DB和发音问题DB。

优先级DB是存储关于从发音问题DB中提取的问题的优先级的数据的数据库。图5为表示优先级DB的一例的图。如图5所示，优先级DB包含作为要素的S_ID、属性、分数、L_ID以及优先级。S_ID是对每个发音问题唯一分配的发音ID。属性表示问题的属性。如图5所示，属性值例如包含“单词”和“句子”的数据。“单词”表示例如对应的发音问题是单词的发音问题。“句子”表示例子对应的发音问题是句子的发音问题。分数表示在对应的S_ID的发音测试中用户的分数。这里，分数的初始值是“未实施”。L_ID是与S_ID相关联的L_ID。在实施方式中，包含共同关键词的S_ID和L_ID相关联。优先级表示在后面说明的推荐模式中是否优先提出对应的S_ID的发音问题。如图5所示，优先级包含“高”和“低”的数据。“高”表示对应的S_ID的发音问题的出题优先级高。“低”表示对应的S_ID的发音问题的出题优先级低。这里，优先级没有必要必须是“高”和“低”两个数值的数据。优先级也可以是三个值以上的数值。并且，分数、优先级是按每一位用户存储的数据。

发音问题DB是存储了发音测试的问题的内容的数据库。图6为表示发音问题DB的一例的图。如图6所示，发音问题DB包含作为要素的S_ID、训练文本以及关键词。S_ID是与优先级DB共同使用的发音ID。训练文本是发音测试中提出的问题的单词或句子的文本数据以及语音数据。关键词是在发音测试的问题中包含的关键词的文本数据。与听力一样，发音场景下的关键词也是与问题的出题意图相关的重要的单词或句子。这里，图6的“null”的含义是在对应的单元格中没有关键词。例如：图6的S_ID1中示出了有一个关键词的情况。这里，发音问题DB中的关键词能够由发音问题的作者在编写发音问题时适当地设定。接着，当听力问题和发音问题中有共同的关键词时，在优先级DB中S_ID与L_ID相关联。例如：图4的听力答案DB与图6的发音问题DB相比较，L_ID和S_ID包含有共同的关键词“ride”。因此，在优先级DB中，S_ID3与L_ID1相关联。

通信装置15包含用于与网络30等外部的通信网络通信的电路。

终端20具有CPU21、ROM22、RAM23、存储器24、输入装置25、显示装置26、扬声器27以及通信装置28。这些中的每一个都通过系统总线29与其他系统互相连接。并且，终端20可以是个人计算机(PC)、平板电脑和智能手机等电子设备。

CPU21是控制终端20的各种动作的方法的处理器。ROM22记录终端20的启动程序等。RAM23是用于CPU21等的主要存储装置。在存储器24中，存储了CPU21中用于终端控制程序等的各种程序、参数等。CPU21响应对来自输入装置25的输入信号和基于通信装置28的接收信号来执行各种程序，从而控制终端20的动作。各种程序可以通过网络30和通信装置28从网络服务器(图中未示出)下载到存储器24。通信装置28包含网络30等的外部通信网络和用于通信的电路。

输入装置25包含键盘、鼠标、触摸屏等。此外，输入装置25包含麦克风等语音输入装置。响应通过输入装置25的用户操作，表示该用户操作的内容的信号通过系统总线29输入到CPU21。

显示装置26是液晶显示器或有机EL显示器等。显示装置26可以与终端20一体设置，也可以与终端20分开设置。在显示装置26中显示各种图像。

扬声器27是输出语音的输出装置。

以下，说明系统1的动作。图7为表示听力训练的实施过程的流程图。图7的处理当终端20请求服务器10实施听力训练时开始。

在步骤S101中，处理器11启动存储在存储器14中的听力训练程序。

在步骤S102中，处理器11对用户实施听力测试。例如：处理器11从听力问题DB中提取问题文本的语音数据和对应的选项的语音数据。问题文本可以是完全随机提取的，也可以是用户从指定的属性值中随机提取的，也可以是用户指定的。然后，处理器11将提取出的问题文本的语音数据和选项的语音数据发送至终端20。终端20的CPU21基于接收到的问题文本的语音数据，从扬声器27中播放问题文本的语音。接着，CPU21基于接收到的选项的语音数据，从扬声器27中按顺序播放选项的语音。用户收听问题文本并通过操作例如输入装置25来选择答案选项。选择答案后，CPU21将选择出的答案发送到服务器10。处理器11将选择出的答案和听力答案DB中存储的答案相对照，对用户的答案进行正误判断。接着，处理器11将正误判断的结果返回给终端20。接收到该正误判断的结果后，CPU21将正误判断的结果在例如显示装置26上显示。

在步骤S103中，处理器11将测试结果是OK还是NG与L_ID相关联存储在例如RAM13中。

在步骤S104中，处理器11判断听力测试是否完成。例如，预先设定了问题数量的听力测试完成了的情况下，判断听力测试结束。并且，终端20对服务器10指示了听力测试结束的情况下，判断听力测试结束。在步骤S104中，未判断出听力测试结束时，处理返回到步骤S102。这种情况下，听力测试继续进行。在步骤S104中，判断听力测试结束后，处理转移到步骤S105。

在步骤S105中，处理器11基于存储在RAM13的测试结果更新属性值DB。也就是说，处理器11将被实施过了测试的L_ID的状态更新为"OK"或"NG"。在这之后，处理器11结束图7的处理。

图8为表示发音训练的实施过程的流程图。图8的处理在从终端20对服务器10提出实施发音训练的请求时开始。

在步骤S201中，处理器11启动存储在存储器14中的发音训练程序。

在步骤S202中，处理器11基于听力测试的结果更新优先级DB。在这之后，优先级DB的更新之后，处理转移到步骤S203。以下，说明优先级DB的更新处理。图9为表示优先级DB的更新处理的流程图。

在步骤S301中，处理器11，参照属性值DB的属性值为“1”，也就是说，提取出表示对应的听力问题为确认是否正确地听到语音的问题的L_ID。进行这样处理的理由在于基于如下的想法：能够正确地听到语音的能力与能够正确地发出该语音的声音的能力相关。换句话说，实施方式中，根据发音练习，意图提高听力能力。图2中例如提取L_ID1、2及3的值。

在步骤S302中，处理器11参照优先级DB，提取与已经提取出的L_ID相关联的一个S_ID。例如，根据图5的L_ID1提取了S_ID3。

在步骤S303中，处理器11参照属性值DB，判断提取出的S_ID和对应的L_ID的状态是否是“未实施”。在步骤S303中，不能判断对应的L_ID的状态是“未实施”时，处理转移到步骤S304。在步骤S303中，判断对应的L_ID的状态是“未实施”时，处理转移到步骤S307。

在步骤S304中，处理器11参照属性值DB，判断提取出的S_ID和对应的L_ID的状态是否是“OK”。在步骤S304，不能判断对应的L_ID的状态是“OK”时，也就是说判断为“NG”时，处理转移到步骤S305。在步骤S304中，判断对应的L_ID的状态是“OK”时，处理转移到步骤S307。

在步骤S305中，处理器11参照属性值DB，提取出的S_ID中的分数为阈值，例如判断是否低于100分。这里，分数是“未实施”时，判断分数低于阈值。在步骤S305中，判断提取出的S_ID中的分数低于阈值时，处理转移到步骤S306。在步骤S305中，不能判断提取出的S_ID中的分数低于阈值时，处理转移到步骤S307。这里，步骤S305中判断的阈值，不限于100分，可以任意设定。

在步骤S306中，处理器11提取出的S_ID中优先级记录为“高”。在这之后，处理转移到步骤S308。也就是说，实施方式中，听力测试的结果是NG，并且，发音测试的结果不好或发音测试未实施时，对应的S_ID的优先级就变为“高”。例如，如图5所示，S_ID3的优先级变为“高”。

在步骤S307中，处理器11提取出的S_ID中优先级记录为“低”。在这之后，处理转移到步骤S308。也就是说，实施方式中，听力测试的结果是OK或者未实施，或者发音测试的结果良好时，对应的S_ID的优先级就变为“低”。

在步骤S308中，处理器11判断优先级DB的更新处理是否结束。对于全部与属性值为1的L_ID相关联的S_ID，步骤S303-S307的处理完成时，判断为优先级DB的更新处理完成。在步骤S308中，未判断出优先级DB的更新处理完成时，处理返回到步骤S302。这种情况下，处理器11提取另外的S_ID并实施同样的处理。在步骤S308中，判断优先级DB的更新处理完成时，处理器11使图9的处理结束。

这里，返回到图8的说明。在优先级DB的更新处理之后的步骤S203中，处理器11判断发音测试的模式是否是“推荐模式”。在发音测试的模式中，例如在终端20的显示装置26显示的模式选择画面中，能由用户进行选择。例如：发音测试的模式包含“随机模式”、“元音模式”、“辅音模式”以及“推荐模式”。随机模式是随机提出问题的模式。元音模式是提出成为元音训练的发音的问题的模式。辅音模式是提出成为辅音训练的发音的问题的模式。推荐模式是提出用户认为困难的发音问题的模式。用户认为困难的发音问题是听力测试的结果不好，也就是说优先级“高”的问题。图10是为表示模式选择画面的示例的图。如图10所示，在模式选择画面中，显示出与各自的模式对应的显示随机按钮261、元音按钮262、辅音按钮263以及推荐按钮264。用户选择了哪个按钮，则显示选择出的模式的说明文本265。进一步地，在说明文本265中显示练习按钮266。用户选择练习按钮266时判断选择了对应的模式。也就是说，在步骤S203中，用户选择推荐模式264，或者选择了练习按钮266时，判断发音测试的模式是“推荐模式”。在步骤S203中，未判断出发音测试的模式是“推荐模式”时，处理转移到步骤S204。在步骤S203中，判断发音测试的模式是“推荐模式”时，处理转移到步骤S207。

在步骤S204中，处理器11实施除“推荐模式”以外的模式的发音测试。例如，处理器11从发音问题DB中提取与模式对应的训练文本。处理器11把提取出的训练文本的文本数据发送到终端20。终端20的CPU21基于接受到的文本数据在显示装置26中显示问题的单词或句子。用户使用输入装置25的麦克风读出单词或句子。语音输入后，CPU21基于输入的语音把语音数据发送到服务器10。处理器11将从终端20接收到的语音数据和发音问题DB存储的问题相对应的单词或句子的语音数据相比较，根据比较结果计算出分数。接着，处理器11把计算出的分数返回到终端20。接收到该分数后，CPU21把分数例如显示在显示装置26中。

在步骤S205中，处理器11把作为测试结果的分数与S_ID相关联，存储于例如RAM13中。

在步骤S206中，处理器11判断发音测试是否结束。例如，完成预先设定的问题数量的发音测试的情况下，判断发音测试结束。或者，从终端20对服务器10发出发音测试结束的指示的情况下，或者指示了模式变更的情况下，判断为发音测试结束。在步骤S206中，在未判断出发音测试结束时，处理返回到步骤S204。这种情况下，发音测试继续进行。在步骤S206中，判断出发音测试结束时，处理转移到步骤S212。

在步骤S207中，处理器11参照优先级DB，提取优先级“高”的S_ID。在步骤S207中，可以提取全部的在优先级DB中记录的优先级为“高”的S_ID，也可以提取一部分的S_ID。提取一部分的S_ID的情况下，例如发音测试的分数是“未实施”或者较低的S_ID可以优先提取。并且，在优先级具有3以上的值时，优先级更高的S_ID可以优先提取。

在步骤S208中，处理器11参照发音问题DB，提取已经提取出的S_ID的训练文本。接着，处理器11将提取出的训练文本的文本数据发送到终端20。终端20的CPU21，基于接收到的文本数据在显示装置26中显示问题的单词或句子。图11为表示推荐模式时的发音问题的显示例的图。如图11所示，在发音问题的显示画面中，显示用于模式选择的模式选择按钮267。并且，在发音问题的显示画面中，显示优先级为“高”的S_ID的训练文本的单词或句子。例如，图11中显示：S_ID1的训练文本是“water”，S_ID3的训练文本是“ride”，S_ID101的训练文本是“He is getting out of the room.”并且，每个单词或句子附近都会显示检查按钮268。选择检查按钮268时，实施与对应的单词或句子相对的发音测试。

在步骤S209中，处理器11实施发音测试。也就是说，用户使用输入装置25的麦克风读出单词或句子。输入语音后，CPU21基于输入的语音将语音数据发送到服务器10。处理器11，将从终端20接收到的语音数据和发音问题DB中存储的问题对应的单词或句子的语音数据相比较，根据比较结果计算分数。接着，处理器11将计算出的分数返回到终端20。终端20接收到该分数后，CPU21将分数在例如显示装置26中显示。

在步骤S210中，处理器11将作为测试结果的分数与S_ID相关联例如存储在RAM13中。

在步骤S211中，处理器11判断发音测试是否结束。例如，预先设定了问题数量的发音测试完成了的情况下，判断为发音测试结束。或者，在终端20对服务器10发出发音测试结束的指示的情况下或者发出模式改变的指示的情况下判断为发音测试结束。在步骤S211中，未判断出发音测试结束时，处理返回到步骤S209。这种情况下，发音测试继续进行。在步骤S211中，判断发音测试结束时，处理转移到步骤S212。

在步骤S212中，处理器11基于发音测试的结果更新优先级DB。在这之后，优先级DB的更新之后，处理器11结束图8的处理。以下，说明对优先级DB的更新处理。图12为表示优先级DB的更新处理的流程图。

在步骤S401中，处理器11将发音测试的结果记录在优先级DB中。也就是说，处理器11更新实施过测试的S_ID的分数。

在步骤S402中，处理器11参照优先级DB，提取优先级为“高”的S_ID。在步骤S402中，可以从实施过发音测试的S_ID中提取优先级为“高”的S_ID。

在步骤S403中，处理器11判断提取出的S_ID的分数是否大于等于阈值。步骤S403的阈值可以与步骤S305的阈值相同。在步骤S403中，判断为提取出的S_ID的分数大于等于阈值时，处理转移到步骤S404。在步骤S403中，未判断出提取出的分数大于等于阈值时，处理转移到步骤S405。

在步骤S404中，处理器11从“高”到“低”更新对应的S_ID的优先级。在这之后，处理转移到步骤S405。也就是说，对应的S_ID的单词或句子的发音能力的提高，从而也能够期待提高对应的L_ID的单词或句子的听力能力。为此，对应的S_ID在推荐模式中被排除在提取对象之外。

在步骤S405中，处理器11判断优先级DB的更新处理是否结束。对于全部提取出的S_ID，步骤S403-S404的处理完成时，判断为优先级DB的更新处理结束。在步骤S405中，未判断出优先级DB的更新处理结束时，处理返回到步骤S402。这种情况下，处理器11提取另外的S_ID并实施同样的处理。在步骤S405中，判断为优先级DB的更新处理结束时，处理器11使图12的处理结束。

如以上说明的那样，根据本实施方式，基于用于听力训练的听力测试的结果，优先提取用于发音训练的发音测试的训练文本。考虑到发音能力和听力能力具有相关性，因此使用户读认为困难的单词或句子，从而能够期待提高用户对这些单词或句子的听力能力。这样，在实施方式中，将听力测试的结果有效地利用到发音测试中。

并且，在实施方式中，在用户能够对困难的听力测试的问题回答正确的情况下或者用户能够对困难的听力单词或句子正确发音的情况下，包含对应单词或句子的听力文本被排除在提取对象之外。由此，能够在以提高听力能力为目的的推荐模式中，抑制实施不必要的测试。

这里，在实施方式中，基于听力测试的结果优先级DB的更新处理在发音测试之前进行。对此，基于听力测试的结果优先级DB的更新处理也可以在听力测试结束时进行。

并且，在实施方式中，听力测试的实施、发音测试的实施以及各种数据库的记录，都依照训练程序141在服务器10中进行。对此，如果训练程序141存储于电子词典等终端20中，则听力测试的实施以及发音测试的实施也可以在终端20中进行。这种情况下，听力DB142以及发音DB143可以存储在终端20的存储器24中，也可以存储在服务器10的存储器14中。

另外，本公开不限于上述实施方式中限定的内容，在实施阶段，在不偏离要点的范围内可以有各种变形。并且，各个实施方式也可以尽可能地适当结合起来实施，在这种情况下，可以得到综合的效果。进一步地，上述实施方式中包括不同阶段的发明，在公开的各种构成要件中通过适当地组合可以提取各种发明。例如，即使从实施方式所示的全部构成要件中删除一部分构成要件，也能够解决发明要解决的课题栏中所述的课题、能够实现发明的效果栏记载的效果的情况下，可以将删除了该构成要件的构成作为发明提取。

Claims (7)

1.一种发音训练方法，其特征在于，

计算机执行如下步骤：

基于对用户所实施的听力测试结果从发音问题的数据库中提取单词或包含所述单词的句子；以及

对于所述用户，实施基于提取出的所述单词或所述句子的发音测试。

2.根据权利要求1所述的发音训练方法，其特征在于，

所述计算机执行如下步骤：在提取所述单词或包含所述单词的句子的步骤中，对于所述用户所实施的听力测试中答错的单词或包含答错的所述单词的句子进行优先提取。

3.根据权利要求1所述的发音训练方法，其特征在于，

所述计算机执行如下步骤：在提取所述单词或包含所述单词的句子的步骤中，基于提取出的所述单词或所述句子的发音测试结果，从提取对象中排除该结果中得分大于等于阈值的所述单词或包含得分大于等于阈值的所述单词的句子。

4.根据权利要求1所述的发音训练方法，其特征在于，

所述计算机执行如下步骤：在提取所述单词或包含所述单词的句子的步骤中，基于提取出的所述单词或所述句子的的再次听力测试结果，从提取对象中排除该结果中答对的单词或包含答对的所述单词的句子。

5.一种终端装置，其特征在于，

具备处理器，

所述处理器执行如下操作：

基于对用户所实施的听力测试的结果，从发音问题的数据库中提取单词或包含所述单词的句子；以及

对于所述用户，实施基于提取出的所述单词或所述句子的发音测试。

6.根据权利要求5所述的终端装置，其特征在于，

所述终端装置是电子词典。

7.一种非暂时性计算机可读存储介质，其存储有使计算机执行的程序，其特征在于，

该程序使计算机执行如下处理：

基于对用户所实施的听力测试的结果，从发音问题的数据库中提取单词或包含所述单词的句子；以及

对所述用户，实施基于提取出的所述单词或所述句子的发音测试。

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