一种课文训练方法和装置

摘要

本发明提供了一种课文训练方法和装置，通过课文训练装置中的语音数据接收单元接收用户输入的语音数据，所述语音数据包括与预设文本数据的对应内容；数据分析单元分析并记录所述语音数据与预设文本数据中不一致的数据；评分单元根据所述不一致的数据对所述语音数据进行评分；发送单元将分析结果和评分结果发送至屏幕终端；通过对用户输入的语音数据进行分析及评分，实现了对用户输入的语音数据的检查和校正，以便于用户根据分析结果和评分结果纠正进行课文训练过程中的错漏，提高学习的效率。

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种课文训练方法和装置。

背景技术

目前，人们对语言的学习，例如语文、英文的学习，主要以课文朗诵、背诵为主，单词的学习主要以掌握字或词的各种扩展形式为主，因此，不管是传统的学习形式，还是由现有APP提供的学习形式，都是围绕着听说读写这几方面来进行学习，然而，现有的学习形式都没有针对用户学习的结果进行检查或校正，或者只是简单地根据经验对人们朗读或者背诵的课文内容进行评分，而没有对该内容进行针对性的分析和评分，不能有效地适应人们不同的要求，以提高人们学习的效率。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种课文训练方法和装置，以解决现有APP没有对用户朗读或背诵的课文进行检查和校正，不能有效地适应人们不同要求的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种课文训练方法，所述方法包括：

接收用户输入的语音数据，所述语音数据包括与预设文本数据的对应内容；

分析并记录所述语音数据与预设文本数据中不一致的数据；

根据所述不一致的数据对所述语音数据进行评分；

将分析结果和评分结果发送至屏幕终端。

第二方面，本发明实施例提供了一种课文训练装置，所述装置包括语音数据接收单元、数据分析单元、评分单元和发送单元；

其中，语音数据接收单元，用于接收用户输入的语音数据，所述语音数据包括与预设文本数据的对应内容；

数据分析单元，用于分析并记录所述语音数据与预设文本数据中不一致的数据；

评分单元，用于根据所述不一致的数据对所述语音数据进行评分；

发送单元，用于将分析结果和评分结果发送至屏幕终端。

在本发明实施例中，通过课文训练装置中的语音数据接收单元接收用户输入的语音数据，所述语音数据包括与预设文本数据的对应内容；数据分析单元分析并记录所述语音数据与预设文本数据中不一致的数据；评分单元根据所述不一致的数据对所述语音数据进行评分；发送单元将分析结果和评分结果发送至屏幕终端；通过对用户输入的语音数据进行分析及评分，实现了对用户输入的语音数据的检查和校正，以便于用户根据分析结果和评分结果纠正进行课文训练过程中的错漏，提高学习的效率。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种课文训练方法的实现流程图；

图2是本发明实施例提供的课文训练方法中步骤S102的具体实现流程图；

图3是本发明实施例提供的课文训练方法中步骤S203的具体实现流程图；

图4是本发明实施例提供的课文训练方法步骤中S104之后形成反馈记录表

的具体实现流程图；

图5是本发明实施例提供的另一种课文训练方法的实现流程图；

图6是本发明实施例提供的一种课文训练装置的结构框图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中提供了一种课文训练方法和装置，通过课文训练装置中的语音数据接收单元接收用户输入的语音数据，上述语音数据包括与预设文本数据的对应内容；数据分析单元分析并记录上述语音数据与预设文本数据中不一致的数据；评分单元根据上述不一致的数据对上述语音数据进行评分；发送单元将分析结果和评分结果发送至屏幕终端；通过对用户输入的语音数据进行分析及评分，实现了对用户输入的语音数据的检查和校正，以便于用户根据分析结果和评分结果纠正进行课文训练过程中的错漏，提高学习的效率。

以下结合具体实施例对本发明的实现进行详细描述：

图1示出了本发明实施例提供的一种课文训练方法的实现流程，详述如下：

在步骤S101中，接收用户输入的语音数据，上述语音数据包括与预设文本数据的对应内容。

在本发明实施例中，上述用户输入的语音数据，具体为用户在朗读或背诵文本数据时的实时语音数据或者录制的语音数据。在这里，上述文本数据包括但不限于中小学语文课本、课外阅读书籍的文本数据，这里对文本数据的具体语种并不做具体限定。

在这里，上述预设文本数据中包括预设文本的发音和内容数据，并且发音数据与内容数据一一对应。

在步骤S102中，分析并记录上述语音数据与预设文本数据中不一致的数据。

在本发明实施例中，上述不一致的数据具体是指由于发音错误而导致的发音不一致的数据和由于漏读或者重复朗读而导致内容不一致的数据。

进一步地，步骤S102具体是通过如图2所示的步骤来实现的。

在步骤S201中，比较上述语音数据与预设文本数据的发音一致性和内容一致性。

在本发明实施例中，发音一致性是指语音数据中的单词的发音与预设文本数据中的单词的发音一致，发音正确或者达到符合要求的近似度，例如，比较语音数据的“Apple”的发音与预设文本中的“Apple”的发音是否相同或者近似，如果相同或近似，即认为语音数据与预设文本数据的发音一致。

这里所指的单词包括但不限于中文单字、英文单词。

内容一致性是指语音数据中的语句与预设文本数据中的语句的内容前后一致，没有多余或者漏掉的语句，例如，当预设文本数据中有这样的语句“She was lovely,verynaive,we all like to play with her because she is also very interesting”时，并且语音数据中也有同样的语句时，即认为语音数据与预设文本数据的内容一致。

这里所指的语句包括但不限于句子、段落或者单词。

在步骤S202中，当上述语音数据与预设文本数据的发音不一致时，记录并存储发音不一致的数据，并将发音不一致的数据标记为发音错误的数据。

在本发明实施例中，当上述语音数据与预设文本数据中的单词的发音不一致时，记录并存储该单词，并将该单词标记为发音错误的数据，例如，当预设文本数据中的“Apple”用户发音为时，记录并存储该单词，并将该单词标记为发音错误的单词。

在步骤S203中，当上述语音数据与预设文本数据的内容不一致时，记录并存储内容不一致的数据，并将内容不一致的数据标记为漏读内容的数据。

在本发明实施例中，当上述语音数据与预设文本数据的语句的内容不一致时，记录并存储该语句，并将该语句标记为漏读语句。例如，当预设文本中的语句“She waslovely,very naive,we all like to play with her because she is also veryinteresting”用户发音为“She was lovely,we all like to play with her becauseshe is also very interesting”时，即认为上述语音数据与预设文本数据的内容不一致，记录并存储该语句中的“very naive”，并将“very naive”标记为漏读语句。

在这里，可以记录并存储整句句子或整个段落，并将漏读的语句“very naive”进行高亮显示，以便于用户知道是哪句句子或者哪个段落的哪部分内容漏读了。

进一步地，步骤S203具体是通过如图3所示的步骤来实现的。

在步骤S301中，当上述语音数据与预设文本数据的内容不一致时，识别上述语音数据中是否有连续的重复数据。

在本发明实施例中，当用户忘词时，往往会重复之前的句子或者词语，以引导自己的记忆，例如，用户将预设文本中的语句“She was lovely,very naive,we all like toplay with her because she is also very interesting”发音为“She was lovely,Shewas lovely,She was lovely,very naive,we all like to play with her because sheis also very interesting”时，由于连续重复的“She was lovely”，也会造成与预设文本数据的内容不一致，而在实际应用中，我们并不需要考虑这些重复的语句或者数据。

在步骤S302中，当上述语音数据中有连续的重复数据时，忽略上述连续的重复数据。

在本发明实施例中，当语音数据中有连续重复的语句时，忽略该连续重复的语句，不将这些连续重复的语句记录为不一致的数据，这样，可以提高训练的针对性和效率。

在步骤S303中，当上述语音数据中没有连续的重复数据时，记录并存储内容不一致的数据，并将内容不一致的数据标记为漏读内容的数据。

在本发明实施例中，当语音数据中没有连续的重复的语句时，记录并存储内容不一致的语句，并将该语句标记为漏读语句。

在步骤S103中，根据上述不一致的数据对上述语音数据进行评分。

在本发明实施例中，通过统计上述不一致的数据的出现次数，根据上述出现次数和与上述不一致的数据的对应权重对上述语音数据进行评分。

在这里，设定上述不一致的数据为发音不一致的数据，即发音错误的数据为X，其对应权重为s₁，出现次数为m；设定上述不一致的数据为内容不一致的数据，即漏读内容的数据为Y，其对应权重为s₂，出现次数为n，那么该语音数据的分数Score的计算公式为：

Score＝100×(1-s₁×m-s₂×n)

例如，假设s₁为0.01，m为10，s₂为0.08，n为5，那么，计算得到Score的分数为50分，其计算过程如下：

Score＝100×(1-0.01×10-0.08×5)＝50。

在步骤S104中，将分析结果和评分结果发送至屏幕终端。

在本发明实施例中，上述分析结果包括发音错误和漏读语句的具体内容，例如，发音错误：1)Apple2)naive[nɑ′iv]；漏读语句：1)She was lovely,very naive,weall like to play with her because she is also very interesting(其中very naive高亮显示，表示漏读该语句)。

在这里，分析结果和评分结果在用户朗读或者背诵完预设文本数据后，在屏幕终端显示；或者是用户将录制的语音数据上传后，根据预设文本数据对录制的语音数据进行分析和评分后，将分析结果和评分结果发送至屏幕终端显示。

进一步地，为了用户更好地了解自己对预设文本数据的熟练或者复习程度，在步骤S104之后，还包括如图4所示的具体实现步骤：

在步骤S401中，获取历史分析结果和评分结果，形成历史分析和评分记录表。

在本发明实施例中，历史分析和评分记录表包括用户不同朗读或背诵时段的分析结果和评分结果。

在步骤S402中，统计并分析上述历史分析和评分记录表中发音错误的数据和漏读内容的数据，形成易发音错误和易漏读内容的反馈记录表。

在本发明实施例中，将同一预设文本内容中容易发音错误的单词和容易漏读的语句按照出现次数从高到低进行排列，以便于用户有直观的认识，针对性地对自己容易发音错误的单词进行纠正，加深对容易漏读的语句的记忆，以提高背诵的效率。

进一步地，为了进一步加深用户对预设文本中的生字的发音的认识，在本发明实施例中，还包括如图5所示的发音训练的具体实现步骤：

在步骤S501中，接收用户输入的启动发音训练模式的启动指令，进入发音训练模式。

在本发明实施例中，有针对字音、字形、字义的多种训练模式，并设置有针对单词的不同类型的题目，例如，有些单词为多音字，这类单词的题目偏向于针对字音的训练，有些单词的有比较多字形相似的单词，这类单词的题目侧重于针对字形的训练。在这里，当用户选择启动发音训练模式时，即针对字音的训练时，就会进入针对字音的训练模式中。

在步骤S502中，随机获取与上述发音错误的数据或预设文本数据中的生字数据相关的发音练习题。

在本发明实施例中，根据单词设置不同类型的题目，并添加类型标记，以便于用户选择不同类型的题目时，可以匹配到相应的题目，例如，单词“都”，不同的词语组合，有不同的发音，例如，“都：①dōu(都是)；②dū(首都)”。

在这里，当用户进入针对字音的训练模式时，为了使用户更有针对性地进行学习字音，将用户朗读或背诵时记录到的发音错误的单词和预设文本数据中的生字作为用户进行字音学习的题目资源，随机从该题目资源中获取与上述发音错误的单词或者预设文本数据中的生字相匹配的发音练习题目。

同样的，当用户选择其他的训练模式时，也随机匹配与该训练模式相匹配的练习题目。

在这里，上述练习题目可以是选择题，也可以是填空题，这里不做具体限定。

在步骤S503中，接收用户输入的答案，并判断上述答案是否正确。

在本发明实施例中，当接收到用户输入的答案时，根据预设的答案判断用户输入的答案是否与其一致，当与预设的答案一致时，判定答案正确，当与预设的答案不一致时，判断答案错误。

在步骤S504中，当上述答案不正确时，重新获取与上述发音练习题类似的练习题。

在本发明实施例中，上述与上述发音练习题类似的练习题，是指重新获取的练习题包括该发音练习题的关键单词，并且同样是为针对发音进行训练的题目，这样，增加了题目的多样性，以便于用户更快地掌握所需要学习发音的单词。

应理解，在本发明各个实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，上述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘或光盘等。

图6示出了本发明实施例提供的一种课文训练装置6的具体结构框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

本发明实施例提供的一种课文训练装置6，包括语音数据接收单元61、数据分析单元62、评分单元63和发送单元64；

其中，语音数据接收单元61，用于接收用户输入的语音数据，上述语音数据包括与预设文本数据的对应内容；

数据分析单元62，用于分析并记录上述语音数据与预设文本数据中不一致的数据；

评分单元63，用于根据上述不一致的数据对上述语音数据进行评分；

发送单元64，用于将分析结果和评分结果发送至屏幕终端。

进一步地，上述数据分析单元62包括一致性比较子单元、发音错误处理子单元和漏读内容处理子单元；

其中，一致性比较子单元，用于比较上述语音数据与预设文本数据的发音一致性和内容一致性；

发音错误处理子单元，用于当上述语音数据与预设文本数据的发音不一致时，记录并存储发音不一致的数据，并将发音不一致的数据标记为发音错误的数据；

漏读内容处理子单元，用于当上述语音数据与预设文本数据的内容不一致时，记录并存储内容不一致的数据，并将内容不一致的数据标记为漏读内容的数据。

进一步地，上述漏读内容处理子单元包括重复数据识别子单元、数据忽略子单元和漏读数据存储子单元；

其中，重复数据识别子单元，用于当上述语音数据与预设文本数据的内容不一致时，识别上述语音数据中是否有连续的重复数据；

数据忽略子单元，用于当上述语音数据中有连续的重复数据时，忽略上述连续的重复数据；

漏读数据存储子单元，用于当上述语音数据中没有连续的重复数据时，记录并存储内容不一致的数据，并将内容不一致的数据标记为漏读内容的数据。

进一步地，上述评分单元63还具体用于：

统计上述不一致的数据的出现次数，根据上述出现次数和与上述不一致的数据的对应权重对上述语音数据进行评分。

进一步地，上述装置还包括结果获取单元和反馈处理单元；

其中，结果获取单元，用于获取历史分析结果和评分结果，形成历史分析和评分记录表；

反馈处理单元，用于统计并分析上述历史分析和评分记录表中发音错误的数据和漏读内容的数据，形成易发音错误和易漏读内容的反馈记录表。

进一步地，上述装置还包括启动指令接收单元、第一随机题目获取单元、答案判断单元和第二随机题目获取单元；

其中，启动指令接收单元，用于接收用户输入的启动发音训练模式的启动指令，进入发音训练模式；

第一随机题目获取单元，用于随机获取与上述发音错误的数据或预设文本数据中的生字数据相关的发音练习题；

答案判断单元，用于接收用户输入的答案，并判断上述答案是否正确；

第二随机题目获取单元，当上述答案不正确时，重新随机获取与上述发音练习题类似的练习题。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同装置来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述装置实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

上述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述装置的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上上述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到状态或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应上述以权利要求的保护范围为准。