基于SpeechSDK的Web普通话自动测评系统研究与实现

本文主要探讨的是基于Web的普通话自动测评系统的研发。这个系统的设计目标在于克服传统普通话人工测评中的诸多局限，如效率低下、成本高昂等问题。它利用互联网技术，通过构建大规模的普通话语音数据库，对用户的语音输入进行实时采集和分析。该系统的核心技术之一是语音识别，通过比对和匹配用户的发音与预设的标准语音样本，实现自动化评分过程。 Microsoft提供的SpeechSDK 5.1是一个关键组件，它提供了丰富的语音应用程序接口（SAPI），使得开发者能够方便地集成语音处理功能。通过SAPI，系统能够处理诸如语音输入的捕捉、特征提取、模式识别等复杂任务，确保了普通话测试的准确性和一致性。 论文的核心内容涉及以下几个方面： 1. 普通话测试题库建设：构建全面且符合语法规则和发音标准的普通话测试题目库，为系统提供测评依据。 2. 普通话语音采集与分析：通过专业的设备和技术手段，收集大量普通话发音样本，这些数据是系统性能的基础。 3. 语音比对与评分算法研究：设计有效的算法，将用户的语音输入与标准答案进行精确匹配，评估其发音的准确度。 4. 计算机自动阅卷评分：系统实现自动化的评分过程，不仅包括单个汉字或词语的评测，还能处理更复杂的句子结构，提高了测评效率。 实验结果显示，该系统在单字、双字等基础项目上的测评表现良好，达到了预期的效果。这不仅简化了普通话测评流程，也为未来的语言教育和评估提供了创新的解决方案。 关键词：普通话、自动测评、语音识别、SpeechSDK。这一系列技术的应用，无疑为语言学习者提供了便捷的学习反馈，同时也推动了教育科技领域的进步。通过本研究，我们可以期待未来更多高效、精准的在线测评工具的出现。