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申请/专利权人:深圳大学
摘要:本发明公开了一种基于跨模态数据的课堂交互实时反馈与干预的方法及系统,方法包括:获取不同说话人的发声语音信息集合,训练得到教师声音编码器;其中,教师声音编码器用于根据输入的教师音频信息,生成教师语音特征向量;将获取的带噪音频和教师语音特征向量输入神经网络模型,预训练得到第一网络模型;将获取的课堂实时语音和教师语音特征向量输入第一网络模型,生成教师增强音频信息;根据教师增强音频信息,计算课堂实时交互率;根据课堂实时交互率,生成课堂实时反馈结果以及生成课堂干预控制信息。本发明实施例实时性高且准确性高,能够提高对教学行为分析的准确性,帮助教师及时调整教学策略,可广泛应用于声纹识别等技术领域。
主权项:1.一种基于跨模态数据的课堂交互实时反馈与干预的方法,其特征在于,包括以下步骤:获取不同说话人的发声语音信息集合,训练得到教师声音编码器;其中,所述教师声音编码器用于根据输入的教师音频信息,生成教师语音特征向量;将获取的带噪音频和所述教师语音特征向量输入神经网络模型,预训练得到第一网络模型;将获取的课堂实时语音和所述教师语音特征向量输入所述第一网络模型,生成教师增强音频信息;根据所述教师增强音频信息,计算课堂实时交互率;根据所述课堂实时交互率,生成课堂实时反馈结果以及生成课堂干预控制信息。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 深圳大学 基于跨模态数据的课堂交互实时反馈与干预的方法及系统
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