[发明专利]基于课堂语音的多维度分析方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，公开了基于课堂语音的多维度分析方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取目标教师的初始课堂音频；对初始课堂音频进行预处理，生成目标教师的上课音量和语调评价值；调用自动语音识别ASR算法对初始课堂音频进行识别，生成目标教师的目标课堂文本；基于多个预置维度对目标课堂文本进行数据分析，得到每个预置维度的分析结果，多个预置维度包括语速、口头禅、提问次数、提问类型、平均候答时长和知识点数量；基于每个预置维度的分析结果、上课音量、语调评价值和对应的标准参考值对初始课堂文本进行评分，得到目标教师的总评分值。此外，本发明还涉及区块链技术，初始课堂音频可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及音频转换领域，尤其涉及一种基于课堂语音的多维度分析方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

课后评价对于老师提高教学质量有着重大意义，老师上完课后往往不能清楚了解自己的讲课情况，例如语速过快、音量过小等等，一般需要通过其他老师旁听后给到自己上课评价才能清楚知道自己的一些讲课指标。但是，通过其他老师旁听的方法，一方面需要花费时间进行旁听记录，浪费人力。另一方面，对于不同老师的课后评价，带有一定主观色彩，给出的评价也会有所差异。结合软硬件进行智能语音分析，能够精确客观的给出老师上课评价，帮助老师提升上课质量。

传统的课堂语音分析方法往往是单一维度的分析，对于老师全方面了解自己上课情况有着很大局限性。同时，给出老师课上的分析结果后，并不能给出相应的最适合学生的分析结果范围，这样的分析结果给到老师的参考价值有限。

发明内容

本发明提供了一种基于课堂语音的多维度分析方法、装置、设备及存储介质，用于对老师课堂语音进行多维度分析，识别出老师上课所讲知识点，确保需要讲解的知识点没有遗漏，能够让老师全方面了解到自己的讲课详情，减轻老师评课工作量，提高课堂质量的评价效率。

本发明实施例的第一方面提供一种基于课堂语音的多维度分析方法，包括：获取目标教师的初始课堂音频，所述初始课堂音频为所述目标教师的任意一堂课程的音频，所述初始课堂音频用于评价所述目标教师的教学质量；对所述初始课堂音频进行预处理，生成目标教师的上课音量和语调评价值；调用自动语音识别ASR算法对所述初始课堂音频进行识别，生成所述目标教师的目标课堂文本；基于多个预置维度对所述目标课堂文本进行数据分析，得到每个预置维度的分析结果，所述多个预置维度包括语速、口头禅、提问次数、提问类型、平均候答时长和知识点数量；基于每个预置维度的分析结果、所述上课音量、所述语调评价值和对应的标准参考值对所述初始课堂文本进行评分，得到目标教师的总评分值。

可选的，在本发明实施例第一方面的第一种实现方式中，所述基于多个预置维度对所述目标课堂文本进行数据分析，得到每个预置维度的分析结果，所述多个预置维度包括语速、口头禅、提问次数、提问类型、平均候答时长和知识点数量，包括：根据初始课堂文本和预置的口头禅词库确定目标教师对应的口头禅；基于预置词库和所述目标教师对应的口头禅对初始课堂文本进行匹配，得到初始课堂文本的提问次数和对应的疑问句，其中疑问句的个数与提问次数相同；基于预置ASR语料对每个对应的疑问句进行分类，得到每个疑问句的类型；基于预置ASR语料对每个对应的疑问句进行识别，得到每个疑问句的平均候答时长；对初始课堂文本进行分词处理并确定所述初始课堂文本中涉及的知识点数量；得到多个预置维度的分析结果，多个预置维度包括语速、口头禅、提问次数、提问类型、平均候答时长和知识点数量。

可选的，在本发明实施例第一方面的第二种实现方式中，所述根据初始课堂文本和预置的口头禅词库确定目标教师对应的口头禅，包括：将预置口头禅库中的每一个口头禅与目标课堂文本进行比对，得到每个口头禅的出现频次；判断每个口头禅的出现频次是否大于对应的阈值；若目标口头禅的出现频次大于对应的阈值，则确定所述目标口头禅为所述目标教师的对应的口头禅。