本申請涉及計算機，尤其涉及一種聽力題目的難度評估方法、裝置、電子設備及介質(zhì)。

背景技術：

1、在教育領域，特別是在語言學習和測試中，聽力題目的難度評估是一項至關重要的任務。它不僅關系到測試的公平性和有效性，還直接影響到學習者的學習體驗和成果。

2、目前，聽力題目的難度評估方法主要側重于文本分析，即分析題目中的考察語法以及句子結構等因素。然而，在真實情況中，往往無需逐字逐句地精確捕捉并理解題目中的所有內(nèi)容，這種方法會過度簡化聽力理解的復雜性。因此，依賴文本分析來評估聽力題目的難度，無法準確評估聽力題目的難題。

技術實現(xiàn)思路

1、為克服相關技術中存在的問題，本申請?zhí)峁┝艘环N聽力題目的難度評估方法、裝置、電子設備及介質(zhì)。

2、根據(jù)本申請任一實施例的第一方面，提供了一種聽力題目的難度評估方法，所述方法包括：

3、將聽力音頻文件輸入至語音識別模型，得到所述聽力音頻文件中每一語句的播放時長和該語句中基本語言單位的數(shù)量；

4、利用所述聽力音頻文件中每一語句的播放時長和該語句中基本語言單位的數(shù)量，確定所述聽力音頻文件被播放時的語速；

5、將對所述聽力音頻文件進行數(shù)據(jù)清洗后的清洗結果，輸入至話題識別模型；基于所述話題識別模型的輸出結果，確定所述聽力音頻文件涉及的話題難度系數(shù)；其中，所述數(shù)據(jù)清洗用于清洗所述聽力音頻文件中非目標數(shù)據(jù)；

6、利用所述語速、所述話題難度系數(shù)、以及已獲得的所述聽力音頻文件對應的目標音頻等級，評估所述聽力音頻文件的難度級別。

7、根據(jù)本申請任一實施例的第二方面，提供了聽力題目的難度評估裝置，所述裝置包括：

8、語句識別模塊，用于將聽力音頻文件輸入至語音識別模型，得到所述聽力音頻文件中每一語句的播放時長和該語句中基本語言單位的數(shù)量；

9、語速確定模塊，用于利用所述聽力音頻文件中每一語句的播放時長和該語句中基本語言單位的數(shù)量，確定所述聽力音頻文件被播放時的語速；

10、話題識別模塊，用于將對所述聽力音頻文件進行數(shù)據(jù)清洗后的清洗結果，輸入至話題識別模型；基于所述話題識別模型的輸出結果，確定所述聽力音頻文件涉及的話題難度系數(shù)；其中，所述數(shù)據(jù)清洗用于清洗所述聽力音頻文件中非目標數(shù)據(jù)；

11、難度評估模塊，用于利用所述語速、所述話題難度系數(shù)、以及已獲得的所述聽力音頻文件對應的目標音頻等級，評估所述聽力音頻文件的難度級別。

12、根據(jù)本申請任一實施例的第三方面，提供了一種電子設備，包括：

13、處理器；

14、用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

15、其中，所述處理器通過運行所述可執(zhí)行指令以實現(xiàn)本申請任一實施例中所述的方法。

16、根據(jù)本申請任一實施例的第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機指令，該指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述本申請任一實施例中所述的方法。

17、根據(jù)本申請任一實施例的第五方面，提供了一種計算機程序產(chǎn)品，其上存儲有計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述本申請任一實施例中所述的方法。

18、本申請?zhí)峁┑募夹g方案可以包括以下有益效果：

19、根據(jù)上述實施例可知，通過將聽力音頻文件輸入至語音識別模型，得到聽力音頻文件中每一語句的播放時長和該語句中基本語言單位的數(shù)量，利用每一語句的播放時長和該語句中基本語言單位的數(shù)量，確定聽力音頻文件被播放時的語速，將對聽力音頻文件進行數(shù)據(jù)清洗后的清洗結果，輸入至話題識別模型，基于話題識別模型的輸出結果，確定聽力音頻文件涉及的話題難度系數(shù)，利用語速、話題難度系數(shù)、以及已獲得的聽力音頻文件對應的目標音頻等級，評估聽力音頻文件的難度級別，通過綜合考慮語速、話題和音頻等級三個維度，可以更加全面且準確地評估聽力題目的難度級別，避免單一維度評估的片面性，使得聽力難度評估更加科學和客觀，從而提高聽力題目難度評估的準確性和可靠性。

20、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本申請。

技術特征：

1.一種聽力題目的難度評估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述聽力音頻文件為英語聽力音頻文件；

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述聽力音頻文件對應的目標音頻等級通過以下步驟確定：

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述非目標數(shù)據(jù)包括以下至少一項：指定符號、非目標語種的語句。

6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述語速、所述話題難度系數(shù)、以及已獲得的所述聽力音頻文件對應的目標音頻等級，評估所述聽力音頻文件的難度級別，包括：

7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述語速，確定所述聽力音頻文件的語速難度系數(shù)，包括：

8.一種聽力題目的難度評估裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機指令，其特征在于，該指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1-7中任一項所述的方法。

11.一種計算機程序產(chǎn)品，其上存儲有計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1-7中任一項所述的方法。

技術總結
本申請?zhí)峁┮环N聽力題目的難度評估方法、裝置、電子設備及介質(zhì)。根據(jù)本申請的一個示例，該方法可以包括：將聽力音頻文件輸入至語音識別模型，得到聽力音頻文件中每一語句的播放時長和該語句中基本語言單位的數(shù)量；利用聽力音頻文件中每一語句的播放時長和該語句中基本語言單位的數(shù)量，確定聽力音頻文件被播放時的語速；將對聽力音頻文件進行數(shù)據(jù)清洗后的清洗結果，輸入至話題識別模型；基于話題識別模型的輸出結果，確定聽力音頻文件涉及的話題難度系數(shù)；利用語速、話題難度系數(shù)、以及已獲得的聽力音頻文件對應的目標音頻等級，評估聽力音頻文件的難度級別，可以更加全面且準確地評估聽力題目的難度級別，從而提高難度評估的準確性和可靠性。

技術研發(fā)人員：齊天雨,賀宇,涂澤傲,李明
受保護的技術使用者：北京雪地軟件開發(fā)有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/8