恭喜騰訊科技(深圳)有限公司林炳懷獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利口語考試的評分方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114333787B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202111405039.8,技術領域涉及:G10L15/06;該發明授權口語考試的評分方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品是由林炳懷;王麗園設計研發完成,并于2021-11-24向國家知識產權局提交的專利申請。
本口語考試的評分方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品在說明書摘要公布了:本申請公開了一種口語考試的評分方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品,涉及人工智能領域。該方法包括:獲取訓練樣本,訓練樣本中包含目標樣本口語試題的樣本參考答案、樣本回答音頻以及對樣本回答音頻的樣本分數,目標樣本口語試題屬于目標題型;基于訓練樣本對預訓練評分模型進行訓練,得到目標題型對應的目標評分模型,預訓練評分模型通過元學習方式訓練得到;通過目標評分模型對目標回答音頻進行評分,得到目標回答音頻的目標分數,目標回答音頻是對屬于目標題型的口語試題的回答。采用本申請實施例提供的方案,能夠利用訓練得到的目標評分模型實現口語考試的自動化評分,提高了口語考試的評分效率。
本發明授權口語考試的評分方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品在權利要求書中公布了:1.一種口語考試的評分方法,其特征在于,所述方法包括:獲取訓練樣本,所述訓練樣本中包含目標樣本口語試題的樣本參考答案、樣本回答音頻以及對所述樣本回答音頻的樣本分數,所述目標樣本口語試題屬于目標題型;基于所述訓練樣本對預訓練評分模型進行訓練,得到所述目標題型對應的目標評分模型,所述預訓練評分模型通過元學習方式訓練得到,所述目標評分模型由深度神經網絡以及目標規則向量矩陣構成,所述目標規則向量矩陣由不同評分標準對應的目標規則向量構成;提取目標回答音頻的目標文本特征以及目標聲學特征,所述目標回答音頻是對屬于所述目標題型的口語試題的回答;對所述目標文本特征以及所述目標聲學特征進行特征拼接,得到目標特征;將所述目標特征輸入所述深度神經網絡,得到第一深度特征向量和第二深度特征向量,所述第二深度特征向量的深度大于所述第一深度特征向量的深度;基于所述第一深度特征向量和所述目標規則向量矩陣,生成加權規則向量;基于所述加權規則向量和所述第二深度特征向量,確定目標分數。
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