一种自发性口语评测文本语义相似度评分特征提取方法

自发性口语评测中如何提取文本语义相似度评分特征是一个非常困难的问题。针对这个问题本文采用基于词网络(WordNet)的Lesk算法计算词与词之间的语义相似度,在词义相似度的基础上提出了词与文本之间的语义相似度算法,提出了一种完整的基于词网络的文本语义相似度评分特征提取方法。实验利用该方法在考生答案与标准答案之间中提取文本语义相似度评分特征,并利用该特征与老师评分进行相关度分析,实验结果表明该算法可以有效的表征考生答案和标准答案之间的文本语义相似度。

基于自适应阈值与基频检测的自发性口语音频分割算法

为了去除自发性口语音频中静音和噪音段的干扰,提高语音识别率和解码识别效率,提出一种音频能量自适应阈值计算方法。针对实时自动口语评测应用,设计了能量阈值自适应系数,该方法将根据能量阈值自适应系数动态地给每个考生的个人单次所有考试音频计算匹配一个能量阈值,以避免阈值选择和硬门限判决造成的误检。在基于自适应能量阀值的音频切分后,加入了基频检测步骤,以判别切分后所得音频段是否为噪声,从而最终分离出纯净的口语音频部分。实验结果表明,该算法能有效准确地切分音频,且鲁棒性较强。