本发明涉及英语教学领域，尤其涉及基于深度学习的英语口语训练方法。
背景技术：
英语口语是被英语国家人民普遍应用的口头交流的语言形式，英语口语通常是通过声音传播的，英语文学作品中也常以书面形式记叙英语口语，英语口语灵活多变，多因场合与发言者不同而被自由使用，与口语相对，书面英语是在口语的基础上发展出来的，用于书面表达的语言，在中国，由于实用英语的逐渐重视，英语口语学习也尤为重要，其中以英语教练倡导浸泡式英语学习法由于其实用角度，逐渐成为英语培训行业广为认可的英语口语学习方式，语言本来是交流工具，口语交流是最重要的最普遍的交流方式，因此英语口语的重要性不言而喻，然而现实的英语教学中，口语往往得不到应有的重视，原因当然很多，首先是高考基本不考口语，导致师生的不重视，由于缺少口语，学生的语言基础不扎实，常造成听力理解困难，尤其是对近音词、同音词、语流中音的省略等把握不了，由于缺乏口语，学生的知识面窄，词汇、句法、语义以及社会文化、科普知识等匮乏，制约了听力的发展，由于缺乏系统的英语口语训练，许多学生难开口，甚至产生“口语障碍”，这容易让学生丧失学习英语的兴趣，缺乏深入学习的动力和能力，没有口语或缺乏口语，学生便不能在短时间内初步建立起英语思维方式，更不用说是形成牢固和系统的英语思维方式，而仅靠着母语的沟通，又会限制学生的阅读理解能力，进而制约其解答完形填空的效果，英语口语的学习，很多时候我们并不是缺乏方法，而是缺乏坚持，缺乏习惯；因此，发明出基于深度学习的英语口语训练方法变得尤为重要；
经检索，中国专利号cn107798927a公开了英语口语训练系统，虽然该发明可以很方便有效地进行英语口语的训练和学习，同时矫正口型和发音，但是提取数据库中的训练文件是可能会出现卡顿的情况，降低用户使用体验；现有的基于深度学习的英语口语训练方法无法对数据库中存储的数据进行有序排列，容易造成用户使用是产生卡顿的情况，通信信道占用率过大，降低用户使用体验，浪费磁盘资源，浪费时间，此外，现有的基于深度学习的英语口语训练方法无法对用户口语等级进行实时判断，需要用户自行学习计划修改，降低用户英语口语提升效率，浪费人力；为此，我们提出基于深度学习的英语口语训练方法。
技术实现要素：
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的基于深度学习的英语口语训练方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
基于深度学习的英语口语训练方法，该训练方法具体步骤如下：
(1)用户注册登录及信息保护：用户输入对应用户信息进行注册并登录，同时对用户信息进行保护；
(2)用户口语等级判定：通过用户手动选择口语等级或通过测试进行智能判断；
(3)用户期望等级设定：用户希望达到的口语等级设定；
(4)待提升能力信息收集：收集用户希望提升的英语能力信息；
(5)对数据库中数据进行整理：将数据库中的数据进行分类处理；
(6)学习计划指定：智能生成合适的学习计划并由用户选择；
(7)用户缺陷收集并指正：接收用户口语信息并对用户口语缺陷进行反馈；
(8)用户口语等级定期更新并智能制定学习计划：定期对用户口语等级进行智能判断并按照等级变化更新学习计划。
进一步地，步骤(1)中所述用户在口语训练网站或软件上输入相关用户信息，用户信息包括用户名、用户密码、手机号以及用户社交账号，同时后台服务器对用户信息进进行加密保存。
进一步地，步骤(2)中所述用户口语等级通过自我判定选择或智能测试选择这两种方式进行判断分析，其具体判断分析步骤如下：
步骤一：将口语等级分为等级1～等级7；
步骤二：用户进行自我判断选择等级1～等级7中的一个等级；
步骤三：若用户无法准确的自我判断，则通过智能测试的方式对用户等级进行判断，其具体智能测试步骤如下：
第一步：口语训练网站或软件通过智能设备向用户显示用于测试的英语语句，其中，智能设备为智能手机或电脑中的一种；
第二步：用户朗读对应的英语语句，智能设备开始收集用户朗读所产生的语音信息并通过数据转换生成分析数据；
第三步：对分析数据进行解析判断并确定用户口语等级，同时将判断结果反馈给用户。
进一步地，步骤(3)中所述用户根据自身口语等级制定目标口语等级，其具体制定步骤如下：
ⅰ、用户依据自身口语等级手动选择需要达到的目标口语等级；
ⅱ、对用户口语等级进行智能分析并向用户提供最佳目标口语等级由用户选择。
进一步地，步骤(4)中所述用户通过输入设备输入自身希望提升的英语能力，其中输入设备包括键盘、触摸屏或电子笔中的一种，英语能力包括口语、词汇、语法以及听力。
进一步地，步骤(5)中所述数据库中数据按照不同等级进行分类标记处理，其具体分类标记步骤如下：
s1：将数据库中的训练数据按照等级1～等级7进行分类并将各等级分别标记为a、b、c、d、e、f、g；
s2：将a、b、c、d、e、f、g中的训练数据按照口语、词汇、语法以及听力进行分类。
进一步地，步骤(6)中所述学习计划通过结合用户口语等级、目标口语等级以及希望提升的英语能力三个方面进行智能分析进行制定并反馈给用户，由用户选择并修改学习计划。
进一步地，步骤(7)中所述用户口语信息通过数据收集设备进行收集并进行分析判断，其中数据收集设备为话筒或录音机中的一种，其具体分析判断步骤如下：
ss1：对用户口语信息进行收集并通过数据转换生成对比数据；
ss2：抽取数据库中存储的对应语音数据并转换成模板数据；
ss3：将对比数据与模板数据进行比对分析，将对比数据中错误部分进行标记并反馈给用户，同时提供修改意见。
进一步地，步骤(8)中所述用户口语等级通过定期收集用户日常学习信息并对用户口语等级进行判断更新，其具体判断更新步骤如下：
sss1：定期收集用户日常的学习信息，其中，学习信息包括日常训练错误率、学习测试分数、学习计划坚持日期；
sss2：对用户学习信息进行判断评估并重新更新用户口语等级，其具体判断评估步骤如下：
ssss1、对用户学习信息进行等级分数判定并将等级分数标记为x；
ssss2、若x＝60，则保持用户原有等级不变，同时无需更新学习计划；
ssss3、若x＜60，则判定用户口语等级降低，同时降低学习计划难度；
ssss4、若x＞60，则判定用户口语等级提升，同时提高学习计划难度。
相比于现有技术，本发明的有益效果在于：
1、该基于深度学习的英语口语训练方法通过智能设备对用户的口语等级按照等级1～等级7进行判断归类，其中，智能设备为智能手机或电脑中的一种，同时对用户目标口语等级进行目标制定以及收集用户希望提升的英语能力，数据收集完成后，数据库中训练数据开始按照不同等级分类完成后，再次按照口语、词汇、语法以及听力进行分类，对数据库中存储的数据进行有序排列，降低用户使用时卡顿情况出现的概率，提高用户使用体验，节省磁盘资源，节省时间；
2、该基于深度学习的英语口语训练方法相较于过往单一的口语训练，能够定期对用户日常的学习信息进行收集与分析，其中用户学习信息包括日常训练错误率、学习测试分数、学习计划坚持日期，同时根据用户日常的学习信息对用户的口语等级进行重新判定，并对用户学习计划进行智能修改，无需用户自行更改学习计划，提高用户英语口语提升效率，节省人力。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明提出的基于深度学习的英语口语训练方法的流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
参照图1，本实施例公开了基于深度学习的英语口语训练方法，该训练方法具体步骤如下：
(1)用户注册登录及信息保护：用户输入对应用户信息进行注册并登录，同时对用户信息进行保护；
其中，用户在口语训练网站或软件上输入相关用户信息，用户信息包括用户名、用户密码、手机号以及用户社交账号，同时后台服务器对用户信息进进行加密保存。
具体的，在本实施例中口语训练网站或软件通过向用户申请访问权限后，开始对用户信息进行收集，当检测到用户登录第三放账户时，开始获取加密代码，网络后台服务器携带加密代码信息访问第三方账户服务器，获得智能应用程序调用权限，开始进行关联第三方登陆，简化了登陆注册环节，给用户更好的体验，登录完成后，自动对用户手机号进行检索分析并提醒用户绑定，节省用户时间。
(2)用户口语等级判定：通过用户手动选择口语等级或通过测试进行智能判断；
具体的，在本实施例中用户口语等级通过自我判定选择或智能测试选择这两种方式进行判断分析，其具体判断分析步骤如下：
步骤一：将口语等级分为等级1～等级7；
步骤二：用户进行自我判断选择等级1～等级7中的一个等级；
步骤三：若用户无法准确的自我判断，则通过智能测试的方式对用户等级进行判断，其具体智能测试步骤如下：
第一步：口语训练网站或软件通过智能设备向用户显示用于测试的英语语句，其中，智能设备为智能手机或电脑中的一种；
第二步：用户朗读对应的英语语句，智能设备开始收集用户朗读所产生的语音信息并通过数据转换生成分析数据；
第三步：对分析数据进行解析判断并确定用户口语等级，同时将判断结果反馈给用户。
具体的，在本实施例中公开的一种口语等级判断的方法具体是通过从互联网上抓取大量英语口语的语音信息，将其通过大数据分析处理后按照等级1～等级7将数据进行等级划分并将各等级设定一个标准后反馈给用户进行自我选择或者智能测试，用户对自身口语等级进行自我选择后，用户等级会上传云端服务器进行存储，用户选择智能测试时，口语训练网站或软件通过智能设备向用户显示分别代表不同等级的英语对话，用户需要对英语对话进行朗读，用户朗读产生的语音信息通过语音收集、特征提取以及等级匹配处理，同时对用户等级进行确定，并将测试结果上传至云端服务器进行存储。
(3)用户期望等级设定：用户希望达到的口语等级设定；
其中，用户根据自身口语等级制定目标口语等级，其具体制定步骤如下：
ⅰ、用户依据自身口语等级手动选择需要达到的目标口语等级；
ⅱ、对用户口语等级进行智能分析并向用户提供最佳目标口语等级由用户选择。
(4)待提升能力信息收集：收集用户希望提升的英语能力信息；
具体的，用户通过输入设备输入自身希望提升的英语能力，其中输入设备包括键盘、触摸屏或电子笔中的一种，英语能力包括口语、词汇、语法以及听力；
(5)对数据库中数据进行整理：将数据库中的数据进行分类处理；
具体的，本实施例中公开的数据库中数据按照不同等级进行分类标记处理，其具体分类标记步骤如下：
s1：将数据库中的训练数据按照等级1～等级7进行分类并将各等级分别标记为a、b、c、d、e、f、g；
s2：将a、b、c、d、e、f、g中的训练数据按照口语、词汇、语法以及听力进行分类。
(6)学习计划指定：智能生成合适的学习计划并由用户选择；
具体的，学习计划通过结合用户口语等级、目标口语等级以及希望提升的英语能力三个方面进行智能分析进行制定并反馈给用户，由用户选择并修改学习计划。
(7)用户缺陷收集并指正：接收用户口语信息并对用户口语缺陷进行反馈；
具体的，本实施例中公开的用户口语信息通过数据收集设备进行收集并进行分析判断，其中数据收集设备为话筒或录音机中的一种，其具体分析判断步骤如下：
ss1：对用户口语信息进行收集并通过数据转换生成对比数据；
ss2：抽取数据库中存储的对应语音数据并转换成模板数据；
ss3：将对比数据与模板数据进行比对分析，将对比数据中错误部分进行标记并反馈给用户，同时提供修改意见。
(8)用户口语等级定期更新并智能制定学习计划：定期对用户口语等级进行智能判断并按照等级变化更新学习计划；
具体的，本实施例中公开的用户口语等级通过定期收集用户日常学习信息并对用户口语等级进行判断更新，其具体判断更新步骤如下：
sss1：定期收集用户日常的学习信息，其中，学习信息包括日常训练错误率、学习测试分数、学习计划坚持日期；
sss2：对用户学习信息进行判断评估并重新更新用户口语等级，其具体判断评估步骤如下：
ssss1、对用户学习信息进行等级分数判定并将等级分数标记为x；
ssss2、若x＝60，则保持用户原有等级不变，同时无需更新学习计划；
ssss3、若x＜60，则判定用户口语等级降低，同时降低学习计划难度；
ssss4、若x＞60，则判定用户口语等级提升，同时提高学习计划难度。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
1.基于深度学习的英语口语训练方法，其特征在于，该训练方法具体步骤如下：
(1)用户注册登录及信息保护：用户输入对应用户信息进行注册并登录，同时对用户信息进行保护；
(2)用户口语等级判定：通过用户手动选择口语等级或通过测试进行智能判断；
(3)用户期望等级设定：用户希望达到的口语等级设定；
(4)待提升能力信息收集：收集用户希望提升的英语能力信息；
(5)对数据库中数据进行整理：将数据库中的数据进行分类处理；
(6)学习计划指定：智能生成合适的学习计划并由用户选择；
(7)用户缺陷收集并指正：接收用户口语信息并对用户口语缺陷进行反馈；
(8)用户口语等级定期更新并智能制定学习计划：定期对用户口语等级进行智能判断并按照等级变化更新学习计划。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的英语口语训练方法，其特征在于，步骤(1)中所述用户在口语训练网站或软件上输入相关用户信息，用户信息包括用户名、用户密码、手机号以及用户社交账号，同时后台服务器对用户信息进进行加密保存。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的英语口语训练方法，其特征在于，步骤(2)中所述用户口语等级通过自我判定选择或智能测试选择这两种方式进行判断分析，其具体判断分析步骤如下：
步骤一：将口语等级分为等级1～等级7；
步骤二：用户进行自我判断选择等级1～等级7中的一个等级；
步骤三：若用户无法准确的自我判断，则通过智能测试的方式对用户等级进行判断，其具体智能测试步骤如下：
第一步：口语训练网站或软件通过智能设备向用户显示用于测试的英语语句，其中，智能设备为智能手机或电脑中的一种；
第二步：用户朗读对应的英语语句，智能设备开始收集用户朗读所产生的语音信息并通过数据转换生成分析数据；
第三步：对分析数据进行解析判断并确定用户口语等级，同时将判断结果反馈给用户。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的英语口语训练方法，其特征在于，步骤(3)中所述用户根据自身口语等级制定目标口语等级，其具体制定步骤如下：
ⅰ、用户依据自身口语等级手动选择需要达到的目标口语等级；
ⅱ、对用户口语等级进行智能分析并向用户提供最佳目标口语等级由用户选择。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的英语口语训练方法，其特征在于，步骤(4)中所述用户通过输入设备输入自身希望提升的英语能力，其中输入设备包括键盘、触摸屏或电子笔中的一种，英语能力包括口语、词汇、语法以及听力。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的英语口语训练方法，其特征在于，步骤(5)中所述数据库中数据按照不同等级进行分类标记处理，其具体分类标记步骤如下：
s1：将数据库中的训练数据按照等级1～等级7进行分类并将各等级分别标记为a、b、c、d、e、f、g；
s2：将a、b、c、d、e、f、g中的训练数据按照口语、词汇、语法以及听力进行分类。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的英语口语训练方法，其特征在于，步骤(6)中所述学习计划通过结合用户口语等级、目标口语等级以及希望提升的英语能力三个方面进行智能分析进行制定并反馈给用户，由用户选择并修改学习计划。
8.根据权利要求1所述的基于深度学习的英语口语训练方法，其特征在于，步骤(7)中所述用户口语信息通过数据收集设备进行收集并进行分析判断，其中数据收集设备为话筒或录音机中的一种，其具体分析判断步骤如下：
ss1：对用户口语信息进行收集并通过数据转换生成对比数据；
ss2：抽取数据库中存储的对应语音数据并转换成模板数据；
ss3：将对比数据与模板数据进行比对分析，将对比数据中错误部分进行标记并反馈给用户，同时提供修改意见。
9.根据权利要求1所述的基于深度学习的英语口语训练方法，其特征在于，步骤(8)中所述用户口语等级通过定期收集用户日常学习信息并对用户口语等级进行判断更新，其具体判断更新步骤如下：
sss1：定期收集用户日常的学习信息，其中，学习信息包括日常训练错误率、学习测试分数、学习计划坚持日期；
sss2：对用户学习信息进行判断评估并重新更新用户口语等级，其具体判断评估步骤如下：
ssss1、对用户学习信息进行等级分数判定并将等级分数标记为x；
ssss2、若x＝60，则保持用户原有等级不变，同时无需更新学习计划；
ssss3、若x＜60，则判定用户口语等级降低，同时降低学习计划难度；
ssss4、若x＞60，则判定用户口语等级提升，同时提高学习计划难度。
技术总结