CN113538982A - 一可调节的思政课在线教育智能投影仪 - Google Patents

一可调节的思政课在线教育智能投影仪 Download PDF

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Abstract

本发明具体公开了一种可调节的思政课在线教育智能投影仪，包括机壳、光源、光通道和镜头，所述光源和镜头设置于机壳的两端，所述光通道设置于机壳内部且与光源和镜头位于同一轴线上，所述机壳侧壁上嵌设有镇流器、语音输入模块、HDMI接口、风扇和开关，所述机壳内部还设置有电源模块和主机模块，所述主机模块分别与光源、镇流器、语音输入模块、HDMI接口及电源模块连接，用于接收语音信息，将所述语音信息解析为语义信息，根据所述语义信息确定的控制指令执行对应操作，所述对应操作至少包括根据所述控制指令确定待投影信息。本发明减轻了教师的工作量，调节方式更加灵活多样，不会收到使用人员误操作的影响。

Description

一可调节的思政课在线教育智能投影仪
技术领域
本发明涉及智能设备技术领域，特别是涉及一可调节的思政课在线教育智能投影仪。
背景技术
在当今的社会环境下，网络非常发达，青少年容易被网上的各种意识形态误导、带偏，而上好思政课就能够及时纠正学生的不良认知，将他们拉到正确的意识形态轨道上来。各级各类学校要充分认识到思政课的重要性，帮助青年学生在心灵上埋下“真善美”的种子，坚决杜绝“假丑恶”，引导他们“扣好人生第一粒扣子”，树立正确的价值观念，由上我们可以看出思政课的重要性。
传统的思政课在线教育投影仪是一种依靠教师手动调节投影仪的按钮，有的依靠遥控器进行调节，让教师在讲课的同时调节投影仪，会出现一定的失误，而且在一定程度上增加了教室讲课时的压力；而且传统的投影仪内部没有系统，就是一个简单的放映仪器，无法把课件、教学资料等文件进行投屏，我们需要把相关资料传入U盘通过外接电脑等输入设备进行投屏。
发明内容
本发明的目的在于提出基于人工智能的可调节的思政课在线教育智能投影技术，利用人工智能的语音处理技术，自然语言处理技术，在使用大量训练数据集进行训练形成模型后，利用该模型将语言转换为语义指令，完成相关操作。
为了实现上述目的，本发明提供了一种可调节的思政课在线教育智能投影仪，包括机壳、光源、光通道和镜头，所述光源和镜头设置于机壳的两端，所述光通道设置于机壳内部且与光源和镜头位于同一轴线上，所述机壳侧壁上嵌设有镇流器、语音输入模块、HDMI接口、风扇和开关，所述机壳内部还设置有电源模块和主机模块，所述主机模块分别与光源、镇流器、语音输入模块、HDMI接口及电源模块连接，用于接收语音信息，将所述语音信息解析为语义信息，根据所述语义信息确定的控制指令执行对应操作，所述对应操作至少包括根据所述控制指令确定待投影信息。
优选的，所述语音输入模块包括接口层，采用restful接口风格获取用户的语音输入数据，并发送至主机模块。
优选的，所述主机模块包括主机基础模块、网络模块、智能模块和操作模块，
所述主机基础模块包括主机板，在主机板上插接有固态硬盘、内存和CPU处理器，用于向网络模块提供基础载体；
所述网络模块主要由网卡构成，为智能模块和操作模块提供网络服务；
所述智能模块用于对接收的语音信号进行处理、转换为文字信息，并将文字信息转化为相关语义指令，发送至操作模块；
所述操作模块用于接收语义指令，并与内置操作指令集进行匹配，匹配完成后进行相关操作。
优选的，所述智能模块包括语音预处理模块和语音识别模块，所述语音预处理模块包括语音降噪及活性检测模块和特征提取模块，
所述语音降噪及活性检测模块，用于获取接口层输入的语音信息，并对该语音信号依次进行语音降噪和语音活性检测，将语音中的静音和实际语音分开，并将实际语音发送至特征提取模块；
所述特征提取特征，采用随机森林算法获取实际语音中的特征信息，形成语音数据集；
所述语音识别模块包括声学模型和语言模型，通过声学模型和语言模型将输入的语音数据集转换为语义信号并通过接口层输出。
优选的，所述声学模型建立过程如下：
首先对输入的语音数据集进行清洗脏数据，对缺失值进行补全和降维操作，然后进行向量化操作，通过深度学习网络不断的进行迭代训练以获取最小损失函数，得到声学模型。
优选的，所述语言模型建立过程如下：
首先对输入的语音数据集进行清洗，去除特殊符号、低频词汇及高频词汇，然后对数据进行降维操作，采用word2vec算法将降维后的训练数据转换为特征向量，采用N-gram语言模型进行训练，得出语言模型。
优选的，所述镇流器、语音输入模块和HDMI接口设置于机壳的同一侧壁上，所述开关设置于机壳的另一对称侧壁上，所述风扇至少设置有三个，其中一个风扇与开关位于同一侧壁上。
本发明的有益效果是：
本发明利用人工智能的语音处理技术，自然语言处理技术，在使用大量训练数据集进行训练形成模型后，利用该模型将语言转换为语义指令，完成相关投影操作，减轻了教师的工作量，并提升了教师使用投影仪的简便程度，增加了语音投影调节方式。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的结构框图；
图2是本发明的语音处理流程图；
图3是本发明的一实施例操作流程图。
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，所描述的实例仅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。
本发明具体提供了一种可调节的思政课在线教育智能投影仪，如图1所示，包括机壳、光源、光通道和镜头，所述光源和镜头设置于机壳的两端，所述光通道设置于机壳内部且与光源和镜头位于同一轴线上，所述机壳侧壁上嵌设有镇流器、语音输入模块、HDMI接口、风扇和开关，所述机壳内部还设置有电源模块和主机模块，所述主机模块分别与光源、镇流器、语音输入模块、HDMI接口及电源模块连接，用于接收语音信息，将所述语音信息解析为语义信息，根据所述语义信息确定的控制指令执行对应操作，所述对应操作至少包括根据所述控制指令确定待投影信息。所述镇流器、语音输入模块和HDMI接口设置于机壳的同一侧壁上，所述开关设置于机壳的另一对称侧壁上，所述风扇至少设置有三个，其中一个风扇与开关位于同一侧壁上。
镇流器作用：
镇流器是放电发光器件必需的电器元件，它可以在启辉器断开时，产生瞬时高压，让发光器件开始发光，然后限制电流，控制在发光器件的额定范围内：
1、节能
2、发光更稳定
3、起点更可靠
4、稳定输入功率和输出光通量
5、延长灯管寿命
在本实施例中，所述语音输入模块包括接口层，对外提供接口，采用restful接口风格获取用户的语音输入数据，并发送至主机模块，并采用TCP/IP协议获取语音识别模块通过声学模型和语音模型处理过的语义指令。
在本实施例中，所述主机模块包括主机基础模块、网络模块、智能模块和操作模块，
所述主机基础模块包括主机板，在主机板上插接有固态硬盘、内存和CPU处理器，用于向网络模块提供基础载体；
所述网络模块主要由网卡构成，为智能模块和操作模块提供网络服务；
所述智能模块用于对接收的语音信号进行处理、转换为文字信息，并将文字信息转化为相关语义指令，发送至操作模块；
所述操作模块用于接收语义指令，并与内置操作指令集进行匹配，匹配完成后进行相关操作。
所述智能模块包括语音预处理模块和语音识别模块，所述语音预处理模块包括语音降噪及活性检测模块和特征提取模块，
所述语音降噪及活性检测模块，用于获取接口层输入的语音信息，并对该语音信号依次进行语音降噪和语音活性检测，将语音中的静音和实际语音分开，并将实际语音发送至特征提取模块；
所述特征提取特征，采用随机森林算法获取实际语音中的特征信息，形成语音数据集；
所述语音识别模块包括声学模型和语言模型，通过声学模型和语言模型将输入的语音数据集转换为语义信号并通过接口层输出。
由于随机森林具有特征判断特种重要程度的功能，可以把一些重要的特征进行删除，因此我们采用随机森林算法进行提取特征信息，具体过程如下：
1、将语音数据经过傅立叶变化，把时域数据转化为频域数据；
2、把频域数据输入随机森林算法进行训练；
3、选取不同的特征进行迭代训练，并查看训练准确率；
4、把对准确率影响小的特征进行去除；
5、选取对准确度影响大的特征。
如图2所示。在语音处理实施例中，其流程如下：
1、语音前处理(语音预处理模块)
包括语音降噪及活性检测模块(VAD&NS)和特征提取模块，语音降噪及活性检测模块与语音输入模块的接口连接，由接口层获取语音信号，进行语音降噪和VAD检测。其中语音降噪采用LMS自适应滤波器，利用前一刻以获得滤波器参数，自动调节当前滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随机变化的统计特性，从而实现最优滤波；VAD的主要任务是从带有噪声的语音中准确的定位出语音的开始和结束点，因为语音中含有很长的静音，也就是把静音和实际语音分离开。特征提取模块主要采用随机森林算法获取相关度高的特征，即去除噪音后的数据特征。
2、语音识别(声学模型和语言模型)
声学模型是一种刻画(拼音读法)韵母、声母的模型，首先我们收集一些语音数据集，然后对数据集进行清洗脏数据，对缺失值进行补全、降维等操作，然后进行向量化操作，依次通过CNN、RNN、DNN深度学习网络,采用Adam优化器不断的进行迭代训练获取最小loss损失，然后得到声学模型。
语言模型是判断我们输入的语音是否是正常的符合常规的输入。我们获取公开数据集用于训练语言模型。首先我们对公开数据集进行清洗，去除特殊符号，低频词汇、高频词汇、然后对数据进行降维操作，采用word2vec算法把训练数据转化为特征向量，采用N-gram语言模型进行训练，是大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型，汉语语言模型利用上下文中相邻词间的搭配信息，可以实现到汉字的自动转换。该模型基于这样一种假设，第N个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。经过模型训练和优化得出语言模型。
通过声学模型和语言模型可以把输入的声音转换为语义指令从接口层输出。
如图3所示，实施例操作流程如下：
第一步
接口层获取智能模块处理输出的内容
采用TCP/IP协议的相关方法获取语音预处理模块通过声学模型和语言模型处理过后的结果数据。
第二步 根据第一步获取得到的内容进行语义理解
根据获取的识别结果，对结果内容进行理解，得到最后的语义。
第三步 通过投影仪上的系统，理解用户真正的意图
根据第二步获取到的语义，投影仪会做出相应的操作。
本发明利用人工智能的语音处理技术，自然语言处理技术，在使用大量训练数据集进行训练形成模型后，利用该模型将语言转换为语义指令，完成相关投影操作，减轻了教师的工作量，并提升了教师使用投影仪的简便程度，增加了语音投影调节方式。
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 (7)

1.一种可调节的思政课在线教育智能投影仪，其特征在于，包括机壳、光源、光通道和镜头，所述光源和镜头设置于机壳的两端，所述光通道设置于机壳内部且与光源和镜头位于同一轴线上，所述机壳侧壁上嵌设有镇流器、语音输入模块、HDMI接口、风扇和开关，所述机壳内部还设置有电源模块和主机模块，所述主机模块分别与光源、镇流器、语音输入模块、HDMI接口及电源模块连接，用于接收语音信息，将所述语音信息解析为语义信息，根据所述语义信息确定的控制指令执行对应操作，所述对应操作至少包括根据所述控制指令确定待投影信息。
2.根据权利要求1所述的一可调节的思政课在线教育智能投影仪，其特征在于，所述语音输入模块包括接口层，采用restful接口风格获取用户的语音输入数据，并发送至主机模块。
3.根据权利要求2所述的一可调节的思政课在线教育智能投影仪，其特征在于，所述主机模块包括主机基础模块、网络模块、智能模块和操作模块，
所述主机基础模块包括主机板，在主机板上插接有固态硬盘、内存和CPU处理器，用于向网络模块提供基础载体；
所述网络模块主要由网卡构成，为智能模块和操作模块提供网络服务；
所述智能模块用于对接收的语音信号进行处理、转换为文字信息，并将文字信息转化为相关语义指令，发送至操作模块；
所述操作模块用于接收语义指令，并与内置操作指令集进行匹配，匹配完成后进行相关操作。
4.根据权利要3所述的一可调节的思政课在线教育智能投影仪，其特征在于，所述智能模块包括语音预处理模块和语音识别模块，所述语音预处理模块包括语音降噪及活性检测模块和特征提取模块，
所述语音降噪及活性检测模块，用于获取接口层输入的语音信息，并对该语音信号依次进行语音降噪和语音活性检测，将语音中的静音和实际语音分开，并将实际语音发送至特征提取模块；
所述特征提取特征，采用随机森林算法获取实际语音中的特征信息，形成语音数据集；
所述语音识别模块包括声学模型和语言模型，通过声学模型和语言模型将输入的语音数据集转换为语义信号并通过接口层输出。
5.根据权利要4所述的一可调节的思政课在线教育智能投影仪，其特征在于，所述声学模型建立过程如下：
首先对输入的语音数据集进行清洗脏数据，对缺失值进行补全和降维操作，然后进行向量化操作，通过深度学习网络不断的进行迭代训练以获取最小损失函数，得到声学模型。
6.根据权利要4所述的一可调节的思政课在线教育智能投影仪，其特征在于，所述语言模型建立过程如下：
首先对输入的语音数据集进行清洗，去除特殊符号、低频词汇及高频词汇，然后对数据进行降维操作，采用word2vec算法将降维后的训练数据转换为特征向量，采用N-gram语言模型进行训练，得出语言模型。
7.根据权利要1所述的一可调节的思政课在线教育智能投影仪，其特征在于，所述镇流器、语音输入模块和HDMI接口设置于机壳的同一侧壁上，所述开关设置于机壳的另一对称侧壁上，所述风扇至少设置有三个，其中一个风扇与开关位于同一侧壁上。
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