[發明專利]基于AI開放平臺的兒童認知學習交互系統及方法在審
| 申請號: | 201711317140.1 | 申請日: | 2017-12-12 |
| 公開(公告)號: | CN108108412A | 公開(公告)日: | 2018-06-01 |
| 發明(設計)人: | 杜萍;劉弘;陳莉;張桂娟;李焱 | 申請(專利權)人: | 山東師范大學 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G06Q50/20;G10L15/22;G10L15/26 |
| 代理公司: | 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221 | 代理人: | 黃海麗 |
| 地址: | 250014 山*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 認知 交互系統 開放平臺 學習 導入系統 交互能力 實時獲取 素材數據 素材圖片 圖片素材 現實場景 語音提供 手機 數據庫 存儲 多媒體 反饋 拍攝 家長 電腦 圖片 | ||
1.基于AI開放平臺的兒童認知學習交互系統,其特征是,與AI開放平臺連接,包括:
認知素材圖片導入模塊、認知素材數據庫模塊、圖像識別模塊、語音獲取模塊、認知判斷模塊和輸出模塊;
所述認知素材圖片導入模塊,用于獲取實時拍攝的圖片或用戶輸入的圖片;將實時拍攝的圖片或用戶輸入的圖片存儲到認知素材數據庫中;
所述認知素材數據庫,用于存儲認知素材圖片,所述認知素材圖片為實時拍攝的圖片或用戶輸入的圖片;
所述圖像識別模塊,與AI開放平臺連接,將認知素材圖片導入模塊和認知素材數據庫中的圖片上傳給AI開放平臺進行圖像識別,同時獲取AI開放平臺對圖像識別的文本數據;
所述語音獲取模塊,與AI開放平臺連接,將用戶發出的語音采集并上傳給AI開放平臺,同時獲取AI開放平臺對語音識別的文本數據;
所述認知判斷模塊,與AI開放平臺連接,用于將圖像識別的文本數據和語音識別的文本數據同時上傳到AI開放平臺進行文本相似度比較,將文本相似度比較結果轉換成語音,將文本相似度比較結果的文字和語音返回認知判斷模塊,認知判斷模塊接收AI開放平臺返回認知判斷結果,并將AI開放平臺的認知判斷結果通過輸出模塊反饋給用戶。
2.基于AI開放平臺的兒童認知學習交互方法,其特征是,包括:學習和測驗兩個過程:
學習過程:將獲取的認知圖片素材發送給AI開放平臺,接收AI開放平臺的圖像識別結果,用戶根據圖像識別結果對認知圖片素材進行學習;
測驗過程:將獲取的認知圖片素材和用戶認知語音同時發送給AI開放平臺,接收AI開放平臺的圖像識別結果和語音識別結果,接收AI開放平臺對兩個識別結果的相似度檢測結果,通過語音和文字的形式將檢測結果播放出來。
3.如權利要求2所述的基于AI開放平臺的兒童認知學習交互方法,其特征是,所述學習過程的步驟,包括:
步驟(11):獲取認知圖片素材;
步驟(12):將步驟(1)獲取的認知圖片素材發送到AI開放平臺,同時向AI開放平臺發送圖像識別的請求,獲取AI平臺返回的圖像識別結果,所述圖像識別結果為語音形式;
步驟(13):圖像識別結果通過語音形式進行播放,供用戶學習。
4.如權利要求2所述的基于AI開放平臺的兒童認知學習交互方法,其特征是,所述測驗過程的步驟,包括:
步驟(21):獲取認知圖片素材,將獲取的認知圖片素材發送到AI開放平臺,同時向AI開放平臺發送圖像識別的請求,獲取AI開放平臺返回的圖像識別結果,所述圖像識別結果為文本形式;
步驟(22):獲取輸入的音頻文件,將音頻文件發送到AI開放平臺,同時向AI開放平臺發送語音識別的請求,獲取AI開放平臺返回的語音識別結果,所述圖像識別結果為文本形式;
步驟(23):將步驟(21)的圖像識別文本結果和步驟(22)的音頻識別文本結果同時發送給AI開放平臺,同時向AI開放平臺發送文本相似度檢測請求和相似度檢測結果的語音合成請求,獲取AI開放平臺返回的文本相似度檢測結果,所述文本相似度檢測結果為文本形式和音頻形式;
步驟(24):將文本相似度的檢測結果通過文本播放和語音播放的形式播放出來。
5.如權利要求2所述的基于AI開放平臺的兒童認知學習交互方法,其特征是,所述認知圖片素材是實時拍攝的或認知素材數據庫中預先存儲的。
6.如權利要求2所述的基于AI開放平臺的兒童認知學習交互方法,其特征是,所述AI開放平臺,允許是AI百度開放平臺。
7.基于AI開放平臺的兒童認知學習交互方裝置,其特征是,包括:存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并在處理器上運行的計算機指令,所述計算機指令被處理器運行時,完成如權利要求1-6任一所述方法的步驟。
8.一種計算機可讀存儲介質,其特征是,其上存儲由計算機指令,所述計算機指令被處理器運行時,完成如權利要求1-6任一所述方法的步驟。
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