具体实施方式

下面对照附图，通过对实施例的描述，对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，以方便相关人员更好的理解该技术方案。

在本发明的一个示例性实施例中，提供了一种智能语音识别人机交互式网评系统4。本实施例中，如图1所示，该人机交互式网评系统4包括：

计算机1，其用于对智能语音识别软件3和网评系统4进行安装；

语音输入设备2，其用于对评阅人的语音进行采集，并将声音转化成数字音频信号输出至计算机1；

智能语音识别软件3，其用于对语音输入设备2输出的数字音频信号进行分析；

网评系统4，其用于将语音识别的信息输出为评阅结果并上传。

以下分别对本实施例智能语音识别人机交互式网评系统4各个组成部分进行详细描述。

语音输入设备2内置有麦克风，将采集的语音输出为数字音频信号，并应当能够对采集的语音进行预处理。

语音输入设备2通过线缆与计算机1的输入端相连接。

语音输入设备2为解决语音识别不准确的问题，参考了小样本学习和迁移学习中数据增强的方法，构建了专门用于训练的语音语料，在公开数据集的基础上强化关键词出现频率，分阶段地采集了一系列含关键词短语、数字等音频数据。在采集过程中，对语音做了MFCC特征提取预处理，使数据的表示更统一、更规范。该语料库可以作为同类型自定义语料库的补充数据，可在实际使用时快速准确地识别。

智能语音识别软件3安装在计算机1系统中，对语音输入设备2输入的数字音频信号进行分析并将分析结果输出给网评系统4。

智能语音识别软件3应能对语音输入设备2输入的信息进行初步的识别，将明显不属于评阅内容的音频信息进行去除。

智能语音识别软件3利用GUI开发工具和Tkinter搭建了使用实时小词汇量语音识别界面。以搭建的GUI程序为前端，以训练好的语音识别模型为后端，实时采集接收语音数据，调用模型参数返回识别结果。

网评系统4对语音识别软件3输入的识别结果进行分析，将分析的结果上传或反馈给评阅人。

网评系统4中添加了智能语音识别软件3为网评系统的插件，在智能语音识别软件3打开时，可以自动识别并弹出是否连接智能语音识别软件3，使得两软件兼容工作，在操作方面更加便捷。

计算机1应当能够方便评阅人进行操作，并且能够将网评系统4输出的评阅结果反馈给评阅人。

计算机1应当能够对智能语音识别软件3和网评系统4进行兼容整合。

计算机1与语音输入设备2的输出端相连接，所述计算机1内安装有智能语音识别软件3，所述智能语音识别软件3对评阅人输入的数字及简单语音指令识别并且输出至网评系统4，所述网评系统4将语音识别信息输出为评阅结果，所述智能语音识别软件3和所述网评系统4兼容。

所述智能语音识别软件3根据实际网评分值自主设定识别范围，提高智能语音识别软件3的准确性，也方便适应不同试卷的评阅，提高网评系统4的适应性。

所述语音输入设备2采用小样本学习和迁移学习中数据增强的方法，分阶段采集关键词短语、数字音频数据，提高语音识别的准确性，增加网评效率。

所述语音设备对语音做了MFCC特征提取预处理，方便后续智能语音识别软件3的处理，提高智能语音识别软件3的识别效率。

所述网评系统4中添加了使智能语音识别软件3和网评系统4兼容的插件，提高网评系统4和智能语音识别软件3的协同工作，提高网评系统4对智能语音识别软件3输入信息的处理效果。

一种网评方法，包括如下步骤：

S1:明确具体的网评需求，制作各项分值范围；

S2:评阅人打开计算机1，连接并佩戴语音输入设备2；

S3：网评系统4弹出是否连接智能语音识别软件3提示框，点击确认连接；

S4:数字指令设定：针对实际各项分值范围对软件语料库进行圈定，操作设定：设定语音识别后输出结果且自动跳转下一项任务，语音指令设定：“返回”“全零”“全满”“提交”“确认”简单语音指令；

S5:设定就绪后开始网评语言指令和数字试音；

S6:试音合格后开始正式网评环节；

S7：评阅人对语音输入设备2口述某分值，智能语音识别系统3识别后自动输出到考生第一项得分框里，并自动跳转第二项，如有评阅错误则口述：“返回”，智能语音识别系统3识别语音指令后反馈到网评系统4，网评系统4自动跳转上一项并将上一项清零，在整组评阅结束后，评阅人口述“提交”，智能语音识别系统3识别语音指令后反馈到网评系统4，网评系统4自动提交；

S8:输出评阅结果。

上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。