基于语音识别的宠物医师考评方法以及相关产品与流程

1.本技术涉及语音处理技术领域，具体涉及一种基于语音识别的宠物医师考评方法以及相关产品


背景技术：

2.目前，宠物医师的职称考试都是在线下进行，这种线下考评方式需要举办方投入大量的人力和物力资源，且想要参加职称考试的宠物医师也需要前往指定的地点进行考评。因此，线下宠物医师职称考评方式过程繁琐，效率低，并且对需要考试的宠物医师有硬性要求，导致需要考试的宠物医师无法参与考试，并且线下考试可能会体验较差，作弊几率高。


技术实现要素：

3.为了解决现有技术中存在的上述问题，本技术实施方式提供了一种基于语音识别的宠物医师考评方法以及相关产品，可以实现线上宠物医师职称考评，节约人力和物力，同时解决需要参加宠物医师职称考试的宠物医师无法到现场参加考试的问题，实现简便进行考评，并且随机选择考评对话，可以大大降低作弊的几率，且在考评结束后通过考评语音快速得出考评结果。
4.第一方面，本技术的实施方式提供了一种基于语音识别的宠物医师考评方法，包括：
5.获取待考评宠物医师欲考评的第一宠物医师职称；
6.根据第一宠物医师职称与预设考评对话库，确定与第一宠物医师职称对应的考评对话；
7.获取待考评宠物医师针对考评对话的考评语音；
8.根据考评语音，确定待考评宠物医师参加第一宠物医师职称考评的第一考评结果。第二方面，本技术的实施方式提供了一种基于语音识别的宠物医师考评装置，包括：
9.获取单元，用于获取待考评宠物医师欲考评的第一宠物医师职称；
10.处理单元，用于根据第一宠物医师职称与预设考评对话库，确定与第一宠物医师职称对应的考评对话；
11.获取单元，还用于获取待考评宠物医师针对考评对话的考评语音；
12.处理单元，还用于根据考评语音，确定待考评宠物医师参加第一宠物医师职称考评的第一考评结果。
13.第三方面，本技术实施方式提供一种电子设备，包括：处理器，处理器与存储器相连，存储器用于存储计算机程序，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序，以使得电子设备执行如第一方面的方法。
14.第四方面，本技术实施方式提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面的方法。
15.第五方面，本技术实施方式提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，计算机可操作来使计算机执行如第一方面的方法。
16.实施本技术实施方式，具有如下有益效果：
17.可以看出，在本技术实施方式中，首先获取待考评宠物医师欲考评的第一宠物医师职称。获取第一宠物医师职称便于后续从预设考评对话库中为待考评宠物医师随机选取对应的考评对话。其次，根据第一宠物医师职称与预设考评对话库，确定与第一宠物医师职称对应的考评对话。本实施方式采取线上考试的方式进行考评，从预设考评对话库中选取与第一宠物医师职称对应的考评对话对该待考评宠物医师进行考评。然后，获取待考评宠物医师针对考评对话的考评语音。该线上考评的方式最终获得待考评宠物医师参与考评后的考评语音。最后，根据考评语音，确定待考评宠物医师参加第一宠物医师职称考评的第一考评结果。
18.综上所述，在本技术实施方式中，可以解决线下考评耗费大量人力物力的问题，通过线上考评的方式实现待考评宠物医师考试地点不限的问题。同时，根据考评语音分析得到待考评宠物医师的第一考评结果这种方式更加简便，无需人工阅卷，提高效率。
附图说明
19.为了更清楚地说明本技术实施方式中的技术方案，下面将对实施方式描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1为本技术实施方式提供的一种基于语音识别的宠物医师考评方法的系统框架图；
21.图2a为本技术实施方式提供的一种基于语音识别的宠物医师考评方法的流程示意图；
22.图2b为本技术实施方式提供的一种基于语音识别的宠物医师考评方法的考试页面示意图；
23.图3a为本技术实施方式提供的一种预设对话题库的结构示意图；
24.图3b为本技术实施方式提供的一种第二考评对话选择过程示意图；
25.图4为本技术实施方式提供的一种考评语音段选取语音段的过程示意图；
26.图5为本技术实施方式提供的一种以一个选择题和一个论述题为例展示考评语音进行语音识别后的成果示意图；
27.图6a为本技术实施方式提供的一种以选择题为例对第一文本和第二文本进行分词处理的示意图；
28.图6b为本技术实施方式提供的一种以论述题为例对第一文本和第二文本进行分词处理的示意图；
29.图7a为本技术实施方式提供的一种以选择题为例的词频矩阵示意图；
30.图7b为本技术实施方式提供的一种以选择题为例词频矩阵的示意图；
31.图8为本技术实施方式提供的一种基于语音识别的宠物医师考评装置的硬件结构
示意图；
32.图9为本技术实施方式提供的一种基于语音识别的宠物医师考评装置的功能模块组成框图；
33.图10为本技术实施方式提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
34.下面将结合本技术实施方式中的附图，对本技术实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本技术一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本技术中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本技术保护的范围。
35.本技术的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
36.在本文中提及“实施方式”意味着，结合实施方式描述的特定特征、结果或特性可以包含在本技术的至少一个实施方式中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施方式，也不是与其它实施方式互斥的独立的或备选的实施方式。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施方式可以与其它实施方式相结合。
37.首先，需要说明的是，本技术所提供的一种基于语音识别的宠物医师考评方法可以适用于宠物医师考评、教师职称考评等场景。在本实施方式中，将以基于语音识别的宠物医师考评场景为例，对本技术所提供的一种基于语音识别的宠物医师考评方法进行说明，其他场景下的一种基于语音识别的宠物医师考评方法与宠物医师考评场景下的一种基于语音识别的宠物医师考评方法相似，在此不再赘述。
38.参阅图1，图1为本技术实施方式提供的一种基于语音识别的宠物医师考评方法的系统框架图，包括：待考评宠物医师端100、基于语音识别的宠物医师考评装置101以及数据库102，其中，基于语音识别的宠物医师考评装置101维护数据库102。在本实施方式中，基于语音识别的宠物医师考评装置101从数据库102中的预设考评对话库中获取与第一宠物医师职称相对应的考评对话。并且在基于语音识别的宠物医师考评装置101对待考评宠物医师对于该第一宠物医师职称对应的考评对话的考评语音进行处理，得到最终待考评宠物医师的第一考评结果后，将该第一考评结果与待考评宠物医师的信息一同存入数据库102中，便于以后查询和利用。因此，本技术所提到的预设考评对话库是该数据库102中的部分数据。
39.示例性的，首先，基于语音识别的宠物医师考评装置101获取由待考评宠物医师端100上传的第一宠物医师职称。然后，基于语音识别的宠物医师考评装置101根据第一宠物医师职称在基于语音识别的宠物医师考评装置101中维护的数据库102中的预设考评对话库中选取相应的考评对话。在预设考评对话库中包含有各个宠物医师职称考评所需的对话。在选取与第一宠物医师考评职称相对应的考评对话时，基于语音识别的宠物医师考评装置101首先在维护的数据库102中的预设考评对话库中选取与第一宠物医师考评职称相
对应的子题库。然后，在子题库中选择一定阈值数量的题目作为考评的内容。重复多次以上抽取的操作，可以得到多个候选考评对话。从多个候选考评对话中随机选取一个候选考评对话。然后，为了避免考评过程中作弊的问题，以及宠物医师依据题目顺序背诵考评题目答案的问题。特对选取的一个候选考评对话中的各个考评问题的顺序进行随机排列，得到最终的考评对话。待考评宠物医师端100依据基于语音识别的宠物医师考评装置101反馈的考评对话进行考评。基于语音识别的宠物医师考评装置101收集在考评过程中待考评宠物医师端100与基于语音识别的宠物医师考评装置101的通话语音作为考评语音。然后，基于语音识别的宠物医师考评装置101对该考评语音进行语音识别，得到对应的文本。将考评语音对应的文本与所有问题的标准文本进行相似度计算。根据相似度值和标准分数，得到最终的第一考评结果。并将该第一考评结果存入数据库102中，可以便于后续待考评宠物医师端100的查询，或者后续其他活动的需要。
40.在本实施方式中，可以解决线下考评耗费大量人力物力的问题，通过线上考评的方式实现待考评宠物医师考试地点不限的问题。并且，通过随机选取问题和考评对话的方式，确保了考试的公平性，以及减少了待考评宠物医师投机取巧的可能性。同时，根据考评语音分析得到待考评宠物医师的第一考评结果这种方式更加简便，无需人工阅卷，提高效率。
41.参阅图2a，图2a为本技术实施方式提供的一种基于语音识别的宠物医师考评方法的流程示意图。该基于语音识别的宠物医师考评方法包括以下步骤：
42.201：获取待考评宠物医师欲考评的第一宠物医师职称。
43.在本实施方式中，基于语音识别的宠物医师考评装置101获取由待考评宠物医师端100上传的第一宠物医师职称。其中，待考评宠物医师端100可以为计算机、智能手机、平板，等用户设备。示例性的，待考评宠物医师可在待考评宠物医师端100中安装与基于语音识别的宠物医师考评装置101对应的应用程序，或者是利用微信小程序实名认证进入与基于语音识别的宠物医师考评装置101对应的微信小程序，亦或是通过线上考试网站中点击与基于语音识别的宠物医师考评装置101对应的链接，实名认证进入考试。在进入考试页面之后，如图2b所示，页面顶端有个人信息采集框，包含姓名输入框、年龄输入框、考评宠物医师职称选择框。基于语音识别的宠物医师考评装置101获取到用户在待考评宠物医师端100录入的个人信息后，将除欲考评的第一宠物医师职称以外的个人信息存入数据库102中。然后对欲考评的第一宠物医师职称进行词嵌入处理，得到对应的词向量。将该词向量与基于语音识别的宠物医师考评装置101维护的数据库102中的预设考评对话库中的宠物职称的词向量进行相似度计算，获取到该欲考评的第一宠物医师职称在预设考评对话库中对应的宠物职称。以上方式的好处在于可以实现线上参与考评，无需线下报道参加考评。可以节约大量的人力和物力，为考评举办方和待考评宠物医师都带来了便利。
44.202：根据第一宠物医师职称与预设考评对话库，确定与第一宠物医师职称对应的考评对话。
45.在本实施方式中，基于语音识别的宠物医师考评装置101中的预设考评对话库中包含与各个等级的宠物医师职称相对应的多个子题库，在子题库中含有大量的相关题目供选择。
46.在本实施方式中，预设考评对话库如图3a所示。选取与第一宠物医师职称对应的
考评对话的过程如图3b所示，首先，从预设考评对话库中获取与第一宠物医师职称对应的子题库。待考评宠物医师根据需要考评的宠物医师职称提交第一宠物医师职称。然后，在预设题库中选择与第一宠物医师职称相对应的子题库，该子题库中包含大量问题。接着，从子题库中选取数量为第一阈值的多个问题作为一个候选考评对话。该子题库中包含有大量的问题，但通常的考试由一定数量的问题组成。因此，从该子题库中选取数量为第一阈值的多个问题组成候选考评对话。不断重复以上多次选取操作，可以得到多个候选考评对话。接着，为了确保公平，以及降低待考评宠物医师投机取巧，进行作弊的可能性，采取随机抽取的方式。随机抽取多个候选考评对话中的任意一个候选考评对话，作为第一考评对话。更进一步为了降低待考评宠物医师通过背诵答案而达到作弊的目的。再次，将第一考评对话中的多个问题的顺序进行随机排列，得到第二考评对话。最终，将第二考评对话，作为与第一宠物医师职称对应的考评对话。
47.以上方式的好处在于：不仅可以准确的选取与第一宠物医师职称相对应的问题作为考评对话的内容。同时，随机抽取一定阈值的问题作为候选考评对话，得到多个候选考评对话，使得考评难度增加，降低了重复考评对话的几率。并且，对于随机选定的候选考评对话中的多个问题进行进一步的随机排序，更加降低了不同待考评宠物医师考到同一考评对话的可能。并且解决了待考评宠物医师通过题目顺序来背诵答案的问题，更大降低了作弊的可能性。
48.在另一种可能的实施方式中，从预设考评对话库中选取与第一宠物医师职称相对应的子题库。在该子题库中包含大量与第一宠物医师职称相关的问题。该子题库中包含选择题与论述题两种类型的问题，按照预设比例，随机从选择题部分和论述题部分中抽取相应数量的问题，组成一个考评对话。多次按比例抽取，得到多个考评对话。随机选择其中一个考评对话，将其中问题的顺序进行随机排列，最终得到的考评对话作为第一宠物医师职称对应的考评对话。
49.在该实施方式中，按照一定比例抽取选择题和论述题，降低了考评对话的问题全为选择题或者全为论述题的极端情况，更加公平、合理。
50.203：获取待考评宠物医师针对考评对话的考评语音。
51.在本实施方式中，在待考评宠物医师进行了考评对话的考评之后，基于语音识别的宠物医师考评装置101可以获取到待考评宠物医师针对考评对话的考评语音。基于语音识别的宠物医师考评装置101将基于该考评语音得到队中的第一考评结果。
52.以上方式的好处在于，实现了线上利用装置得出考评结果的目的。一方面，利用装置得到考评结果可以避免由人进行打分的主观因素，也避免了因为人与人之间的提前沟通而使得最终考评结果不真实的问题。并且，这种方式也节约了大量的人力与物力，更加快捷和便利。
53.204：根据考评语音，确定待考评宠物医师参加第一宠物医师职称考评的第一考评结果。
54.在本实施方式中，首先，对考评语音进行端点检测，得到多个语音段。
55.首先，对考评语音进行端点检测，得到多个端点。然后从考评语音的第一个端点开始，选取第一个端点和第二个端点之间的语音作为一个语音段，第二个端点和第三个端点之间的语音作为一个语音段，第三个端点和第四个端点之间的语音作为一个语音段，依次
类推，将两个相邻的端点之间的语音作为一个语音段，可得到多个语音段。如图4所示，端点c和端点d之间的语音为一个语音段。
56.其中，多个语音段中的每个语音段包括考评对话中的一个问题以及参加宠物医师职称考评的宠物医师的回答。在考评过程中，一个考评问题提问结束之后，将由待考评宠物医师进行作答。在检测到作答完毕后，即待考评宠物医师连续停止发言一定阈值的时间，例如，连续停止25秒之后，将进行下一个问题的提问。因此，在整个考评语音中，每当一个问题回答完毕后，会有一定时长的非语音段。通过端点检测技术，检测到每一个非语音段的结束时刻如图4所示，端点d为非语音段的结束时刻。端点c到端点d之间的语音段包含一个问题的提问、待考评宠物医师针对该问题的回答以及一定时长的非语音段。
57.下面以第一语音段为例说明，确定第一语音段对应的第二考评结果的过程，其语音段的确定过程，与该第一语音段类似，不再叙述。其中，该第一语音段为多个语音段中的任意一个语音段。
58.示例性的，首先，针对第一语音段进行分段，得到第一语音段包含的第一子语音段和第二子语音段，其中，第一子语音段为对待考评宠物医师的提问语音，第二子语音段为待考评宠物医师针对该提问语音的回答语音。在第一语音段中，包含提问和回答两个环节，对于得到最后的考评结果而言，有用处的在于待考评宠物医师针对提问语音的回答语音。因此。将第一语音段进行分段处理，得到第一子语音段。
59.进一步地，在得到第一子语音段和第二子语音段之后，根据第一子语音段和第二子语音段，确定第一语音段的第二考评结果。
60.在确定第一语音段的第二考评结果之前，还需要获取与考评对话对应的多个标准答案文本和考评对话中的多个问题的标准分数，其中，多个问题与多个标准答案文本一一对应。
61.首先，对第一子语音段和第二子语音段进行语音识别处理，得到第一子语音段对应的第一文本和第二子语音段对应的第二文本。
62.然后，计算第一文本与第二文本的相似度值。一般来说，考评内容包括选择题和论述题。无论是哪种考评内容，对于第一文本来说，其表现形式均为文本段。示例性的，如图5所示，第一文本在两种类型的考评内容下，均为一个文本段。而第二文本随着考评类型的不同，存在两种形式。具体的，当题目为选择题时，第二文本为词或者词组。当题目为论述题时，第二文本为文本段。
63.针对这两种形式的第二文本，其相似度计算方法可以如下：
64.对所述第一文本进行和所述第二文本进行分词处理，得到所述第一文本对应的第一词组和所述第二文本对应的第二词组，其中，所述第一词组的数量为一个或多个，所述第二词组的数量也为一个或多个；
65.对所述第一文本对应的第一词组和所述第二文本对应的第二词组分别进行词频矩阵化处理，得到所述第一文本对应的第一词频矩阵和所述第二文本对应的第二词频矩阵；
66.计算所述第一词频矩阵和所述第二词频矩阵的交集值和并集值的商值，将所述商值作为所述第一文本和所述第二文本的相似度值。
67.应说明，因第一文本存在选择题和论述题两种形式，所以第二文本进行分词处理
之后得到的第二词组存在差异。当第一文本为选择题时，第二文本经过分词处理后可得单个词或者多个词，将得到的每个单词作为一个词组，得到该第二文本对应的第二词组。当第一文本为论述题时，第二文本经过分词处理后可直接得到多个词组，将该多个词组作为第二词组。
68.应说明，词频化过程可以以标准答案文本经过分词后的第一词组为基础，得到第一词频矩阵，直接得到第一词频矩阵，即将第一词组中的每个词组数字化并为1，组成一个维度与第一词组的数量相同的特征向量，并将该特征向量作为该第一词频矩阵。将第二词组与第一词组进行对比，可得到第二词频矩阵。即第二词组以第一词组为基准，对比第二词组中是否包含第一词频矩阵中各个元素所对应的第一词组。如果包含，则将该元素所在的位置数字化为1，如果不包含则将该元素所在的位置数字化为0，得到第二词频矩阵。
69.如图6a和图6b所示，沿用图5所示的两个问题为例。图6a以选择题为例，首先，将第一文本对应的标准答案文本与第二文本分别进行分词处理，得到第一文本对应的标准答案文本包含的第一词组和第二文本包含的第二词组。如图7a所示，然后对第一词组和第二文本包含的第二词组进行词频矩阵化处理，得到第一词组对应的第一词频矩阵和第二文本包含的第二词组对应的第二词频矩阵。如图7a所示，第一词组包括b、c、d三个第一词组，因此第一词频矩阵为[1 1 1]。第二文本经过分词处理后，得到第二词组包括b、c两个第二词组。以第一词组包含的词语为基准，第二词组包含第一词组中的前两个第一词组，而第二词组中不包含第三个第一词组，因此用数字“0”进行替代，得到第二词频矩阵[1 1 0]。
[0070]
进一步地，获取第一词频矩阵和第二词频矩阵的交集值和并集值，将交集值和并集值的商值作为相似度值。交集值表示的是在第一词频矩阵和第二词频矩阵中，相同位置的元素的取值相同的数量，即交集中数字为“1”的数量；并集值表示的是在第一词频矩阵和第二词频矩阵中所有词组的数量(即第一词频矩阵或第二词频矩阵中元素的总数量)，即并集中数字为“1”的数量。由于相同位置，相同词组的数量越多，则表示相似度越高，因此交集值与并集值的商就可以表示第二文本和第一文本的相似度。
[0071]
沿用上例可得，第一词频矩阵与第二词频矩阵的交集为[1 1 0]，第一词频矩阵与第二词频矩阵的并集为[1 1 1]，因此第一交集值为2，并集值为3，求得交集值和并集值的商为相似度值为2/3。因为交集中数字为“1”的数量代表着两个文本中相同位置包含有相同词组的数量，并集中数字为“1”的数量代表着两个文本中一共包含的词组的数量。相同位置相同词组的数量在一共拥有的词组的数量中的比例就可以表示两个文本的相似度。
[0072]
图6b以论述题为例。同理可得，当第二文本为论述题对应的答案时，存在多个第二词组。对第一文本对应的标准答案文本与第二文本分别进行分词处理，得到第一文本对应的标准答案文本包含的第一词组和第二文本包含的第二词组。然后，如图7b所示，对第一词组和第二词组分别进行词频矩阵化处理，得到第一词组对应的第一词频矩阵和第二词组对应的第二词频矩阵。求得第一词频矩阵和第二词频矩阵的交集和并集，将交集和并集的商值作为相似度值。将该相似度值作为第一语音段的第二考评结果。
[0073]
然后，将第一语音段对应的相似度值与该第一语音段对应的标准分数进行求积处理，得到第一语音段的第二考评结果。
[0074]
最终，对多个语音段对应的多个第二考评结果进行求和，可得到该待宠物医师对应的第一考评结果。进一步地，根据第一考评结果，确定是否通过第一宠物医师职称的考
评。例如，若第一考评结果大于或等于第一阈值，则确定该待考评宠物医师通过第一宠物医师职称的考评；若第一考评结果小于第一阈值，则确定该待考评宠物医师未通过第一宠物医师职称的考评。
[0075]
可以看出，该基于语音识别的宠物医师考评方法的好处在于：
[0076]
首先，待考评宠物医师可在计算机、智能手机等设备中根据需要选择第一宠物职称。好处在于可以实现线上参与考评，无需线下报道参加考评。可以节约大量的人力和物力，为考评举办方和待考评宠物医师都带来了便利。从预设考评对话库中获取与第一宠物医师职称对应的子题库。待考评宠物医师根据需要考评的宠物医师职称提交第一宠物医师职称。然后，在预设题库中选择与第一宠物医师职称相对应的子题库，该子题库中包含大量问题。接着，从子题库中选取数量为第一阈值的多个问题作为一个候选考评对话。该子题库中包含有大量的问题，但通常的考试由一定数量的问题组成。因此，从该子题库中选取数量为第一阈值的多个问题组成候选考评对话。不断重复以上多次选取操作，可以得到多个候选考评对话。接着，为了确保公平，以及降低待考评宠物医师投机取巧，进行作弊的可能性，采取随机抽取的方式。随机抽取多个候选考评对话中的任意一个候选考评对话，作为第一考评对话。更进一步为了降低待考评宠物医师通过背诵答案而达到作弊的目的。再次，将第一考评对话中的多个问题的顺序进行随机排列，得到第二考评对话。最终，将第二考评对话，作为与第一宠物医师职称对应的考评对话。好处在于,不仅可以准确的选取与第一宠物医师职称相对应的问题作为考评对话的内容。同时，随机抽取一定阈值的问题作为候选考评对话，得到多个候选考评对话，使得考评难度增加，降低了重复考评对话的几率。并且，对于随机选定的候选考评对话中的多个问题进行进一步的随机排序，更加降低了不同待考评宠物医师考到同一考评对话的可能。并且解决了待考评宠物医师通过题目顺序来背诵答案的问题，更大降低了作弊的可能性。进行考评之后，首先，对考评语音进行端点检测，得到多个语音段，其中，多个语音段中的每个语音段包括考评对话中的一个问题以及参加宠物医师职称考评的宠物医师的回答。针对第一语音段进行分段，得到第一语音段包含的第一子语音段和第二子语音段，其中，第一子语音段为对待考评宠物医师参加第一宠物医师考评的提问，第二子语音段为待考评宠物医师参加第一宠物医师考评的提问的回答，第一语音段为多个语音段中任意一个语音段。在进行考评结果的计算之前，还需要获取与考评对话对应的多个标准答案文本和考评对话中的多个问题的标准分数，多个问题与多个标准答案文本一一对应。首先，对第一子语音段和第二子语音段进行语音识别处理，得到第一子语音段对应的第一文本和第二子语音段对应的第二文本。将考评语音对应的文本与所有问题的标准文本进行相似度计算。根据相似度值和标准分数，得到最终的第一考评结果。好处在于，实现了线上得出考评结果的目的。
[0077]
在本实施方式中，可以解决线下考评耗费大量人力物力的问题，通过线上考评的方式实现待考评宠物医师考试地点不限的问题。并且，通过随机选取问题和考评对话的方式，确保了考试的公平性，以及减少了待考评宠物医师投机取巧的可能性。同时，根据考评语音分析得到待考评宠物医师的第一考评结果这种方式更加简便，无需人工阅卷，提高效率。考评结果也可以避免由人工进行打分的主观因素，也避免了因为人与人之间的提前沟通而使得最终考评结果不真实的问题。
[0078]
参阅图8，图8为本技术实施方式提供的一种基于语音识别的宠物医师考评装置的
硬件结构示意图。该基于语音识别的宠物医师考评装置800包括至少一个处理器801，通信线路802，存储器803以及至少一个通信接口804。
[0079]
在本实施方式中，处理器801，可以是一个通用中央处理器(central processing unit，cpu)，微处理器，特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，asic)，或一个或多个用于控制本技术方案程序执行的集成电路。
[0080]
通信线路802，可以包括一通路，在上述组件之间传送信息。
[0081]
通信接口804，可以是任何收发器一类的装置(如天线等)，用于与其他设备或通信网络通信，例如以太网，ran，无线局域网(wireless local area networks，wlan)等。
[0082]
存储器803，可以是只读存储器(read-only memory，rom)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，ram)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
[0083]
在本实施方式中，存储器803可以独立存在，通过通信线路802与处理器801相连接。存储器803也可以和处理器801集成在一起。本技术实施方式提供的存储器803通常可以具有非易失性。其中，存储器803用于存储执行本技术方案的计算机执行指令，并由处理器801来控制执行。处理器801用于执行存储器803中存储的计算机执行指令，从而实现本技术下述实施方式中提供的方法。
[0084]
在可选的实施方式中，计算机执行指令也可以称之为应用程序代码，本技术对此不作具体限定。
[0085]
在可选的实施方式中，处理器801可以包括一个或多个cpu，例如图8中的cpu0和cpu1。
[0086]
在可选的实施方式中，该基于语音识别的宠物医师考评装置800可以包括多个处理器，例如图8中的处理器801和处理器807。这些处理器中的每一个可以是一个单核(single-cpu)处理器，也可以是一个多核(multi-cpu)处理器。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。
[0087]
在可选的实施方式中，若基于语音识别的宠物医师考评装置800为服务器，例如，可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。则基于语音识别的宠物医师考评装置800还可以包括输出设备805和输入设备806。输出设备805和处理器801通信，可以以多种方式来显示信息。例如，输出设备805可以是液晶显示器(liquid crystal display，lcd)，发光二级管(light emitting diode，led)显示设备，阴极射线管(cathode ray tube，crt)显示设备，或投影仪(projector)等。输入设备806和处理器801通信，可以以多种方式接收用户的输入。例如，输入设备806可以是鼠标、键盘、触摸屏设备或传感设备等。
[0088]
上述的一种基于语音识别的宠物医师考评装置800可以是一个通用设备或者是一个专用设备。本技术实施方式不限定一种基于语音识别的宠物医师考评装置800的类型。
[0089]
参阅图9，图9为本技术实施方式提供的一种基于语音识别的宠物医师考评装置的功能模块组成框图。如图9所示，该基于语音识别的宠物医师考评装置包括：
[0090]
获取单元901，用于获取待考评宠物医师欲考评的第一宠物医师职称；
[0091]
处理单元902，用于根据第一宠物医师职称与预设考评对话库，确定与第一宠物医师职称对应的考评对话；
[0092]
获取单元901，还用于获取待考评宠物医师针对考评对话的考评语音；
[0093]
处理单元902，还用于根据考评语音，确定待考评宠物医师参加第一宠物医师职称考评的第一考评结果。
[0094]
在本发明的实施方式中，在根据第一宠物医师职称与预设考评对话库，确定与第一宠物医师职称对应的考评对话方面，处理单元902，具体用于：
[0095]
从预设考评对话库中获取与第一宠物医师职称对应的子题库；
[0096]
从子题库中选取数量为第一阈值的多个问题作为一个候选考评对话；
[0097]
重复以上多次选取操作，得到多个候选考评对话；
[0098]
从多个候选考评对话中，选取与第一宠物医师职称对应的考评对话。
[0099]
在本发明的实施方式中，在从多个候选考评对话中，选取与第一宠物医师职称对应的考评对话方面，处理单元902，具体用于：
[0100]
随机抽取多个候选考评对话中的任意一个候选考评对话，作为第一考评对话；
[0101]
将第一考评对话中的多个问题的顺序进行随机排列，得到第二考评对话；
[0102]
将第二考评对话，作为与第一宠物医师职称对应的考评对话。
[0103]
在本发明的实施方式中，在根据考评语音，确定待考评宠物医师参加第一宠物医师职称考评的第一考评结果方面，处理单元902，具体用于：
[0104]
对考评语音进行端点检测，得到多个语音段，其中，多个语音段中的每个语音段包括考评对话中的一个问题以及参加宠物医师职称考评的宠物医师的回答；
[0105]
针对第一语音段进行分段，得到第一语音段包含的第一子语音段和第二子语音段，其中，第一子语音段为对待考评宠物医师参加第一宠物医师考评的提问，第二子语音段为待考评宠物医师参加第一宠物医师考评的提问的回答，第一语音段为多个语音段中任意一个语音段；
[0106]
根据第一子语音段和第二子语音段，确定第一语音段的第二考评结果；
[0107]
根据多个语音段的多个第二考评结果，确定待考评宠物医师参加第一宠物医师职称考评的第一考评结果。
[0108]
在本发明的实施方式中，在根据第一子语音段和第二子语音段，确定第一语音段的第二考评结果之前，处理单元902，具体用于：
[0109]
获取与考评对话对应的多个标准答案文本和考评对话中的多个问题的标准分数，多个问题与多个标准答案文本一一对应。
[0110]
在本发明的实施方式中，在根据第一子语音段和第二子语音段，确定第一语音段的第二考评结果方面，处理单元902，具体用于：
[0111]
对第一子语音段和第二子语音段进行语音识别处理，得到第一子语音段对应的第
一文本和第二子语音段对应的第二文本；
[0112]
计算第一文本与第二文本的相似度值；
[0113]
根据相似度值，得到第一语音段的第二考评结果。
[0114]
在本发明的实施方式中，在计算第一文本与第二文本的相似度值方面，处理单元902，具体用于：
[0115]
将第一文本对应的标准答案文本与第二文本分别进行分词处理，得到第一文本对应的标准答案文本包含的多个第一词组和第二文本包含的多个第二词组；
[0116]
对多个第一词组进行词频矩阵化处理，得到第一词频矩阵；
[0117]
对多个第二词组进行词频矩阵化处理，得到第二词频矩阵；
[0118]
计算第一词频矩阵和第二词频矩阵的交集和并集，得到交集值和并集值；
[0119]
计算交集值和并集值的商作为第一文本与第二文本的相似度值。
[0120]
在本发明的实施方式中，在根据相似度值，得到第一语音段的第二考评结果方面，处理单元902，具体用于：
[0121]
对相似度值与标准分数进行求积处理，得到第一语音段的第二考评结果。
[0122]
参阅图10，图10为本技术实施方式提供的一种电子设备的结构示意图。如图10所示，电子设备1000包括收发器1001、处理器1002和存储器1003。它们之间通过总线1004连接。存储器1003用于存储计算机程序和数据，并可以将存储器1003存储的数据传输给处理器1002。
[0123]
处理器1002用于读取存储器1003中的计算机程序执行以下操作：
[0124]
获取待考评宠物医师欲考评的第一宠物医师职称；
[0125]
根据第一宠物医师职称与预设考评对话库，确定与第一宠物医师职称对应的考评对话；
[0126]
获取待考评宠物医师针对考评对话的考评语音；
[0127]
根据考评语音，确定待考评宠物医师参加第一宠物医师职称考评的第一考评结果。
[0128]
在本发明的实施方式中，在根据第一宠物医师职称与预设考评对话库，确定与第一宠物医师职称对应的考评对话方面，处理器1002，具体用于执行以下操作：
[0129]
从预设考评对话库中获取与第一宠物医师职称对应的子题库；
[0130]
从子题库中选取数量为第一阈值的多个问题作为一个候选考评对话；
[0131]
重复以上多次选取操作，得到多个候选考评对话；
[0132]
从多个候选考评对话中，选取与第一宠物医师职称对应的考评对话。
[0133]
在本发明的实施方式中，在从多个候选考评对话中，选取与第一宠物医师职称对应的考评对话方面，处理器1002，具体用于执行以下操作：
[0134]
随机抽取多个候选考评对话中的任意一个候选考评对话，作为第一考评对话；
[0135]
将第一考评对话中的多个问题的顺序进行随机排列，得到第二考评对话；
[0136]
将第二考评对话，作为与第一宠物医师职称对应的考评对话。
[0137]
在本发明的实施方式中，在根据考评语音，确定待考评宠物医师参加第一宠物医师职称考评的第一考评结果方面，处理器1002，具体用于执行以下操作：
[0138]
对考评语音进行端点检测，得到多个语音段，其中，多个语音段中的每个语音段包
括考评对话中的一个问题以及参加宠物医师职称考评的宠物医师的回答；
[0139]
针对第一语音段进行分段，得到第一语音段包含的第一子语音段和第二子语音段，其中，第一子语音段为对待考评宠物医师参加第一宠物医师考评的提问，第二子语音段为待考评宠物医师参加第一宠物医师考评的提问的回答，第一语音段为多个语音段中任意一个语音段；
[0140]
根据第一子语音段和第二子语音段，确定第一语音段的第二考评结果；
[0141]
根据多个语音段的多个第二考评结果，确定待考评宠物医师参加第一宠物医师职称考评的第一考评结果。
[0142]
在本发明的实施方式中，在根据第一子语音段和第二子语音段，确定第一语音段的第二考评结果之前，处理器1002，具体用于执行以下操作：
[0143]
获取与考评对话对应的多个标准答案文本和考评对话中的多个问题的标准分数，多个问题与多个标准答案文本一一对应。
[0144]
在本发明的实施方式中，在根据第一子语音段和第二子语音段，确定第一语音段的第二考评结果方面，处理器1002，具体用于执行以下操作：
[0145]
对第一子语音段和第二子语音段进行语音识别处理，得到第一子语音段对应的第一文本和第二子语音段对应的第二文本；
[0146]
计算第一文本与第二文本的相似度值；
[0147]
根据相似度值，得到第一语音段的第二考评结果。
[0148]
在本发明的实施方式中，在计算第一文本与第二文本的相似度值方面，处理器1002，具体用于执行以下操作：
[0149]
将第一文本对应的标准答案文本与第二文本分别进行分词处理，得到第一文本对应的标准答案文本包含的多个第一词组和第二文本包含的多个第二词组；
[0150]
对多个第一词组进行词频矩阵化处理，得到第一词频矩阵；
[0151]
对多个第二词组进行词频矩阵化处理，得到第二词频矩阵；
[0152]
计算第一词频矩阵和第二词频矩阵的交集和并集，得到交集值和并集值；
[0153]
计算交集值和并集值的商作为第一文本与第二文本的相似度值。
[0154]
在本发明的实施方式中，在根据相似度值，得到第一语音段的第二考评结果方面，处理器1002，具体用于执行以下操作：
[0155]
对相似度值与标准分数进行求积处理，得到第一语音段的第二考评结果。
[0156]
应理解，本技术中的基于语音识别的宠物医师考评装置可以包括智能手机(如android手机、ios手机、windows phone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备mid(mobile internet devices，简称：mid)、机器人或穿戴式设备等。上述基于语音识别的宠物医师考评装置仅是举例，而非穷举，包含但不限于上述基于语音识别的宠物医师考评装置。在实际应用中，上述基于语音识别的宠物医师考评装置还可以包括：智能车载终端、计算机设备等等。
[0157]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件结合硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算
机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施方式或者实施方式的某些部分的方法。
[0158]
因此，本技术实施方式还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行以实现如上述方法实施方式中记载的任何一种客户贷款风险等级确定方法的部分或全部步骤。例如，存储介质可以包括硬盘、软盘、光盘、磁带、磁盘、优盘、闪存等。
[0159]
本技术实施方式还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施方式中记载的任何一种基于语音识别的宠物医师考评的部分或全部步骤。
[0160]
需要说明的是，对于前述的各方法实施方式，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施方式均属于可选的实施方式，所涉及的动作和模块并不一定是本技术所必须的。
[0161]
在上述实施方式中，对各个实施方式的描述都各有侧重，某个实施方式中没有详述的部分，可以参见其他实施方式的相关描述。
[0162]
在本技术所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的基于语音识别的宠物医师考评装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0163]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
[0164]
另外，在本技术各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。
[0165]
集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本技术各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0166]
本领域普通技术人员可以理解上述实施方式的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：read-only memory，简称：rom)、随机存取器(英文：random access memory，简称：ram)、磁盘或光盘等。
[0167]
以上对本技术实施方式进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施方式的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。