專利名稱：可調校式的階層式評分方法與系統的制作方法
技術領域：
本發明有關于一種語音評分軟件，且特別有關于一種可調校式的階層式評分方法
與系統。
背景技術：
在語言學習過程上，部分文字由于發音相近導致學生不易區別與學習，或由于地域原因引起學生發音的不準確，使得學生自我掌握的語音與標準發音之間產生差異。
參照中國臺灣專利公開號第200515368號，該專利申請案揭露一種發音矯正設備及方法，包括一功能選擇模塊、一數據供應模塊、一專家系統、一語音辨識單元、一語音特征相似庫以及一數據庫。首先，由數據供應模塊選定訓練教材供使用者練習發音。當使用者發出訓練教材的讀音后，即令語音辨識單元將使用者的發音與一語音模型進行分項比對并輸出比對結果。然后，由專家系統針對該比對結果進行分析并將其所分析的數據連同使用者錯誤的發音信息儲存于數據庫中，以主動提供使用者改進發音的建議，亦可令使用者得以追蹤自我學習紀錄，以隨時針對本身的發音弱點進行改進。 然而，目前的語音評分軟件/系統的評分結果與老師的專業評分有落差，造成學生正確發音時分數卻不高，但又不知道原因而無法讓學生知道發音的落點。對于學生而言，缺乏了實用性，也無法針對不同國家學生的特性給予矯正。
發明內容
本發明提供了可調校式的階層式評分方法與系統，讓學生在練習會話發音時，讓系統給予的評分能夠逼近老師的專業評分。 基于上述目的，本發明實施例揭露了一種可調校式的階層式評分方法。產生一語
音數據的階層式語音評分結構，并且自一語音練習數據庫中取得一語音數據的語音評分的
歷史數據，同時收集對應該語音數據的該階層式語音評分結構的專業評分結果。根據取得
的語音評分的歷史數據與專業評分結果執行一權重調校操作，以找出該階層式語音評分結
構的每一階層的最佳調整權重。當取得學生的語音數據時，利用一語音評分系統對該學生
的語音數據進行評分。根據該學生的語音數據的評分，利用對應該學生的語音數據的一調
整權重執行一加權平均操作，以得到該學生的語音數據經過調校后的總分。 本發明實施例更揭露了一種可調校式的階層式評分系統，包括一語音評分系統、
一語音練習數據庫、一權重數據庫、一分數輸入接口、一階層式權重調校模塊與一階層式加
權評分模塊。該語音評分系統對一學生的語音數據進行評分。該語音練習數據庫儲存有該
語音評分系統的語音評分的歷史訓練數據。該權重數據庫儲存計算所得的調整權重。該分
數輸入接口取得對應該學生的語音數據的一階層式語音評分結構的專業評分結果。該階層
式權重調校模塊自該語音練習數據庫中取得該學生的語音數據的語音評分的歷史數據，同
時收集對應該學生的語音數據的該階層式語音評分結構的專業評分結果，根據取得的語音
評分的歷史數據與專業評分結果執行一權重調校操作，以計算出該階層式語音評分結構的每一階層的最佳調整權重，并且將計算所得的最佳調整權重傳送到該權重數據庫。當取得 該學生的語音數據時，該階層式加權評分模塊利用該語音評分系統對該學生的語音數據進 行評分，并且根據該學生的語音數據的評分，自該權重數據庫取得對應該學生的語音數據 的一調整權重以執行一加權平均操作，以得到該學生的語音數據經過調校后的總分。
根據本發明提供的可調校式的階層式評分方法與系統，讓學生在練習會話發音 時，讓系統給予的評分能夠逼近老師的專業評分。
圖1顯示本發明實施例的可調校式的階層式評分系統的架構示意圖。
圖2顯示語音評分系統的語音評分的示意圖。
圖3顯示本發明實施例的階層式評分的示意圖。
圖4A與圖4B顯示本發明實施例的可調校式的階層式評分的示意圖。
圖5顯示本發明實施例的可調校式的階層式評分方法的步驟流程圖。
圖6顯示本發明實施例的回饋式的口說訓練服務的示意圖。
附圖標號
110 - 語音評分系統120 - 語音練習數據庫130 - 分數輸入接口140 - 階層式權重調校模塊150 - 權重數據庫160 - 階層式加權評分模塊410 - 階層式語音評分結構430 - 學生的評分數據450 - 老師的評分數據S51..S56 流程步驟
具體實施例方式
為了讓本發明的目的、特征、及優點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合 所附圖式圖1至圖6，做詳細的說明。本發明說明書提供不同的實施例來說明本發明不同實 施方式的技術特征。其中，實施例中的各元件的配置為說明之用，并非用以限制本發明。且 實施例中圖式標號的部分重復，為了簡化說明，并非意指不同實施例之間的關聯性。
本發明實施例揭露了一種可調校式的階層式評分方法與系統。 本發明實施例的可調校式的階層式評分方法與系統加入老師主觀的分數，使系統 產生的分數能夠逼近老師的評分。此外，可以產生由句子、詞、音節、音素各個語音單位的分 數，而能逐步解釋評分高低的緣由。
圖1顯示本發明實施例的可調校式的階層式評分系統的架構示意圖。
本發明實施例的可調校式的階層式評分系統包括一語音評分系統110、一語音練 習數據庫120、一分數輸入接口 130、一階層式權重調校模塊140、一權重數據庫150以及一 階層式加權評分模塊160。語音評分系統110更包括一錄音接口 (未顯示)、一切音模塊(未顯示)、一單音分數計算模塊(未顯示)...等等，其用以執行現有的語音評分操作，在本文中不予以贅述。 語音練習數據庫120中儲存有語音評分的歷史訓練數據。也就是說，學生會先根據提供的文章進行語音練習，并且由語音評分系統IIO對這些文章中的句子(Sentence)、詞(Word)、音節(Syllable)與音素(Phone)進行評分后，以得到對應的語音數據的評分結果(如圖2所示)，然后將評分結果儲存在語音練習數據庫120中。 當開始執行本發明流程時，階層式權重調校模塊140自語音練習數據庫120中取得語音評分的歷史數據，同時經由分數輸入接口 130收集老師對上述提供的文章的專業評分結果(即，老師對這些文章中的句子、詞、音節、音素的專業評分)(如圖3所示)。
階層式權重調校模塊140根據取得的語音評分的歷史數據與專業評分結果(包括音素階評分(Phone-level Scoring)、音節階評分(Syllable-levelScoring)、詞階評分(Word-level Scoring)以及句子階評分(Sentence-levelScoring))執行一權重調校操作，即使用反復最小平方法(IterativeLeast-Squares Method)來找出第i階層的語音數據的最佳調整權重，并且將計算所得的調整權重(即，對應每一句子、詞、音節、音素的調整權重)傳送到權重數據庫150中。 當階層式加權評分模塊160經由語音評分系統110取得學生的語音數據時，針對
語音評分系統110計算該學生的語音數據所得的每一個單音分數，自權重數據庫150取得
對應的調整權重來執行一加權平均操作，以得到該語音數據經過調校后的總分。 需注意到，本發明實施例利用反復最小平方法來找出第i層的語音數據(句子、
詞、音節或音素)的最佳權重(假設評分結構共有n層)，即當目前計算的語音數據的權重
收斂時，則該權重表示為該語音數據的最佳調整權重，但其并非用以限制本發明。本發明
主要根據歷史評分結果與老師的專業評分結果，來計算出可據以調整學生的評分的調整權
重，使得學生的評分可更接近老師的評分標準，故任何可計算權重的處理方法均可用以實
施本發明。 以下以 一 范例來說明本發明的實施流程。 參考圖4A，以大(da)的語音數據為例，先產生其階層式語音評分結構410，并且收集對應階層式語音評分結構410的評分數據，包括學生的評分數據430與老師的評分數據450。 接著，利用反復最小平方法來找出階層式語音評分結構410的每一階層的最佳權重。參考圖4B，當|e| = 16. 59時發生收斂，故取得權重Wf與Wp(包括Wpn、W抑、Wfn、Wm、Wf31、 Wfl2、 Wf22與Wf32，如圖4A所示)，并且將取得的權重傳送至權重數據庫。重復上述步驟以將所有語音數據的最佳權重算出來并傳送至權重數據庫。因此，語音評分系統的權重數據加入老師的專業評分后已重新訓練完成。 最得，當取得學生的語音數據時，本發明的語音評分系統將計算出來的每一個單音分數與對應的權重進行加權平均而得到調校后的總分，以大(da)為例，其總分為
j由+&2w/21十S4W,n)v^n +(1s。iw/12 +s。2w/22 +、3w/32)wp21 o 圖5顯示本發明實施例的可調校式的階層式評分方法的步驟流程圖。 首先，產生一語音數據的階層式語音評分結構(步驟S51)，并且自 一語音練習數
據庫中取得一語音數據的語音評分的歷史數據，同時收集對應該語音數據的該階層式語音評分結構的專業評分結果，包括句子、詞、音節與音素(步驟S52)。根據取得的語音評分的
歷史數據與專業評分結果執行一權重調校操作，即使用反復最小平方法來找出該階層式語
音評分結構的每一階層的最佳調整權重(即，當權重發生收斂時)(步驟S53)。 判斷是否取得學生的語音數據(步驟S54)。當取得學生的語音數據時，利用一語
音評分系統對該學生的語音數據(即，每一個單音分數)進行評分(步驟S55)，并且根據該
語音數據的評分，利用對應該學生的語音數據的一調整權重執行一加權平均操作，以得到
該語音數據經過調校后的總分(步驟S56)。 圖6顯示本發明實施例的回饋式的口說訓練服務的示意圖。本發明實施例的可調 校式的階層式評分機制可提供下列效果(l)可以根據老師專業評斷讓系統接近老師的評 分標準；(2)專業老師可以加入整句評分、單詞評分或單字評分等三種參數來訓練系統評 分的精準度；(3)自動產生評分標準說明(例如，子音和元音的權重)，以協助老師及學生迅 速找到發音的弱點；以及(4)未來可加入不同地區及不同口音的音色或音調的評分調校參 數，使本發明系統可適地適用。 本發明的方法，或特定型態或其部份，可以以程序代碼的型態存在。程序代碼可以 包含于實體媒體，如軟盤、光盤片、硬盤、或是任何其它機器可讀取(如計算機可讀取)儲存 媒體，其中，當程序代碼被機器，如計算機載入且執行時，此機器變成用以參與本發明的裝 置。程序代碼也可以透過一些傳送媒體，如電線或電纜、光纖、或是任何傳輸型態進行傳送， 其中，當程序代碼被機器，如計算機接收、載入且執行時，此機器變成用以參與本發明的裝 置。當在一般用途處理單元實作時，程序代碼結合處理單元提供一操作類似于應用特定邏 輯電路的獨特裝置。 雖然本發明已以較佳實施例揭露如上，然其并非用以限定本發明，任何熟習此技 術者，在不脫離本發明的精神和范圍內，當可作各種的更動與潤飾，因此本發明的保護范圍 當視權利要求范圍所界定者為準。
權利要求
一種可調校式的階層式評分方法，所述的方法包括下列步驟產生一語音數據的階層式語音評分結構；自一語音練習數據庫中取得所述的語音數據的語音評分的歷史數據，同時收集對應所述的語音數據的所述的階層式語音評分結構的專業評分結果；根據取得的語音評分的歷史數據與專業評分結果執行一權重調校操作，以找出所述的階層式語音評分結構的每一階層的最佳調整權重；當取得學生的語音數據時，利用一語音評分系統對所述的學生的語音數據進行評分；以及根據所述的學生的語音數據的評分，利用對應所述的學生的語音數據的一調整權重執行一加權平均操作，以得到所述的學生的語音數據經過調校后的總分。
2. 如權利要求1所述的可調校式的階層式評分方法，其特征在于，使用反復最小平方 法來找出所述的階層式語音評分結構的每一階層的最佳調整權重。
3. 如權利要求1所述的可調校式的階層式評分方法，其特征在于，所述的語音數據為 句子、詞、音節或音素。
4. 一種可調校式的階層式評分系統，其特征在于，所述的系統包括 一語音評分系統，其用以對一學生的語音數據進行評分；一語音練習數據庫，其儲存有所述的語音評分系統的語音評分的歷史訓練數據； 一權重數據庫，其用以儲存計算所得的調整權重；一分數輸入接口 ，其用以取得對應所述的學生的語音數據的一階層式語音評分結構的 專業評分結果；一階層式權重調校模塊，其自所述的語音練習數據庫中取得所述的學生的語音數據的 語音評分的歷史數據，同時收集對應所述的學生的語音數據的所述的階層式語音評分結構 的專業評分結果，根據取得的語音評分的歷史數據與專業評分結果執行一權重調校操作， 以計算出所述的階層式語音評分結構的每一階層的最佳調整權重，并且將計算所得的最佳 調整權重傳送到所述的權重數據庫；以及一階層式加權評分模塊，當取得所述的學生的語音數據時，利用所述的語音評分系統 對所述的學生的語音數據進行評分，并且根據所述的學生的語音數據的評分，自所述的權 重數據庫取得對應所述的學生的語音數據的一調整權重以執行一加權平均操作，以得到所 述的學生的語音數據經過調校后的總分。
5. 如權利要求4所述的可調校式的階層式評分系統，其特征在于，所述的階層式權重 調校模塊使用反復最小平方法來找出所述的階層式語音評分結構的每一階層的最佳調整 權重。
6. 如權利要求4所述的可調校式的階層式評分系統，其特征在于，所述的語音數據為 句子、詞、音節或音素。
全文摘要
本發明是關于一種可調校式的階層式評分方法與系統，所述的方法包括產生一語音數據的階層式語音評分結構，并且自一語音練習數據庫中取得一語音數據的語音評分的歷史數據，同時收集對應語音數據的階層式語音評分結構的專業評分結果。根據取得的語音評分的歷史數據與專業評分結果執行一權重調校操作，以找出階層式語音評分結構的每一階層的最佳調整權重。當取得學生的語音數據時，利用一語音評分系統對學生的語音數據進行評分。根據該學生的語音數據的評分，利用對應學生的語音數據的一調整權重執行一加權平均操作，得到學生的語音數據經過調校后的總分。本發明提供的可調校式的階層式評分方法與系統，讓學生在練習發音時系統評分能逼近老師評分。
文檔編號G09B7/00GK101751803SQ200810177300
公開日2010年6月23日 申請日期2008年12月11日 優先權日2008年12月11日
發明者張智星, 洪毓祥, 田子杰, 蔡德祿 申請人:財團法人資訊工業策進會