[发明专利]学习情况的评估方法、装置、存储介质及电子设备有效
申请号: | 201910792559.5 | 申请日: | 2019-08-26 |
公开(公告)号: | CN110600033B | 公开(公告)日: | 2022-04-05 |
发明(设计)人: | 赵明明;刘立真;谢文珍 | 申请(专利权)人: | 北京大米科技有限公司 |
主分类号: | G10L15/26 | 分类号: | G10L15/26;G10L25/63;G06Q50/20 |
代理公司: | 北京恒博知识产权代理有限公司 11528 | 代理人: | 李宁宁 |
地址: | 100007 北京市朝*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 学习 情况 评估 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种学习情况的评估方法,其特征在于,所述方法包括:
获取课堂中的语音数据;
对所述语音数据进行文本转换得到文本数据;
确定所述文本数据中预设关键词的出现次数,以及提取所述语音数据的声学特征向量,根据预设的情感评估模型对所述声学特征向量进行评估以确定所述语音数据中预设感情类型的出现次数;
基于所述预设关键词的出现次数和所述语音数据中预设情感类型的出现次数评估所述课堂中学生的学习情况;
其中,所述对所述语音数据进行文本转换得到文本数据包括:
在所述语音数据只包括单个用户的语音数据时,获取所述用户的年龄;
根据所述用户的年龄在预设的多个文本转换模型中选择对应的目标文本转换模型;
基于所述目标文本转换模型对所述语音数据进行文本转换得到文本数据;
其中,所述情感评估模型是一种机器学习模型,是利用训练样本进行训练得到的,所述声学特征向量是梅尔倒谱 频率,所述用户为学生或教师。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取课堂中的语音数据,包括:
接收来自所述学生对应的第一终端设备在所述课堂中采集的第一视频流,以及接收来自所述教师对应的第二终端设备在所述课堂中采集的第二视频流,对所述第一视频流和所述第二视频流进行语音提取得到所述课堂中的语音数据;
接收来自所述学生对应的第一终端设备在所述课堂中采集的第一视频流,以及在第一视频流进行语音提取得到所述课堂中的语音数据;或
接收来自所述教师对应的第二终端设备在所述课堂中采集的第二视频流,以及在所述第二视频流进行语音提取得到所述课堂中的语音数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述文本数据中预设关键词的出现次数,包括:
确定所述语音数据的语言类型,以及确定与所述语言类型关联的预设关键词;
统计所述文本数据中所述预设关键词的出现次数。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取所述语音数据的声学特征向量,根据预设的情感评估模型对所述声学特征向量进行评估以确定所述语音数据中预设感情类型的出现次数,包括:
基于语句将所述语音数据划分为多个语音片段;其中,每个语音片段对应一个语句;
提取各个语音片段的声学特征向量;
基于情感评估模型对每个语音片段的声学特征向量进行情感评估得到情感类型;
统计所述多个语音片段中预设情感类型的出现次数。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述预设关键词的出现次数和所述语音数据中预设情感类型的出现次数评估所述课堂中学生的学习情况,包括:
根据以下公式确定所述课堂中所述学生的最终得分值:
S=A-(B1+B2)×m;
其中,S表示课堂的学习情况的最终得分值,A表示预设的满分值,B1为所述预设关键词的出现次数,B1为所述预设情感类型的出现次数,m为预设的常数值,m为大于0的整数。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述预设关键词的出现次数和/或所述语音数据中预设情感类型的出现次数生成学习状况信息,包括:
判断所述预设关键词的出现次数和所述预设情感类型的出现次数是否都小于预设次数;
若为是,生成表示所述学生在所述课堂中的学习情况正常的提示信息;
若为否,生成表示所述学生在所述课堂中的学习情况异常的提示信息。
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