音声評価は、音声分析技術を基にして、中国語と英語の朗読の発音を評価し、問題を特定するサービスです。発音の正確性、完整性、流暢性、声調など、さまざまな角度から総合的に評価し、発音状況を誤り特定、訂正、分析し、ユーザーの発音レベルを客観的に反映することができます。中国語と英語の音声評価は、中国語と英語の聴解教育、大学入学試験、社会化試験などのさまざまなシーンで広く使用されており、学習効率を効果的に向上させています。 では、音声評価のスコアは信頼できますか？どのようにして私たちの発音が良いか悪いかを判断するのでしょうか？どのような長所と短所がありますか？今日は、皆さんに音声評価の神秘的な面を明かしましょう！
音声評価はどのように機能するのか？
音声評価は主に以下のステップを含む
01 録音
ユーザーはマイクまたは携帯電話で自分の発音を録音し、クラウドサーバーにアップロードします。
02 認識
クラウドサーバーは音声認識技術を利用して、ユーザーの声をテキストに変換し、標準答案と比較します。
03 分析
クラウドサーバーは音声分析技術を利用して、ユーザーの声から多角的な特徴を抽出し、ピッチ、強度、長さ、リズム、リズミカルネスなどを含み、標準モデルと比較します。
04 スコア付け
クラウドサーバーはユーザーの声とテキストが標準答案とモデルとの違いに基づいて、適切なスコアとフィードバックを提供します。
音声評価に用いられる技術は次の通りです？
01 音声認識
音声認識技術とは、人間の自然言語をコンピュータが理解できるテキストまたは記号に変換することを指します。これは信号処理、パターン認識、自然言語処理など多くの分野に関わるインターディシプラスリである。現在、音声認識技術は大きな進歩を遂げており、特にディープラーニングに基づく神経ネットワークモデルは、認識の正確性と堅牢性を効果的に高めることができます。しかし、音声認識技術にはまだいくつかの課題があります。例えば： 1 アクセント：異なる地域や国々では話すアクセントが異なります。これは音声認識システムが発音を判断するのに影響を与えます。例えば、「water」という単語は、アメリカ英語では[wɔtɚ]と発音し、イギリス英語では[wɔtə]と発音し、インド英語では[wɒtər]と発音します。 2 ノイズ：ノイズのある環境で話すと、音声認識システムが音をキャプチャし分析するのを干渉させます。例えば、車、風の音、音楽などのノイズの中で話すと、音声認識システムはユーザーの声を正確に認識できないか、ノイズをユーザーの声と誤解する可能性があります。 3 コンテキスト：異なるコンテキストでは、同じ単語や文が異なる意味や読み方を持ちます。例えば、「read」という単語は、過去形では[rɛd]と発音し、現在形では[rid]と発音します。音声認識システムがコンテキストに基づいて正しい読み方を判断できなければ、スコアの正確性に影響を与えることがあります。 4 個性：誰もが話すときには自分の個性とスタイルがあります。例えば、話す速さ、トーン、ポーズなどです。これらの個性とスタイルは、標準答案とモデルとは異なる場合があり、スコアが不公平または客観的でなくなる可能性があります。
02 音声分析
音声分析技術とは、人間の声から多角的な特徴を抽出し分析することを指します。これは音響学、言語学、心理学など多くの分野に関わるインターディシプラスリです。
現在、音声分析技術は声に対して多くの側面を評価することができるようになりました。例えば：正確性、流暢性、完整性、声調など、基本的な評価の側面です。さらに、音声分析技術は話す速さ、ピッチ、強度、長さ、リズム、リズミカルネスなどを通じてより深い分析を行うことができます。これらの特徴の分析を通じて、音声評価技術はより詳細でプロフェッショナルなスコアとフィードバックを提供し、私たちの発音レベルを向上するのに役立ちます。
音声評価技術にはどのような長所と短所がありますか？
音声評価技術の長所は主に以下の通りです
01 便利な利便性
音声評価技術はいつでもどこでも発音練習と評価を行うことができます。マイクまたは携帯電話があればよいです。教師や専門家のスコアとフィードバックを待つ必要がなく、すぐに結果と提案を得ることができます。
02 客観性と公正性
音声評価技術は標準答案とモデルに基づいてスコアとフィードバックを行い、人為的な影響を受けません。例えば、異なる教師や専門家は同じ発音に対して異なる見解と評価を持つかもしれませんが、音声評価技術は一貫した基準とガイドラインを維持できます。
03 包括性と深さ
音声評価技術は発音を評価し分析する際に、多くの側面と特徴から成る情報を提供し、より詳細でプロフェッショナルな結果と提案を提供します。例えば、発音が正確で流暢で完全かどうかだけでなく、話す速さ、ピッチ、強度、長さ、リズム、リズミカルネスなども教えることができます。
しかし、音声評価技術には限界もあります。時々は私たちの言葉をはっきりと聞き取ることができず、誤解することがあります。例えば、「water」と言ったときに、「waiter」と聞こえることがあります。
また、時には柔軟性に欠け、私たちの異なるニーズに応えられないこともあります。例えば、自由に話題を話したいと思っているのに、固定された内容とフォーマットに従わなければならないときです。時には人間的でなく、私たちの感情と気分を理解できないこともあります。例えば、うまく話したのに、冷たい数字しか与えず、称賛や励ましがないように感じることがあります。
要するに、音声評価技術は音声相互作用の効率と正確性を高めることができますが、方言、アクセントなどの認識における不正確性などのいくつかの問題も存在します。しかし、音声評価技術も絶えず改善されており、技術の進歩に伴い、スコアの正確性と科学性が絶えず高まっています。私たちはそれを正しく使用し、それを十分に活用して、学習と生活の便利な小助手にすることをお勧めします。
