CN111582746A - 一种智能英语口语考试系统 - Google Patents

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CN111582746A CN202010413456.6A CN202010413456A CN111582746A CN 111582746 A CN111582746 A CN 111582746A CN 202010413456 A CN202010413456 A CN 202010413456A CN 111582746 A CN111582746 A CN 111582746A
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Abstract

本发明提供了一种智能英语口语考试系统，包括：采集模块，用于采集考生对口语考试的语音信息，并基于自动识别模型进行语音识别、语义识别以及语调识别，输出第一评分；监测模块，用于监测所述考生所处环境的环境信息；扫描模块，用于对考生本身以及考生周围进行扫描，获得扫描结果；服务器，用于根据环境信息和扫描信息对第一评分进行修成处理，获得第二评分，其中，动态调动部署采集模块、监测模块和扫描模块同时工作。通过进行语音语义语调识别，提高识别的准确性，通过监测的环境信息和扫描的扫描结果，便于对用户的作弊行为进行严格管控，通过动态调动部署，控制协同工作，有效确定非作弊时刻的考试信息，便于对第一分数进行修正。

Description

一种智能英语口语考试系统
技术领域
本发明涉及英语口语技术领域，特别涉及一种智能英语口语考试系统。
背景技术
随着人们对英语口语的重视逐渐加强，目前，英语口语测试己经成为大多数英语水平考试的重要组成部分，如雅思、托福考试等。
现有的口语测试的评分结果通常都是人为给出的，例如，学生当着老师的面，口头朗诵一个英语短文，然后老师通过听学生朗诵的过程，对学生的朗诵进行评分，但是此种评分方式带有主观因素较为强烈，且人力成本较高，虽然也逐渐出现一些软件识别用户语音进行识别评分，但是，在考试过程中，如果单纯的采用语音识别进行智能评分，不能确定用户在口语考试中是否借助有其他外界条件，来得到该成绩，不能确保该成绩的真实性，因此，本发明提出了一种智能英语口语考试系统。
发明内容
本发明提供一种智能英语口语考试系统，通过进行语音语义语调识别，提高识别的准确性，通过监测的环境信息和扫描的扫描结果，便于对用户的作弊行为进行严格管控，通过动态调动部署，控制协同工作，有效确定非作弊时刻的考试信息，便于对第一分数进行修正，提高其英语口语成绩的可靠性。
本发明提供一种智能英语口语考试系统，包括：
采集模块，用于采集位于目标仓位中的考生对口语考试的语音信息，并基于自动识别模型对所述语音信息进行语音识别、语义识别以及语调识别，输出第一评分；
监测模块，用于监测处于目标仓位中的所述考生所处位置的当前环境，获得环境结果；
扫描模块，用于对处于目标仓位中的考生本身以及考生当前所处位置以及位置周围进行扫描，获得扫描结果；
服务器，用于根据环境结果和扫描结果对第一评分进行修成处理，获得第二评分；
其中，动态调动并部署所述采集模块、监测模块和扫描模块协同工作。
优选地，所述采集模块包括：
判断单元，用于判断麦克风阵列的标准频率是否与预设频率一致；
若一致，基于控制单元控制所述麦克风阵列按照所述预设频率采集相关声音信息；
否则，当所述麦克风阵列的标准频率低于预设频率时，基于控制单元，控制所述标准频率向上调节，并调节到所述预设频率；
当所述麦克风阵列的标准频率高于预设频率时，基于控制单元，控制所述标准频率向下调节，并调节到所述预设频率；
所述麦克风阵列，用于按照预设频率，从多个采集通道采集考生对口语考试的声音信息，并构成语音信息；
所述控制单元，还用于对所述语音信息进行噪声识别处理，获得语音信号和噪声信号，将所述语音信号和噪声信号分别对应存储到存储单元，并从所述存储单元中调取所述语音信号，进行识别；
其中，所述噪声信号包括：设备噪声、位于所述目标仓位中的回声噪声。
优选地，所述采集模块，还包括：
语音识别单元，用于基于自动识别模型中的词汇识别清单数据库对调取的语音信号进行目标词汇的识别，确定每个所述目标词汇的发音是否标准，获得第一识别结果d1；
语义识别单元，用于基于自动识别模型中的语义识别清单数据库，且基于识别的目标词汇以及考生进行口语陈述时的停顿间隔，获取目标词段，并确定所述目标词段的语言结构是否合理，获得第二识别结果d2；
语调识别单元，用于基于自动识别模型中的语调识别清单数据库，确定所述考生进行口语陈述时，所述口语陈述的情感信息，并获得第三识别结果d3；
所述控制单元，用于根据所述第一识别结果d1、第二识别结果d2、第三识别结果d3，获得第一评分A，并输出；
A＝Γ(d1)E(d1)+Γ(d2)+Γ(d3)；
其中，Γ表示基于识别结果的评分函数；E表示基于第一识别结果的词汇流利程度函数。
优选地，所述监测模块包括：
高清摄像头，用于分散设置在所述目标仓位中，且所述高清摄像头，用于监测所述目标仓位得仓位环境信息，同时，监测所述考生在所述目标仓位中的第一姿态，并监测得到的仓位环境信息和第一姿态传输到服务器。
优选地，所述扫描模块包括：
触发单元，用于当位于目标仓位中的考生基于计算机随机抽取英语口语主题时，自动触发扫描单元开始工作；
所述扫描单元，用于对考生本身以及考生当前所处位置进行激光层扫描，获得层图像，对考生位置周围进行激光点扫描，获得点图像；
对所述层图像进行帧区域裁剪，获取第一目标区域，且所述第一目标区域是基于激光层对应的最大矩形构成的；
对所述点图像进行帧区域裁剪，获取第二目标区域，且所述第二目标区域是基于激光点对应的最小矩形构成的；
处理单元，用于根据所述第一目标区域和第二目标区域进行第二姿态以及考生本身信息的获取，并将所述第二姿态和考生本身信息传输到服务器；
其中，所述第二姿态包括：在口语考试过程中，所述考生的眼球偏移方向、头部偏移方向、考生身体各个部位的姿态动作；
所述考生本身信息包括：所述考生当前状态信息。
优选地，还包括：
划分模块，还用于当所述考生进行口语考试之前，按照作弊难易程度，对所述目标仓位进行区域划分，并获得第一区域、第二区域和第三区域；
其中，第一区域的作弊容易程度大于第二区域的作弊容易程度；第二区域的作弊容易长度大于第三区域的作弊容易程度；
控制模块，用于根据作弊难易程度，控制扫描模块对所述目标仓位的仓位表面的进行不同频率不同密度的激光扫描；
其中，对第一区域的扫描频率大于对所述第二区域的扫描频率，对第二区域的扫描频率大于对所述第三区域的扫描频率；
且对第一区域的扫描密度大于对所述第二区域的扫描密度，对第二区域的扫描密度大于对所述第三区域的扫描密度；
获取模块，用于获取不同区域的扫描结果，并根据扫描结果确定对应区域中是否需要对作弊痕迹进行清理，若是，发送清理指令，对对应区域进行清理；
否则，不对对应区域进行清理。
优选地，所述服务器根据环境结果和扫描结果对第一评分A进行修正处理，获得第二评分的过程中，所述服务器包括：
第一构建单元，用于构建环境结果的环境指标集合H＝{hi,i＝1,2,3,...,I}；
其中，hi表示环境指标集合中I个环境指标中的第i个环境指标值；
第二构建单元，用于构建扫描结果的扫描指标集合S＝{sj,j＝1,2,3,...,J}；
其中，sj表示扫描指标集合中J个扫描指标中的第j个扫描指标值；
第一计算单元，用于基于时间戳，确定所述考生在口语考试过程中，计算同一时间所述环境指标集合的环境值H′和所述扫描指标集合的扫描值S′；
Figure BDA0002494160210000041
Figure BDA0002494160210000042
其中，δi表示第i个环境指标对应的权重值；βj表示第j个扫描指标对应的权重值；T(hi)表示基于同一时间第i个环境指标值的监测函数；T(sj)表示基于同一时间第j个扫描指标值的扫描函数；max表示最大函数；min表示最小函数；hi+1表示环境指标集合中I个环境指标中的第i+1个环境指标值；sj+1表示扫描指标集合中J个扫描指标中的第j+1个扫描指标值；
第二计算单元，用于基于环境值H′和扫描值S′，对所述第一评分A进行修正处理，获得第二评分B；
Figure BDA0002494160210000051
其中，F1表示基于所述环境值H′的修正函数；F2表示基于所述扫描值S′的修正函数；p1l表示基于监测模块在预设时间段获取的第一作弊动作值；p2l表示基于扫描模块在预设时间段获取的第二作弊动作值；φ表示在预设时间段出现作弊行为的概率函数。
优选地，还包括：
所述服务器，还用于基于历史考试记录数据库，预估所述考生的考场行为，并将所述考场行为发送到部署模块；
所述部署模块，用于根据所述考场行为，动态调动并部署所述采集模块、监测模块和扫描模块协同工作；
当所述考场行为的动作频率高于或等于预设频率时，调动所述采集模块、监测模块和扫描模块一起工作，直到所述考生离开所述目标仓位；
当所述考场行为的动作频率低于预设频率时，随机调动所述采集模块与监测模块、扫描模块中的任一一个或两个模块一起工作。
该发明的有益效果是：
1、通过进行语音语义语调识别，提高识别的准确性，通过监测的环境信息和扫描的扫描结果，便于对用户的作弊行为进行严格管控，通过动态调动部署，控制协同工作，有效确定非作弊时刻的考试信息，便于对第一分数进行修正，提高其英语口语成绩的可靠性。
2、通过设置麦克风阵列，并通过对标准频率进行调节，便于提高后续进行识别的效率。
3、通过构建环境指标集合和扫描指标集合，进而计算相关的环境值和指标值，保证智能英语考试系统的可靠性，且通过基于环境值和扫描值对第一分数进行修正，便于获取第二分数，便于提高其第二分数的有效性。
4、通过设置触发单元，可以提高该系统的使用寿命，通过进行层扫描和点扫描，可以对该目标仓位中的信息进行全面获取，进而为成绩评估提供参考依据。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例提供一种智能英语口语考试系统的结构图；
图2为本发明实施例提供采集模块的结构图；
图3为本发明实施例提供监测模块的结构图；
图4为本发明实施例提供扫描模块的结构图；
图5为本发明实施例提供的另一实施例的结构图；
图6为本发明实施例提供的服务器的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种智能英语口语考试系统，如图1所示，包括：
采集模块，用于采集位于目标仓位中的考生对口语考试的语音信息，并基于自动识别模型对所述语音信息进行语音识别、语义识别以及语调识别，输出第一评分；
监测模块，用于监测处于目标仓位中的所述考生所处位置的当前环境，获得环境结果；
扫描模块，用于对处于目标仓位中的考生本身以及考生当前所处位置以及位置周围进行扫描，获得扫描结果；
服务器，用于根据环境结果和扫描结果对第一评分进行修成处理，获得第二评分；
其中，动态调动并部署所述采集模块、监测模块和扫描模块协同工作。
该实施例中，该目标仓位可以实施为自动取款机的全封闭的外壳形状，用户在其内部进行口语考试，每个用户都是独立的个体，且用户在该目标仓位进行口语考试的过程中，由于考生可能存在通过手机查找资料等的行为，或者是带小纸条的行为，为了杜绝该现象的发生，设置有监测模块和扫描模块，提高其口语考试成绩的真实性。
上述技术方案的有益效果是：通过进行语音语义语调识别，提高识别的准确性，通过监测的环境信息和扫描的扫描结果，便于对用户的作弊行为进行严格管控，通过动态调动部署，控制协同工作，有效确定非作弊时刻的考试信息，便于对第一分数进行修正，提高其英语口语成绩的可靠性。
本发明提供一种智能英语口语考试系统，如图2所示，所述采集模块包括：
判断单元，用于判断麦克风阵列的标准频率是否与预设频率一致；
若一致，基于控制单元控制所述麦克风阵列按照所述预设频率采集相关声音信息；
否则，当所述麦克风阵列的标准频率低于预设频率时，基于控制单元，控制所述标准频率向上调节，并调节到所述预设频率；
当所述麦克风阵列的标准频率高于预设频率时，基于控制单元，控制所述标准频率向下调节，并调节到所述预设频率；
所述麦克风阵列，用于按照预设频率，从多个采集通道采集考生对口语考试的声音信息，并构成语音信息；
所述控制单元，还用于对所述语音信息进行噪声识别处理，获得语音信号和噪声信号，将所述语音信号和噪声信号分别对应存储到存储单元，并从所述存储单元中调取所述语音信号，进行识别；
其中，所述噪声信号包括：设备噪声、位于所述目标仓位中的回声噪声。
该实施例中，通过确定标准频率与预设频率是否一致，进而对标准频率都调节到预设频率，可以按照一套模式进行采集，可以避免不停的更换采集设备，提高采集效率。
该实施例中，通过设置麦克风阵列，便于可以提高其声音的清晰度，通过设置控制单元，便于对语音信息中的噪声和语音信号进行分离，提高其语音信号的可靠性，避免因为噪声干扰，降低智能口语考试系统的智能化程度和可靠性程度。
上述技术方案的有益效果是：通过对标准频率进行调节，便于提高后续进行识别的效率。
本发明提供一种智能英语口语考试系统，如图2所示，所述采集模块，还包括：
语音识别单元，用于基于自动识别模型中的词汇识别清单数据库对调取的语音信号进行目标词汇的识别，确定每个所述目标词汇的发音是否标准，获得第一识别结果d1；
语义识别单元，用于基于自动识别模型中的语义识别清单数据库，且基于识别的目标词汇以及考生进行口语陈述时的停顿间隔，获取目标词段，并确定所述目标词段的语言结构是否合理，获得第二识别结果d2；
语调识别单元，用于基于自动识别模型中的语调识别清单数据库，确定所述考生进行口语陈述时，所述口语陈述的情感信息，并获得第三识别结果d3；
所述控制单元，用于根据所述第一识别结果d1、第二识别结果d2、第三识别结果d3，获得第一评分A，并输出；
A＝Γ(d1)E(d1)+Γ(d2)+Γ(d3)；
其中，Γ表示基于识别结果的评分函数；E表示基于第一识别结果的词汇流利程度函数。
上述技术方案的有益效果是：通过对目标词汇的发音进行识别，对目标词段的语言结构进行确定，对口语陈述的感情信息进行确定，并通过评分函数可有效的确定采集的语音信息的第一评分。
本发明提供一种智能英语口语考试系统，如图3所示，所述监测模块包括：
高清摄像头，用于分散设置在所述目标仓位中，且所述高清摄像头，用于监测所述目标仓位得仓位环境信息，同时，监测所述考生在所述目标仓位中的第一姿态，并监测得到的仓位环境信息和第一姿态传输到服务器。
该实施例中，仓位环境信息，例如是仓位中是否存在该考生可以外接进行联系的环境信息，且第一姿态，是指的考生在考试过程中，身体部位的动作幅度。
上述技术方案的有益效果是：通过设置高清摄像头，便于对考生进行有效监控，提高其成绩的可靠性和真实性。
本发明提供一种智能英语口语考试系统，如图4所示，所述扫描模块包括：
触发单元，用于当位于目标仓位中的考生基于计算机随机抽取英语口语主题时，自动触发扫描单元开始工作；
所述扫描单元，用于对考生本身以及考生当前所处位置进行激光层扫描，获得层图像，对考生位置周围进行激光点扫描，获得点图像；
对所述层图像进行帧区域裁剪，获取第一目标区域，且所述第一目标区域是基于激光层对应的最大矩形构成的；
对所述点图像进行帧区域裁剪，获取第二目标区域，且所述第二目标区域是基于激光点对应的最小矩形构成的；
处理单元，用于根据所述第一目标区域和第二目标区域进行第二姿态以及考生本身信息的获取，并将所述第二姿态和考生本身信息传输到服务器；
其中，所述第二姿态包括：在口语考试过程中，所述考生的眼球偏移方向、头部偏移方向、考生身体各个部位的姿态动作；
所述考生本身信息包括：所述考生当前状态信息。
该实施例中，层扫描可以是在目标仓位中，从上到下的扫描，且点扫描，可以是基于考生本身与外部距离考生本身10cm范围内的空间进行扫描；
该实施例中，层图像是基于断层式的扫描获得的，且通过最大矩形构成的，可以较为全面的获取到仓内的信息；
点图像是点扫描式获得的，且通过最小矩形构成，可以较为精细的获取到考生本身与外部距离考生本身10cm范围内的空间信息，且该空间信息中，可以是包括上述第二姿态以及考生本身信息的。
上述考生当前状态信息，例如可以是考生的精神状态等。
上述技术方案的有益效果是：通过设置触发单元，可以提高该系统的使用寿命，通过进行层扫描和点扫描，可以对该目标仓位中的信息进行全面获取，进而为成绩评估提供参考依据。
本发明提供一种智能英语口语考试系统，如图5所示，还包括：
划分模块，还用于当所述考生进行口语考试之前，按照作弊难易程度，对所述目标仓位进行区域划分，并获得第一区域、第二区域和第三区域；
其中，第一区域的作弊容易程度大于第二区域的作弊容易程度；第二区域的作弊容易长度大于第三区域的作弊容易程度；
控制模块，用于根据作弊难易程度，控制扫描模块对所述目标仓位的仓位表面的进行不同频率不同密度的激光扫描；
其中，对第一区域的扫描频率大于对所述第二区域的扫描频率，对第二区域的扫描频率大于对所述第三区域的扫描频率；
且对第一区域的扫描密度大于对所述第二区域的扫描密度，对第二区域的扫描密度大于对所述第三区域的扫描密度；
获取模块，用于获取不同区域的扫描结果，并根据扫描结果确定对应区域中是否需要对作弊痕迹进行清理，若是，发送清理指令，对对应区域进行清理；
否则，不对对应区域进行清理。
该实施例中，由于一般在考试过程中，考生会将小抄笔记等抄在自己可见的任何位置处，因此，通过对目标仓位进行区域划分，且按照便于抄写程度进行区域划分，便于有针对性的对该区域进行扫描，且当扫描结果为第二区域中的作弊痕迹需要清理时，发送清理指令，将其清理，进一步提高考试的规范性和公平性，且通过该方式，可以实现对考生的有效考核。
上述技术方案的有益效果是：通过对仓位进行区域划分，便于提高对不同区域的扫描频率和扫描密度，进一步为保证考试的可靠性提供基础。
本发明提供一种智能英语口语考试系统，所述服务器根据环境结果和扫描结果对第一评分A进行修正处理，获得第二评分的过程中，如图6所示，所述服务器包括：
第一构建单元，用于构建环境结果的环境指标集合H＝{hi,i＝1,2,3,...,I}；
其中，hi表示环境指标集合中I个环境指标中的第i个环境指标值；
第二构建单元，用于构建扫描结果的扫描指标集合S＝{sj,j＝1,2,3,...,J}；
其中，sj表示扫描指标集合中J个扫描指标中的第j个扫描指标值；
第一计算单元，用于基于时间戳，确定所述考生在口语考试过程中，计算同一时间所述环境指标集合的环境值H′和所述扫描指标集合的扫描值S′；
Figure BDA0002494160210000121
Figure BDA0002494160210000122
其中，δi表示第i个环境指标对应的权重值；βj表示第j个扫描指标对应的权重值；T(hi)表示基于同一时间第i个环境指标值的监测函数；T(sj)表示基于同一时间第j个扫描指标值的扫描函数；max表示最大函数；min表示最小函数；hi+1表示环境指标集合中I个环境指标中的第i+1个环境指标值；sj+1表示扫描指标集合中J个扫描指标中的第j+1个扫描指标值；
第二计算单元，用于基于环境值H′和扫描值S′，对所述第一评分A进行修正处理，获得第二评分B；
Figure BDA0002494160210000123
其中，F1表示基于所述环境值H′的修正函数；F2表示基于所述扫描值S′的修正函数；p1l表示基于监测模块在预设时间段获取的第一作弊动作值；p2l表示基于扫描模块在预设时间段获取的第二作弊动作值；φ表示在预设时间段出现作弊行为的概率函数。
上述技术方案的有益效果是：通过对第一评分进行修正处理，获得第二分数，且在修正过程中，通过构建环境指标集合和扫描指标集合，进而计算相关的环境值和指标值，保证智能英语考试系统的可靠性，且通过基于环境值和扫描值对第一分数进行修正，便于获取第二分数，便于提高其第二分数的有效性。
本发明提供一种智能英语口语考试系统，还包括：
所述服务器，还用于基于历史考试记录数据库，预估所述考生的考场行为，并将所述考场行为发送到部署模块；
所述部署模块，用于根据所述考场行为，动态调动并部署所述采集模块、监测模块和扫描模块协同工作；
当所述考场行为的动作频率高于或等于预设频率时，调动所述采集模块、监测模块和扫描模块一起工作，直到所述考生离开所述目标仓位；
当所述考场行为的动作频率低于预设频率时，随机调动所述采集模块与监测模块、扫描模块中的任一一个或两个模块一起工作。
该动作频率，可以是指用考生在预设时间段内，如10分钟内，该考生动作的次数。
该实施例中，预设频率是预先人为设定的。
上述技术方案的有益效果是：通过动态部署采集模块、监测模块和扫描模块的工作方式，不仅可以降低工作能耗，还可以有效的对该用户进行监测，保证数据的真实性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种智能英语口语考试系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集位于目标仓位中的考生对口语考试的语音信息，并基于自动识别模型对所述语音信息进行语音识别、语义识别以及语调识别，输出第一评分；
监测模块，用于监测处于目标仓位中的所述考生所处位置的当前环境，获得环境结果；
扫描模块，用于对处于目标仓位中的考生本身以及考生当前所处位置以及位置周围进行扫描，获得扫描结果；
服务器，用于根据环境结果和扫描结果对第一评分进行修成处理，获得第二评分；
其中，动态调动并部署所述采集模块、监测模块和扫描模块协同工作。
2.如权利要求1所述的智能英语口语考试系统，其特征在于，所述采集模块包括：
判断单元，用于判断麦克风阵列的标准频率是否与预设频率一致；
若一致，基于控制单元控制所述麦克风阵列按照所述预设频率采集相关声音信息；
否则，当所述麦克风阵列的标准频率低于预设频率时，基于控制单元，控制所述标准频率向上调节，并调节到所述预设频率；
当所述麦克风阵列的标准频率高于预设频率时，基于控制单元，控制所述标准频率向下调节，并调节到所述预设频率；
所述麦克风阵列，用于按照预设频率，从多个采集通道采集考生对口语考试的声音信息，并构成语音信息；
所述控制单元，还用于对所述语音信息进行噪声识别处理，获得语音信号和噪声信号，将所述语音信号和噪声信号分别对应存储到存储单元，并从所述存储单元中调取所述语音信号，进行识别；
其中，所述噪声信号包括：设备噪声、位于所述目标仓位中的回声噪声。
3.如权利要求2所述的智能英语口语考试系统，其特征在于，所述采集模块，还包括：
语音识别单元，用于基于自动识别模型中的词汇识别清单数据库对调取的语音信号进行目标词汇的识别，确定每个所述目标词汇的发音是否标准，获得第一识别结果d1；
语义识别单元，用于基于自动识别模型中的语义识别清单数据库，且基于识别的目标词汇以及考生进行口语陈述时的停顿间隔，获取目标词段，并确定所述目标词段的语言结构是否合理，获得第二识别结果d2；
语调识别单元，用于基于自动识别模型中的语调识别清单数据库，确定所述考生进行口语陈述时，所述口语陈述的情感信息，并获得第三识别结果d3；
所述控制单元，用于根据所述第一识别结果d1、第二识别结果d2、第三识别结果d3，获得第一评分A，并输出；
A＝Γ(d1)E(d1)+Γ(d2)+Γ(d3)；
其中，Γ表示基于识别结果的评分函数；E表示基于第一识别结果的词汇流利程度函数。
4.如权利要求1所述的智能英语口语考试系统，其特征在于，所述监测模块包括：
高清摄像头，用于分散设置在所述目标仓位中，且所述高清摄像头，用于监测所述目标仓位得仓位环境信息，同时，监测所述考生在所述目标仓位中的第一姿态，并监测得到的仓位环境信息和第一姿态传输到服务器。
5.如权利要求1所述的智能英语口语考试系统，其特征在于，所述扫描模块包括：
触发单元，用于当位于目标仓位中的考生基于计算机随机抽取英语口语主题时，自动触发扫描单元开始工作；
所述扫描单元，用于对考生本身以及考生当前所处位置进行激光层扫描，获得层图像，对考生位置周围进行激光点扫描，获得点图像；
对所述层图像进行帧区域裁剪，获取第一目标区域，且所述第一目标区域是基于激光层对应的最大矩形构成的；
对所述点图像进行帧区域裁剪，获取第二目标区域，且所述第二目标区域是基于激光点对应的最小矩形构成的；
处理单元，用于根据所述第一目标区域和第二目标区域进行第二姿态以及考生本身信息的获取，并将所述第二姿态和考生本身信息传输到服务器；
其中，所述第二姿态包括：在口语考试过程中，所述考生的眼球偏移方向、头部偏移方向、考生身体各个部位的姿态动作；
所述考生本身信息包括：所述考生当前状态信息。
6.如权利要求5所述的智能英语口语考试系统，其特征在于，还包括：
划分模块，还用于当所述考生进行口语考试之前，按照作弊难易程度，对所述目标仓位进行区域划分，并获得第一区域、第二区域和第三区域；
其中，第一区域的作弊容易程度大于第二区域的作弊容易程度；第二区域的作弊容易长度大于第三区域的作弊容易程度；
控制模块，用于根据作弊难易程度，控制扫描模块对所述目标仓位的仓位表面的进行不同频率不同密度的激光扫描；
其中，对第一区域的扫描频率大于对所述第二区域的扫描频率，对第二区域的扫描频率大于对所述第三区域的扫描频率；
且对第一区域的扫描密度大于对所述第二区域的扫描密度，对第二区域的扫描密度大于对所述第三区域的扫描密度；
获取模块，用于获取不同区域的扫描结果，并根据扫描结果确定对应区域中是否需要对作弊痕迹进行清理，若是，发送清理指令，对对应区域进行清理；
否则，不对对应区域进行清理。
7.如权利要求1所述的智能英语口语考试系统，其特征在于，所述服务器根据环境结果和扫描结果对第一评分A进行修正处理，获得第二评分的过程中，所述服务器包括：
第一构建单元，用于构建环境结果的环境指标集合H＝{hi,i＝1,2,3,...,I}；
其中，hi表示环境指标集合中I个环境指标中的第i个环境指标值；
第二构建单元，用于构建扫描结果的扫描指标集合S＝{sj,j＝1,2,3,...,J}；
其中，sj表示扫描指标集合中J个扫描指标中的第j个扫描指标值；
第一计算单元，用于基于时间戳，确定所述考生在口语考试过程中，计算同一时间所述环境指标集合的环境值H′和所述扫描指标集合的扫描值S′；
Figure FDA0002494160200000041
Figure FDA0002494160200000042
其中，δi表示第i个环境指标对应的权重值；βj表示第j个扫描指标对应的权重值；T(hi)表示基于同一时间第i个环境指标值的监测函数；T(sj)表示基于同一时间第j个扫描指标值的扫描函数；max表示最大函数；min表示最小函数；hi+1表示环境指标集合中I个环境指标中的第i+1个环境指标值；sj+1表示扫描指标集合中J个扫描指标中的第j+1个扫描指标值；
第二计算单元，用于基于环境值H′和扫描值S′，对所述第一评分A进行修正处理，获得第二评分B；
Figure FDA0002494160200000043
其中，F1表示基于所述环境值H′的修正函数；F2表示基于所述扫描值S′的修正函数；p1l表示基于监测模块在预设时间段获取的第一作弊动作值；p2l表示基于扫描模块在预设时间段获取的第二作弊动作值；φ表示在预设时间段出现作弊行为的概率函数。
8.如权利要求1所述的智能英语口语考试系统，其特征在于，还包括：
所述服务器，还用于基于历史考试记录数据库，预估所述考生的考场行为，并将所述考场行为发送到部署模块；
所述部署模块，用于根据所述考场行为，动态调动并部署所述采集模块、监测模块和扫描模块协同工作；
当所述考场行为的动作频率高于或等于预设频率时，调动所述采集模块、监测模块和扫描模块一起工作，直到所述考生离开所述目标仓位；
当所述考场行为的动作频率低于预设频率时，随机调动所述采集模块与监测模块、扫描模块中的任一一个或两个模块一起工作。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112601048A (zh) * 2020-12-04 2021-04-02 抖动科技(深圳)有限公司 在线考试监控方法、电子装置及存储介质
CN116741146A (zh) * 2023-08-15 2023-09-12 成都信通信息技术有限公司 基于语义语调的方言语音生成方法、系统及介质

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020087893A1 (en) * 2000-12-18 2002-07-04 Zeev Shpiro Access control for interactive learning system
CN101154265A (zh) * 2006-09-29 2008-04-02 中国科学院自动化研究所 基于局部二值模式特征和图匹配的虹膜识别方法
CN101751919A (zh) * 2008-12-03 2010-06-23 中国科学院自动化研究所 一种汉语口语重音自动检测方法
CN103186658A (zh) * 2012-12-24 2013-07-03 中国科学院声学研究所 用于英语口语考试自动评分的参考语法生成方法和设备
CN104346389A (zh) * 2013-08-01 2015-02-11 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司 口语考试半开放题型的评分方法及系统
CN105681920A (zh) * 2015-12-30 2016-06-15 深圳市鹰硕音频科技有限公司 一种具有语音识别功能的网络教学方法及系统
CN105791299A (zh) * 2016-03-11 2016-07-20 南通职业大学 一种无人监考的智能化上机考试系统
CN110807090A (zh) * 2019-10-30 2020-02-18 福建工程学院 一种面向在线考试的无人监考方法
CN110827835A (zh) * 2019-11-21 2020-02-21 上海好学网络科技有限公司 口语考试系统和方法
CN110853421A (zh) * 2019-11-21 2020-02-28 上海好学网络科技有限公司 智能考试终端和口语考试系统
CN111127268A (zh) * 2019-12-25 2020-05-08 上海好学网络科技有限公司 考试终端管理设备

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020087893A1 (en) * 2000-12-18 2002-07-04 Zeev Shpiro Access control for interactive learning system
CN101154265A (zh) * 2006-09-29 2008-04-02 中国科学院自动化研究所 基于局部二值模式特征和图匹配的虹膜识别方法
CN101751919A (zh) * 2008-12-03 2010-06-23 中国科学院自动化研究所 一种汉语口语重音自动检测方法
CN103186658A (zh) * 2012-12-24 2013-07-03 中国科学院声学研究所 用于英语口语考试自动评分的参考语法生成方法和设备
CN104346389A (zh) * 2013-08-01 2015-02-11 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司 口语考试半开放题型的评分方法及系统
CN105681920A (zh) * 2015-12-30 2016-06-15 深圳市鹰硕音频科技有限公司 一种具有语音识别功能的网络教学方法及系统
CN105791299A (zh) * 2016-03-11 2016-07-20 南通职业大学 一种无人监考的智能化上机考试系统
CN110807090A (zh) * 2019-10-30 2020-02-18 福建工程学院 一种面向在线考试的无人监考方法
CN110827835A (zh) * 2019-11-21 2020-02-21 上海好学网络科技有限公司 口语考试系统和方法
CN110853421A (zh) * 2019-11-21 2020-02-28 上海好学网络科技有限公司 智能考试终端和口语考试系统
CN111127268A (zh) * 2019-12-25 2020-05-08 上海好学网络科技有限公司 考试终端管理设备

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112601048A (zh) * 2020-12-04 2021-04-02 抖动科技(深圳)有限公司 在线考试监控方法、电子装置及存储介质
CN116741146A (zh) * 2023-08-15 2023-09-12 成都信通信息技术有限公司 基于语义语调的方言语音生成方法、系统及介质
CN116741146B (zh) * 2023-08-15 2023-10-20 成都信通信息技术有限公司 基于语义语调的方言语音生成方法、系统及介质

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