CN109635209B - 一种学习内容推荐方法及家教设备 - Google Patents
一种学习内容推荐方法及家教设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109635209B CN109635209B CN201811514426.3A CN201811514426A CN109635209B CN 109635209 B CN109635209 B CN 109635209B CN 201811514426 A CN201811514426 A CN 201811514426A CN 109635209 B CN109635209 B CN 109635209B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target user
- learning
- voice data
- region information
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 11
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 6
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 4
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
- G10L2015/223—Execution procedure of a spoken command
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明实施例涉及智能设备领域,公开了一种学习内容推荐方法及家教设备。该方法包括:采集大量不同地域的用户的语音数据样本和地域信息样本;以语音数据样本作为训练数据,以地域信息样本作为训练结果,训练得到地域识别模型;根据接收到的目标用户的语音控制指令,获取目标用户的语音数据;将语音数据输入地域识别模型,获得目标用户的地域信息;为目标用户推荐地域信息对应的学习内。实施本发明实施例,可以基于语音识别给不同地域的用户推荐不同的学习内容,能够使学习内容的推荐方式更加简单、更加智能。
Description
技术领域
本发明涉及智能设备领域,具体涉及一种学习内容推荐方法及家教设备。
背景技术
为了更具针对性地帮助用户学习本地的学习内容,家教设备可以给不同地域的用户推荐不同的学习内容。但是,当用户想要获取所在地域的学习内容时,需要通过家教设备手动设置所在地区、所读年级和教材版本等信息,较为麻烦,不够智能。
发明内容
针对上述缺陷,本发明实施例公开了一种学习内容推荐方法及家教设备,能够使学习内容的推荐方式更加简单、更加智能。
本发明实施例第一方面公开一种学习内容推荐方法,所述方法包括:
采集大量不同地域的用户的语音数据样本和地域信息样本;
以所述语音数据样本作为训练数据,以所述地域信息样本作为训练结果,训练得到地域识别模型;
根据接收到的目标用户的语音控制指令,获取所述目标用户的语音数据;
将所述语音数据输入所述地域识别模型,获得所述目标用户的地域信息;
为所述目标用户推荐所述地域信息对应的学习内容。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第一方面中,所述根据接收到的目标用户的语音控制指令,获取所述目标用户的语音数据,包括:
当检测到目标用户针对语音识别界面的点击操作时,接收目标用户的语音控制指令;
判断所述语音控制指令是否用于指示目标用户有学习意图;
如果所述语音控制指令用于指示目标用户有学习意图,获取所述目标用户的语音数据。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第一方面中,所述如果所述语音控制指令用于指示目标用户有学习意图,获取所述目标用户的语音数据之后,所述方法还包括:
获取所述目标用户的学习意图,以获取所述学习意图对应的学习类别;
所述为所述目标用户推荐所述地域信息对应的学习内容,包括:
根据所述地域信息,为所述目标用户推荐所述学习类别对应的学习内容。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第一方面中,所述为所述目标用户推荐所述地域信息对应的学习内容,包括:
获取符合所述地域信息的历史用户样本;
从所述地域信息对应的若干学习内容中确定出被所述历史用户样本学习过的学习率最高的目标学习内容,为所述目标用户推荐所述目标学习内容。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第一方面中,所述为所述目标用户推荐所述目标学习内容之后,所述方法还包括:
接收所述目标用户针对所述目标学习内容的反馈操作;
根据所述反馈操作,更新所述目标用户的地域信息,并为所述目标用户推荐更新后的地域信息对应的新的学习内容。
本发明实施例第二方面公开一种家教设备,所述家教设备包括:
采集单元,用于采集大量不同地域的用户的语音数据样本和地域信息样本;
建模单元,用于以所述语音数据样本作为训练数据,以所述地域信息样本作为训练结果,训练得到地域识别模型;
第一获取单元,用于根据接收到的目标用户的语音控制指令,获取所述目标用户的语音数据;
第二获取单元,用于将所述语音数据输入所述地域识别模型,获得所述目标用户的地域信息;
推荐单元,用于为所述目标用户推荐所述地域信息对应的学习内容。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第二方面中,所述第一获取单元包括:
接收子单元,用于在检测到目标用户针对语音识别界面的点击操作时,接收目标用户的语音控制指令;
判断子单元,用于判断所述语音控制指令是否用于指示目标用户有学习意图;
第一获取子单元,用于在所述判断子单元判断出所述语音控制指令用于指示目标用户有学习意图时,获取所述目标用户的语音数据。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第二方面中,所述家教设备还包括:
第三获取单元,用于在所述第一获取子单元获取所述目标用户的语音数据之后,获取所述目标用户的学习意图,以获取所述学习意图对应的学习类别;
所述推荐单元用于为所述目标用户推荐所述地域信息对应的学习内容的方式具体为:
所述推荐单元,用于根据所述地域信息,为所述目标用户推荐所述学习类别对应的学习内容。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第二方面中,所述推荐单元用于为所述目标用户推荐所述地域信息对应的学习内容的方式具体为:
所述推荐单元,用于获取符合所述地域信息的历史用户样本;以及,从所述地域信息对应的若干学习内容中确定出被所述历史用户样本学习过的学习率最高的目标学习内容,为所述目标用户推荐所述目标学习内容。
作为一种可选的实施方式,在本发明实施例第二方面中,所述家教设备还包括:
接收单元,用于在所述推荐单元为所述目标用户推荐所述目标学习内容之后,接收所述目标用户针对所述目标学习内容的反馈操作;
所述第二获取单元,还用于根据所述反馈操作,更新所述目标用户的地域信息;
所述推荐单元,还用于为所述目标用户推荐更新后的地域信息对应的新的学习内容。
本发明实施例第三方面公开一种家教设备,包括:
存储有可执行程序代码的存储器;
与所述存储器耦合的处理器;
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码,执行本发明实施例第一方面公开的一种学习内容推荐方法。
本发明实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质,其存储计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行本发明实施例第一方面公开的一种学习内容推荐方法。
本发明实施例第五方面公开一种计算机程序产品,当所述计算机程序产品在计算机上运行时,使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。
本发明实施例第六方面公开一种应用发布平台,所述应用发布平台用于发布计算机程序产品,其中,当所述计算机程序产品在计算机上运行时,使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。
与现有技术相比,本发明实施例具有以下有益效果:
本发明实施例中,通过采集大量不同地域的用户的语音数据样本和地域信息样本,以前者为训练数据、后者为训练结果,训练得到地域识别模型,根据接收到的目标用户的语音控制指令,获取目标用户的语音数据,并利用该地域识别模型,获得目标用户的地域信息,继而为目标用户推荐其地域信息对应的学习内容,可以基于语音识别给不同地域的用户推荐不同的学习内容,能够使学习内容的推荐方式更加简单、更加智能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,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发明的一些实施例,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他的附图。
图1是本发明实施例公开的一种学习内容推荐方法的流程示意图;
图2是本发明实施例公开的另一种学习内容推荐方法的流程示意图;
图3是本发明实施例公开的又一种学习内容推荐方法的流程示意图;
图4是本发明实施例公开的一种家教设备的结构示意图;
图5是本发明实施例公开的另一种家教设备的结构示意图;
图6是本发明实施例公开的又一种家教设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别不同的对象,而不是用于描述特定顺序。本发明实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明实施例公开了一种学习内容推荐方法及家教设备,能够使学习内容的推荐方式更加简单、更加智能。以下结合附图进行详细描述。
实施例一
请参阅图1,图1是本发明实施例公开的一种学习内容推荐方法的流程示意图。其中,本发明实施例所示的方法适用于家教机、学习机等家教设备。如图1所示,该学习内容推荐方法可以包括以下步骤:
101、家教设备采集大量不同地域的用户的语音数据样本和地域信息样本。
本发明实施例中,语音数据样本包括不同地域的各种语音,能够提炼出发音习惯特征,并将发音习惯特征与其对应的地域信息建立映射关系,形成可基于语音数据识别出用户所属地域的地域识别模型,用于给不用地域的用户推荐不同的学习内容,以更具针对性地帮助用户学习本地的学习内容。
102、家教设备以语音数据样本作为训练数据,以地域信息样本作为训练结果,训练得到地域识别模型。
本发明实施例中,家教设备可以将采集到的语音数据样本和地域信息样本发送至服务器,并通过服务器训练得到地域识别模型。其中,语音数据样本、地域信息样本和地域识别模型分别存储于服务器中,当家教设备执行步骤104之前,可以从服务器上获取该地域识别模型,并利用其识别目标用户的语音数据,以获得目标用户的地域信息。
103、家教设备根据接收到的目标用户的语音控制指令,获取目标用户的语音数据。
本发明实施例中,可选地,步骤103中,具体实施方式可以是从接收到的目标用户的语音控制指令中获取目标用户的语音数据;也可以是当接收到目标用户的语音控制指令时,从服务器调取历史存储的目标用户的语音数据。本发明在此不做具体限定。
作为一种可选的实施方式,执行步骤103之后,可以对获取到的目标用户的语音数据进行判断,具体地,判断该语音数据的容量是否达到预设的输入数据容量阈值;如果否,从服务器调取历史存储的目标用户的历史语音数据,并结合语音数据与历史语音数据,确定出目标语音数据;将目标语音数据输入地域识别模型,获得目标用户的地域信息。其中,预设的输入数据容量阈值可以具体为预先设置的输入数据容量阈值,旨在解决由于输入模型的数据容量较少而导致模型的输出结果误差较大的问题。
因此,实施上述的实施方式,能够提高地域信息识别的准确性。
104、家教设备将语音数据输入地域识别模型,获得目标用户的地域信息。
105、家教设备为目标用户推荐地域信息对应的学习内容。
本发明实施例中,家教设备可以预先存储各个地域的教学要求及其对应的本地学习内容,基于此,可以对不同地域的用户推荐不同的本地学习内容。
可见,图1所描述的方法,可以基于语音识别给不同地域的用户推荐不同的学习内容,能够使学习内容的推荐方式更加简单、更加智能。
实施例二
请参阅图2,图2是本发明实施例公开的另一种学习内容推荐方法的流程示意图。如图2所示,该学习内容推荐方法可以包括以下步骤:
201~202。其中,步骤201~202与实施例一中所描述的步骤101~102相同,本发明实施例不再赘述。
作为一种可选的实施方式,步骤202可以包括以下步骤:将语音数据样本作为原始训练数据,对原始训练数据进行聚合,得到聚合训练数据;利用聚合训练数据和地域信息样本,训练得到地域识别模型。
本发明实施例中,语音数据样本可具体为一些历史用户数据样本,存储于服务器中,由于历史用户数据样本重复性高,可以采用数据聚合的方式,对其进行聚合。其中,数据聚合是指将相同内容的多份数据聚合,只保留一份数据副本的数据处理方法。
实施上述实施方式,将语音数据样本作为原始训练数据,并对其中重复的训练数据做聚合,只保留一份训练数据的副本,并将这些保留的训练数据的副本收集为聚合训练数据,经过数据聚合可以有效的减少数据存储空间。
203、当检测到目标用户针对语音识别界面的点击操作时,家教设备接收目标用户的语音控制指令。
作为一种可选的实施方式,家教设备也可以在接收到目标用户针对语音识别界面的语音控制指令时,打开语音识别界面。在此之前,作为一种可选的实施方式,还可以对接收到的语音控制指令进行筛选,以防接收到的是其它设备(如电视机、收音机)发出的声音。具体的实施方式可以是:接收初始语音控制指令,初始语音控制指令用于指示打开语音识别界面;判断该初始语音控制指令是否符合预设的机器发声特征;如果否,打开语音识别界面,并接收目标用户的语音控制指令,以及执行步骤204。
实施该实施方式,可以提高语音识别的准确性。
204、家教设备判断语音控制指令是否用于指示目标用户有学习意图。如果是,执行步骤205;反之,结束本流程。
本发明实施例中,学习意图指的是目标用户通过语音控制指令进行学习内容的搜索,或者是目标用户通过语音控制指令向家教设备提问学习问题,本发明不做具体限定。其中,当家教设备从语音控制指令中识别出目标用户需要获取学习内容进行学习时,即可判定目标用户有学习意图。
205、家教设备获取目标用户的语音数据。
206、家教设备获取目标用户的学习意图,以获取学习意图对应的学习类别。
207、家教设备将语音数据输入地域识别模型,获得目标用户的地域信息。
208、家教设备根据地域信息,为目标用户推荐学习类别对应的学习内容。
其中,当家教设备判定目标用户有学习意图,可以获取学习意图的具体内容,通过具体内容获取对应的学习类别。比如,学习意图的具体内容为搜索近三年的语文期末考试作文题目与题材,那么可以获得该学习意图对应的学习类别为语文-作文题目与素材,从而,在执行步骤208时,即可根据目标用户的地域信息,为目标用户推荐当地的近几年语文期末考试作文题目与题材,同时与该类别相关的学习内容也可以进行推荐。
可见,图2所描述的方法,可以基于语音识别给不同地域的用户推荐不同的学习内容,能够使学习内容的推荐方式更加简单、更加智能。
除此之外,经过数据聚合,还可以有效的减少数据存储空间。
此外,还可以提高语音识别的准确性。
实施例三
请参阅图3,图3是本发明实施例公开的另一种学习内容推荐方法的流程示意图。如图3所示,该学习内容推荐方法可以包括以下步骤:
301~304。其中,步骤301~304与实施例一中所描述的步骤101~104相同,本发明实施例不再赘述。
305、家教设备获取符合地域信息的历史用户样本。
本发明实施例中,通过获取相同地域信息的历史用户样本,以及历史用户样本学习过的学习率最高的目标学习内容,可以更好地帮助目标用户进行本地化的学习。
306、家教设备从地域信息对应的若干学习内容中确定出被历史用户样本学习过的学习率最高的目标学习内容,为目标用户推荐目标学习内容。
307、家教设备接收目标用户针对目标学习内容的反馈操作。
作为一种可选的实施方式,步骤307的具体实施方式可以是:当检测到目标用户学习该目标学习内容的时长达到预设时长时,输出询问消息,该询问消息用于询问目标用户该目标学习内容所涉及的地域是否属于目标用户的上学地;接收目标用户针对该询问消息的反馈消息。
实施该实施方式,可以加强家教设备与用户的交互行为,增强用户体验。
基于上述实施方式,步骤308的具体实施方式可以是:当反馈消息用于描述该目标学习内容所涉及的地域不属于目标用户的上学地时,输出若干个目标地域信息供目标用户选择;接收目标用户针对某一个目标地域信息的点击操作,更新目标用户的地域信息为该目标地域信息,并为目标用户推荐目标地域信息对应的新的学习内容。
308、家教设备根据反馈操作,更新目标用户的地域信息,并为目标用户推荐更新后的地域信息对应的新的学习内容。
可见,图3所描述的方法,可以基于语音识别给不同地域的用户推荐不同的学习内容,能够使学习内容的推荐方式更加简单、更加智能。
除此之外,还可以加强家教设备与用户的交互行为,增强用户体验。
实施例四
请参阅图4,图4是本发明实施例公开的一种家教设备的结构示意图。如图4所示,该家教设备可以包括:
采集单元401,用于采集大量不同地域的用户的语音数据样本和地域信息样本。
建模单元402,用于以语音数据样本作为训练数据,以地域信息样本作为训练结果,训练得到地域识别模型。
第一获取单元403,用于根据接收到的目标用户的语音控制指令,获取目标用户的语音数据。
第二获取单元404,用于将语音数据输入地域识别模型,获得目标用户的地域信息。
推荐单元405,用于为目标用户推荐地域信息对应的学习内容。
作为一种可选的实施方式,上述的推荐单元405用于为目标用户推荐地域信息对应的学习内容的方式具体为:
上述的推荐单元405,用于获取符合地域信息的历史用户样本;以及,从地域信息对应的若干学习内容中确定出被历史用户样本学习过的学习率最高的目标学习内容,为目标用户推荐目标学习内容。
作为一种可选的实施方式,图5所示的家教设备还可以包括未图示的判断单元,用于对第一获取单元403获取到的目标用户的语音数据进行判断,具体方式可以为:
判断单元,用于判断第一获取单元403获取到的目标用户的语音数据的容量是否达到预设的输入数据容量阈值;
相应地,上述的第一获取单元403,还用于在判断单元判断出第一获取单元403获取到的目标用户的语音数据的容量没有达到预设的输入数据容量阈值时,从服务器调取历史存储的目标用户的历史语音数据,并结合语音数据与历史语音数据,确定出目标语音数据;
相应地,上述的第二获取单元404,还用于将目标语音数据输入地域识别模型,获得目标用户的地域信息。
实施该实施方式,能够提高地域信息识别的准确性。
作为一种可选的实施方式,图5所示的家教设备中,上述的建模单元402用于以语音数据样本作为训练数据,以地域信息样本作为训练结果,训练得到地域识别模型的方式具体可以是:
上述的建模单元402,用于将语音数据样本作为原始训练数据,对原始训练数据进行聚合,得到聚合训练数据;以及,利用聚合训练数据和地域信息样本,训练得到地域识别模型。
实施该实施方式,经过数据聚合可以有效的减少数据存储空间。
可见,图4所示的家教设备,可以基于语音识别给不同地域的用户推荐不同的学习内容,能够使学习内容的推荐方式更加简单、更加智能。
除此之外,还能够提高地域信息识别的准确性。
此外,经过数据聚合,还可以有效的减少数据存储空间。
实施例五
请参阅图5,图5是本发明实施例公开的另一种家教设备的结构示意图。其中,图5所示的家教设备是由图4所示的家教设备进行优化得到的,与图4相比较,图5所示的家教设备还可以包括:
接收单元406,用于在推荐单元405为目标用户推荐目标学习内容之后,接收目标用户针对目标学习内容的反馈操作。
上述的第二获取单元404,还用于根据反馈操作,更新目标用户的地域信息。
上述的推荐单元405,还用于为目标用户推荐更新后的地域信息对应的新的学习内容。
作为一种可选的实施方式,图5所示的家教设备中,上述的第一获取单元403包括:
接收子单元4031,用于在检测到目标用户针对语音识别界面的点击操作时,接收目标用户的语音控制指令。
判断子单元4032,用于判断语音控制指令是否用于指示目标用户有学习意图。
第一获取子单元4033,用于在判断子单元4032判断出语音控制指令用于指示目标用户有学习意图时,获取目标用户的语音数据。
作为一种可选的实施方式,图5所示的家教设备还包括:
第三获取单元407,用于在第一获取子单元4033获取目标用户的语音数据之后,获取目标用户的学习意图,以获取学习意图对应的学习类别。
相应地,上述的推荐单元405用于为目标用户推荐地域信息对应的学习内容的方式具体为:
上述的推荐单元405,用于根据地域信息,为目标用户推荐学习类别对应的学习内容。
作为一种可选的实施方式,图5所示的家教设备中,上述的接收子单元4031,还用于接收初始语音控制指令,初始语音控制指令用于指示打开语音识别界面;
相应地,上述的判断子单元4032,还用于判断该初始语音控制指令是否符合预设的机器发声特征;
可选地,图5所示的家教设备还可以包括控制单元,用于在判断子单元4032判断出该初始语音控制指令不符合预设的机器发声特征时,打开语音识别界面;
相应地,上述的接收子单元4031,还用于在控制单元打开语音识别界面之后,接收目标用户的语音控制指令。
实施该实施方式,可以提高语音识别的准确性。
作为一种可选的实施方式,上述的接收单元406用于接收目标用户针对目标学习内容的反馈操作的方式具体可以是:
上述的接收单元406,用于在检测到目标用户学习该目标学习内容的时长达到预设时长时,输出询问消息,该询问消息用于询问目标用户该目标学习内容所涉及的地域是否属于目标用户的上学地;以及,接收目标用户针对该询问消息的反馈消息。
实施该实施方式,可以加强家教设备与用户的交互行为,增强用户体验。
可见,图5所示的家教设备,可以基于语音识别给不同地域的用户推荐不同的学习内容,能够使学习内容的推荐方式更加简单、更加智能。
除此之外,还可以加强家教设备与用户的交互行为,增强用户体验。
此外,还可以提高语音识别的准确性。
实施例六
请参阅图6,图6是本发明实施例公开的又一种家教设备的结构示意图。如图6所示,该家教设备可以包括:
存储有可执行程序代码的存储器601;
与存储器601耦合的处理器602;
其中,处理器602调用存储器601中存储的可执行程序代码,执行图1~图3任意一种学习内容推荐方法。
本发明实施例公开一种计算机可读存储介质,其存储计算机程序,其中,该计算机程序使得计算机执行图1~图3任意一种学习内容推荐方法。
本发明实施例还公开一种计算机程序产品,其中,当计算机程序产品在计算机上运行时,使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。
本发明实施例还公开一种应用发布平台,其中,应用发布平台用于发布计算机程序产品,其中,当计算机程序产品在计算机上运行时,使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。
在本发明的各种实施例中,应理解,上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物单元,即可位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分,可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储器中,包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等,具体可以是计算机设备中的处理器)执行本发明的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。
在本发明所提供的实施例中,应理解,“与A对应的B”表示B与A相关联,根据A可以确定B。但还应理解,根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B,还可以根据A和/或其他信息确定B。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的部分或全部步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存储器(Random Access Memory,RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory,PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory,EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory,OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory,CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
以上对本发明实施例公开的一种学习内容推荐方法及家教设备进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种学习内容推荐方法,其特征在于,所述方法包括:
采集大量不同地域的用户的语音数据样本和地域信息样本;
以所述语音数据样本作为训练数据,以所述地域信息样本作为训练结果,训练得到地域识别模型;
根据接收到的目标用户的语音控制指令,获取所述目标用户的语音数据;
判断所述语音数据的容量是否达到预设的输入数据容量阈值;
若否,从服务器调取历史存储的目标用户的历史语音数据,并结合所述语音数据与所述历史语音数据,确定出目标语音数据;
将所述目标语音数据输入所述地域识别模型,获得所述目标用户的地域信息;
为所述目标用户推荐所述地域信息对应的学习内容。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据接收到的目标用户的语音控制指令,获取所述目标用户的语音数据,包括:
当检测到目标用户针对语音识别界面的点击操作时,接收目标用户的语音控制指令;
判断所述语音控制指令是否用于指示目标用户有学习意图;
如果所述语音控制指令用于指示目标用户有学习意图,获取所述目标用户的语音数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述如果所述语音控制指令用于指示目标用户有学习意图,获取所述目标用户的语音数据之后,所述方法还包括:
获取所述目标用户的学习意图,以获取所述学习意图对应的学习类别;
所述为所述目标用户推荐所述地域信息对应的学习内容,包括:
根据所述地域信息,为所述目标用户推荐所述学习类别对应的学习内容。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述为所述目标用户推荐所述地域信息对应的学习内容,包括:
获取符合所述地域信息的历史用户样本;
从所述地域信息对应的若干学习内容中确定出被所述历史用户样本学习过的学习率最高的目标学习内容,为所述目标用户推荐所述目标学习内容。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述为所述目标用户推荐所述目标学习内容之后,所述方法还包括:
接收所述目标用户针对所述目标学习内容的反馈操作;
根据所述反馈操作,更新所述目标用户的地域信息,并为所述目标用户推荐更新后的地域信息对应的新的学习内容。
6.一种家教设备,其特征在于,所述家教设备包括:
采集单元,用于采集大量不同地域的用户的语音数据样本和地域信息样本;
建模单元,用于以所述语音数据样本作为训练数据,以所述地域信息样本作为训练结果,训练得到地域识别模型;
第一获取单元,用于根据接收到的目标用户的语音控制指令,获取所述目标用户的语音数据;
第二获取单元,用于将所述语音数据输入所述地域识别模型,获得所述目标用户的地域信息;
推荐单元,用于为所述目标用户推荐所述地域信息对应的学习内容;
判断单元,用于判断所述第一获取单元获取到的目标用户的语音数据的容量是否达到预设的输入数据容量阈值;
所述第一获取单元,还用于在所述判断单元判断出所述语音数据的容量没有达到所述输入数据容量阈值时,从服务器调取历史存储的目标用户的历史语音数据,并结合所述语音数据与所述历史语音数据,确定出目标语音数据;
所述第二获取单元,还用于将所述目标语音数据输入地域识别模型,获得目标用户的地域信息。
7.根据权利要求6所述的家教设备,其特征在于,所述第一获取单元包括:
接收子单元,用于在检测到目标用户针对语音识别界面的点击操作时,接收目标用户的语音控制指令;
判断子单元,用于判断所述语音控制指令是否用于指示目标用户有学习意图;
第一获取子单元,用于在所述判断子单元判断出所述语音控制指令用于指示目标用户有学习意图时,获取所述目标用户的语音数据。
8.根据权利要求7所述的家教设备,其特征在于,所述家教设备还包括:
第三获取单元,用于在所述第一获取子单元获取所述目标用户的语音数据之后,获取所述目标用户的学习意图,以获取所述学习意图对应的学习类别;
所述推荐单元用于为所述目标用户推荐所述地域信息对应的学习内容的方式具体为:
所述推荐单元,用于根据所述地域信息,为所述目标用户推荐所述学习类别对应的学习内容。
9.根据权利要求6或7所述的家教设备,其特征在于,所述推荐单元用于为所述目标用户推荐所述地域信息对应的学习内容的方式具体为:
所述推荐单元,用于获取符合所述地域信息的历史用户样本;以及,从所述地域信息对应的若干学习内容中确定出被所述历史用户样本学习过的学习率最高的目标学习内容,为所述目标用户推荐所述目标学习内容。
10.根据权利要求9所述的家教设备,其特征在于,所述家教设备还包括:
接收单元,用于在所述推荐单元为所述目标用户推荐所述目标学习内容之后,接收所述目标用户针对所述目标学习内容的反馈操作;
所述第二获取单元,还用于根据所述反馈操作,更新所述目标用户的地域信息;
所述推荐单元,还用于为所述目标用户推荐更新后的地域信息对应的新的学习内容。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811514426.3A CN109635209B (zh) | 2018-12-12 | 2018-12-12 | 一种学习内容推荐方法及家教设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811514426.3A CN109635209B (zh) | 2018-12-12 | 2018-12-12 | 一种学习内容推荐方法及家教设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109635209A CN109635209A (zh) | 2019-04-16 |
CN109635209B true CN109635209B (zh) | 2021-03-12 |
Family
ID=66072969
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811514426.3A Active CN109635209B (zh) | 2018-12-12 | 2018-12-12 | 一种学习内容推荐方法及家教设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109635209B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110929158A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-27 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种内容推荐方法、系统及存储介质和终端设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104462600A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-03-25 | 科大讯飞股份有限公司 | 实现来电原因自动分类的方法及装置 |
CN107886949A (zh) * | 2017-11-24 | 2018-04-06 | 科大讯飞股份有限公司 | 一种内容推荐方法及装置 |
CN108053823A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-05-18 | 广西职业技术学院 | 一种语音识别系统及方法 |
CN108111491A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-06-01 | 浙江大学 | 一种基于人工智能的手机app语音收纳管理系统 |
CN108364512A (zh) * | 2018-02-27 | 2018-08-03 | 清华大学 | 一种基于mooc的英语自适应学习系统 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110191330A1 (en) * | 2010-02-04 | 2011-08-04 | Veveo, Inc. | Method of and System for Enhanced Content Discovery Based on Network and Device Access Behavior |
JP5704018B2 (ja) * | 2011-08-05 | 2015-04-22 | 富士通セミコンダクター株式会社 | オーディオ信号符号化方法および装置 |
CN105096941B (zh) * | 2015-09-02 | 2017-10-31 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 语音识别方法以及装置 |
CN112951231A (zh) * | 2017-10-26 | 2021-06-11 | 王梅 | 一种用于输出数据的系统及方法 |
-
2018
- 2018-12-12 CN CN201811514426.3A patent/CN109635209B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104462600A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-03-25 | 科大讯飞股份有限公司 | 实现来电原因自动分类的方法及装置 |
CN107886949A (zh) * | 2017-11-24 | 2018-04-06 | 科大讯飞股份有限公司 | 一种内容推荐方法及装置 |
CN108053823A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-05-18 | 广西职业技术学院 | 一种语音识别系统及方法 |
CN108111491A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-06-01 | 浙江大学 | 一种基于人工智能的手机app语音收纳管理系统 |
CN108364512A (zh) * | 2018-02-27 | 2018-08-03 | 清华大学 | 一种基于mooc的英语自适应学习系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109635209A (zh) | 2019-04-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108108821B (zh) | 模型训练方法及装置 | |
CN110825957B (zh) | 基于深度学习的信息推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
CN107978311B (zh) | 一种语音数据处理方法、装置以及语音交互设备 | |
CN107844560B (zh) | 一种数据接入的方法、装置、计算机设备和可读存储介质 | |
CN107797984B (zh) | 智能交互方法、设备及存储介质 | |
CN109582872B (zh) | 一种信息推送方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US10643620B2 (en) | Speech recognition method and apparatus using device information | |
CN108810642B (zh) | 一种弹幕显示方法、装置及电子设备 | |
CN109300059B (zh) | 菜品推荐方法及装置 | |
CN108737324B (zh) | 生成人工智能服务组件的方法、装置及相关设备、系统 | |
CN109615009B (zh) | 一种学习内容推荐方法及电子设备 | |
CN110597082A (zh) | 智能家居设备控制方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN112463106A (zh) | 基于智能屏幕的语音交互方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110598109A (zh) | 一种信息推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
CN107609047A (zh) | 应用推荐方法、装置、移动设备及存储介质 | |
CN112115372B (zh) | 一种停车场的推荐方法及装置 | |
CN111681049B (zh) | 用户行为的处理方法、存储介质及相关设备 | |
CN113505272A (zh) | 基于行为习惯的控制方法和装置、电子设备和存储介质 | |
US11372906B2 (en) | Method and apparatus for intelligent interaction | |
CN109635209B (zh) | 一种学习内容推荐方法及家教设备 | |
CN112151034B (zh) | 设备的语音控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN116028702A (zh) | 学习资源推荐方法、系统及电子设备 | |
CN110933504B (zh) | 视频推荐方法、装置、服务器和存储介质 | |
CN109344335B (zh) | 一种内容推荐方法及电子设备 | |
CN111161718A (zh) | 语音识别方法、装置、设备、存储介质及空调 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |