“老外说中文说得准不准”其实就是做一个中文口语自动评测（CAPT），行业里早就有一整套套路，可以直接抄。下面我按“做法 → 要点 → 能用的模型/API → 怎么落到你现在的系统”来讲。

一、核心思路：别只看ASR转写，要看“该怎么读”和“实际怎么读”

判断准确度要有参照。参照一般来自两种地方：
1. 标准文本参照：系统知道他此刻应该读哪句话、哪个词、哪个字（比如课文朗读、跟读、跟老师念）。
2. 目标音素参照：系统知道这句话的理想语音序列应该是哪些声母-韵母-声调。

所以典型流程是👇：
1. 输入标准文本（比如“我想喝水”）。
2. 语音识别 + 强制对齐（forced alignment）：对齐出“我/想/喝/水”的起止时间、每个字的声母韵母。
3. 按音素/音节打分：比较“模型认为他说的声音” vs “这句标准读法应该出现的声音”，算出一个“好坏度”。
4. 再合成到词/句层面，给出 0~100 分、错误位置、错误类型（声母错、韵母错、声调错、漏读/增读）。

这就是最经典的 GOP（Goodness of Pronunciation）→ 扩展GOP → 深度学习打分模型 路线。

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二、中文要特别干的几件事

中文和英文不一样，要特别看这几条：
1. 声母-韵母准确度
• 判是不是把 zh / z / j，ch / c / q，sh / s / x 搞混了
• 判 n / l、r / l、h / f、ü / u 这些典型外教错音
• 方法：forced alignment 出来以后，拿到对应音素的 posterior / likelihood ，再做一个“该音素 vs 实际声学帧”的对比，低于阈值就判错。
2. 声调（Tone）准确度
• 对外国人学中文，声调往往比分母还重要，要单独一个子模型。
• 通常会提取 F0曲线 + 能量 + 时长，跑一个声调分类器（1/2/3/4/轻声），再跟标准文本里的调号比。
• 错误要能细分成：调型错（3说成2）、轻声没读轻、变调没做（比如“一、七、八在四声前变调”这类你也可以做规则+识别）。
3. 语调/流利度
• 外国人可能每个字都对，但“机械”“一字一顿”，这要扣“流利度/连贯度”，可以用：
• 语速（syllables / sec）
• 停顿次数和位置（是不是老在词中间停）
• 重复和回读
• 这一段可以用 ASR 的时间戳直接算，或者上一个小的 prosody 模型。
4. 可理解度（intelligibility）
• 有的音你能听出来他想说啥，但声学模型很困惑，这个时候可以用“识别 top-k 置信度”来估一个“我能不能听懂”。
• 简单做法：跑一遍普通 ASR，把识别结果跟标准文本做 CER（字错率），字错率太高说明可理解度差。

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三、能直接用的API / 服务（你现在就能接）

这里有现成的，真的不用从0写：
1. 微软 Azure Speech → Pronunciation Assessment
• 支持中文(zh-CN)，能给出 Accuracy / Fluency / Completeness，还能标哪一段读错了，还能返回音素级别。
• 你只要把“标准文本 + 录音”一起发上去，它就能告诉你“这个字发不准”。适合外教平台、中文学习APP。
2. 阿里云 智能语音评测
• 有“中文朗读/跟读/对话评测”，会给准确度、完整度、流利度，也能看到音节级别的错误。
• 优点：国内部署方便，延迟低，支持移动端场景。
3. 腾讯云 语音评测（EduScore/朗读评测）
• 就是给教育场景做的，支持字、词、句、篇、自由说，看发音是否标准，也有打分。
4. 科大讯飞 口语评测
• 做教育起家的，中文口语测评比较成熟，能到声母韵母级别，还能配错误码。

👉 你的业务如果是“老外上你的平台学中文，要一个评分回去”，优先用这些API，你就省掉整套声学建模 + 对齐的活，前端录音 ➜ 后端丢评测 ➜ 存结果。

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四、如果你要自己做（私有化 / 内网 / 要定制错误类型）

可以这样搭一条 pipeline：
1. ASR或声学前端
• 选一个支持中文的开源模型：Wenet、FunASR、SenseVoice-small、Paraformer 这一类
• 要能输出 ctc/attn 的对齐信息 或者你再跑一个 蒙版force alignment（montreal forced aligner for Chinese / AISHELL-FA）
2. 对齐到音节/音素
• 把标准文本转成拼音+声调（pypinyin就行），再映射成你的声学模型的音素表
• 用对齐把每个音素的起止时间切出来
3. GOP/扩展GOP打分
• 对每个音素算一个 log posterior，和这个位置所有音素的最大值做差，得到一个“发音好坏分”
• 阈值你自己定，还可以做“按L1语言分别定阈值”，比如英语母语常错的你阈值设宽一点
4. 语调/声调模型
• 从切出来的音节段提 F0 / 能量 / 时长 → LSTM/Transformer 分类成 1/2/3/4/轻
• 和标准文本的声调一对比，就知道哪几个调错
5. 规则层
• 中文有一堆变调、儿化、轻声，你要不认，就会把对的判成错；所以要在打分之前先按规则改一下“期望发音序列”
6. 结果融合
• 最后给用户的不是“0/1”，而是：

{
“overall”: 86,
“accuracy”: 82,
“fluency”: 91,
“complete”: 100,
“errors”: [
{“char”: “上”, “phone”: “shang4”, “problem”: “tone”, “suggest”: “读成了3声”},
{“char”: “学”, “phone”: “xue2”, “problem”: “initial”, “suggest”: “x 不要读成 s”}
]
}

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五、怎么特别针对“外国人”做得更准？

这是你问的重点👇
1. 做“母语特定错误模板”：
• 英语母语：卷舌 vs 不卷舌，/ʐ/→/z/，ü→u
• 韩语母语：送气/不送气，入声消失
• 俄语母语：前后鼻音
你可以根据用户的“母语”选一套错误解释，这样评测看起来很聪明。
2. 把“能不能听懂”跟“是不是标准普通话”分开：
• 很多老外说得不标准，但其实听得懂；
• 所以可以并行：ASR CER 用来做“能不能听懂”，音素打分用来做“标准度”，最后出两条分。
3. 给建议而不是只有分：
• “你的声调整体偏高，建议先练2、3声对比”
• “zh / z 经常混，先练卷舌，再练平舌”
这个只要你在打分阶段记录错得最多的几类音，再套一个模板就行。

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六、落地到你的场景怎么串

你之前在做“孩子语音/说话人识别”“批量处理”“Python + FastAPI + 调模型服务”这一套都写过了，我们可以直接类比写一个：
1. 前端录音（5~15秒）→ 16k wav
2. FastAPI 收到后：
• 如果你走云：转成指定格式 → 调“语音评测API” → 拿回打分JSON
• 如果你走自研：送到 ASR/对齐服务 → 再送到“中文发音打分服务”
3. 把 JSON 打平后存在你现在的数据库里，就和你做 OCR 质检那种结构化输出是一样的。