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手把手教你用 Keras 实现 LSTM 预测英语单词发音

其中每一个去除数字后的音标块(token),表示一个发音(如 AE,P,AH 等),在语言学里称之为「音素」。音素结尾的数字表示发音的声调大小,被称为「词汇重音标记」。 BLEU 评分均值:该评分的值介于 0.0-1.0 之间,1.0 表示预测完全正确,0.0 表示预测完全错误。 Keras 的 Embedding 层将会自动 ID 转换为 Embedding 向量,所以我们需要改变我们单词数据的表示方式。 在添加了嵌入层和 Dropout 层之后,模型的评分又创新高! 5.3 Embedding 可视化 让我们提取从模型学习到的 Embeddings 并用 t-SNE 技术来将它们可视化呈现一下吧! 不得不吐槽一下英语真是一门奇怪的语言。对于一些新的单词,甚至是以英语为母语的人们也会读错。发音规则复杂多变,有时候根本无法理解。

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手把手教你用 Keras 实现 LSTM 预测英语单词发音

数据准备 接下来,在我们将数据交给学习算法之前,我们需要想办法将单词和发音用数值的形式表示。在这里我们将单词看作是字符序列,发音看作音素符号的序列(包括重音标记)。 BLEU 评分均值:该评分的值介于 0.0-1.0 之间,1.0 表示预测完全正确,0.0 表示预测完全错误。 Keras 的 Embedding 层将会自动 ID 转换为 Embedding 向量,所以我们需要改变我们单词数据的表示方式。 在添加了嵌入层和 Dropout 层之后,模型的评分又创新高! 5.3 Embedding 可视化 让我们提取从模型学习到的 Embeddings 并用 t-SNE 技术来将它们可视化呈现一下吧! 不得不吐槽一下英语真是一门奇怪的语言。对于一些新的单词,甚至是以英语为母语的人们也会读错。发音规则复杂多变,有时候根本无法理解。

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    Wifi自动连接评分机制

    今天了解了一下Wifi自动连接时的评分机制,总结如下: WifiConnectivityManager的初始化: /frameworks/opt/net/wifi/service/java/com/ ) { localLog("isSimPresent"); continue; } 网络评分的关键 :计算BSSID的分数,评分几大要素如下: 1、 RSSI 2、 5G 3、 lastUserSelectedNetworkId 4、 currentNetwork 5、 isFirmwareRoamingSupported

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    html静态网页:自动出题评分系统

    记一次智能语音软件的开发-终于为孩子找到了个靠谱的口语老师

    “再穷不能穷教育,再苦不能苦孩子”,作为娃的爸妈,不仅仅要努力工作保证物质支持,更要关注娃的学习状况,而且时刻都怕娃“输在了起跑线上”,可是,现在孩子们的起跑线也太多了点,英语、各种艺术特长,甚至跳绳, 然而家长也不是全才啊,这不,我的姐姐最近就开始发愁女儿的英语口语问题了,自己发音不准确,报班又不知道哪家靠谱,眼看着孩子就要落后于小伙伴了,了解到这个情况后,我拿出英语课本,想到自己每次都是60飘过的英语成绩 界面部分: UI 部分大体分为三部分,文章处理区域、录音区域和评分展示区域。 “,进行智能语音评测,并展示评分结果,同时将详细评分结果,存储在本代码路径的result目录下。 ,秒 'end': 0.76, //音标结束时间,秒 'judge': True, //判断音标是否错误,true为发音正确,false为发音错误,同时calibration给出提示

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    看我如何使用Python打造一个带娃神奇(一玩能玩一天)?

    终于为孩子找到了个靠谱的口语老师 “再穷不能穷教育,再苦不能苦孩子”,作为娃的爸妈,不仅仅要努力工作保证物质支持,更要关注娃的学习状况,而且时刻都怕娃“输在了起跑线上”,可是,现在孩子们的起跑线也太多了点,英语 然而家长也不是全才啊,这不,我的姐姐最近就开始发愁女儿的英语口语问题了,自己发音不准确,报班又不知道哪家靠谱,眼看着孩子就要落后于小伙伴了,了解到这个情况后,我拿出英语课本,想到自己每次都是60飘过的英语成绩 界面部分:** UI 部分大体分为三部分,文章处理区域、录音区域和评分展示区域。 ? “,进行智能语音评测,并展示评分结果,同时将详细评分结果,存储在本代码路径的result目录下。 ,秒 'end': 0.76, //音标结束时间,秒 'judge': True, //判断音标是否错误,true为发音正确,false为发音错误,同时calibration给出提示

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    AI化身英语听说“考官” 腾讯英语君助力英语听说考试场景升级

    日前,深圳市光明区光明小学六年级412名学生在英语听说模拟考试中,迎来了“AI”考官。考试任务一键下发、语音发音音素级诊断、学情报告即时生成……AI贯穿了整个英语听说考试实施流程。 在提高考务管理人员工作效率和评分精准度的同时,帮助老师搭建了“教、考、评”的教学链路数据闭环。此次英语模拟考试由腾讯英语君听说考试系统提供技术支撑。 同时,针对学生在考试中的英语发音,系统凭借业界领先的音素级口语评测技术,及时做出精细化、音素级特色诊断。 光明小学学生 通过腾讯英语君完成英语听说模拟考试 考试结束后,腾讯英语君听说考试系统一方面凭借“评分+纠错”的双引擎评测及音素级AI评分技术,保障本次模拟考试评阅的准确性和公平性。 该系统由考试系统、考务管理及监考系统、AI评分系统构成,且涵盖了命题组卷、考务管理、学生答题、教师监考、数据采集、智能评分、评价分析报告输出等能力。 多维能力输出的背后是腾讯英语君技术能力的支撑。

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    边学边测、AI现场评分!这所学校的英语听说课人均配备贴身“助教”

    在中考英语听说微技能系列在线训练课堂中,学生通过电脑、平板学生端参与口语任务活动,学生每一个单词的发音在2秒内得到了精确到音节级别的评估反馈。 在大屏上,学生朗读发音不标准的单词或漏读的音节都会被自动标注成红色和绿色,老师可以随机点击播放每个学生的朗读录音,实时对学生的发音进行点评和纠正。 龙岗区联邦学校负责人表示,腾讯英语君非常适合英语听说教学,真正做到了让每个学生都有机会开口。同时,课堂的练习加评分,也极大地提高学生在学习过程中的专注度和积极性。 老师根据腾讯英语自动生成的课堂报告,依照学生个人的学习难点,从课本相关练习、音标专项、中高考套卷、题型专练、课外拓展、智能写作布置等六大模块中选择作业内容,有针对性的布置分层作业。 英语君互动课堂开展形式图示 此外,腾讯英语君还基于标准化、一致性的AI评分技术,实现考试评阅的准确性和公平性。

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    注意,有场景的公司正在拿起AI武器

    模型打造挑战 口语测评与语音识别等一般的机器学习问题不同,是一个主观性的问题,需要考虑到评分的标准,以及评分的一致性。 这对于模型的稳定性提出了更高的要求。 可能性越高,发音就越准确。 这个可能性,就是系统已知发音和未知发音的似然比(likelihood ratio)。 似然比的计算,通常基于声学模型。 大部分成熟的声学模型,使用的训练数据通常都是都是英语为母语的人的录音。 对于发音水平较好的学生,GOP算法能够给出一个相对准确的评估。 但对于发音较差、中式英语痕迹很重的学生,其似然比区分度很低,这个算法就很难奏效。 对于这个问题,一起教育科技采用两个解决办法。 ? 其次是评分标准,只是将GOP算法作为其中的一个维度。在构建评分决策树中,集成了更多其他符合K12教学场景的特征。 比如长元音和短元音应该怎么去分析、音素错误的位置对评分产生什么样的影响,等等。

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    根治英语头疼病,这支笔了解一下

    依托科大讯飞的语音评测技术,P20还提供发音纠正功能,帮助孩子们及时了解自己发音的问题,及时反馈纠正。 可别小看了这个「作文批改」的功能,它背后结合了中高考英语作文自动评分、初高中英语个性化学习等技术,利用讯飞特有的「语法点AI预测引擎」,融合中国学生常见语法错误大数据,实现语法诊断,并推荐重点语法。 在听力训练方面,P20 Plus由教材朗读专家真人发音,并集成海量扩展听力资源,随时随地「磨耳朵」,应对听力考试不在话下。 至于最要命的口语练习,P20和P20 Plus必然是都支持的。 除了提供中英文自动语音翻译以外,还采用中高考听说口语评测同源技术,支持跟读评测,按照考试标准练发音。 评测结果是多维度的,AI算法评测解码和计算的核心模块,通过语音识别(ASR)解码转译,与给定的文本对齐结合发音的音素、语调、流利度、断句、完整度等内容,给出一个综合评分

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    用这 5 款小程序拿下英语

    本期,知晓程序(微信号 zxcx0101)就从学英语的不同角度,精选出同类中最好用的英语小程序,全方位助力你的英语学习。 还不知道如何使用小程序?点击这里,手把手教你用! 1. 从初、高中单词到英语专八,从托福雅思到行业英语,甚至能找到你正在学的英语课本。 此外,懒虫还提供了英音、美音相互切换的功能,满足你对不同发音的喜好。 打开一段音频,就能看到中英对照、分段清晰的文字,让你能够边听边读,巩固发音。 3. 天天练口语 「天天练口语」完美诠释了短小精悍这个词。 ? 首页,每天更新的短句以卡片的形式呈现。 卡片中,点击图片左下角可以听到速度适中、发音标准的示范朗读。英文原句、中文译文、重点词汇短语简洁地排列在其下。 点击最下方的麦克风朗读之后,它还能根据你的发挥为你评分,并分享给微信好友。 ? 英语速答 相比较前几个专业性较强的英语小程序,这一个更偏向于英语学习正在起步的群体,形式上也更加轻松活泼。 ? 它采用寓教于乐的形式,让英语学习在「做游戏」的过程中完成。

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    腾讯教育智聆口语评测亮相微信公开课,英语好不好AI告诉你

    “没想到我的中文语音测评分数竟然还没有英文高,看来我要好好练习一下自己的普通话发音了。” 而且,单词、句子、段落、自由说、情景对话等评测模式一应俱全,还有不同维度的打分,对英语口语训练挺有帮助。”来自深圳的孙小姐在微信小程序上评测完后,分享了自己的体验。 “3”即三大产品特性 1 首先,智聆口语评测支持从儿童到成人全年龄段覆盖的英语语音评测打分,并且针对儿童提供个性化、差异化的评测能力支持 2 其次,全方位打分机制,通过发音准确度、流利度、完整度等多维度解读 <<  滑动查看下一张图片  >> “ 口语学习:妈妈再也不用担心我的发音 除了在线教育机构,智聆口语评测的身影还出现在线下校园中,作为智慧课堂的辅助产品,智聆口语评测能够辅助老师完成口语教学,帮助孩子学习中文和启蒙英语学习 “小朋友在发音上经常会有多读、漏读等口语化的错误需要引导并纠正,如果直接用学习文本作为评测标准,会将无效的发音也包含在学习文本的发音中,从而造成较大的误差。

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    Python 教你自动发微博,每日一句英语

    最近在研究用 Python 来制作各个类别的机器人,今天先来分享一个自动发布新浪微博的机器人。 基本思路 其实要实现一个简单的自动发布微博机器人还是不难的,只需要每天按时找好要发布的素材(一般就是爬虫了),然后再通过微博开放出来的 API 接口,自动发布即可。 素材 对于素材,我这里选取的是金山词霸的每日一句英语,我们可以爬取该网站的相关信息来组成我们的微博素材。 分别执行如下命令安装 python setup.py build python setup.py install 至此可以安装 weibo 库成功 准备工作与编写思路就是这些,下面我们来看看具体的过程与代码 自动发布微博 那么现在自动发布微博搞定了,我们再来看看如何自动获取微博素材 微博素材 对于金山词霸的每日一句,我们可以使用如下的一个 API 来获得每天的信息 http://open.iciba.com/dsapi

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    英语听说数据全程追踪分析 腾讯英语君打通英语教学“堵”点

    近日,腾讯教育旗下智慧英语听说教学解决方案——腾讯英语君亮相深圳市龙岗区初中英语教研会,只需通过一个软件一套答题器,就可以帮助学校搭建起英语听说互动课堂,助力解决英语听说教学训练不足、学生口语水平难提升的问题 一键搭建英语听说互动课堂  音素级口语评测实时纠错  “哑巴英语”是中国学生学习英语常见的现象,大量学生学习英语十多年依然面临听不懂、说不出的尴尬。 腾讯英语君依托腾讯三大AI实验室,基于语音识别、口语评测、自然语言处理等技术能力,能够从发音能力维度、语用能力维度对学生进行段落、句子、单词、音素的细粒度考评,为英语听说考评标准化评分提供助力。 比如,学生在读cinema这个单词时,系统可以精确检测到ci、ne、ma这些音节,判断哪个音节发音标准,哪个还不够理想,并标注不同颜色,给出具体的反馈意见,从而帮助学生有针对性地改进提高。 与此同时,腾讯英语君也被多地应用于考试场景中,去年,腾讯英语君就被引入青海、山东等地的高考英语口语考试,助推英语口语自动化考试改革落地。

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    DeepSleepNet - 基于原始单通道 EEG 的自动睡眠阶段评分模型

    实施了一个两步训练算法,可以通过反向传播有效地端到端地训练模型,同时防止模型在大型睡眠数据集中出现分类不平衡问题(即,只学习分类大多数睡眠阶段) 表明了在不改变模型架构和训练算法的情况下,该模型可以自动学习来自两个数据集的不同原始单通道 EEG 的睡眠阶段评分特征。 这两个数据集具有不同的属性(例如,采样率)和评分标准(AASM 和 R&K),没有使用任何手工提取的特征。 本篇论文贴心地给出了实现代码:https://github.com/akaraspt/deepsleepnet 早期的睡眠评分阶段,主要依赖于专家制定的评分规则(评分规则主要有: AASM 和 R&K) 而 DeepSleepNet 模型是基于原始单通道 EEG 的自动睡眠阶段评分模型,完全不依赖与手工工程。

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    AutoSF+面向知识图嵌入的自动评分功能设计

    评价三元组可信度的评分函数已成为知识图嵌入(KGE)的关键。近年来,专家们设计了大量的记分功能,旨在捕捉KG中不同类型的关系。 AutoSF体现了使用自动机器学习(AutoML)设计KG依赖的评分函数的重要性。在本文中,我们提出AutoSF+作为AutoSF的一个扩展。 AutoSF+面向知识图嵌入的自动评分功能设计.pdf

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    GitHub宣布推出Classroom功能,协助老师工作,包括自动评分

    其中第一个是自动分级,它确实很符合这个名称。 教师现在可以将测试添加到他们的工作当中,并且自动测试以及评分。 这些测试将会在每个学生的资料库中自动运行,不过更重要的是,教师可以选择测试中的行反馈以及请求提供特定的反馈。 ? ? 当然,自动分级可以帮老师节省大量的时间,同时,GitHub还启动了教师工具箱,这个是一套免费的工具,包括获取一系列开发工具、相关教程、域名等。

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    AI将会给教育带来什么?

    我们每年的英语听说考试会有大概 3000万分钟的录音,如果全部由人工评分的话,工作量是非常巨大的。现在我们能够让AI来评分了。 我们做了一个实验,请了10位资深的评分专家,让他们对同样的一段语音进行评分,然后以平均分作为标准,同时再请AI和普通的评分员来对这样的语音进行评分。 结果显示,AI的评分与专家的更加接近,这说明AI在这个方面的能力已经超过了普通人。事实上,AI智能不仅能够评分,还能够把读的不好的地方找出来,例如前后鼻音、平翘舌它都能够听出来。 而且,在一些教育资源比较匮乏的偏远地区,许多老师的普通话水平都不过关,更说不上去指导学生的发音了。那么,用这套AI智能系统就能够很好的去指导和纠正学生的错误发音。 除此之外,AI还能够评阅批改作文。 事实上还是从原始的纸质试卷开始的,通过扫描仪把试卷变成计算机里的图片,然后再把图片中的文字识别成文本,结合老师的评分,把这些信息输入到计算机中。

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