简介:近年来,随着深度学习和语音识别技术的飞速发展,基于深度学习语音识别的计算机辅助外语口语学习成为当前人工智能技术应用研究的一个热点。本文结合当前最先进的智能语音信息处理理论,在阐述英语口语自动评测的基本原理和算法的基础上,针对中考、高考口语考试考生音频的特点,提出了两种基于深度神经网络声学模型的更具噪音鲁棒性的评分算法。依据在初中和高中英语口语大规模统一考试的真实场景数据进行的验证实验,本文提出的自动评测方法比传统基于GOP(GoodnessofPronunciation)的方法具有较大的性能优势。本研究开发的部分技术已实际应用于全国多地的中考、高中期末考试及高考模拟考试的口语自动阅卷系统中,取得了良好的社会效益。
简介:科学地评价大学毕业生的学习成绩,不仅可以为用人单位考查大学生的学习能力提供有力依据,还有利于准确获得教学质量的反馈信息,更有利于大学生对自身的正确认识.利用了模糊数学中的综合评判方法,按照培养计划将所学课程分为德、智、体三个模块,各个模块内部又分为选修课和必修课两个部分,再考虑考试课和考查课的区别,在一级评价中,根据模块内部的各门课程的学分,计算出模块内各门课程的权重.在后面的各级评价中根据模块的重要性分别赋予权重,并使用降半阶梯形法得到评价矩阵,最终建立了一个四层的大学毕业生学习成绩的模糊综合评价系统.使用这种方法对石家庄铁道大学数理系数学与应用数学专业11级毕业生的学习成绩进行模糊综合评判,实践结果表明该评价系统的结果科学合理可靠,能够给用人单位对学生能力的考察提供可靠依据,正确地反馈学校教学质量信息,同时帮助学生科学地评价自我、认识自我.
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