本發明屬于通信技術領域，尤其涉及一種課文訓練方法和裝置。

背景技術：

目前，人們對語言的學習，例如語文、英文的學習，主要以課文朗誦、背誦為主，單詞的學習主要以掌握字或詞的各種擴展形式為主，因此，不管是傳統的學習形式，還是由現有APP提供的學習形式，都是圍繞著聽說讀寫這幾方面來進行學習，然而，現有的學習形式都沒有針對用戶學習的結果進行檢查或校正，或者只是簡單地根據經驗對人們朗讀或者背誦的課文內容進行評分，而沒有對該內容進行針對性的分析和評分，不能有效地適應人們不同的要求，以提高人們學習的效率。

技術實現要素：

有鑒于此，本發明實施例提供了一種課文訓練方法和裝置，以解決現有APP沒有對用戶朗讀或背誦的課文進行檢查和校正，不能有效地適應人們不同要求的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種課文訓練方法，所述方法包括：

接收用戶輸入的語音數據，所述語音數據包括與預設文本數據的對應內容；

分析并記錄所述語音數據與預設文本數據中不一致的數據；

根據所述不一致的數據對所述語音數據進行評分；

將分析結果和評分結果發送至屏幕終端。

第二方面，本發明實施例提供了一種課文訓練裝置，所述裝置包括語音數據接收單元、數據分析單元、評分單元和發送單元；

其中，語音數據接收單元，用于接收用戶輸入的語音數據，所述語音數據包括與預設文本數據的對應內容；

數據分析單元，用于分析并記錄所述語音數據與預設文本數據中不一致的數據；

評分單元，用于根據所述不一致的數據對所述語音數據進行評分；

發送單元，用于將分析結果和評分結果發送至屏幕終端。

在本發明實施例中，通過課文訓練裝置中的語音數據接收單元接收用戶輸入的語音數據，所述語音數據包括與預設文本數據的對應內容；數據分析單元分析并記錄所述語音數據與預設文本數據中不一致的數據；評分單元根據所述不一致的數據對所述語音數據進行評分；發送單元將分析結果和評分結果發送至屏幕終端；通過對用戶輸入的語音數據進行分析及評分，實現了對用戶輸入的語音數據的檢查和校正，以便于用戶根據分析結果和評分結果糾正進行課文訓練過程中的錯漏，提高學習的效率。

附圖說明

圖1是本發明實施例提供的一種課文訓練方法的實現流程圖；

圖2是本發明實施例提供的課文訓練方法中步驟S102的具體實現流程圖；

圖3是本發明實施例提供的課文訓練方法中步驟S203的具體實現流程圖；

圖4是本發明實施例提供的課文訓練方法步驟中S104之后形成反饋記錄表

的具體實現流程圖；

圖5是本發明實施例提供的另一種課文訓練方法的實現流程圖；

圖6是本發明實施例提供的一種課文訓練裝置的結構框圖。

具體實施方式

為使得本發明的發明目的、特征、優點能夠更加的明顯和易懂，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而非全部實施例?；诒景l明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

本發明實施例中提供了一種課文訓練方法和裝置，通過課文訓練裝置中的語音數據接收單元接收用戶輸入的語音數據，上述語音數據包括與預設文本數據的對應內容；數據分析單元分析并記錄上述語音數據與預設文本數據中不一致的數據；評分單元根據上述不一致的數據對上述語音數據進行評分；發送單元將分析結果和評分結果發送至屏幕終端；通過對用戶輸入的語音數據進行分析及評分，實現了對用戶輸入的語音數據的檢查和校正，以便于用戶根據分析結果和評分結果糾正進行課文訓練過程中的錯漏，提高學習的效率。

以下結合具體實施例對本發明的實現進行詳細描述：

圖1示出了本發明實施例提供的一種課文訓練方法的實現流程，詳述如下：

在步驟S101中，接收用戶輸入的語音數據，上述語音數據包括與預設文本數據的對應內容。

在本發明實施例中，上述用戶輸入的語音數據，具體為用戶在朗讀或背誦文本數據時的實時語音數據或者錄制的語音數據。在這里，上述文本數據包括但不限于中小學語文課本、課外閱讀書籍的文本數據，這里對文本數據的具體語種并不做具體限定。

在這里，上述預設文本數據中包括預設文本的發音和內容數據，并且發音數據與內容數據一一對應。

在步驟S102中，分析并記錄上述語音數據與預設文本數據中不一致的數據。

在本發明實施例中，上述不一致的數據具體是指由于發音錯誤而導致的發音不一致的數據和由于漏讀或者重復朗讀而導致內容不一致的數據。

進一步地，步驟S102具體是通過如圖2所示的步驟來實現的。

在步驟S201中，比較上述語音數據與預設文本數據的發音一致性和內容一致性。

在本發明實施例中，發音一致性是指語音數據中的單詞的發音與預設文本數據中的單詞的發音一致，發音正確或者達到符合要求的近似度，例如，比較語音數據的“Apple”的發音與預設文本中的“Apple”的發音是否相同或者近似，如果相同或近似，即認為語音數據與預設文本數據的發音一致。

這里所指的單詞包括但不限于中文單字、英文單詞。

內容一致性是指語音數據中的語句與預設文本數據中的語句的內容前后一致，沒有多余或者漏掉的語句，例如，當預設文本數據中有這樣的語句“She was lovely,very naive,we all like to play with her because she is also very interesting”時，并且語音數據中也有同樣的語句時，即認為語音數據與預設文本數據的內容一致。

這里所指的語句包括但不限于句子、段落或者單詞。

在步驟S202中，當上述語音數據與預設文本數據的發音不一致時，記錄并存儲發音不一致的數據，并將發音不一致的數據標記為發音錯誤的數據。

在本發明實施例中，當上述語音數據與預設文本數據中的單詞的發音不一致時，記錄并存儲該單詞，并將該單詞標記為發音錯誤的數據，例如，當預設文本數據中的“Apple”用戶發音為時，記錄并存儲該單詞，并將該單詞標記為發音錯誤的單詞。

在步驟S203中，當上述語音數據與預設文本數據的內容不一致時，記錄并存儲內容不一致的數據，并將內容不一致的數據標記為漏讀內容的數據。

在本發明實施例中，當上述語音數據與預設文本數據的語句的內容不一致時，記錄并存儲該語句，并將該語句標記為漏讀語句。例如，當預設文本中的語句“She was lovely,very naive,we all like to play with her because she is also very interesting”用戶發音為“She was lovely,we all like to play with her because she is also very interesting”時，即認為上述語音數據與預設文本數據的內容不一致，記錄并存儲該語句中的“very naive”，并將“very naive”標記為漏讀語句。

在這里，可以記錄并存儲整句句子或整個段落，并將漏讀的語句“very naive”進行高亮顯示，以便于用戶知道是哪句句子或者哪個段落的哪部分內容漏讀了。

進一步地，步驟S203具體是通過如圖3所示的步驟來實現的。

在步驟S301中，當上述語音數據與預設文本數據的內容不一致時，識別上述語音數據中是否有連續的重復數據。

在本發明實施例中，當用戶忘詞時，往往會重復之前的句子或者詞語，以引導自己的記憶，例如，用戶將預設文本中的語句“She was lovely,very naive,we all like to play with her because she is also very interesting”發音為“She was lovely,She was lovely,She was lovely,very naive,we all like to play with her because she is also very interesting”時，由于連續重復的“She was lovely”，也會造成與預設文本數據的內容不一致，而在實際應用中，我們并不需要考慮這些重復的語句或者數據。

在步驟S302中，當上述語音數據中有連續的重復數據時，忽略上述連續的重復數據。

在本發明實施例中，當語音數據中有連續重復的語句時，忽略該連續重復的語句，不將這些連續重復的語句記錄為不一致的數據，這樣，可以提高訓練的針對性和效率。

在步驟S303中，當上述語音數據中沒有連續的重復數據時，記錄并存儲內容不一致的數據，并將內容不一致的數據標記為漏讀內容的數據。

在本發明實施例中，當語音數據中沒有連續的重復的語句時，記錄并存儲內容不一致的語句，并將該語句標記為漏讀語句。

在步驟S103中，根據上述不一致的數據對上述語音數據進行評分。

在本發明實施例中，通過統計上述不一致的數據的出現次數，根據上述出現次數和與上述不一致的數據的對應權重對上述語音數據進行評分。

在這里，設定上述不一致的數據為發音不一致的數據，即發音錯誤的數據為X，其對應權重為s₁，出現次數為m；設定上述不一致的數據為內容不一致的數據，即漏讀內容的數據為Y，其對應權重為s₂，出現次數為n，那么該語音數據的分數Score的計算公式為：

Score＝100×(1-s₁×m-s₂×n)

例如，假設s₁為0.01，m為10，s₂為0.08，n為5，那么，計算得到Score的分數為50分，其計算過程如下：

Score＝100×(1-0.01×10-0.08×5)＝50。

在步驟S104中，將分析結果和評分結果發送至屏幕終端。

在本發明實施例中，上述分析結果包括發音錯誤和漏讀語句的具體內容，例如，發音錯誤：1)Apple2)naive[nɑ′iv]；漏讀語句：1)She was lovely,very naive,we all like to play with her because she is also very interesting(其中very naive高亮顯示，表示漏讀該語句)。

在這里，分析結果和評分結果在用戶朗讀或者背誦完預設文本數據后，在屏幕終端顯示；或者是用戶將錄制的語音數據上傳后，根據預設文本數據對錄制的語音數據進行分析和評分后，將分析結果和評分結果發送至屏幕終端顯示。

進一步地，為了用戶更好地了解自己對預設文本數據的熟練或者復習程度，在步驟S104之后，還包括如圖4所示的具體實現步驟：

在步驟S401中，獲取歷史分析結果和評分結果，形成歷史分析和評分記錄表。

在本發明實施例中，歷史分析和評分記錄表包括用戶不同朗讀或背誦時段的分析結果和評分結果。

在步驟S402中，統計并分析上述歷史分析和評分記錄表中發音錯誤的數據和漏讀內容的數據，形成易發音錯誤和易漏讀內容的反饋記錄表。

在本發明實施例中，將同一預設文本內容中容易發音錯誤的單詞和容易漏讀的語句按照出現次數從高到低進行排列，以便于用戶有直觀的認識，針對性地對自己容易發音錯誤的單詞進行糾正，加深對容易漏讀的語句的記憶，以提高背誦的效率。

進一步地，為了進一步加深用戶對預設文本中的生字的發音的認識，在本發明實施例中，還包括如圖5所示的發音訓練的具體實現步驟：

在步驟S501中，接收用戶輸入的啟動發音訓練模式的啟動指令，進入發音訓練模式。

在本發明實施例中，有針對字音、字形、字義的多種訓練模式，并設置有針對單詞的不同類型的題目，例如，有些單詞為多音字，這類單詞的題目偏向于針對字音的訓練，有些單詞的有比較多字形相似的單詞，這類單詞的題目側重于針對字形的訓練。在這里，當用戶選擇啟動發音訓練模式時，即針對字音的訓練時，就會進入針對字音的訓練模式中。

在步驟S502中，隨機獲取與上述發音錯誤的數據或預設文本數據中的生字數據相關的發音練習題。

在本發明實施例中，根據單詞設置不同類型的題目，并添加類型標記，以便于用戶選擇不同類型的題目時，可以匹配到相應的題目，例如，單詞“都”，不同的詞語組合，有不同的發音，例如，“都：①dōu(都是)；②dū(首都)”。

在這里，當用戶進入針對字音的訓練模式時，為了使用戶更有針對性地進行學習字音，將用戶朗讀或背誦時記錄到的發音錯誤的單詞和預設文本數據中的生字作為用戶進行字音學習的題目資源，隨機從該題目資源中獲取與上述發音錯誤的單詞或者預設文本數據中的生字相匹配的發音練習題目。

同樣的，當用戶選擇其他的訓練模式時，也隨機匹配與該訓練模式相匹配的練習題目。

在這里，上述練習題目可以是選擇題，也可以是填空題，這里不做具體限定。

在步驟S503中，接收用戶輸入的答案，并判斷上述答案是否正確。

在本發明實施例中，當接收到用戶輸入的答案時，根據預設的答案判斷用戶輸入的答案是否與其一致，當與預設的答案一致時，判定答案正確，當與預設的答案不一致時，判斷答案錯誤。

在步驟S504中，當上述答案不正確時，重新獲取與上述發音練習題類似的練習題。

在本發明實施例中，上述與上述發音練習題類似的練習題，是指重新獲取的練習題包括該發音練習題的關鍵單詞，并且同樣是為針對發音進行訓練的題目，這樣，增加了題目的多樣性，以便于用戶更快地掌握所需要學習發音的單詞。

應理解，在本發明各個實施例中，各過程的序號的大小并不意味著執行順序的先后，各過程的執行順序應以其功能和內在邏輯確定，而不應對本發明實施例的實施過程構成任何限定。

本領域普通技術人員可以理解實現上述各實施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬件來完成，相應的程序可以存儲于一計算機可讀取存儲介質中，上述的存儲介質，如ROM/RAM、磁盤或光盤等。

圖6示出了本發明實施例提供的一種課文訓練裝置6的具體結構框圖，為了便于說明，僅示出了與本發明實施例相關的部分。

本發明實施例提供的一種課文訓練裝置6，包括語音數據接收單元61、數據分析單元62、評分單元63和發送單元64；

其中，語音數據接收單元61，用于接收用戶輸入的語音數據，上述語音數據包括與預設文本數據的對應內容；

數據分析單元62，用于分析并記錄上述語音數據與預設文本數據中不一致的數據；

評分單元63，用于根據上述不一致的數據對上述語音數據進行評分；

發送單元64，用于將分析結果和評分結果發送至屏幕終端。

進一步地，上述數據分析單元62包括一致性比較子單元、發音錯誤處理子單元和漏讀內容處理子單元；

其中，一致性比較子單元，用于比較上述語音數據與預設文本數據的發音一致性和內容一致性；

發音錯誤處理子單元，用于當上述語音數據與預設文本數據的發音不一致時，記錄并存儲發音不一致的數據，并將發音不一致的數據標記為發音錯誤的數據；

漏讀內容處理子單元，用于當上述語音數據與預設文本數據的內容不一致時，記錄并存儲內容不一致的數據，并將內容不一致的數據標記為漏讀內容的數據。

進一步地，上述漏讀內容處理子單元包括重復數據識別子單元、數據忽略子單元和漏讀數據存儲子單元；

其中，重復數據識別子單元，用于當上述語音數據與預設文本數據的內容不一致時，識別上述語音數據中是否有連續的重復數據；

數據忽略子單元，用于當上述語音數據中有連續的重復數據時，忽略上述連續的重復數據；

漏讀數據存儲子單元，用于當上述語音數據中沒有連續的重復數據時，記錄并存儲內容不一致的數據，并將內容不一致的數據標記為漏讀內容的數據。

進一步地，上述評分單元63還具體用于：

統計上述不一致的數據的出現次數，根據上述出現次數和與上述不一致的數據的對應權重對上述語音數據進行評分。

進一步地，上述裝置還包括結果獲取單元和反饋處理單元；

其中，結果獲取單元，用于獲取歷史分析結果和評分結果，形成歷史分析和評分記錄表；

反饋處理單元，用于統計并分析上述歷史分析和評分記錄表中發音錯誤的數據和漏讀內容的數據，形成易發音錯誤和易漏讀內容的反饋記錄表。

進一步地，上述裝置還包括啟動指令接收單元、第一隨機題目獲取單元、答案判斷單元和第二隨機題目獲取單元；

其中，啟動指令接收單元，用于接收用戶輸入的啟動發音訓練模式的啟動指令，進入發音訓練模式；

第一隨機題目獲取單元，用于隨機獲取與上述發音錯誤的數據或預設文本數據中的生字數據相關的發音練習題；

答案判斷單元，用于接收用戶輸入的答案，并判斷上述答案是否正確；

第二隨機題目獲取單元，當上述答案不正確時，重新隨機獲取與上述發音練習題類似的練習題。

本領域普通技術人員可以意識到，結合本文中所公開的實施例描述的各示例的單元及步驟，能夠以電子硬件、或者計算機軟件和電子硬件的結合來實現。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執行，取決于技術方案的特定應用和設計約束條件。專業技術人員可以對每個特定的應用來使用不同裝置來實現所描述的功能，但是這種實現不應認為超出本發明的范圍。

所屬領域的技術人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述裝置實施例中的對應過程，在此不再贅述。

在本申請所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的裝置和方法，可以通過其它的方式實現。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，上述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結合或者可以集成到另一個系統，或一些特征可以忽略，或不執行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。

上述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網絡單元上?？梢愿鶕嶋H的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現本實施例方案的目的。

另外，在本發明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。

上述功能如果以軟件功能單元的形式實現并作為獨立的產品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。基于這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的部分可以以軟件產品的形式體現出來，該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例上述裝置的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。

以上上述，僅為本發明的具體實施方式，但本發明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明揭露的技術范圍內，可輕易想到狀態或替換，都應涵蓋在本發明的保護范圍之內。因此，本發明的保護范圍應上述以權利要求的保護范圍為準。