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    # 语音评测常见问题FAQ

    # 语音评测-功能咨询

    # 语音评测服务支持哪些平台?

    Android、iOS、Windows、Linux、WebAPI。

    # 语音评测支持哪些题型?

    • 英文口语评测:支持单词,句子,篇章等题型评测。
    • 中文口语评测:支持字、词、句,篇章等题型评测。

    # 语音评测最多支持多长时间的语音输入?

    对于所有评测题型,都只支持最长 3分钟 的语音输入。

    # 语音评测支持传入的音频格式有哪些?

    sdk支持的音频类型是:单声道 16bit Inter PCM,支持的音频采样率是:16000HZ。 webapi支持类型参考webapi评测参数说明文档

    # 各个题型支持哪些维度的评分?

    不同的题型支持的多维度有所不同:

    • 英文单词题型 支持总分、准确度分;文本中每个单词的打分。
    • 英文句子题型 支持总分、准确度分、流畅度分、完整度分;每个分句的准确度分、流畅度分;每个单词的打分。
    • 英文篇章题型 支持总分、准确度分、流畅度分、完整度分;每个分句的准确度分、流畅度分;每个单词的打分。

    # 各维度分数名称表示什么含义?

    同一维度在不同题型中表示的含义基本相同。

    • 准确度分,对朗读内容的正确程度进行评分。
    • 流畅度分,对朗读的流利程度进行评分。
    • 完整度分,针对有固定文本的试题,对朗读的完整性进行评分。
    • 总分,对语音的总体评价,可以是各维度平均,或根据需要进行加权,也可以作为一个独立维度。

    # 用户非正常朗读怎么办?

    • 引擎将用户不按文本要求录入语音的行为称为“用户行为异常”。
    • 引擎重点支持11类的异常场景检测,包括:乱说英文、乱说普通话、纯音乐、咳嗽、敲键盘、敲桌子、乱说方言、触碰话筒、唱歌、聊天、吹气等。除此之外的用户行为异常也能进行检测,具体效果需要视情况而定。同时还支持对音量过小,截幅,低信噪比的数据检测。

    # 用户录音设备或环境异常怎么办?

    • 引擎将用户录音设备或者环境异常导致录入的语音异常称为“音质异常”。
    • 引擎支持对音量过小,截幅,低信噪比的数据检测。当存在音质异常时,根据不同的异常程度,得分存在不同的置信度。

    # 试题格式及结果说明

    # 语音评测支持题型和结果格式及字段含义(中文)?

    • 中文口语评测:支持字、词、句,篇章等题型评测。
    • 全维度评测和篇章评测为付费功能,可前往登录平台---应用控制台---开通试用,15天结束后可申请付费开通。
    • 开通篇章阅读功能后,同时您的字词句阅读功能的试卷长度将不受限制。
    • 评测试题和结果格式及字段含义详见 语音评测试题格式及结果说明 文档。

    # 语音评测支持题型和结果格式及字段含义(英文)?

    • 英文口语评测:支持单词,句子,篇章等题型评测。
    • 全维度评测和篇章评测为付费功能,可前往登录平台---应用控制台---开通试用,15天结束后可申请付费开通。
    • 开通篇章阅读功能后,同时您的字词句阅读功能的试卷长度将不受限制。
    • 评测试题和结果格式及字段含义详见 语音评测试题格式及结果说明 文档。

    # 语音评测-价格购买咨询

    # 语音评测的收费价格是多少?怎么购买?

    • 登录平台---我的应用---语音评测---立即购买(即可看到价格在线购买)

    # 语音评测的高阶能力与套餐包的评测有什么区别?

    • 套餐包是评测的使用次数的购买,高阶能力开通篇章功能,两个是单独收费。

    # 英文音标标注试题制作规范

    # 文本输入格式

    • [content]、[word] 是用来说明文本的类型的,试卷中必须并且仅能有一个类型的头。
    • [word]单词题型头、[content]句子和篇章题型头,其中[word]标记的试卷中,每行仅能有一个单词。
    • [vocabulary]中罗列每个单词的音标,多发音的音标必须用“|”隔开。每个音标序列不能大于128字节。

    # 英文单词自定义发音

    用户可通过试卷音标标注指定单词发音,以下是几个题型的示例,供参考。

    • 英文句子题型
      [content]
      May I help you. Yes please. Does this sweater come in yellow.
      [vocabulary]
      help/hh eh l p/

    • 英文单词题型

    • 示例一:
      [word]
      kitchen
      [vocabulary]
      kitchen/'k ih - ch ih n/

    • 示例二:
      [word]
      off
      [vocabulary]
      off/oo f | ao f/

    • 示例三:
      [word]
      they
      there
      [vocabulary]
      there/dh ar/

    :以上采用的音标均为讯飞音标,详细请参见 科大讯飞语音评测试题格式及结果说明 文档中评测结果格式 --> 音标对照表。

    # 英文分词分句的规则

    • 句子结束的标点符号是“.!?;”,缩写中的点号不作为句子的结束标记进行句子切分;
    • 引擎支持小数的解析,如果点号左右紧接着数字,则该点号为小数点;如果点号左右为非数字字符,则该点号为句子结束标点或者缩写中的点号。
    • 单词题型中没有句子的概念,故不会根据句子结束标点进行分句。表示句子结束的标点在单词首尾将被过滤掉,在单词间将不做任何处理。
    • 分词符号是“:\x0A,|\ ”、“|”、“\”、“,”、“.”以外的符号将转换为空格进行分词。

    # 文本规范

    • 文本中的标签必须拼写正确,而且不能杂含其他多余的字符;中括号“[ ]”为标签的符号,正文中不能出现中括号,否则解析结果为未定义。圆括号“( )”为标记符号,用于标记连读、停顿、句末升降调、重读等信息,括号内除去约定的字符外,不能为其他字符,否则解析结果不正确。
    • 一个标签不能在一个文本中出现两次;不能在同一文本中出现两个同一类型的标签。
    • 文本中第一个标签的前面不要出现任何字符。
    • 标签和正文之间是通过换行来控制位置关系的,这种位置上的相对关系不能被打破。
    • 生词中的音标标签必须按照文本格式要求标写,每行是一个单词对应其相应的音标,音标序列中不能杂含其他不是(引擎定义的)音标字符或非法字符。
    • 引擎不对文本进行语义解析,例如:“-780”(引擎不能解析出这是一个负数)”。
    • “ " ”、“ ' ”、“.”、“!”、“?”、“ ”、“:”、“;”、“-”、“|”、“\x0A”、“\t”以及数字、字母之外的字符将被过滤掉。全角的标点将被转换为半角,全角字符或者非法字符不能超过全文字符的10%。
    • 英文文本中,除了 . (如:p.m),- (如:80-year-old),' (如:I'm) 这三个字符外,其余字符均会判定为非法字符。
    • 文本内容不区分大小写。

    # 试卷制作中常见错误及修改方法

    文本中的标点符号不能省略,否则会认为是非法格式。

    常见错误码:28682(试卷内容有误),28693(试卷格式有误),28694(存在未登录词)

    • 28682错误码:试卷内容不正确。常见的几种错误:如出现了大量的全角字符,中文,圆括号中的标记符合规范、编码错误(将试卷保存为ANSI编码格式)等,可仔细检查试卷内容,进行删改。
    • 28693错误码:试卷格式有误。可参照 科大讯飞语音评测试题格式及结果说明 中的试题格式进行修改。
    • 28694错误码:存在未登录词。表明有引擎无法处理的文本,请参照文本规范检查文本内容。

    # 结果获取

    # 同一个句子,用美式发音读和用英式发音读,哪个得分会高些

    • 引擎支持多发音匹配,会自动匹配发音。如果匹配出是美式发音,就按美式发音进行评分;如果匹配出是英式发音,就按英式发音进行评分。

    # XML中的beg_pos和end_pos可以怎么使用

    beg_pos 和 end_pos 标记了对应节点下内容在语音中的边界,单位是帧,每帧10ms,例如一个单词“word“,其 beg_pos = n1,end_pos = n2,那么在语音中,“word”的位置在 n110ms 到 n210ms。

    # XML中的dp_message可以怎么使用

    • dp_message标记内容的切分信息,当值为0时,表示正常;值为16,表示漏读,值为32表示增读。
    • 在解析效果的时候,如果遇到dp_message不为 0 的情况,要进行相应的处理。一般情况下,word节点下dp_message值为16的时候,相关的效果信息都会缺失;值为32的时候,会选择得分最高的word节点作为最终结果。

    # 为什么个别单词打分不准,如:打分不高或者不符合预期

    1. 我们的单词音标兼顾了各种发音的可能,如果您的发音恰好是其中一种,但您的预期是不应该打高分时,就会产生误差,建议您自己定义该单词发音,具体使用方法请参见 试卷制作 中英文单词自定义发音。
    2. 我们的评分标准参考了每个音素的得分情况,对于发音相近的音素或单词,引擎会产生混淆。例如单词“about”和“above”,这样有可能造成打分不准。
    3. 对于极个别人的发音,由于声学模型限制,可能识别不准,所以导致评测也有可能不准。

    如果,以上解答仍有疑问,可联系我们,提供相关音频数据和试卷内容,我们具体分析后再做答复。

    # 乱说、乱读得高分的问题怎么解决

    1. 评测结果中会给出 is_rejected 字段,当字段值为 true 时,说明此时是用户乱说导致的拒识,开发者可根据这个字段判断此次用户是否为乱说。
    2. 在拒识的同时依然会给出得分,因为目前识别乱说的准确率没有100%,所以存在误拒的情况。如果引擎给0分的话,也不合适。
    3. 引擎可以检测出来用户是乱说的,但无法保证一定是低分。所以说,如果引擎报出乱说,那么就可以认为评分已经不可信。这种情况下,开发者可以给用户显示 0 分,也可以在显示引擎分数的同时,给出乱说的检测结果。这个由开发者自己来决定哪一种方式更合适。
    4. 还有个属性字段 except_info,如果其属性值为28673(音量小/无语音),28680(信噪比低),28690(有截幅),则说明使用环境存在问题,打分也是不可信的。

    # 结果评分分值与日常经验中的优、良、中、差的对应关系

    其实这两者之间并没有严格的对应关系,以下对应关系仅供参考:

    等级 五分制分值 百分制分值
    4.3分~5分 86分~100分
    3.5分~4.2分 70分~85分
    2.5分~3.4分 50分~69分
    1.5分~2.4分 30分~49分
    很差 0分~1.4分 0分~29分