[發明專利]基于人工智能技術的教師課堂教學過程分析方法和系統

在審

• 申請號: 201710179527.9
• 申請日: 2017-03-23
• 公開（公告）號: CN107918821A
• 公開（公告）日: 2018-04-17
• 發明（設計）人: 李昊;鄭凱;林南暉;黃葉敏
• 申請（專利權）人: 廣州思涵信息科技有限公司;華南師范大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/20;G06F17/30;G06K9/00;G10L15/08
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司44102
• 代理人: 林麗明

1.一種基于人工智能技術的教師課堂教學過程分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：采集教師課堂上課的視頻；

S2：圖像識別處理：對上課圖像和視頻播放圖像分別進行識別和標記處理；

S3：語音識別處理：提取音頻數據，通過聲紋識別對音頻數據進行分類；

S4：自動分析和應用：根據圖像識別處理和語音識別處理的結果，進行教師課堂教學過程分析。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能技術的教師課堂教學過程分析方法，其特征在于，步驟S2中，圖像識別處理包括以下步驟：

S2.1：根據圖像變化將視頻分割成若干片段；

S2.2：根據視頻圖像變化率設定的閾值，判斷各個片段是上課圖像還是視頻播放圖像：

對判斷為真實上課圖像，不做處理；

對判斷為視頻播放圖像，則視頻分段合并，進行特征標注；

S2.3：記錄視頻分段的時間值，存入數據庫。

3.根據權利要求1所述的基于人工智能技術的教師課堂教學過程分析方法，其特征在于，步驟S3中，語音識別處理包括以下步驟：

S3.1：將視頻圖像轉換成音頻文件；

S3.2：提取出沒有聲音的時間段，記錄時間值；

S3.3：讀取音頻數字信號，按[采樣頻率，采樣值]的格式進行采樣，存入特征列表；

S3.4：提取聲紋特征，進行特征匹配，完成聚類分析；

S3.5：完成音頻分類，進行特征值標注；

S3.6：記錄每個分類的時間值，存入數據庫。

4.根據權利要求1所述的基于人工智能技術的教師課堂教學過程分析方法，其特征在于，步驟S4中，自動分析和應用包括以下步驟：

S4.1：合并圖像識別處理和音頻識別處理的數據信息；

S4.2：完成教學過程、教學特點分析，自動生成分析結果；

S4.3：以課程信息和時間為索引，導入學情分析數據；

S4.4：自動生成教學診斷信息。

5.一種基于人工智能技術的教師課堂教學過程分析系統，其特征在于，包括：

視頻采集模塊：用于采集教師課堂上課的視頻；

圖像識別處理模塊：用于對上課圖像和視頻播放圖像分別進行識別和標記處理；

語音識別處理模塊：用于提取音頻數據，通過聲紋識別對音頻數據進行分類；

自動分析和應用模塊：用于根據圖像識別處理和語音識別處理的結果，進行教師課堂教學過程分析。