"传统普通话测试多依赖人工测评，存在效率低以及受主观因素影响大等问题。本文阐述了声学模型基于深度学习实现如 循环神经网络，长短时记忆网络以及门控循环单元等创新，语言模型借助预训练语言模型和基于知识图谱的模型提升语言理解与生 成能力，情感合成技术模拟丰富情感表达使测试交互更具人性化。同时介绍了该技术在测试流程中营造氛围和模拟提问，反馈结果 以及在个性化测试服务中依据考生水平和特点调整内容与风格提供学习建议，以及在测试质量评估中通过主客观指标评估合成效果 等应用，表明语音合成技术的创新与应用提升了普通话测试的质量和效率，为考生提供了更优质的测试体验。"
