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[發明專利]基于人工智能與虛擬現實用于漢語學習培訓的場景設備有效

專利信息
申請號: 201310302565.0 申請日: 2013-07-18
公開(公告)號: CN103366618A 公開(公告)日: 2013-10-23
發明(設計)人: 梁亞楠;尹成 申請(專利權)人: 梁亞楠
主分類號: G09B19/04 分類號: G09B19/04
代理公司: 北京市盛峰律師事務所 11337 代理人: 趙建剛
地址: 050000 河北省石家*** 國省代碼: 河北;13
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 人工智能 虛擬現實 用于 漢語 學習 培訓 場景 設備
【說明書】:

技術領域

發明屬于電子信息技術領域,具體涉及一種基于人工智能與虛擬現實用于漢語學習培訓的場景設備。

背景技術

虛擬現實是通過計算機對復雜數據進行可視化操作以及實時交互的環境。與傳統的計算機人-機界面(如鍵盤、鼠標器、圖形用戶界面以及流行的Windows等)相比,虛擬現實無論在技術上還是思想上都有質的飛躍。傳統的人-機界面將用戶和計算機視為兩個獨立的實體,而將界面視為信息交換的媒介,由用戶把要求或指令輸入計算機,計算機對信息或受控對象作出動作反饋。虛擬現實則將用戶和計算機視為一個整體,通過各種直觀的工具將信息進行可視化,形成一個逼真的環境,用戶直接置身于這種三維信息空間中自由地使用各種信息,并由此控制計算機。

將虛擬現實應用于教育是教育技術發展的一個飛躍。它營造了“自主學習”的環境,由傳統的“以教促學”的學習方式代之為學習者通過自身與信息環境的相互作用來得到知識、技能的新型學習方式。

現有的虛擬現實學習系統如圖1所示,主要包括虛擬場景和各類感應設備;其中,感應設備包括虛擬現實頭盔、語音控制、手勢控制、觸摸屏控制、鼠標鍵盤控制以及仿真設備;系統通過虛擬場景提供各類學習資源,學習者通過使用各類感應設備,使自身處于虛擬場景中,從而進行學習。

但是,在實現本發明的過程中,發明人發現,現有技術至少存在以下問題:

現有虛擬現實學習系統交互性能仍然有待進一步提高,尤其無法進行反饋式教學,從而降低了學習者的學習效果。

發明內容

針對現有技術存在的缺陷,本發明提供一種基于人工智能與虛擬現實用于漢語學習培訓的場景設備,具有培訓交互性能強,尤其具有反饋式教學的優點,從而提高了學習者的學習效果。

本發明采用的技術方案如下:

本發明提供一種基于人工智能與虛擬現實用于漢語學習培訓的場景設備,包括:虛擬現實設備、基于人工智能的專家系統、口語培訓模塊和漢字培訓模塊;其中,所述虛擬現實設備包括頭盔式3D眼鏡、3D顯示器、虛擬電子筆、腦波感應器、觸摸屏、攝像頭和電腦主機;

所述專家系統包括腦波識別子模塊和人臉識別子模塊;所述腦波識別子模塊用于通過所述腦波感應器獲取培訓者當前的腦波頻率信息,通過對所述腦波頻率信息進行分析,判斷培訓者注意力是否集中;所述人臉識別子模塊用于通過所述攝像頭獲取培訓者當前的面部圖像,通過對所述面部圖像進行分析,獲得培訓者的心情狀態以及身份信息;

所述專家系統與所述口語培訓模塊關聯,所述口語培訓模塊包括:語音檢測子模塊和口語評測與糾錯子模塊;

所述語音檢測子模塊用于:檢測培訓者發出的原始語音信號,然后將檢測得到的原始語音信號發送給所述專家系統;

所述專家系統基于人工智能技術分析處理所述原始語音信號,識別出輸入的語音信息;

所述專家系統將識別出的培訓者當前注意力集中度、心情狀態、身份信息和所述語音信息發送給所述口語評測與糾錯子模塊;

所述口語評測與糾錯子模塊結合培訓者的注意力集中度、心情狀態、身份信息和當前語境語氣對識別出的所述語音信息進行智能糾錯;

所述專家系統與所述漢字培訓模塊關聯,所述漢字培訓模塊包括:漢字輸入檢測子模塊、筆順檢測子模塊和評測與糾錯子模塊;

所述漢字輸入檢測子模塊用于:檢測通過畫板輸入的原始漢字的圖像,然后將檢測得到的原始漢字的圖像傳輸給所述專家系統;

所述筆順檢測子模塊用于:檢測通過畫板輸入的原始漢字的筆順信息,然后將檢測得到的筆順信息傳輸給所述專家系統;

所述專家系統基于人工智能技術分析處理所述原始漢字的圖像和所述筆順信息,識別出輸入的漢字信息;

所述專家系統將識別出的培訓者當前注意力集中度、心情狀態、身份信息和識別出的所述漢字信息發送給所述評測與糾錯子模塊;

所述評測與糾錯子模塊結合培訓者的注意力集中度、心情狀態、身份信息和當前語境語氣對識別出的所述漢字信息進行智能糾錯。

優選的,所述專家系統還用于:所述專家系統分析所述腦波頻率信息,判斷學習者當前情緒狀態;如果情緒好,則進一步判斷學習者注意力是否集中,如果集中,則直接進入教學場景;如果不集中,則向學習者推送趣味性場景;如果情緒不好,則進一步判斷學習者注意力是否集中,如果集中,則向學習者推送鼓勵性信息;如果不集中,則向學習者推送趣味與鼓勵信息。

優選的,所述人臉識別子模塊識別人臉的過程,具體包括:

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