讲课效果评测方法、装置及电子设备

摘要

本公开实施例公开了一种讲课效果评测方法、装置及电子设备。其中，讲课效果评测方法，包括：获取在标准环境中的讲课音频数据；使用预训练的模型对音频数据进行识别，将音频数据转换为文字数据；将所述文字数据与标准文字进行比对；根据比对结果对讲课效果进行评测。通过在标准环境中对讲课的音频数据进行收集，并对音频数据进行识别，将识别结果与标准文字进行比对，从而根据对比结果进行评测。从而统一评测标准。实现对讲课效果评测统一标准的目的。

说明书

技术领域

本公开涉及人工智能领域，尤其涉及一种讲课效果评测方法和装置。

背景技术

现有技术中，对老师讲课效果进行评价往往采用听课的方式，即有一批经验丰富的老师对讲课效果进行主观评测，因每个人评价的标准都存在差别，即时有相同的人对不同的老师的讲课效果进行评价其评价标准也存在差别。即发明人在实时本实施例的过程中发现现有技术对老师的讲课效果评测存在标准不统一的问题。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种讲课效果评测方法、装置及电子设备，至少部分的解决现有技术中存在的评测标准不统一问题。

第一方面，本公开实施例提供了一种讲课效果评测方法，包括：

获取在标准环境中的讲课音频数据；

使用预训练的模型对音频数据进行识别，将音频数据转换为文字数据；

将所述文字数据与标准文字进行比对；

根据比对结果对讲课效果进行评测。

可选的，所述获取在标准环境中的讲课音频数据的步骤之前，还包括：

获取讲课的环境样本数据；

对所述环境样本数据进行分析；

基于分析结果得到标准环境数据参数。

可选的，所述基于分析结果得到标准环境数据参数，包括：

将标准环境参数输入到预构建的模型中进行仿真运行；

基于所述运行结果对所述标准环境参数进行调整。

可选的，所述使用预训练的模型对音频数据进行识别，将音频数据转换为文字数据，包括：

将所述音频数据按照自然语言规则进行分解；

将分解后的音频数据转换为文字数据。

可选的，所述根据比对结果对讲课效果进行评测的步骤之后，还包括：

对评测结果不达标的数据进行标记；

根据标记查找相应的音频数据；

对音频数据进行诊断，从而分析不达标的因素。

可选的，所述获取在标准环境中的讲课音频数据，包括：

对所述讲课音频数据进行评价；

当所述评价结果达到设定条件时，将所述讲课音频数据发送至预训练的模型；

当所述评价结构达不到设定条件时，则发送提示信息。

可选的，对所述讲课音频数据进行评价，包括：

基于积分算法对音频数据进行计算，得到积分结果；

根据积分结果对音频数据进行评价。

第二方面，本公开实施例还提供了一种讲课效果评测装置，包括：

音频获取模块，用于获取在标准环境中的讲课音频数据；

识别模块，用于使用预训练的模型对音频数据进行识别，将音频数据转换为文字数据；

比对模块，用于将所述文字数据与标准文字进行比对；

评测模块，用于根据比对结果对讲课效果进行评测。

第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有能被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面任一所述的讲课效果评测方法。

第四方面，本公开实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行权利要求第一方面任一所述的讲课效果评测方法。

本公开实施例提供的讲课效果评测方法、装置、电子设备及非暂态计算机可读存储介质，其中该讲课效果评测方法：通过在标准环境中对讲课的音频数据进行收集，并对音频数据进行识别，将识别结果与标准文字进行比对，从而根据对比结果进行评测。从而统一评测标准。实现对讲课效果评测统一标准的目的。

上述说明仅是本公开技术方案的概述，为了能更清楚了解本公开的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为让本公开的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本公开实施例提供的一种讲课效果评测方法的流程图；

图2为本公开实施例提供的一种讲课效果评测装置的原理框图；

图3为本公开实施例提供的一种电子设备的原理框图。

具体实施方式

下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。

应当明确，以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。

还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想，图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

另外，在以下描述中，提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而，所属领域的技术人员将理解，可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。

如图1所示，本实施例公开一种讲课效果评测方法，包括：

步骤S101：获取在标准环境中的讲课音频数据；

获取讲课的环境样本数据；

环境样本数据包括讲课场地的大小、电磁环境、噪声等对音频采集有影响的参数。场地的大小会对回音等造成影响，从而影响声音采集。

对所述环境样本数据进行分析；

即对上述如场地的大小、电磁环境、噪声等进行风险，分析其对音频采集的影响程度，从而根据影响程度对各个参数的权重进行赋值，从而增加后期标准环境建立的准确性。

基于分析结果得到标准环境数据参数。

基于上述各个参数权重等得到标准数据的参数，如电磁干扰、噪声、音频采集设备的设置位置等等，基于得到的环境数据参数对讲课场地的相应参数进行调整，从而得到标准环境。即每个老师讲课的地方影响音频采集的参数都是统一的，以避免环境因素对最终效果评测造成的误差。

环境参数可以根据不同的地区设置不同的标准环境数据，以适应当地的教学环境，如南方地区和北方地区的标准环境参数可分别设置。

步骤S102：使用预训练的模型对音频数据进行识别，将音频数据转换为文字数据；

预训练的模型是基于预采集的样本数据构建的，采用人工智能算法实现。预训练的模型在对音频数据进行识别时不是单纯的将音频识别成文字，还会对音频的音量、音调、语速等进行识别。其中有一个参数达不到设定阈值均无法正取识别。切对音频数据的识别采用标准的普通话等级识别，即预训练的模型采用的样本是采用标准普通话的样本训练得到的。

步骤S103：将所述文字数据与标准文字进行比对；

将识别的文字与讲课教案中的标准文字进行对比，从而得到识别文字的正确率。

步骤S104：根据比对结果对讲课效果进行评测。

根据识别文字的正确率对讲课效果进行评测，如识别率达到90％，则为优秀。

可选的，所述基于分析结果得到标准环境数据参数，包括：

将标准环境参数输入到预构建的模型中进行仿真运行；

基于所述运行结果对所述标准环境参数进行调整。

可选的，所述使用预训练的模型对音频数据进行识别，将音频数据转换为文字数据，包括：

将所述音频数据按照自然语言规则进行分解；

即按照自然语言规则将音频数据分解为相应的句子和词。

将分解后的音频数据转换为文字数据。

可选的，所述根据比对结果对讲课效果进行评测的步骤之后，还包括：

对评测结果不达标的数据进行标记；

根据标记查找相应的音频数据；

对音频数据进行诊断，从而分析不达标的因素。

对不达标的因素进行分析，便于对讲课方式进行改进，如不达标是音量不够还是语速过快造成的。如语速过快，则在后期减缓语速即可。

在一个具体的实施场景中，会将改进建议实时的展示给讲师，从而便于讲师及时调整。

可选的，所述获取在标准环境中的讲课音频数据，包括：

对所述讲课音频数据进行评价；

当所述评价结果达到设定条件时，将所述讲课音频数据发送至预训练的模型；

当所述评价结构达不到设定条件时，则发送提示信息。

可选的，对所述讲课音频数据进行评价，包括：

基于积分算法对音频数据进行计算，得到积分结果；

根据积分结果对音频数据进行评价。

积分计算公式如下：

c为积分，n为标准环境配置中学生人数及教师人数总和，T为上课时常，单位为分钟，k1为识别率，k2为环境误差调整参数。模型对音频数据的识别是实时识别的。

k2的取值范围为0.2至0.55，当取值范围不在该范围内时，评测方法将存在较大误差。

如图2所示，一种讲课效果评测装置，包括：

音频获取模块，用于获取在标准环境中的讲课音频数据；

识别模块，用于使用预训练的模型对音频数据进行识别，将音频数据转换为文字数据；

比对模块，用于将所述文字数据与标准文字进行比对；

评测模块，用于根据比对结果对讲课效果进行评测。

可选的，所述获取在标准环境中的讲课音频数据的步骤之前，还包括：

获取讲课的环境样本数据；

对所述环境样本数据进行分析；

基于分析结果得到标准环境数据参数。

可选的，所述基于分析结果得到标准环境数据参数，包括：

将标准环境参数输入到预构建的模型中进行仿真运行；

基于所述运行结果对所述标准环境参数进行调整。

可选的，所述使用预训练的模型对音频数据进行识别，将音频数据转换为文字数据，包括：

将所述音频数据按照自然语言规则进行分解；

将分解后的音频数据转换为文字数据。

可选的，所述根据比对结果对讲课效果进行评测的步骤之后，还包括：

对评测结果不达标的数据进行标记；

根据标记查找相应的音频数据；

对音频数据进行诊断，从而分析不达标的因素。

可选的，所述获取在标准环境中的讲课音频数据，包括：

对所述讲课音频数据进行评价；

当所述评价结果达到设定条件时，将所述讲课音频数据发送至预训练的模型；

当所述评价结构达不到设定条件时，则发送提示信息。

可选的，对所述讲课音频数据进行评价，包括：

基于积分算法对音频数据进行计算，得到积分结果；

根据积分结果对音频数据进行评价。

本实施还公开了一种电子设备，该电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有能被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本实施例的讲课效果评测方法。

图3是图示根据本公开的实施例的电子设备的硬件框图。如图3所示，根据本公开实施例的电子设备包括存储器和处理器。

该存储器用于存储非暂时性计算机可读指令。具体地，存储器可以包括一个或多个计算机程序产品，该计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。

该处理器可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其它组件以执行期望的功能。在本公开的一个实施例中，该处理器用于运行该存储器中存储的该计算机可读指令，使得该电子设备执行前述的本公开各实施例的讲课效果评测方法的全部或部分步骤。

本领域技术人员应能理解，为了解决如何获得良好用户体验效果的技术问题，本实施例中也可以包括诸如通信总线、接口等公知的结构，这些公知的结构也应包含在本公开的保护范围之内。

有关本实施例的详细说明可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。

本实施还公开了一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本实施公开的讲课效果评测方法

根据本公开实施例的计算机可读存储介质，其上存储有非暂时性计算机可读指令。当该非暂时性计算机可读指令由处理器运行时，执行前述的本公开各实施例的讲课效果评测方法的全部或部分步骤。

上述计算机可读存储介质包括但不限于：光存储介质(例如：CD－ROM和DVD)、磁光存储介质(例如：MO)、磁存储介质(例如：磁带或移动硬盘)、具有内置的可重写非易失性存储器的媒体(例如：存储卡)和具有内置ROM的媒体(例如：ROM盒)。

有关本实施例的详细说明可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。

本公开提出的讲课效果评测方法的各种实施方式可以使用例如计算机软件、硬件或其任何组合的计算机可读介质来实施。对于硬件实施，本公开提出的讲课效果评测方法的各种实施方式可以通过使用特定用途集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理装置(DSPD)、可编程逻辑装置(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计为执行这里描述的功能的电子单元中的至少一种来实施，在一些情况下，本公开提出的讲课效果评测方法的各种实施方式可以在控制器中实施。对于软件实施，本公开提出的讲课效果评测方法的各种实施方式可以与允许执行至少一种功能或操作的单独的软件模块来实施。软件代码可以由以任何适当的编程语言编写的软件应用程序(或程序)来实施，软件代码可以存储在存储单元中并且由控制器执行。

有关本实施例的详细说明可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。

以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，需要指出的是，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。

在本公开中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序，本公开中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

另外，如在此使用的，在以“至少一个”开始的项的列举中使用的“或”指示分离的列举，以便例如“A、B或C的至少一个”的列举意味着A或B或C，或AB或AC或BC，或ABC(即A和B和C)。此外，措辞“示例的”不意味着描述的例子是优选的或者比其他例子更好。

还需要指出的是，在本公开的系统和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。

可以不脱离由所附权利要求定义的教导的技术而进行对在此所述的技术的各种改变、替换和更改。此外，本公开的权利要求的范围不限于以上所述的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法和动作的具体方面。可以利用与在此所述的相应方面进行基本相同的功能或者实现基本相同的结果的当前存在的或者稍后要开发的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。因而，所附权利要求包括在其范围内的这样的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本公开。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本公开的范围。因此，本公开不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本公开的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。