?[導讀：51Talk課前預習可以幫助學員對本課的五個核心詞匯進行很好的學習和掌握既棺。而它的語音評分系統(tǒng)正是其強大所在幢竹。]
51Talk課前預習系統(tǒng)中的語音識別評分是這樣的：
經(jīng)科學測試之后發(fā)現(xiàn)补疑，它確實可以清楚判斷出讀音處于何種水平班利。而且洞豁，88分的發(fā)音與89分的發(fā)音確實存在人耳不可分辨的細微差別窗看。
對于它能做到如此科學及準確茸歧，十分驚訝并且好奇：“你們是如何做到的？烤芦！”下面就讓小預來揭秘举娩，51Talk課前預習如何優(yōu)雅的評分。
與蘋果Siri相同的語音識別技術
(-->點擊聽音頻<--懶得看文字，講給你聽)
第一代的語音識別技術是“基于音頻比對”評分铜涉，它是這樣的：系統(tǒng)錄入一段標準音智玻，比對標音與用戶音的區(qū)別來進行評分。但因為存在性別芙代、年齡吊奢、語速、音調(diào)纹烹、地域差異页滚，?所有用戶都是只與單一的一個標準音去比對。所以铺呵，實際上這種評分并不準確裹驰。
現(xiàn)階段最前沿的語音識別技術，是“基于模式識別?/?基于統(tǒng)計模型?/?基于神經(jīng)網(wǎng)絡?/?基于機器學習”的語音識別片挂。蘋果公司的Siri和51Talk的課前預習采用的都是這種技術幻林。
這種技術是這樣的：
選取大量用戶，每人讀每個單詞的音頻由專家老師進行人工打分音念，提取每個音頻中的聲學特征沪饺，通過大量計算這些聲學特征和分數(shù)之間的關系，進行機器學習闷愤。學習得到一個根據(jù)音頻聲學特征打分的算法模型整葡，這個模型通過不斷的調(diào)優(yōu)達到成熟穩(wěn)定，然后機器就可以針對新來的音頻進行打分讥脐。
說形象點遭居，你可以這樣理解：51Talk的課前預習就是一個英語專家老師，由老師對你的發(fā)音進行客觀打分攘烛。且魏滚，性別、年齡坟漱、語速鼠次、音調(diào)、地域此類因素并不會影響到你的得分芋齿。
同時腥寇，還會綜合你讀時單詞的輕重音、長短音以及句子的流利度觅捆、完整度赦役、韻律度等進行加權，打出最終得分栅炒。
能夠分清dogs和dog的不同
市面上很多產(chǎn)品都做語音評分的功能掂摔，但大多數(shù)語音評分僅是個“花架子”术羔。這些軟件只能對發(fā)音進行一個含糊的判斷，大部分都不準確乙漓。
舉個最簡單的例子级历，它們并不能在一段話中區(qū)分簡單的單復數(shù)和詞匯的時態(tài)。比如叭披，它們分不清“There?are?some?dogs.”和“There?are?some?dog.”的區(qū)別寥殖。
但51Talk的課前預習卻可以。
這是因為51talk的課前預習的語音建立模型的最小單位是音素涩蜘。
音素是構成音節(jié)的最小單位或最小的語音片段嚼贡，是從音質(zhì)的角度劃分出來的最小的線性的語音單位。人腦識別是依據(jù)我們所聽到的每個音素進行識別同诫，但如果將機器識別的尺度定位音素級別的話粤策，那么成本會大大增高。
如果在其他領域進行模糊判斷尚可剩辟，但這顯然不適用與語言學習這一領域掐场。我們都希望系統(tǒng)可以告訴我們哪里讀的對或哪里讀的不對往扔，含糊的判斷會嚴重影響語言學習贩猎。
舉個例子：
對于英語學習來說萍膛，51Talk的音素級別的語音識別是必須的吭服。
在如此強大的技術和如此精確的識別支持下，51Talk課前預習的評分系統(tǒng)科學及準確并不難以理解蝗罗。?
我們堅信：上課前自己練一練艇棕，好過上課與外教雞同鴨講的對話。
小預期待串塑，看到認真預習練習發(fā)音的你Ｕ恿稹！桩匪！
課前預習在哪里：51Talk-AC客戶端
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