本發(fā)明涉及人工智能，特別涉及一種ai驅(qū)動的個性化語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)有技術(shù)中，語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正系統(tǒng)通?；陬A(yù)設(shè)的聲學(xué)模型或靜態(tài)發(fā)音模板，對用戶語音進行基本比對與評分。此類系統(tǒng)多采用音頻特征與目標發(fā)音之間的距離計算作為核心評價手段，部分系統(tǒng)能夠提供音高、語速等指標的反饋，但普遍側(cè)重于靜態(tài)指標的評估與修正，缺乏動態(tài)交互與深度理解能力。

2、現(xiàn)有技術(shù)在處理語境相關(guān)性、情感表達準確性以及個體化差異方面存在明顯不足。具體而言，傳統(tǒng)系統(tǒng)無法根據(jù)對話情境區(qū)分發(fā)音目標，忽視了語調(diào)與情緒在語音表達中的作用，且無法根據(jù)用戶歷史表現(xiàn)動態(tài)調(diào)整評價標準，導(dǎo)致訓(xùn)練反饋過于機械、缺乏針對性，難以滿足復(fù)雜應(yīng)用場景下的高質(zhì)量語音表達訓(xùn)練需求。

3、鑒于上述問題，亟需一種能夠融合語境理解、情感感知與個性化建模的新型語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┮环Nai驅(qū)動的個性化語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正系統(tǒng)，以實現(xiàn)語境感知下的精準發(fā)音矯正。

2、本申請?zhí)峁┮环Nai驅(qū)動的個性化語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正系統(tǒng)，包括：

3、語音采集單元，用于采集用戶在語音訓(xùn)練過程中的原始語音數(shù)據(jù)，并從所述原始語音數(shù)據(jù)中提取包括音高、語速、語調(diào)、共振峰參數(shù)和語音對應(yīng)文本在內(nèi)的多維語音特征向量；

4、識別構(gòu)建單元，用于基于所述多維語音特征向量中的語義信息與情感特征，識別用戶當(dāng)前語音所處的語境標簽，并基于所述多維語音特征向量構(gòu)建對應(yīng)的用戶發(fā)音特征向量；

5、特征生成單元，用于基于所述語境標簽，從預(yù)設(shè)的標準發(fā)音數(shù)據(jù)庫中調(diào)用與所述語境標簽對應(yīng)的目標發(fā)音特征向量；

6、差異分析單元，用于對所述用戶發(fā)音特征向量與所述目標發(fā)音特征向量進行多維度比對，獲得包含發(fā)音部位偏差、語速差異與情感表達差異的差異參數(shù)集；

7、糾錯反饋單元，用于基于所述差異參數(shù)集生成發(fā)音矯正建議，所述發(fā)音矯正建議包括發(fā)音動作指引、語調(diào)調(diào)整提示與語義情緒強化指令，并用于向用戶輸出所述發(fā)音矯正建議以及接收用戶基于所述發(fā)音矯正建議的練習(xí)反饋信息。

8、本申請有益的效果主要包括：（1）該系統(tǒng)通過提取包括音高、語速、語調(diào)、共振峰參數(shù)及語音文本在內(nèi)的多維語音特征向量，能夠?qū)崿F(xiàn)對用戶發(fā)音特征的全面精細化建模，從而提升語音分析的準確性和覆蓋度。（2）系統(tǒng)引入語境標簽識別機制，可根據(jù)不同語音場景（如對話、演講、朗讀等）動態(tài)調(diào)用對應(yīng)的目標發(fā)音標準，實現(xiàn)上下文相關(guān)的個性化訓(xùn)練，增強訓(xùn)練內(nèi)容的適應(yīng)性與實用性。（3）通過將用戶發(fā)音特征與語境相關(guān)的目標發(fā)音特征進行多維差異比對，系統(tǒng)能夠識別發(fā)音部位、語速和情感表達等方面的偏差，為后續(xù)矯正提供針對性強的量化依據(jù)，顯著提升糾錯精度。（4）系統(tǒng)構(gòu)建了基于用戶反饋信息的交互式閉環(huán)訓(xùn)練機制，使得發(fā)音矯正建議不僅具備實時性和情境感知能力，還可在用戶持續(xù)練習(xí)過程中不斷優(yōu)化訓(xùn)練效果，提升語音學(xué)習(xí)的效率和智能化水平。

技術(shù)特征：

1.一種ai驅(qū)動的個性化語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ai驅(qū)動的個性化語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正系統(tǒng)，其特征在于，所述識別構(gòu)建單元包括語境變換模擬模塊，所述語境變換模擬模塊具體用于在用戶歷史訓(xùn)練數(shù)據(jù)中分析不同語境標簽之間的發(fā)音特征連續(xù)性，提取相鄰語境類別之間的過渡表達模式，并基于所述過渡表達模式建立多語境混合表達模型；

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ai驅(qū)動的個性化語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正系統(tǒng)，其特征在于，所述糾錯反饋單元包括反饋軌跡建模模塊，所述反饋軌跡建模模塊用于在多個訓(xùn)練輪次中，記錄并生成用戶在多個發(fā)音維度上的糾錯歷史序列，所述發(fā)音維度包括音高、語速、語調(diào)、共振峰參數(shù)和情感表達特征；

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ai驅(qū)動的個性化語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正系統(tǒng)，其特征在于，所述差異分析單元包括用戶個體化行為偏移預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，所述行為偏移預(yù)測網(wǎng)絡(luò)用于基于用戶歷史語音樣本中在相同語義內(nèi)容與語境表達條件下反復(fù)出現(xiàn)的非一致性發(fā)音行為軌跡，識別用戶在各發(fā)音維度上相對于目標發(fā)音樣本的長期表達偏移特征，并對該偏移特征進行類型劃分與置信度標注；

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ai驅(qū)動的個性化語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正系統(tǒng)，其特征在于，所述糾錯反饋單元包括多模態(tài)可視化反饋模塊，用于在生成發(fā)音矯正建議時，基于用戶當(dāng)前訓(xùn)練輪次中產(chǎn)生的發(fā)音部位偏差參數(shù)、音高輪廓差異曲線和情感評分差值，構(gòu)建多源融合的矯正引導(dǎo)內(nèi)容，并同時輸出以下三類可視化反饋信息：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ai驅(qū)動的個性化語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正系統(tǒng)，其特征在于，所述糾錯反饋單元包括用戶反饋分析與訓(xùn)練路徑調(diào)度模塊，用于在接收到用戶基于發(fā)音矯正建議的多輪語音反饋樣本后，提取并累計每輪訓(xùn)練中所出現(xiàn)的發(fā)音錯誤類型、對應(yīng)語境標簽、提示響應(yīng)時間及修正成功與否標記信息，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的錯誤表現(xiàn)記錄集，并基于所述錯誤表現(xiàn)記錄集生成用于訓(xùn)練調(diào)度的錯誤類型統(tǒng)計矩陣；

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ai驅(qū)動的個性化語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正系統(tǒng)，其特征在于，所述糾錯反饋單元包括訓(xùn)練狀態(tài)識別與反饋適配模塊，用于在用戶完成基于上一輪發(fā)音矯正建議的語音反饋后，從當(dāng)前語音樣本中提取修正行為參數(shù)，所述修正行為參數(shù)包括糾正幅度、響應(yīng)時延與殘余發(fā)音誤差量，并基于預(yù)設(shè)的參數(shù)閾值對用戶訓(xùn)練狀態(tài)進行標簽分類，生成包括即時響應(yīng)型、延遲響應(yīng)型和結(jié)構(gòu)固化偏移型在內(nèi)的訓(xùn)練狀態(tài)標簽，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種AI驅(qū)動的個性化語音訓(xùn)練與發(fā)音矯正系統(tǒng)；該系統(tǒng)首先采集用戶在語音訓(xùn)練過程中的原始語音數(shù)據(jù)，并提取包括音高、語速、語調(diào)、共振峰參數(shù)及對應(yīng)文本在內(nèi)的多維語音特征向量；基于所述特征向量，識別當(dāng)前語音所處的語境標簽，并構(gòu)建用戶的發(fā)音特征向量；系統(tǒng)進一步依據(jù)語境標簽調(diào)用標準發(fā)音數(shù)據(jù)庫，生成相應(yīng)語境下的目標發(fā)音特征向量，并將用戶發(fā)音與目標發(fā)音進行多維比對，獲取包含發(fā)音部位、語速和情感差異的差異參數(shù)集；最終，系統(tǒng)生成包含發(fā)音動作指引、語調(diào)調(diào)整提示和語義情緒強化指令的矯正建議，并接收用戶反饋信息，提升個性化訓(xùn)練效果；本發(fā)明可實現(xiàn)語境感知下的精準發(fā)音矯正，增強語音訓(xùn)練的個性化與智能化水平。

技術(shù)研發(fā)人員：黃冠,陳勱,楊楠,黎洪勇
受保護的技術(shù)使用者：深圳十方融?？萍加邢薰?br/>技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15