上一期故事说到,我成为了公司技术委员会副主席,上任后的第一件事是建立了一个云容器化的研发资料库,把每个研发硬盘里那点“好东西”都复用出来。(详情查看:《无法想象!大龄码农的硬盘里有这么多宝藏》)

自此以后,老大交给我的撸代码的活越来越少,让我专心把技术委员会做起来。人一闲下来吧,就容易生事儿,这不么,闲着没事做了一个互动小游戏,运营妹子从公众号上推了张海报,居然成了一场10万人参与的刷屏级活动。

咋回事呢?大概是7月25号,我看到一条新闻,北京2021年高考要增加英语口语考试。妈耶,这也太突然了,这不跟产品经理突然提需求、微博的运维赶上明星突然宣布结婚/分手一样让人猝不及防么。

很快,有孩子正上高中的家长都在朋友圈转发了这条消息,这事的关注度这么高啊?总听说运营擅长抓热点,那我是不是也可以做点什么抓住这次热点呢?

对于这个政策,家长和学生最关注最需要的是什么?考口语,首先得知道自己的口语水平怎么样,知道短板在哪才能有针对性地补习提高。那就是说需要口语测评!

我想起之前在华为云官网上看到过一个“多模态评测”API,能够根据朗读视频数据和试题文本,给朗读者的口语评测分数。我可以利用这个API做一个测评类的H5小游戏。

按照我的习惯,实现功能的过程会同步梳理成文档,便于后浪们学习。

《多模态英语口语评测》

内容来源

多模态口语现在还在公测阶段,所以我提前在华为云上申请了公测,当天就公测通过了~(公测链接:https://activity.huaweicloud.com/AI_free0.html?ggw_hd )

步骤一:数据准备

l   支持的video类型包括avi/mp4/webm/mkv/flv等封装格式,视频清晰度不低于240p,帧率不低于25fps,大小限制在10M

l   支持语言:英式英语

l   评测模式:单词评测、句子评测

l   需要把视频转化为对应的base64编码上传

转化举例(Python)

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#!/usr/bin/env python

# encoding: utf-8

import base64

def ToBase64(file, txt):

with open(file, 'rb') as fileObj:

image_data = fileObj.read()

base64_data = base64.b64encode(image_data)

fout = open(txt, 'w')

fout.write(base64_data.decode())

fout.close()

ToBase64("./test.wav",'2.txt')  # 音频文件转换为base64

步骤二:构建请求

华为云语音交互服务的通用请求方式如下图所示。

备注:

l   多模态评测API目前处于公测阶段,在华为-北京四可以调用,其Endpoint为“sis-ext.cn-north-4.myhuaweicloud.com”。

l   需要确认个人专有华为云项目ID和Token(身份认证)

(项目ID获取方法;Token查询方法)

获取了身份认证后,就可以填写请求了。假设我现在有一个avi格式的文件,想用单词模式去判断口语质量,我要学习的口语是“sit down”。

请求示例是:

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POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/assessment/video

Request Header:

Content-Type: application/json

X-Auth-Token: MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwgguVBgkqhkiG...

Request Body:

{

"config":{

"video_format": "avi",

"language": "en_gb",

"mode": "word"

},

"video_data": "/+MgxAAUeHpMAUkQAANhuRAC...",

"ref_text": "sit down"

}

步骤三:返回结果

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{

"fluency": {

"score": 75.02139,

"rhythm": 50.042786,

"cohesion": 100.0

},

"pronunciation": {

"score": 36.817684,

"gop": 36.817684

},

"score": 22.09061,

"completeness": 0.0,

"duration": 2.46,

"words": [此后为音素、音标评价结果,其返回结果见下方]

从返回的结果可以看到:

l   从流利度看:流利度评分75.02;连贯性是满分;韵律弱一点,只有50.04分

l   从发音看:我的发音质量综合打分(score)是36.82分;发音好坏打分是36.82分

l   最后的综合评分:22.09分…

哎,还挺准确,我从小英语口语就差…

还能进行英语口语练习,从发音嘴型、发音效果纠正口语。通过具体的单一单词、音素、音标打分,就能知道需要对哪个单词、音标加强练习了。

以“sit”发音评测为例,反馈结果如下:

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"words": [

{

"fluency": {

"score": 68.29714,

"rhythm": 68.29714

},

"pronunciation": {

"score": 24.714167,

"gop": 24.714167

},

"out_of_vocabulary": false,

"text": "sit",

"text_original": "sit",

"text_normalised": [

"sit"

],

"score": 46.505653,

"start_time": 1.03,

"end_time": 1.06,

"phonemes": [

{

"fluency": {

"score": 31.643274,

"rhythm": 31.643274

},

"pronunciation": {

"score": 16.471563,

"gop": 16.471563

},

"start_time": 1.03,

"end_time": 1.04,

"arpa": "S",

"ipa": "s"

},

{

"fluency": {

"score": 87.00653,

"rhythm": 87.00653

},

"pronunciation": {

"score": 28.179922,

"gop": 28.179922

},

"start_time": 1.04,

"end_time": 1.05,

"arpa": "IH",

"ipa": "i"

},

{

"fluency": {

"score": 86.241615,

"rhythm": 86.241615

},

"pronunciation": {

"score": 29.491013,

"gop": 29.491013

},

"start_time": 1.05,

"end_time": 1.06,

"arpa": "T",

"ipa": "t"

}

]

},

],

}

很快我就把小游戏做完了,以口语能力测评为核心玩法,加入了邀请好友再玩一次的分享引导机制,没想到只是从公司公众号上推了一下,朋友圈里居然刷了屏,上线3天,游戏人数就超过了10万人!一次由研发主导的10W+刷屏活动就这样诞生了,谁说研发不懂运营?


据了解,目前API Explorer平台已开放EI企业智能、计算、应用服务、网络、软件开发平台、视频等70+云服务,共上线2000+个API、6000+个错误码。在前期试运行期间,华为云API Explorer平台上的API接口也已被多家企业成功接入。

点击查看详情:《华为云一站式API解决方案平台API Explorer上线》

华为云API Explorer平台在未来几个月会实现更多功能,比如支持SDK示例代码、CLI等特性,同时也会开放更多的云服务API接口,连接更多开发者实现创新、拓宽创新边界。

点击这里→了解更多精彩内容

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