一种外语口语智能训练方法

1.一种外语口语智能训练方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的外语口语智能训练方法，其特征在于：s1中收集口语数据，对口语数据进行预处理，得到口语数据集，包括：

3.根据权利要求2所述的外语口语智能训练方法，其特征在于：s11中对口语数据进行加窗滤波和频域变换，得到对应的频谱序列，包括：

4.根据权利要求2所述的外语口语智能训练方法，其特征在于：s2中对口语数据集进行数据扩增，得到扩增口语数据集，并利用扩增口语数据集进行外语口语训练，包括：

5.根据权利要求4所述的外语口语智能训练方法，其特征在于：所述生成对抗网络gan包括生成网络g、第一判别网络d1和第二判别网络d2；

6.根据权利要求4所述的外语口语智能训练方法，其特征在于：s3中采集用户进行外语口语训练的训练语音数据，并提取训练语音数据的特征参数，包括：

7.根据权利要求6所述的外语口语智能训练方法，其特征在于：s32中根据训练语音数据的频谱序列获取训练语音数据的混合特征向量，包括：

8.根据权利要求6所述的外语口语智能训练方法，其特征在于：s4中根据训练语音数据的特征参数对训练语音数据进行发音错误识别，得到发音错误识别结果，包括：

9.根据权利要求8所述的外语口语智能训练方法，其特征在于：s5中针对发音错误识别结果在扩增口语数据集中匹配类似的口语数据，利用类似的口语数据重复进行外语口语训练，包括：

10.根据权利要求9所述的外语口语智能训练方法，其特征在于：s51中获取发音错误的训练语音数据对应的目标口语数据的混合特征向量，通过计算混合特征向量之间的相似度在扩增口语数据集中匹配类似的口语数据，包括：