[发明专利]一种教学模式分析方法及系统

权利要求书

1.一种教学模式分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

检测课堂音频中的活动音，并标记各段活动音的起始时间和结束时间；根据各段活动音的起始时间和结束时间将教学音频进行切割，得到多段活动音频；所述活动音指的是非静音音频；

基于组合的梅尔倒谱特征MFCC向量提取各段活动音频中的不同说话人特征和不同说话人的时长；所述组合的MFCC向量由MFCC与一阶差分MFCC向量和二阶差分MFCC向量横向拼接得到；

基于预训练好的通用背景模型UBM将不同说话人特征分别判别为教师说话和学生说话，并确定对应的教师说话时长和学生说话时长；所述预训练好UBM可以拟合不同说话人的特征，所述不同说话人包括教师和学生；

根据教师说话时长占总课堂时长的比例判断课堂的教学模式为练习型课堂、讲授型课堂或混合型课堂；当教师说话时长占总课堂时长的比例低于第一阈值时，则教学模式为练习型课堂；当教师说话时长占总课堂时长的比例大于第二阈值时，则教学模式为讲授型课堂；否则认为教学模式为混合型课堂；所述第一阈值小于第二阈值。

2.根据权利要求1所述的教学模式分析方法，其特征在于，采用高斯混合模型GMM检测课堂音频中的话语部分和非话语部分；其中，话语部分为活动音，非话语部分为静音。

3.根据权利要求2所述的教学模式分析方法，其特征在于，所述基于预训练好的通用背景模型UBM将不同说话人特征分别判别对教师说话和学生说话，具体为：

基于组合的MFCC向量提取采集的多个真实课堂音频的不同说话人特征，基于多个真实课堂音频的不同说话人特征训练UBM；所述UBM能够拟合大量说话人特征，目标说话人的特征数据散落在UBM高斯分布的周围，通过MAP自适应算法将UBM中的每个高斯分布向目标说话人特征数据偏移；

基于组合的MFCC向量提取采集的多个真实课堂音频的教师语音片段，在UBM的基础上训练对应的教师GMM模型；所述教师GMM模型是由教师的音频提取出的特征训练出来的高斯混合模型，用于模拟教师语音矢量特征的连续概率分布；

通过GMM和UBM自带的打分方法与教师GMM模型对所述不同说话人特征进行打分，认为分数高于预设阈值则对应的说话人特征教师话语，否则判为学生话语。