昨天在國小擔任代理老師的內人跟我分享學習吧上的一個功能～英文朗讀錄音評分。出篇文章讓小孩唸，然後系統會自動評分唸的好不好。

這功能有趣呀！老婆試了幾次，就叫我試一次，我想了想評分邏輯，就試了一次，由於文章不熟有吃幾個螺絲，但出來的正確率超過80%以上，比老婆試的那兩三次都高。

老婆問我為什麼？

我是有特別強化三件事，應該是這三件事讓我得分還不錯。

分別是”連音要有“、”重音要對“、”起伏要變“，這三件事。

”連音要有“，就是英文中有很多口語的發音前一個字的尾部的子音直接要連後一個字的第一個母音。像He’s a student，s a 就要連起來發，不能發成He is a，把它分開了。

“重音要對”，就是一個字的輕重音要擺對高低，這大概大家都理解。

”起伏要變“，就是句子中的抑揚要明顯一些，像在演蝙蝠俠的管家，或是哈利波特的石內卜。

那為什麼做這些事情會得到比較好的評分呢?

這必須說電腦與大腦在辨識語音的特質還正好是異曲同工。

雖然兩者在辨識上的原理差異很大，人腦是如何有效腦補，也就是其實沒有仔細聽，抓個大概去猜。而電腦則是能很注意的“聽”，分析聲譜的特性。

但兩者相同之處在”流動的變化“，這種有前後時間性的聲音改變，愈有明顯的流動變化者，愈容易得到高分，愈容易讓電腦與人腦聽清楚。

所以說，像是長短音，這出了名的Beach & Bitch,要電腦由聲譜分析中，抓母音共振峰的相對距離，其實會很不準，這本來受限在男女聲的泛音結構中，相對距離就會有差距，加上相對位置的區間落點，要用電腦算給分很難精確，就算是人腦來判讀有時也會抓這個人的相對發音的感受，渾厚一些的男聲，第一次聽他講Beach，極可能會聽起Bitch。但聽久了，就會知道只是他的長音比一般人聽起來更裡面而已，真的並沒有罵人的意思...吧。

上一段有點複雜，沒看懂就跳過吧！(那我寫它幹嘛……^_^|||)

總之，對語音的辨識而言，變化明顯點，絕對會加分。不管是電腦與人腦而言皆然。

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新功能英文叫做 NVIDIA Image Sharpening，來實測比較一下XD
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CPU
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Haswell-E/EP 22nm Technology

RAM
32.0GB Dual-Channel Unknown @ 1066MHz (10-10-10-28)

Motherboard
ASRock X99 Extreme6/3.1

Graphics
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4095MB NVIDIA GeForce GTX 1080 (ASUStek Computer Inc)
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