命题说话

摘要： 随着现代科技的飞速发展,普通话水平测试在计算机的辅助下,进入了一个新的发展阶段。计算机辅助普通话测试对推广普通话、促进语言规范化,对社会语言生活的影响深远,有利于全面推广、提高我国普通话测试水平。其中,“命题说话”在计算机测试系统中,是通过网络进行人工打分,虽然更为客观、准确,但“命题说话”测试结果并不理想,直接影响到了普通话水平测试等级。文章立足于计算机辅助普通话水平测试中“命题说话”项所存在的问题,探究如何在考前做好培训措施,提出有效的培训指导策略,以期提升考生的普通话水平,优化普通话测试成绩。

摘要： 命题说话是至今唯一采用人工方式评分的普通话水平测试考题,实现高精度命题说话评测技术有利于国家通用语言文字的推广普及。该文提出了基于回归模型的PSC命题说话模块评分模型,并在自建的PSC命题说话数据集上对比了基于不同回归模型的预测精度。实验结果表明,基于XGBoost的PSC命题说话模块评分模型在测试集上与综合专家评分的皮尔逊相关系数达到了0.860,相比线性回归模型提升了17.5%,与人工专家评分具有较高的相关度,具有一定的实用价值。

摘要： 随着口语智能测评技术的发展,普通话水平测试命题说话项尝试开展智能评分。文章提出了一种用于改进深度神经网络框架下命题说话项智能评分任务后验概率预测的方法——使用循环神经网络(RNN)语言模型优化识别结果,从而重新估计后验概率。依据在普通话水平测试真实场景数据进行的验证实验,本文提出方法得到的测评结果与人工评测结果两者之间的关联度与一致率均较高。

摘要： 普通话水平测试第四项“命题说话”分值高、难度大、学生失分也最多。笔者主要通过对学生在“命题说话”项存在问题的分析,结合多年的教学实践和经验,从语音、词汇语法、话题内容、心理素质等方面提出相应的教学对策,以期提高学生的测试成绩。

摘要： 命题说话是普通话水平测试中相对最难的一项.从话题本身入手进行分析,提出思路训练、思维拓展、巧说故事、联系实际等训练策略,能够帮助学生在命题说话时做到言之有法、言之有物、言之有趣、言之有情,提升学生命题说话的口语表达能力,进而提高普通话水平测试成绩.

摘要： 命题说话是普通话水平测试中相对最难的一项。从话题本身入手进行分析,提出思路训练、思维拓展、巧说故事、联系实际等训练策略,能够帮助学生在命题说话时做到言之有法、言之有物、言之有趣、言之有情,提升学生命题说话的口语表达能力,进而提高普通话水平测试成绩。

摘要： 普通话水平测试"命题说话"项的计算机评测,技术难度要大大高于其他三项题型,其评测质量直接关涉考试信度.采用抽样统计的方法,对比人工评测和人机评测的组内初评数据、人机评测的组内复审数据,并对复审案例进行复听,试图通过人机数据互证来考察计算机评测的质量.研究结果显示,计算机评测总体达到人工评测水平,评分稳定性优于人工评测,但尚存在因信息处理能力欠缺而导致的少量误判、漏判现象.具体表现为对某些语言材料的识别不够精准,对不同水平考生的评分尺度难以高度一致.

摘要： 中等职业学校少数民族学生中有很多人来自贫困山区,提高他们的普通话水平既是推广普通话的需要,更是国家精准扶贫工作的重要内容.中等职业学校少数民族学生在普通话水平测试命题说话题目中出现多种词汇语法失范,与受教育程度、本民族语言的负迁移等因素密切相关,可通过文章阅读训练、加强普通话日常交流、培训中引入心理辅导等方法加以解决.

摘要： 命题说话是普通话水平测试中的第四题,是整个普通话考试最为重要的一个环节,也是难度最大的一个部分.命题说话要求应试人从试卷给定的两个话题中选定一个,围绕命题中心,连续说一段话,目的是测查应试人在无文字凭借的情况下说普通话的水平,重点测查语音标准程度、词汇语法规范程度和自然流畅程度.除了语音标准,用语规范外,应试者如何紧扣话题自然流畅地说满3分钟是命题说话的基本要求.笔者结合自己多年的普通话考试、测评以及教学经验,从"正确认识,轻松应考;话题分类,化繁为简;选题审题,理清思路;话题开放,自留余地;口语表达,亲切自然;规范用语,切忌方言"六个方面阐述了命题说话的应试技巧.

摘要： 本文从普通话命题说话项的训练要求入手,围绕语音标准度、词汇语法规范度、信息度等三个方面阐述了普通话命题说话项对故事讲演的指导意义.为故事讲演综合课程的建设提供了一种可能性的参考.

摘要： 在普通话水平测试中,命题说话评分的难度最大.本文主要运用语体学原理，借助机辅测试电子录音文本的调查分析，考察说话项的语体特征，用以解读现成的测试大纲的评分系统，把握命题说话的口语特色，辩证分析命题说话中的口误，切实贯彻新《大纲》的考核意图，全面落实命题说话的评分细则。

摘要： 计算机辅助普通话水平测试中,只有第四项"命题说话"仍保留人工评分.由于测试环境、形式等方面的改变,计算机辅助测试对应试人"命题说话"项的测试表现和测试员的评分都产生了一定的影响.本文主要运用问卷调查和分析测试评分相结合的方法,研究应试人在进行计算机辅助普通话水平测试"命题说话"项时采用的交际策略,分析其分类、特点及与测试等级的关系,并从交际策略的角度对涉及"命题说话"项的普通话教学和培训提出应重视测前培训，在教学和培训中，从交际策略的角度引导应试人在测前做适当的准备和心理调适工作。

摘要： 计算机辅助普通话水平测试后,测试员对应试人命题说话项的评分由前台转为后台的背对背评分,加之机测后有不少应试人的说话中出现了大段缺时、离题、无效话语等在无人监控状态下产生的新情况,致使两位测试员之间的评分差异凸显.语言能力及语言应用能力是语言学习的先后过程和不同层面,测试员评分的根本目的是考查应试人普通话的语言应用能力,命题说话项评分细则的修订应以此目的为原则,进一步明确具体的实施操作规则,以缩小测试员之间评分差异,使说话项评分更具科学性、操作性和公平性.

摘要： 在说话者识别设备的说话者距离计算部分中，获得在从要被识别的说话者语音中产生的语音特征向量序列的语音特征向量和码本中的代表向量之间的量化距离。基于该量化距离而量化语音特征向量。并且通过使用语音特征向量序列中的高阶语音特征向量组而获得量化失真。在说话者识别设备的识别部分中，基于量化失真执行说话者识别，其中该量化失真例如是多个量化失真的平均值。

摘要： 本申请公开了一种说话者分离模型的训练方法和说话者分离方法及相关装置，其中，说话者分离模型的训练方法包括：获取样本环境的样本数据，且样本数据包括同一时间段采集的样本语音数据和样本环境中若干说话者的样本图像序列；利用说话者分离模型，对样本数据进行处理得到各说话者的语音分离掩码，并对语音分离掩码和样本数据进行处理得到说话者分离结果，其中，说话者分离结果用于确定样本语音数据中的不同时间片段的说话者；利用语音分离掩码和说话者分离结果，调整说话者分离模型的网络参数。上述方案，能够提高说话者分离效果。

摘要： 对说话者的说话中的话题进行解析，提供与话题相应的信息。说话解析装置(1)具备：取得部(111)，其以时间序列的顺序取得说话者的说话数据；控制部(11)，其使用作为确定取得部中取得的说话数据符合各类别的可能性的值的多个第1似然来解析说话数据的内容；和显示处理部(115)，其按照控制部的控制来显示包括与说话数据的类别关联的关联信息在内的显示数据，控制部在每次按照时间序列取得说话数据时使用多个第1似然，从存储与多个类别中的各类别关联的多个关联信息的存储部依次选择使在显示处理部中优先显示的关联信息。

摘要： 将说话者的说话的话题可视化。说话解析装置(1)将第1期间中的说话者的说话的变化可视化，具备：取得部(111)，其以时间序列的顺序取得说话者的说话数据；运算部(112)，其使用作为确定取得部中取得的说话数据符合各类别的可能性的值的多个第1似然，解析说话的变化；和显示处理部(114)，其显示将运算部中得到的说话的变化进行了可视化的可视化数据，运算部将比第1期间短的第2期间中的多个说话数据的第1似然累计并按每个类别求取第2似然，通过显示处理部显示的可视化数据根据不同的多个第2期间中的各类别的第2似然的变化表征说话的变化。

摘要： 本发明提供了一种说话者预测方法、说话者预测装置以及通信系统。能够在当前的说话者正在说话的期间高精度地预测下一个要说话的说话者。说话者预测方法是用于获取多个说话者的语音并记录所述多个说话者的会话历史的说话者预测方法，该说话者预测方法获取语音，确定所获取的所述语音的说话者，基于所述确定的所述说话者和所述会话历史，从所述多个说话者中预测下一个要发声的说话者。

摘要： 本申请涉及人工智能技术，提供了基于说话人辅助信息的特定说话人语音提取方法、装置、设备及介质，先获取待识别音视频数据对应的分帧结果，然后获取所述分帧结果中各帧子音视频数据分别对应的子说话人活跃信息以组成说话人活跃信息，之后基于所述分帧结果中每一帧子音视频数据的对数频谱幅度系数生成对应帧子音视频数据的输入数据，最后将所述输入数据输入至所述说话人分类模型进行分类，所得到目标说话人识别特征再与每一帧子音视频数据的对数频谱幅度系数相乘，得到每一帧子音视频数据对应的目标说话人频谱。实现了在未输入目标说话人语音的前提下，即可从混杂语音中分离得到特定说话人的语音频谱，简化提取过程。

摘要： 本申请公开了一种说话人识别模型训练、说话人识别方法及装置，涉及智能家居技术领域，该说话人识别模型训练方法包括：获取样本语音集；样本语音集包括：多个用户对应的N个样本语音；对各样本语音进行声学特征提取，得到多个用户对应的N个初始样本语音声学特征；通过目标特征提取模型，对N个初始样本语音声学特征进行降维，得到多个用户对应的M个目标样本语音声学特征；M为小于N的且大于或等于2的整数；对M个目标样本语音声学特征进行聚类，获取聚类结果；聚类结果用于表征各目标样本语音声学特征所属用户；根据聚类结果，以及，样本语音集训练预设模型，得到说话人识别模型。本申请提高了说话人识别模型训练的效率。

摘要： 本发明公开了一种说话人分割模型的优化方法及装置，该方法包括：获取第一语音流数据和第二语音流数据，第一语音流数据与第一说话人对应，第二语音流数据与第二说话人对应；基于第一语音流数据，获得目标对比误差函数的第一误差函数项；第一误差函数项为最小化的对象；基于第一语音流数据和第二语音流数据，获得目标对比误差函数的第二误差函数项；第二误差函数项为最大化的对象；基于第一误差函数项和第二误差函数项，获得目标对比误差函数；基于目标对比误差函数，对原说话人分割模型的模型参数进行调整，获得目标说话人分割模型。本发明可以提高说话人分割点准确率。同时，本发明还公开了一种说话人分割方法及装置。

摘要： 本发明涉及至少包括外壳和关闭装置的说话阀。外壳包括插入部件和带有呼吸孔的盖子部件，其中：盖子部件可以布置在插入部件上，关闭装置包括外环、密封装置和至少一个座架，密封装置通过座架设置在外环上，盖子部件形成用于抵靠密封装置的阀座并且呼吸孔可以通过密封装置关闭。

摘要： 本发明公开了一种基于GBRT的PSC命题说话题型评分算法，涉及信息技术领域，该基于GBRT的PSC命题说话题型评分算法包括用于获得评测参考文本的语音识别子系统与在此基础上通过参考文本相关方法实现发音错误检测的发音错误检测子系统，通过按照一定的规则解析子系统的输出，即可获得命题说话评分模型的评分特征，在进行研究时，语音识别子系统采用百度智能云提供的普通话语音识别公开接口服务，而发音错误检测子系统采用云知声提供的普通话语音评测公开接口服务。