评分原理和评分标准

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1、练习模式中：蓝色表示得分大于80分，成绩不错；绿色表示得分大于65分小于80分，成绩还需要提高；红色表示得分低于65分，还需要加强训练。设置这些颜色目的是使学生能比较清楚看到自己哪些词或者句子练习不到位，或者发音是否有问题，是一个自我检测、纠正发音问题的办法评分原理和评分标准评分的基本原理是利用语音识别技术提取相应的评分特征，根据不同题型采取不同特征和评分模型，采用数据驱动（大数据机器学习的方式模拟人工评分）和专家决策（根据专家经验设定规则和参数）相结合的方式进行评分。一、PartA主要考察口语的两大层面：发音和韵律。发音评价重点考察音素发音

2、的准确性（音素即构成语义区分的最小发音单元，以英语为例，音素可以理解为通常我们所说的音标），在音素评价的基础上形成单词和语句的评价；韵律评价考察音位组成句子发音时的上层连接方式，在英语中主要表现为语速、流利度、词重音、句调等。二、PartB首先对语音进行识别，通过将识别结果和标准答案进行比对，来判断回答是否正确。根据单词发音、关键词覆盖度、置信度等信息来对语音评分。三、PartC首先对语音进行识别，根据语音识别结果、原始语音文本、参考答案以及语言模型，提取语音发音质量、流利度、文本相关度、词汇丰富度、词汇覆盖度、语言学概率等多维评测特征，根据

3、这些特征通过机器学习方式给出最终得分。对评分有影响的因素：对评分有影响的因素主要有以下几种：1、噪声噪声对语音识别有很大的影响。目前常见的影响比较大的噪声形式为语音噪声，即除了目标说话人语音还有其他说话人的语音。这种情况在班级考试中比较常见，众多学生在一间教室内同时说话。改进方式有：提高学生间距离，增加格挡。比较好的录音方法是：将麦克风近距离放在嘴的侧面或下面（不要正对着嘴，避免气流直接冲击麦克风），尽量降低录音灵敏度，这样可以明显降低环境噪声。2、录音问题由于录音程序引入的问题，例如语音开头有录音提示音，以及长时间录音值连续为“0”等。尤其

4、是长时间录音值为0（并非麦克风录的声音，即使在安静环境下，麦克风录音值也不会长时间为0）会对语音识别造成很大影响。针对这种情况需要改进录音程序，避免出现长时间连续0值录音。此外录音时，如果说话人语音过大会造成录音值超出上限，数据被截断，导致评测准确性下降，可以增加音量波形显示，提示用户避免语音过大。3、发音错误的影响在PartB和PartC题型中，老师评分时更多的是从语义角度评判，而对单词发音质量并不太关注。通过对学生录音的分析发现，在PartB和PartC题型答题时，很多学生可能由于紧张或是只关注语义层面而没注意到自己的发音，导致发音不饱满

5、、不完整。这些发音问题会造成识别率下降，影响评分。尤其在PartB时，答案可能只有一两个单词，一旦发音不完整，容易导致识别错误，造成得分偏差较大。改进方法：a)在标注单词发音时增加一些包容性的错误发音（不影响语义理解的错误发音）可以提高识别率，降低发音错误对评分的影响。b)提醒学生在答题时不要着急，语速不要太快，发音要饱满、完整，这样可以降低识别错误率。4、题目及网络的影响PartB题型由于是半开放题型，答案并不唯一。加上考试环境下语音噪声较大，一些考生发音不标准或有发音错误，很容易导致识别错误。针对这种情况，可以在设计答案时尽量用较长的句子

6、和音素较多的单词，音素越多信息越多也就越不容易识别错。