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智聆口语评测(中文版)新品发布

过去,中文口语评测高度依赖专业教师听后进行主观评估,成本高、费时费力。 现在,“AI教师“陪你学中文。...腾讯云推出的智聆口语评测(中文版),可以针对儿童或成人的中文发音,进行自动化打分,评分维度包括发音准确度、流利度、完整度等,与专家打分相似度在95%以上。 ? ? ? ?...不是专家,胜似专家 智聆口语评测的语音评测打分结果与专家打分拟合度 95% 以上,可广泛应用于普通话教学业务中。...2 幼教发音启蒙 可针对幼教场景下的语言学习,针对字、词、句子等的发音情况进行语音评测。 ? 3 口语作业批改 可针对培训机构的课后朗读课文以及唐诗等,在学生提交的时候进行在线批改。 ?...欢迎体验中文口语评测 扫描下方小程序码,打开小程序“腾讯教育云”,可体验儿童和成人模式的单词和句子评测

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以语音评测的PC端demo代码为例,讲解口语评测如何实现

未标题-1.png 概述 腾讯云智聆口语评测(英文版)(Smart Oral Evaluation-English,SOE-E)是腾讯云推出的语音评测产品,是基于英语口语类教育培训场景和腾讯云的语音处理技术...,应用特征提取、声学模型和语音识别算法,为儿童和成人提供高准确度的英语口语发音评测。...腾讯云智聆口语评测(英文版)支持单词和句子模式的评测,多维度反馈口语表现,可广泛应用于英语口语类教学应用中。...本 SDK 为智聆口语测评(英文版)的 Web 版本,封装了对智聆口语测评(英文版)网络 API 的调用及本地音频文件处理,并提供简单的录音功能,使用者可以专注于从业务切入,方便简洁地进行二次开发。

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    【开源公告】微信智聆口语评测小程序开源

    由微信智聆语音团队研发的智聆口语评测小程序插件,能够对学习者的发音进行自动评测打分,检测发音中存在的错误。...评测人群支持从儿童到成人年龄全覆盖;评测方式涵盖单词、句子、段落、自由说、情景对话等一系列评测模式。目前以小程序插件的方式开放其中的单词和句子评估两种模式。...现在开源完全基于智聆口语测评插件实现的微信智聆口语评测小程序,以进一步降低小程序开发者使用插件的门槛。 ...小程序开发者参考微信智聆口语评测开源实现,只需要调用几个简单API,就可以完成一个评测应用。 插件功能 单词评估 句子评估 下面将展示如何使用插件轻松实现口语评测小程序。...添加插件 在使用前,需要登录官网 设置 → 第三方服务 → 添加插件 搜索 【智聆口语评测】并添加 在需要使用插件的小程序 app.json 中指明需要使用的插件版本等信息 // app.json {

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    腾讯英语君落地四川天府新区 “AI考官”助力高效开展英语口语测试

    “AI考官”精准诊断学情 大数据生成测试报告实现以考教 在传统的英语口语测试中,测试结果由老师根据学生的测试表现现场打分,一方面主观性打分容易出现偏差,另一方面学生的现场状态也会影响真实结果。...同时,腾讯英语君依托先进的语音识别、口语评测、自然语言处理等技术,可以对学生口语发音进行段落、句子、单词、音素的细粒度考评,甚至可以精确检测到哪个音节发音标准,哪个还不够理想,从而更精准地呈现学生的英语能力...报告将通过对全校、全班、个人等多维度的口语能力分析,精准呈现当地学生整体水平和学生的个体学情,方便学校管理者及时调整教学策略,也有助于教师开展对学生的个性化指导,真正实现以考教,以考学。...依托于腾讯三AI实验室,腾讯英语君将神经网络算法、图像识别技术、语音识别和口语评测技术、自然语言处理、大数据应用等AI能力与英语教育中的实际场景相结合,帮助学生提高英语听说应用能力。...其中,腾讯英语君的口语评测技术已有10多篇论文入选全球顶级语音大会INTERSPEECH,并已授权或公开专利40余篇。

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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

    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。...据了解,目前腾讯英语君已授权或公开专利40余篇,涉及中英文口语评测、韵律度评测口语考试系统NLP技术、口语考试系统语音技术、口语考试系统评测、作文批改、语法纠错等多个领域,为科学高效的AI英语教学提供驱动力...无论是集体作业、小组训练还是个人作答,都能实现精准评测,并实时生成评价反馈。...·END·  更多精彩请戳 2022发现教育新势力启动 榜样力量共探新职教未来 腾讯课堂推出“三月好学季”,超千万学员在线“种草”知识 腾讯课堂发布2022《万能网课大赏》榜单,揭晓八“包治百病

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    降低教育企业落地AI的门槛,腾讯智慧教育发布“智聆口语评测SDK”

    让天下开发者早点下班 腾讯云智聆口语评测团队近期发布 口语评测英文版SDK 核心功能 1....距离收到这个需求单,已经过去了48个小时…… 使用sdk后 只需在APP中导入sdk,简单修改api接口调用代码 即可轻松实现 ▽ 录音、边录边传、流式传输、一次性评估分片录制、同时处理分片回调的数据并进行口语评测...、处理口语评测的结果等功能 (流式传输:指的是把一段语音文件,切分成一段一段的进行传输,比如10s的音频,分成10段,每段1s,开始录音的第1s,会将第1s的文件传到服务器进行评估,第2s、第3s依次评估...阅读原文,即可体验智聆口语评测(英文版)sdk 优惠活动 智聆口语评测(英文版)预付费套餐包上线了!...费用低至9.9元 1万次调用 可访问腾讯云官网,进行购买 扫描下方二维码,获取更多教育干货 ▽ 腾讯智慧校园 AI 教育 | 智慧校园 | 产学合作 点击“阅读原文”,体验智聆口语评测英文版SDK

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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”

    腾讯英语君依托行业领先的人工智能技术,助力英语听说教学实现音素级口语评测,并且打通课前、课中、课后的教学数据闭环,实现个性化教学的同时,促进“双减”政策的进一步落地。...行业领先AI技术加持,打通课中语音 评测反馈与课后作业分层设计 英语听说教学高效互动、及时反馈的背后是技术能力的支撑。...据了解,腾讯英语君依托腾讯三AI实验室技术能力,充分运用神经网络算法、语音识别和口语评测技术、自然语言处理、大数据应用等AI能力,为智慧英语教学提供技术支撑。...同时,与考评系统的进一步打通,让考评结果能够更好地反哺教学过程,形成以考教,以考学的良性循环。...·END·  更多精彩请戳 2022发现教育新势力启动 榜样力量共探新职教未来 腾讯课堂推出“三月好学季”,超千万学员在线“种草”知识 腾讯课堂发布2022《万能网课大赏》榜单,揭晓八“包治百病

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    618技术揭秘:弹窗搭投实践

    Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用,本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理,以及在 618 等重要场景中的应用和实践...618 来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在中的重要性是其次的,而主要是营销类的弹窗,它们往往具备以下特点: 突发创意/需求:偶然的创意玩法,或突发的外部业务需求,时效性要求高,即上线时间不可逾期...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求,从的方向上看,XView 需要做到 快:快速搭建 准:精准投放 稳:高效触达 因此,接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节,再来看看如何细化弹窗需要具备的能力

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    语言模型评测方法全面总结!

    本文回顾了自然语言处理中的评测基准与指标,将语言模型评估分为经典和新型评测范式,分析了现有评测的不足。接着介绍了全面的语言模型评测思想、相关指标和方法,并总结了当前广受关注的语言模型评测新方向。...为了全面评估语言模型,可以将多个数据集聚合和重新组织,形成一个更通用的评测基准。本章针对语言模型的评估对评测范式进行了分类,将其分为经典评测范式和新型评测范式。表1列出了一些典型的评测基准。...2 全面的语言模型评测 HELM是Liang等人提出的一种全面评估语言模型的方法,适用于多个场景、任务和评估指标。它筛选出应用性的任务作为评测重点,并选择部分主要评测数据。...提高系统的开源性和透明度将增强有害性评测的准确度和公平性。 3 语言模型评测的一些新方向 自ChatGPT推出以来,生成式语言模型影响日益增大,传统生成式评测方法面临挑战。...更可靠的评测方法:进一步发展更加可靠的基于模型的评测方法,增强评测结果的可信度。 知识增强的评测方法:探索将特定知识注入到语言模型中的方法,从而提高基于语言模型的评测方法在某些专业领域的表现。

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    基于OpenCompass的模型评测实践

    为了准确和公正地评估模型的能力,国内外机构在模型评测上开展了大量的尝试和探索。斯坦福大学提出了较为系统的评测框架HELM,从准确性,安全性,鲁棒性和公平性等维度开展模型评测。...OpenCompass提供分布式自动化的评测系统,支持对(语言/多模态)模型开展全面系统的能力评估。 OpenCompass介绍 评测对象 本算法库的主要评测对象为语言模型与多模态模型。...我们以语言模型为例介绍评测的具体模型类型。...工具层:OpenCompass提供丰富的功能支持自动化地开展语言模型的高效评测。包括分布式评测技术,提示词工程,对接评测数据库,评测榜单发布,评测报告生成等诸多功能。...OpenCompass采取的主观评测方案是指借助受试者的主观判断对具有对话能力的语言模型进行能力评测

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    常见的模型评测数据集

    开源模型评测排行榜 https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard 其数据是由其后端lm-evaluation-harness...CMMLU 是一个包含了 67 个主题的中文评测数据集,涉及自然科学、社会科学、工程、人文、以及常识等,有效地评估了模型在中文知识储备和语言理解上的能力。...SuperCLUE https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUE SuperCLUE是一个综合性模型评测基准,本次评测主要聚焦于模型的四个能力象限,包括语言理解与生成...GAOKAO-Bench https://github.com/OpenLMLab/GAOKAO-Bench Gaokao 是一个中国高考题目的数据集,旨在直观且高效地测评模型语言理解能力、逻辑推理能力的测评框架...同时评测分为两部分,自动化评测的客观题部分和依赖于专家打分的主观题部分,这两部分结果构成了最终的分数,您可以通过构建示例中的脚本快速对一个已部署的模型进行评测,或者向我们提交您需要评测的模型的主观题预测结果

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    电商GMV和支付规模预测

    在电商时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。...本篇文章,就简单地说一说在做大预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候,预测是允许存在一定误差的,我们无法要求实现百分百的准确,但是至少,需要做到和最终结果在数量级上是一致的。...这里很明确的,我们就是要预测某个大时间段的GMV,做本次预测的核心目标是,让业务方做好对促销资源投入的评估,最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中,通常是基于历史GMV趋势做预测的,衡量的是历史期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大GMV=前平销期GMV*爆发系数,其中,前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样,预测的输出结果就明确了,首先是用户id,用于用户的分类,例如基于此,可以将用户分为A组、B组等;其次是不同分类用户的购买概率,例如A类、B类客户购买概率分布是多少;最后是的购买金额。

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    电商,性能测试都在做什么?

    电商期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力,核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性,为了需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客,来聊聊电商期间,性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS:由于某些原因,这篇博客延期了将近一个月才发布,不过即将为双十一做准备,到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重,为了保证在期间系统能稳定运行,需要梳理出核心的业务。如下图: ?...②、除了核心业务流程,还有时会有一些抢购秒杀抽奖等活动,这类型的业务一般具有短时间内流量剧增,商品优惠券数量有限下的超卖现象,因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说,第一次大力度的,只能通过高峰流量来进行倍增预估,然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面,有时候会有其他合作渠道的引流。

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    “618”你准备好了吗?

    流量高峰期,一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败,立即下单报错,购物车内添加的商品丢失等问题,用户就会对平台,乃至品牌本身产生“心理阴影”,那么我们该如何对系统进行“彻查”,才能保障期间用户的顺滑体验呢...一到心就慌?...诉求1   在期间,服务器承压往往是个重大的考验,而很多企业往往会忽视压力测试这一环节,没有正确预估系统能承载的最大流量,或是虽然提前做了压测,但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案,并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案   为保障活动顺利开展,WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案,能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈,...目前,压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大前的压测专家服务,帮助企业高效解决性能瓶颈问题,保障期间核心系统的稳定性。

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