口语考试机器评分的过程通常包括以下几个步骤：

数据收集：

机器评分系统首先需要收集大量的口语考试录音数据和评分数据。

模型训练：

这些数据被用来训练算法，使机器能够模拟人类考官的评分过程。

标杆卷确定：

从所有考生中随机抽取一定数量的样卷，由专家老师根据评分标准进行评分，这些样卷作为标杆卷。

自适应训练：

机器通过标杆卷，以专家打分的平均值为标准，同时参考当地评分标准进行训练，以适应当地情况。

测试验证：

训练完成后，机器会对样卷进行测试，并将测试结果与专家打分的平均值进行比较，以验证其评分性能。

特征提取：

机器智能评分系统通过语音转文字技术、语音模型分析技术和深度神经网络技术等，提取影响评分的特征，如语音的完整性、音段质量、语法和语义等。

权重计算：

使用人工智能技术分析专家打分数据，计算每个特征的权重，并建立评分模型。

正式评分：

根据建立好的评分模型，计算机智能评分系统可以进行实际的评分。

结果反馈：

评分结果可能会被发送给人工评分员进行审核，或者直接用于成绩报告。

需要注意的是，尽管机器评分系统可以自动化部分评分过程，但通常还会有一部分分数由人工评分员进行裁定，以确保评分的准确性和公正性。