基于WEB的普通话自动测评系统设计与实现

"基于WEB的普通话自动测评系统的研究" 本文探讨的是一个基于WEB的普通话自动测评系统的构建和应用。该系统旨在克服传统人工测试的局限性，有效节省人力和资源。在语音识别技术的支持下，系统能对普通话发音进行自动化评估。 在语音识别技术方面，虽然理论上可以通过收集大量普通话语音信号建立语音库，分析信号波形，通过比对和匹配实现语音识别，但由于实际条件限制，本课题并未采用这种方法。相反，系统利用了微软的SpeechSDK 5.1，这是一个专门用于语音程序开发的组件。通过调用SDK中的语音应用程序接口（SAPI），系统能够处理和解析普通话的语音输入，实现自动测评功能。 论文主要涉及以下几个关键部分： 1. 普通话测试题库的建立：这是系统的基础，包含了各种普通话测试项目，如单字、双字等，为自动测评提供了标准化的参考答案。 2. 普通话语音采集与分析：系统需要获取用户的语音输入，并对这些输入进行数字化处理和分析，以便后续的比对和识别。 3. 语音比对算法研究：为了评估用户发音的准确性，系统需要一种有效的算法来比较用户语音与标准答案之间的相似度。 4. 计算机自动阅卷评分：在完成语音比对后，系统依据预设的评分标准自动给出成绩，这一过程无需人工干预。 实验结果显示，该系统成功实现了对单字、双字等项目的测试和评分，达到了预期效果，证明了系统的可行性和实用性。这不仅为普通话学习者提供了即时反馈，也为未来同类系统的深入研究提供了有价值的参考。 关键词：普通话，自动测评，语音识别，SpeechSDK 这个基于WEB的普通话自动测评系统是利用现代语音识别技术优化教育评估的一个实例。它结合了SpeechSDK 5.1的功能，使得普通话的在线学习和测试变得更加高效和便捷。通过不断改进和完善，此类系统有望在语言教学领域发挥更大的作用，为大规模的语言学习和评测提供解决方案。