[发明专利]智能虚拟教师形象人格化方法

权利要求书

1.智能虚拟教师形象人格化方法，其特征在于，其包括如下步骤：

步骤S1，根据预先形成的虚拟课堂数据库和虚拟现实课堂模型，制作形成对应的虚拟现实课程以及构建与所述虚拟现实课程匹配的虚拟课程场景；

步骤S2，获取目标学习者于所述虚拟课程场景中与虚拟教师进行教学互动时对应的互动动作信息和互动声音信息；

步骤S3，对所述互动动作信息和所述互动声音信息进行分析处理，以此判断所述目标学习者当前在所述虚拟课程场景中的实际学习状态是否为合格学习状态；

步骤S4，根据上述步骤S3中所述实际学习状态的判断结果，对所述虚拟教师的虚拟教学参数进行适应性调整；

其中，在所述步骤S1中，预先形成的虚拟课堂数据库和虚拟现实课堂模型具体包括，

步骤S101A，确定虚拟课堂的教学内容大纲，并根据所述教学内容大纲采集对应的教学知识点数据，再将所述教学知识点数据集成为所述虚拟课堂数据库；

步骤S102A，获取预设现实场景课堂教学对应的现实空间环境信息，其中，所述现实空间环境信息包括教学空间大小、教学设备类型与设置位置和教学背景自然光强度中的至少一者；

步骤S103A，将所述现实空间环境信息映射至预设虚拟教学场景中，以此转换得到对应的虚拟教学空间环境信息，再根据所述虚拟教学空间环境 信息形成对应的虚拟现实课堂模型；

其中，在所述步骤S1中，制作形成对应的虚拟现实课程以及构建与所述虚拟现实课程匹配的虚拟课程场景具体包括，

步骤S101B，根据所述虚拟课堂数据库包含的教学知识点数据，构建相应的课堂教学提纲、课堂教学流程和课堂教学课件，以此形成对应的所述虚拟现实课程；

步骤S102B，根据所述虚拟现实课堂模型包含的虚拟教学空间环境信息，搭建形成与所述虚拟现实课程匹配的所述虚拟课程场景；

其中，在所述步骤S2中，获取目标学习者于所述虚拟课程场景中与虚拟教师进行教学互动时对应的互动动作信息和互动声音信息具体包括，

步骤S201，指示所述虚拟教师在所述虚拟课程场景中对所述目标学习者执行相应的课程讲解动作和/或课程提问动作；

步骤S202，在所述目标学习者响应所述课程讲解动作和/或所述课程提问动作的过程中，对所述目标学习者进行影像拍摄和声音信号采集，从而获得所述互动动作信息和所述互动声音信息；

其中，在所述步骤S202中，对所述目标学习者进行影像拍摄和声音信号采集，从而获得所述互动动作信息和所述互动声音信息具体包括，

步骤S2021，对所述目标学习者进行双目影像拍摄，以此获得关于所述目标学习者的双目影像信息，并对所述双目影像信息进行视差分析处理，从而获得所述目标学习者的面部表情动作信息和口型动作信息，以此作为所述互动动作信息；

步骤S2022，通过麦克风阵列对所述目标学习者进行所述声音信号采集，并对采集得到的声音信号进行背景声降噪处理和学习者声纹特征提取，从而获得只关于所述目标学习者的语音应答信息，以此作为所述互动声音信息；

其中，在所述步骤S3中，对所述互动动作信息和所述互动声音信息进行分析处理，以此判断所述目标学习者当前在所述虚拟课程场景中的实际学习状态是否为合格学习状态具体包括，

步骤S301，根据下面公式(1)，计算所述互动动作信息和所述互动声音 信息与预设标准互动信息之间的比对差异值D

在上述公式(1)中，p₁表示目标学习者的应答语音对应的数值化值，p₂表示所述目标学习者的面部表情动作对应的数值化值，p₃表示所述目标学习者的口型动作对应的数值化值，p₀₁表示预设标准互动信息中的标准发音对应的数值化值，p₀₂表示所述预设标准互动信息中的标准面部表情对应的数值化值，p₀₃表示所述预设标准互动信息中的标准口型对应的数值化值，β₁表示预设的语音应答信息的权重值，β₂表示预设的面部表情动作信息的权重值，β₃表示预设的口型动作信息的权重值，并且β₁+β₂+β₃＝1；

步骤S302，将上述步骤S301计算得到所述比对差异值D与预设对比差异阈值进行比较，若所述比对差异值D小于或者等于所述预设对比差异阈值，则所述目标学习者当前在所述虚拟课程场景中的实际学习状态为合格学习状态，若所述比对差异值D大于所述预设对比差异阈值，则所述目标学习者当前在所述虚拟课程场景中的实际学习状态为不合格学习状态；

其中在所述步骤S4中，根据上述步骤S3中所述实际学习状态的判断结果，对所述虚拟教师的虚拟教学参数进行适应性调整具体包括，

若确定所述实际学习状态为合格学习状态，则保持所述虚拟教师的所述虚拟教学参数不变，若确定所述实际学习状态为不合格学习状态，则根据所述目标学习者响应所述课程讲解动作和/或所述课程提问动作的过程中的肢体动作信息和面部五官信息，确定所述目标学习者的学习专注度评价值Z，再根据所述学习专注度评价值Z，调整所述虚拟教师的所述虚拟教学参数，其中，所述虚拟教学参数包括虚拟教师的教学肢体动作、教学讲解声音声量和教师面部表情中的至少一者；

其中，在所述步骤S4中，根据所述目标学习者响应所述课程讲解动作和/或所述课程提问动作之前的预设时间段内的肢体动作姿态和面部五官位移，确定所述目标学习者的学习专注度评价值Z，再根据所述学习专注度评价值Z，调整所述虚拟教师的所述虚拟教学参数具体包括：

步骤S401，根据下面公式(2)，计算得到所述学习专注度评价值Z

在上述公式(2)中，T表示所述预设时间段，n表示所述预设时间段T中筛选的时间点的总个数，Y(j)表示所述目标学习者在第j个时间点对应的肢体动作姿态值，表示所述目标学习者在所述预设时间段T内的平均肢体动作姿态值，K(j)表示所述目标学习者在第j个时间点对应的面部五官位移值，表示所述目标学习者在所述预设时间段T内的平均面部 五官位移值，α表示所述目标学习者的历史学习累计值，MSE(Y)表示与所述肢体动作姿态值对应的均方差值，MSE(K)表示与所述面部 五官位移值对应的均方差值，并且j＝1，2，3，...，n；

步骤S402，根据所述互动动作信息、所述互动声音信息和所述学习专注度评价值Z，调整所述虚拟教师的所述虚拟教学参数，以使得虚拟教师作出适应性的反应。