摘 要:随着智能手机的广泛使用,移动学习方式越来越受到人们的喜爱和重视。对于大学生群体来说,智能设备使英语的学习更具有自主性和便捷性,尤其是口语的学习。根据目前大学生英语口语学习的特点,在Android手机平台上,开发了具有专项训练和自主学习功能的英语口语学习应用平台。
关键词:英语口语;语音识别;英文朗读;评分机制
语音识别技术使人与机器的交流成为现实,它开创了口语移动学习的全新教育方式,受到越来越多的关注。借助互联网,移动学习以其学习时间灵活,学习内容丰富、精炼且片段化等特点,开辟了学习的新理念,让口语学习真正摆脱了时间和空间的限制,使任何人在任何时间、任何地点根据需要进行自主学习成为可能。目前,已有的基于PC的智能英语学习软件,能提供基于计算机的辅助技术,让学习者及时得到发音质量评分的智能化功能,但是基于手机端的口语学习应用不多。
本终端是一款基于Android系统开发的,进行英语口语学习的安卓语音软件。产品结合Google语音识别技术,使用GPRS或WiFi进行移动终端与Google云服务端之间的数据交流,并通过对语音识别结果的处理,最终设计成一个可以进行英语口语专线训练和自主训练的应用Oral Storm。
1 研究基础
Android平台自底层向上由四个层次组成:Linux内核层、Android运行时库与其他库层、应用框架层、应用程序层。它采用软件堆层(software stack),又名软件叠层的构架,主要分为3部分:底层以Linux内核工作为基础,由C语言开发,只提供基本功能;中间层包括函数库Library和虚拟机(virtual machine),用C++开发,最上层是各种应用软件。
2 应用架构及功能说明
专项训练模块主要是对英语口语比较重要的四个发音类别进行系统训练,这4个发音类别分别是清辅音、浊辅音、摩擦音和爆破音。在进入训练界面之前,有对各类发音方法和技巧的介绍,利于用户方便快速地学习口语的正确发音。我们将每种发音训练模式中的单词都分成10个小组,这些单词都是由学校专业英语教师挑选的有代表性的词,适合用于英语口语基础训练。用户在进行完每个小组的单词训练后,系统都会对用户的发音作出评价和打分,对经常出现发音错误的单词,用户可以选择保存,用于以后专门的训练。
自主学习模块是用户根据自身实际需求进行训练的板块。用户先输入想要训练的单词或语句,如果不知道如何发音,可以求助于应用中的英文朗读功能。英文朗读功能是将文本转换成语音信号,帮助用户轻松方便地学习每一个英语发音。用户还可以选择性地保存输入的学习内容,方便以后复习使用。
总之,专项训练模块针对学生英语学习中的四大类发音难题设计,通过专题式的学习、测试和智能评分,给用户提供随身的英语单词学习和测试环境;自主训练模块则专注于为用户提供可定制的英语单词学习专题,通过学习内容的自定义给用户最大限度的学习自由度。
3 研究技术
应用功能的实现主要使用了两大技术,获取语音识别技术和语音合成技术。
3.1 获取语音识别技术
单词发音练习需要使用Google语音搜索服务,因此必须判断当前用户手机是否支持该服务,所采用的方法是通过queryIntentActivities()方法,查询Android系统所有具备RecognizerIntent.ACTION_RECOGNIZE_ SPEECH的Intent的应用程序,点击后能启动该应用。
在Android语音识别应用研究与开发的同时,Google语音服务需要网络支持,所以也需要判断当前用户的网络连接状况,在类中写一方法check--NetWorkStatus()引用ConnectivityManager cwjManager来判断网络是否连接正常。
3.2 语音合成技术
语音合成技术,是一种将文本转换为语音输出的技术,其主要工作是将文本按字或词分解为音素,然后将音素生成的数字音频用扬声器播放或者保存为声音文件,然后通过多媒体软件播放。
Android手机平台,绑定了英文语音引擎,对英文语音提供内置的支持。要将文本转换为语音,首先要检查TTS数据可用,指令TextToSpeech中的Engine ACTION_CHECK_TTS_DATA就可以完成,返回结果为真,表明TTSEngine可以使用。除此之外,还有语音数据损坏和缺少发音数据等原因导致TTSEngine不能使用,这些因素都要考虑。之后是初始化TTS接口,这部分要设置发音语言引擎setLanguage(Locale.US)、发音音量Len(Volume)等。在这个过程中,还需要检测设置的发音语言类型是否可用。
4 结束语
我们开发的口语学习软件Oral Storm,可为训练单词发音提供专业、智能及终端化的一体化学习和测试环境,专题分类科学、全面,涵盖了爆破音、摩擦音等发音难点,可在专题学习后提供智能评分和语音纠正。用户使用这款应用,可以方便快速地学习英语口语的正确发音。
参考文献
[1] 邢铭生,朱浩,王宏斌.语音识别技术综述[J].科协论坛:下半月,2010(3):62-63.
[2] 詹青龙,张静然,邵银娟.移动学习的理论研究和实践探索[J].中国电化教育,2010(3):1-7.
[3] 周丽娴,梁昌银,沈泽.Android语音识别应用的研究与开发[J].广东通信技术,2013,33(4):15-18.
[4] 涂惠燕,陈一宁.基于语音识别和手机平台的英语口语发音学习系统[J].计算机应用与软件,2011,28(9):64-66.
[5] 李宁.Android开发权威指南[M].第二版.北京:人民邮电大学出版社,2013.
[6] Meir.R.Professional Android 4 Application Development[M].佘建伟,赵凯,译.北京:清华大学出版社,2013.