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摘要:本发明涉及语音识别技术领域,尤其涉及一种点读笔的语音识别方法。所述方法包括以下步骤:基于示范发音数据对用户跟读数据进行跟读发音评分,生成跟读发音分数;对跟读发音分数进行低分数据筛选,生成发音不合格数据;对发音不合格数据进行细粒度分析,生成音素错误数据;利用摄像头设备进行口型采集,生成跟读口型数据;基于发音不合格数据对跟读口型数据进行错误口型筛选,生成错误口型数据;对错误口型数据进行口型示范纠错,生成纠错过程数据;根据纠错过程数据进行难点聚类划分,生成重难点发音数据;根据重难点发音数据进行发音训练,生成优化发音数据。本发明通过分析用户跟读数据与跟读口型数据,以实现提高语音纠错的准确性。
主权项:1.一种点读笔的语音识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:获取示范发音数据与用户跟读数据;基于示范发音数据对用户跟读数据进行跟读发音评分,生成跟读发音分数;步骤S2:利用预设的分数阈值对跟读发音分数进行低分数据筛选,生成发音不合格数据;对发音不合格数据进行细粒度分析,生成音素错误数据;步骤S3:利用摄像头设备进行口型采集,生成跟读口型数据;基于发音不合格数据对跟读口型数据进行错误口型筛选,生成错误口型数据;步骤S4:对错误口型数据进行变化特征分析,生成口型变化特征数据;根据口型变化特征数据进行异常点标记,生成综合口型异常数据;其中,步骤S4包括以下步骤:步骤S41:对错误口型数据进行唇部开合分析,生成唇部开合运动数据;基于唇部开合运动数据对错误口型数据进行开口时间图像截取,生成开口图像数据;步骤S42:根据开口图像数据进行齿位开合分析,生成齿位开合运动数据;基于齿位开合运动数据对开口图像数据进行开齿时间图像截取,生成开齿图像数据;步骤S43:对开齿图像数据进行降噪平滑处理,生成清晰开齿图像数据;根据清晰开齿图像数据进行舌尖位置标记,生成舌尖运动轨迹数据;步骤S44:将唇部开合运动数据与齿位开合运动数据与舌尖运动轨迹数据进行时序关联,生成口型变化特征数据;其中,步骤S44包括以下步骤:步骤S441:将唇部开合运动数据与齿位开合运动数据与舌尖运动轨迹数据进行时序关联,生成口型运动变化数据;步骤S442:对口型运动变化数据进行轨迹图像转换,生成二维侧方运动图;步骤S443:利用角度变化评估公式,并根据二维侧方运动图对舌尖运动轨迹数据进行运动倾向分析,生成运动方向特征数据;其中,角度变化评估公式如下所示: ;式中,为角度平均变化值,为评估的开始时间,为评估的结束时间,为时间变化的索引值,为反余弦函数,为时间为时的舌尖位置横坐标,为时间为时的舌尖位置横坐标,为时间为时的舌尖位置纵坐标,为时间为时的舌尖位置纵坐标,为时间为时的舌尖位置横坐标,为时间为时的舌尖位置纵坐标,为角度偏差修正值;步骤S444:利用运动方向特征数据对舌尖运动轨迹数据进行轨迹模糊估计,生成舌尖运动优化数据;步骤S445:根据舌尖运动优化数据对二维侧方运动图进行运动补充,生成侧方运动优化图;步骤S446:基于侧方运动优化图进行运动特征评估,生成口型变化特征数据;步骤S45:根据口型变化特征数据进行异常变化点标记,生成口型异常范围数据;步骤S46:根据音素错误数据对口型异常范围数据进行异常时间点标记,生成综合口型异常数据;步骤S5:基于综合口型异常数据进行口型示范纠错,生成纠错过程数据;根据纠错过程数据进行难点聚类划分,生成重难点发音数据;根据重难点发音数据进行发音训练,生成优化发音数据。
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