随着我国英语教学改革的深入，学生的口头表达能力越来越受到重视，但进行大规模口语测试仍存在一些困难。针对这种现状，本文提出了一种采用语音合成和语音识别技术实现在线听说能力测试的解决方案。利用TTS技术(Text To Speech)可以将存储在计算机当中的文字转换为语音输出，以替代传统听力测试中采用录音机放送的方式；利用基于SALT(Speech Application Language Tags)的语音识别技术可以实现在线口语能力的测试，同时还可以将考生的录音上传至考试平台服务器存档。本文以G-TELP(General Tests of Engtish Language Proficiency)考试平台为依托，详细阐述了语音技术在实际项目当中的具体应用。首先，文章介绍了语音合成和语音识别在国内外的研究现状及本课题的研究意义，按照软件工程的一般步骤，从需求分析、功能模块设计到整体架构设计等方面着手，对G-TELP考试平台的整体设计方案进行了详细的介绍，并采用典型的系统分析模式，依次对考试平台的业务逻辑层、数据访问层以及用户界面层进行了详尽的分析。接着，本文用了两章的篇幅分别对语音合成和语音识别技术在G-TELP考试平台中的应用进行了详细的探讨，列举了语音合成常用的实现方法及其应用场合，介绍了目前存在的各种语音技术标准规范，阐述了采用Speech Application SDK和Speech Server平台相结合的方式在传统Web应用中嵌入语音功能的实现方法，分析了Speech Server内置语音引擎的特点及其工作原理，探讨了SALT应用的体系结构和人机交互模式，并结合项目源代码，描述了TTS技术和SALT技术在听说能力测试模块中的应用细节。最后，对全文进行了总结与研究展望。G-TELP考试平台打破了传统的测试模式，集制卷、组考、阅卷、数据分析等功能于一体，实现了真正意义上的无纸化平台。与传统的考试模式相比，G-TELP考试平台极大地提高了组考人员的工作效率，节省了大量的人力和物力。希望本文能够给学术同行在语音技术方面的研究工作起到抛砖引玉的作用。