[发明专利]一种用户交互式教育的语音学习资源推送方法

说明书

本发明属于信息化教育技术领域，具体涉及一种用户交互式教育的语音学习资源推送方法，包括：预先建立数据库；获取用户语音数据、对语音数据进行处理、识别目标关键词得到识别结果，并结合预设推送程序配置初始学习资源进行推送，最终迭代进行生成最终学习资源进行推送并更新该用户学习进度数据。本发明操作简单、智能化程度高，能够根据每个用户的学习情况提供个性化的学习资源，极大地提高了学习效率。

技术领域

本发明属于信息化教育技术领域，具体涉及一种用户交互式教育的语音学习资源推送方法。

背景技术

语言是人们进行思维、情感和观点交流的主要方式。随着计算技术和网络技术的发展，人工智能时代的即将来临，人机交互在生活生产中的所使用十分广泛，身份识别技术变得日益重要。而简单快捷的身份证验证是声纹识别(Voiceprint Recognition，VPR)，随着技术的发展，语音交互越来越受到广泛的欢迎。

另外随着电子化学习的展开，个性化学习有着日趋提高的需求。所谓个性化学习，是指学员可以依据本人的背景、偏好等主客观属性，选取与之匹配的学习资源进行学习。作为提供学习资源的网站，不仅要满足学员选取学习资源的需求，而且还要做到快速和准确。

如何将语音交互与教育资源准确推送结合起来是亟需解决的问题。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明的目的是设计一个新的技术方案，提供一种用户交互式教育的语音学习资源推送方法，用以解决上述问题。

以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。

为了达到上述目的，本发明是通过以下技术方案来实现的：

预先建立数据库，所述数据库中存储有用户身份数据、用户学习属性数据、学习资源数据、学习进度数据、用户身份数据和学习资源数据之间的关联数据；

获取用户语音数据，对语音数据进行处理，采用声纹识别用户身份并从所述语音数据中提取目标关键词；

识别目标关键词所对应的学习资源数据中的科目类别，得到识别结果，并结合预设推送程序配置初始学习资源进行推送，其中配置的初始资源包括：知识点配置数据、知识点考察比重配置数据、题型配置数据、题型数量配置数据、难度配置数据中的至少一种；

所述预设推送程序包括：

采用协同过滤推荐算法对待推送用户在数据库中进行目标用户匹配，包括首先计算各用户的学习属性相似性，然后选择相似性最高的若干用户作为待推送用户的目标用户，根据目标用户的学习属性数据和学习进度数据，预测待推送用户对未选择和访问的学习资源数据的兴趣度，并将兴趣度高于设定阈值的类别资源结合所述目标关键词所对应的学习资源数据配置初始学习资源；

接收用户针对初始学习资源的反馈语音数据，继续提取目标关键词对初始学习资源进行修改并继续推送，迭代进行生成最终学习资源进行推送并更新该用户学习进度数据。

优选地，所述采用声纹识别用户身份包括：

预先经过前端处理输出用户纯净的语音，再提取用户语音的特征参数，进行模型训练，得到每一个用户的模型参数，建立全部用户的模板库；

识别时对待识别语音作前端处理，再提取说话者语音的特征，后使用模板库中的参数进行匹配，将匹配度最高的作为识别的最终结果。

优选地，所述提取用户语音的特征参数包括：

对于语音做包括分帧、加窗和预加重在内的预处理，；

计算出每一帧语音信号的线性预测系数(LPC)；