洪世勇

（九江职业大学信息工程学院，江西 九江 332000）

一、引言

普通话水平测试中，语音测评是非常重要的内容。随着科学技术发展及经验的总结，目前前三题的字、词、文章测试中，已成功实现机器评分，并取得良好效果。然而第四题测评依然采用人工方式，不仅工作量大，而且受评分人员主观因素影响，可能有失考试的公正性[1]。为改进这些不足，本文结合第四题测评的具体指标，尝试采用基于深度神经网络的普通话智能评测关键技术，以实现普通话水平测试中第四题测评的智能化，并分析其应用效果，希望能为实际工作开展提供启示。

二、传统普通话智能评测的现状与不足

普通话水平测试是国内针对普通话水平等级的唯一权威考试。该考试采用口试方式，一共包括四个题目，前三题分别是朗读给定的字、词、文章，属于文本相关的口语评测，目前已成功实现机器评分，且机器评测与人工打分取得良好的一致性，已在全国范围内得到广范推广和应用，其客观性、公正性和权威性得到认可。

然而，普通话水平测试第四题属于给定话题的自由表述，由于机器无法准确知晓考生表述的内容，使该任务成为文本无关的口语评测任务。就目前实际而言，要想对该任务实现完全的机器自动评分，依然存在较大难度。再加上投入的研究较少，实践经验不足，目前该题仍采用人工评分方式，这样不仅需投入大量的人力，增加工作人员劳动量，而且人工评分容易受周围环境、工作人员心情、疲劳等因素影响，可能使评分有失公正性。……