在语言学习中，一个常见的关键问题是如何对学习者表现评分，这种评分一般可分为客观与主观评价。客观评价一般以客观题的形式测试，比如填空、选择等，学习者答案正确即为合格。主观评价则通常以问话形式测试，由学习者做答，再由评判老师对学生的回答给出主观评测，比如作文打分、口语评测等。主观评价常常耗时耗力，成本较高。另外，由于评测设备、心理状态、个人偏好的差异，不易保持评价结果的一致性。为了解决这些问题，主观评测已成为计算机辅助语言学习 Computer-Assisted Language Learning (CALL) 的重要课题之一。

微软小英团队利用序数回归 Ordinal Regression (OR) 方法处理 CALL 中主观评价问题的创新，以及其在发音、语音流畅度及英文写作三种自然语音/语言的应用，以及相关方法的总结与展望。 微软 Azure 语音评测 API 调用文档 https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/cognitive-services/speech-service/rest-speech-to-text#pronunciation-assessment-parameters 微软 Azure 语音评测代码集成范例 https://github.com/Azure-Samples/Cognitive-Speech-TTS/tree/master/PronunciationAssessment/CSharp/WPF

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