语言是国家和民族之间交流和文化传播的主要媒介。 随着我国经济的快速发展和综合国力的稳步提升，国家各行各业都需要大量精通外语的人才。 口语作为语言交际的重要组成部分，是外语学习的基础和难点。 林语堂先生曾说过：“不以口语为基础的人，一定写不出轻松、自然、流利的英语。” 英国语音学家吉姆森也指出，要学会说任何一种语言，都必须掌握100%的语音知识，而语法知识的50%-90%和词汇的1%就足够了。 可见，口语和语音在听、说、读、写四项基本语言能力中起着重要作用。

人智能技术极大地影响和改变着人们的生活、学习和作。 其中，智能语音技术作为人智能技术的重要组成部分，更多地应用于教育领域的语言教学和语言测试。 国内外越来越多的外语课堂以智能计算机辅助教学系统为主要应用具，口语考口试也成为主流口语形式。 不断发展的智能语音技术会给我国的外语学习带来哪些影响和变化？ 本文将对此进行讨论英语培训，并提出未来值得关注的研究方向。

学习模式的改变

传统的课堂模式以教师和教材为中心，学生的学习模式相对被动。 同时，教师受制于学生人数多、课堂时间有限，无法对学生进行一对一的口语指导和问题反馈，在一定程度上影响了教学效果和学生的参与积极性。程度。

传统单一的教学模式和有限的课程资源已经不能满足师生日益增长的课堂需求。 基于智能语音技术的“互联网+”计算机辅助教学系统涵盖了大量优质教学资源，不仅方便教师在课堂上开展丰富多彩的口语教学活动，积极调节课堂气氛，而且也满足了学生课后的自主口语。 学习和语音训练的需要。 此外，计算机辅助教学系统可以通过深度机器学习教师的评价标准和方法，实现对每个学生高效、实时的口语评价和问题诊断。 计算机自动生成的智能化报告，还可以让教师及时了解学生的学习情况和学习需求，从而调整教学内容和策略，增加有针对性的口语指导和强化练习。 基于智能语音技术的口语课堂，可实现“教学培训-评价反馈-策略调控”的新型课堂模式，不仅为外语学习者提供了良好的语言学习环境，也开发和提高了教师的综合能力和技术素养。 同时，新兴技术的应用有利于学校间共建精品课程和共享优质资源，积极推动我国外语教育的创新发展。

智能语音技术在口语教学领域的应用日趋成熟和稳定。 然而，大多数应用系统提供的问题诊断和反馈信息内容都比较单一。 其中，问题诊断仅侧重于口语错误的定位和检测，反馈信息较为简单笼统，尤其缺乏直观具体的指导和纠正方法。 因此，智能语音技术在未来应用中的一个重要发展方向就是加入可视化的语音模型，用于语音演示、正误发音对比、纠错指导等。 例如，立体发音动可以生动逼真地展示说话人的舌头运动特征和嘴唇的开合状态，为学习者提供视觉和听觉双重发音演示，有助于模仿和学习不同的外语语音特征. 可视化语调信息图表可用于在句子级别呈现语调特征，例如音高、持续时间和音域的变化。 借助语调图，学习者可以直接用眼睛观察句子的语调信息，比单纯依靠耳朵更具体、更全面。 它还可以更好地理解和比较口语交际中表达的语气、情感、态度和意图等不同语调。 实用功能。 国内外相关研究也证实，视觉语音引导和反馈可以更好地帮助外语学习者纠正口语错误，提高语言输出的准确性和自然度。

智能语音技术应用的另一个未来方向是在教学和反馈中考虑中国不同地区外语学习者的口语和发音问题现状。 语言学家徐国璋先生曾强调开展汉语方言和西方语言语调类型学研究的重要性。 笔者认为，有必要通过构建中国方言区和少数民族地区外语学习者语音数据库，分析不同方言音韵和民族语言音韵对外语学习的影响，并将研究成果用于口语教学，结合智能语音技术，为不同地区的外语学习者提供更合适、更有针对性的口语指导和培训资源。

考试评估的变化

传统的外语口语考试多采用人评分，考核作量大，考试组织实施成本高，评分结果也会受到不同评委个体差异的影响，不有利于今后口语的发展和规模化推进。

20世纪90年代以来，随着语音评价技术的快速发展和成熟，计算机自动评分逐渐成为语言测试领域的主流方法，尤其在现代口语考试中发挥着重要作用。 与人分级相比，自动分级具有诸多优势。 不仅可以大大减少人评分的作量，降低口语考试的组织难度和实施成本，而且评分标准相对一致，保证评分的公平性，提高口语考试的成绩。 有效性和可靠性有利于全国推广。

语音测评技术的核心是对学习者的发音水平和口语表达能力进行错误检测、诊断和自动评分。 口语中常用的题型有封闭式题型（如朗读）、半开放式题型（如口译、复述）和开放式题型（如看图说话）。 其中朗读题涉及单词、句子、文章的阅读，主要考察学习者的发音质量。 评分包括准确度、流畅度、完整性三个维度，以及三个维度的综合得分。

对于封闭题的打分，语音测评的技术已经比较成熟，已经达到了人打分的水平。 在评分准确率方面，一些智能评价系统甚至超越了普通评分人员，达到了专家精细评分的水平。 相比之下，口译、口述复述等半开放题型主要考察学习者的逻辑思维能力和语言组织能力。 知识推理等多种复杂技术的交互处理。 得益于计算机深度学习在评价领域的应用和发展当外语学习使用智能语音，已经能够满足自动评分的要求。 对于开放式口语的测评，由于空间无限大，计算机无法直接打分。 通常采用专家标定和机器学习技术方案，让计算机学习人专家的打分结果，结果与人标定一致。 评分标准，在学习过程中掌握不同人评分的数据特点。

智能语音技术是未来大规模口语考试的重要技术支撑和保障。 要实现全自动化口语考试的目标，还需要在语音识别和自然语言处理领域取得新的技术突破。 此外，未来还需要在中国不同地区做进一步的科学验证和测试，检验应用系统与实际考试要求的距离，从而开展公平、公正、有效的口语考试。全国各地的学习者。

教、考、学关系的变化

考试是检验教学效果、检验知识运用情况、反映学习问题的重要手段，与教与学密切相关。 传统的口语考试多采用人面授，或先录音后人打分的形式。 受限于评分方式和流程，传统口语分数分析报告缺乏及时性和客观对比学习报英语，影响了测试与教学的互动。

计算机自动评分在口语中的应用可以较好地解决这一问题。 不仅能快速给出分数，还能生成智能分析报告英语，提供及时全面的分数汇总和指标信息。 报告中的相关信息可根据需要自动整理，分别反馈给教育主管部门、一线教师和考生。 教育部门可根据成绩报告调整培养计划，完善评价体系； 教师可以进一步明确教学目标学习报英语，优化教学内容； 考生可以及时了解自己的口语问题英语，提高自己的口语练习和练习。 教、考、学关系的转变，有利于发展和完善我国外语人才培养选拔机制，实现考教协同学习促进的目标。

智能语音技术为口语口试带来了更大的及时性和便利性，但未来的应用方向应进一步加强对考生个人隐私及相关信息的安全保护，以及对试题和的严格管理，严防信息泄露失密和泄密学习报英语，确保信息安全和数据保护。

在科学技术日新月异的今天，我们必须适应新时代的需要学习报英语，把先进、成熟、适用的科技成果与一线教学紧密结合起来，推进我国教育现代化。 智能语音技术在教育领域的应用，将对我国的口语教学和口语评价产生深远的影响。 不仅将促进我国优质教育资源的共建共享，也将积极推动城镇、边远地区和贫困地区学校的发展。 教、考、学一体化发展，有利于全面优化我国外语教学和外语考试体系，加快向数字化、网络化、智能化转型发展。

（作者为首都师范大学外国语学院讲师，中国社会科学院语言研究所副所长、研究员）