CN113593326A - 一种英语发音教学装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种英语发音教学装置和方法，运用于外语发音学习技术领域，采用互联网爬虫在互联网上收集用户个人信息，打造专属学习系统，制定专属学习计划，采用声学参数模型记录用户个人声音特征，采用高斯混合模型拾取用户个人发音数据，采用卷积神经网络提取用户发音口型，形成学习报告，制定学习计划和练习计划，让用户从发音方式和发音口型出发，进一步学习英语发音教学视频，在学习中纠正发音方式和发音口型，使用户发音方式和发音口型更接近标准英语发音方式和发音口型，达到使用户更快的掌握发音要点，加快学习进度，降低学习难度的目的。
Description
技术领域
本发明涉及外语发音学习技术领域，特别涉及为一种英语发音教学装置和方法。
背景技术
随着国际化的发展，英语已经成为我国使用最广泛的一种外语，英语的教学也列入了国内的教学课程，且还在高考中占了很大比例，然而考试中更多需要的是认识单词、听得懂考试录音，而实际使用过程中，更多还需要能够讲出来，现有的英语教学过程中，多是老师或者录音带播放，学生跟读，或者是老师讲发音要点，学生自己体会后模仿，教学过程中学生发音出现的不足仅通过听来鉴定，来指导调整，并没有直观的数据及感受；
目前使用最多的课后英语发音教学装置是点读机，当前点读机上许多语音学习软件都具备口语练习等功能，该功能主要是针对发音是否标准，判断更严谨一点的应用，还会给出每个因素音节的错误信息，但是当前的语音学习设备只能对某一个单词和汉字的发音进行指导，仍然无法根据用户的错误数据总结规律，从根本上进行改正用户的问题；
针对现有技术中上述的不足，本发明提供一种英语发音教学装置和方法，通过播放教学视频给用户观看，达到与现有教学相同的教学效果，在教学视频的基础上增加用户练习英语发音时的数据和口型动作的采集，并对数据进行分析，判断出用户发音的缺陷并提供改进方向，播放针对发音问题的视频，更有利于用户更快的掌握发音要点，加快学习进度，降低学习难度。
发明内容
本发明旨在解决在英语发音学习中，让用户更快的掌握发音要点，加快学习进度，降低学习难度问题，提供一种英语发音教学装置和方法。
本发明为解决技术问题采用如下技术手段：
本发明提供一种英语发音教学装置和方法，包括：
一种英语发音教学方法，其方法包括：
S1：连接互联网，获取用户个人信息；
S2：根据用户个人信息创建用户个人专属学习系统，制定用户个人专属学习计划；
S3：根据所述学习计划播放相应的发音教学视频和口型矫正视频；
S4：根据所述发音教学视频和口型矫正视频制定相应的练习计划；根据所述练习计划采集用户的发音数据和提取用户的口型动作；
S5：根据用户发音数据与标准发音相对比，根据用户发音口型与标准口型相对比，综合分析出用户发音和口型的缺陷，得出报告，以语音形式播出；
S6：根据报告中的内容自动调用其对应的发音缺陷教学内容并重新播放，随后调出口型动作视频供用户模仿学习；
S7：用户根据报告所述缺陷调整发音与口型，再次练习，若发音仍有缺陷，则循环上述描述步骤S6—S8，直至发音标准。
进一步的，所述的英语发音教学方法，所述连接互联网，获取用户个人信息步骤中包括：
所述个人信息包括用户在互联网上公开的所有信息，根据预设的网络爬虫技术，获取用户在互联网上公开的所有信息；
所述用户个人的声音信息，
所述个人用户的英语发音情况。
进一步的，所述的英语发音教学方法，所述根据个人信息创建个人用户专属学习系统步骤中包括：
所述个人用户专属学习系统，包括特征声音识别锁、学习数据记录、发音教学视频、练习记录和报告总结；
所述特征声音识别锁，采用声学参数模型记录用户的声音特征，根据用户练习声音打开个人用户专属学习系统；
所述学习数据记录，用于分析用户练习之后的发音情况；
所述英语发音教学视频，根据学习数据记录来顺序播放；
所述练习记录，记录练习时用户发音数据和口型动作，根据用户发音数据和口型动作播放相应发音教学视频和口型动作视频；
所述报告总结，根据用户发音数据与标准数据对比，分析出缺陷，得出报告。
进一步的，所述的英语发音教学方法，所述根据所述用户个人信息制定相应的学习计划步骤中包括：
所述学习计划根据用户测试时的发音数据，提供相应的视频教学、口型教学和学习时间方案的制定。
进一步的，所述的英语发音教学方法，所述根据所述发音教学视频和口型矫正视频制定相应的练习计划；根据所述练习计划采集用户的发音数据和提取用户的口型动作步骤中包括：
采用高斯混合模型对所述发音数据进行采集并进行对比；
采用卷积神经网络模型对所述口型动作的特征进行提取，在玻尔兹曼机内与标准口型发音进行对比。
进一步的，所述的英语发音教学方法，所述玻尔兹曼机是一种图像对比模型，用于对比用户发音口型和标准发音口型。
进一步的，所述的英语发音教学方法，所述根据报告中的内容自动调用其对应的发音缺陷教学内容并重新播放，随后调出口型动作视频供用户模仿学习步骤中包括：
采用数据互通模型获取报告中的内容，同步反馈到教学视频内同时读取与报告内容相接近的教学内容并进行播放。
进一步的，所述的英语发音教学方法，所述步骤根据用户发音数据与标准发音相对比，根据用户发音口型与标准口型相对比，综合分析出用户发音和口型的缺陷，得出报告，以语音形式播出包括：
所述报告包括用户练习时的具体错误以及改进方向和改进方法。
一种英语发音教学装置，采用所述英语发音教学装置执行权利要求书1-8任一项所述英语发音教学方法，所述英语发音教学装置包括：
获取单元，用于获取用户信息数据；
播放单元，用于视频播放发音教学视频和口型教学视频，以及语音播报包括但不限于报告内容；
对比单元，用于采集的用户英语发音数据和标准发音相对比，提取用户的发音口型和标准发音口型相对比，得出其中的差异；
分析单元，将对比完的用户英语发音数据和标准发音、用户的发音口型和标准发音口型进行分析，得出缺陷，并形成报告；
公示单元，用于生成公示信息，并将所述公示信息生成在装置上，或以语音播出，其中所述公示信息包括但不限于练习结果和报告内容。
进一步的，英语发音教学装置，所述获取单元包括：
网络获取单元，用于获取网络上的个人信息，用户数据；
声音获取单元，用于采集用户原音，拾取发音数据；
微表情动作获取单元，用于提取用户面部微表情特征动作。
有益效果：采用互联网爬虫在互联网上收集用户个人信息，打造专属学习系统，制定专属学习计划，采用声学参数模型记录用户个人声音特征，采用高斯混合模型拾取用户个人发音数据，采用卷积神经网络提取用户发音口型，形成学习报告，制定学习计划和练习计划，让用户从发音方式和发音口型出发，进一步学习英语发音教学视频，在学习中纠正发音方式和发音口型，使用户发音方式和发音口型更接近标准英语发音方式和发音口型，达到使用户更快的掌握发音要点，加快学习进度，降低学习难度的目的。
附图说明
图1为本发明英语发音教学方法一个实施例的方法流程图。
图2为本发明英语发音教学装置另一个实施例流程图。
本发明为目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面将结合本发明的实施例中的附图，对本发明的实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，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，都属于本发明保护的范围。
参考附图1，为本发明一实施例中的英语发音教学装置和方法的
在一个实施例中，一种英语发音教学方法，其方法包括：
S1：连接互联网，获取用户个人信息；
S2：根据用户个人信息创建用户个人专属学习系统，制定用户个人专属学习计划；
S3：根据学习计划播放相应的发音教学视频和口型矫正视频；
S4：根据发音教学视频和口型矫正视频制定相应的练习计划；根据练习计划采集用户的发音数据和提取用户的口型动作；
S5：根据用户发音数据与标准发音相对比，根据用户发音口型与标准口型相对比，综合分析出用户发音和口型的缺陷，得出报告，以语音形式播出；
S6：根据报告中的内容自动调用其对应的发音缺陷教学内容并重新播放，随后调出口型动作视频供用户模仿学习；
S7：用户根据报告缺陷调整发音与口型，再次练习，若发音仍有缺陷，则循环上述描述步骤S6—S8，直至发音标准。
在本实施例中，
装置连接互联网，获取用户个人信息；
装置根据用户个人信息创建用户个人专属学习系统，制定用户个人专属学习计划；
装置根据学习计划播放相应的发音教学视频和口型矫正视频；
装置根据发音教学视频和口型矫正视频制定相应的练习计划；根据练习计划采集用户的发音数据和提取用户的口型动作；
装置根据用户发音数据与标准发音相对比，根据用户发音口型与标准口型相对比，综合分析出用户发音和口型的缺陷，得出报告，以语音形式播出；
装置根据报告中的内容自动调用其对应的发音缺陷教学内容并重新播放，随后调出口型动作视频供用户模仿学习；
用户根据报告缺陷调整发音与口型，再次练习，若发音仍有缺陷，则循环上述描述步骤S6—S8，直至发音标准。
在具体实施时，一种英语发音教学方法，装置连接互联网，利用网络爬虫在互联网上获取用户个人信息，了解个人用户英语发音学习情况，采用声学参数模型记录用户个人的声音特征，创建用户个人专属学习系统，制定用户个人专属学习计划，用户学习时，根据学习计划播放相应的发音教学视频和口型矫正视频，学习后制定练习计划供用户练习，在练习时，采用高斯混合模型拾取用户的发音数据并与标准发音进行对比，采用卷积神经网络提取用户的口型动作，在玻尔兹曼机内与标准发音口型进行对比，分析两种对比结果中存在的发音方式和发音口型上的缺陷，形成报告，指出用户在发音方式和发音口型上的缺陷，并在数据互通模型中，找到与教学视频相同点，播放教学视频供用户学习，用户学习后再次练习，重复学习练习步骤，将用户发音方式和发音口型上的缺陷完善。
在一个实施例中，英语发音教学方法，其特征在于，连接互联网，获取用户个人信息步骤中包括：
个人信息包括用户在互联网上公开的所有信息，根据预设的网络爬虫技术，获取用户在互联网上公开的所有信息；
用户个人的声音信息，
个人用户的英语发音情况。
在本实施例中，个人信息包括用户在互联网上公开的所有信息，根据预设的网络爬虫技术，获取用户在互联网上公开的所有信息，个人声音信息专属个人的音色音质信息，个人用户的英语发音情况。
在具体实施时，个人信息包括用户在互联网上公开的所有信息，根据预设的网络爬虫技术，获取用户在互联网上公开的所有信息，个人声音信息专属个人的音色音质信息，采用声学参数模型将用户个人声音记录在系统内，形成用户个人专属学习系统，了解个人用户的发音情况，根据个人用户的发音情况，调整教学难易程度，更好的为用户个人打造专属学习计划。
在一个实施例中，英语发音教学方法，根据个人信息创建个人用户专属学习系统步骤中包括：
个人用户专属学习系统，包括特征声音识别锁、学习数据记录、发音教学视频、练习记录和报告总结；
特征声音识别锁，采用声学参数模型记录用户的声音特征，根据用户练习声音打开个人用户专属学习系统；
学习数据记录，用于分析用户练习之后的发音情况；
英语发音教学视频，根据学习数据记录来顺序播放；
练习记录，记录练习时用户发音数据和口型动作，根据用户发音数据和口型动作播放相应发音教学视频和口型动作视频；
报告总结，根据用户发音数据与标准数据对比，分析出缺陷，得出报告。
在本实施例中，个人用户专属学习系统包括特征声音识别锁、学习数据记录、发音教学视频、练习记录和报告总结；
特征声音识别锁是采用声学参数模型记录用户的声音特征，根据用户练习声音打开个人用户专属学习系统；
学习数据记录用于分析用户练习之后的发音情况；
英语发音教学视频，根据学习数据记录来顺序播放；
练习记录是记录练习时用户发音数据和口型动作，根据用户发音数据和口型动作播放相应发音教学视频和口型动作视频；
报告总结是根据用户发音数据与标准数据对比，分析出缺陷，得出报告。
在具体实施时，
在一个实施例中，英语发音教学方法，其特征在于，根据用户个人信息制定相应的学习计划步骤中包括：
学习计划根据用户测试时的发音数据，提供相应的视频教学、口型教学和学习时间方案的制定。
在一个实施例中，英语发音教学方法，根据发音教学视频和口型矫正视频制定相应的练习计划；根据练习计划采集用户的发音数据和提取用户的口型动作步骤中包括：
采用高斯混合模型对发音数据进行采集并进行对比；
采用卷积神经网络模型对口型动作的特征进行提取，在玻尔兹曼机内与标准口型发音进行对比。
在本实施例中，采用高斯混合模型对发音数据进行采集并进行对比；
采用卷积神经网络模型对口型动作的特征进行提取，在玻尔兹曼机内与标准口型发音进行对比。
在具体实施时，采用高斯混合模型对用户发音数据进行采集并与标准发音进行对比；采用卷积神经网络模型对用户的口型动作的特征进行提取，在玻尔兹曼机内与标准口型发音动作进行对比。
在一个实施例中，英语发音教学方法，玻尔兹曼机是一种图像对比模型，用于对比用户发音口型和标准发音口型。
在一个实施例中，英语发音教学方法，根据报告中的内容自动调用其对应的发音缺陷教学内容并重新播放，随后调出口型动作视频供用户模仿学习步骤中包括：
采用数据互通模型获取报告中的内容，同步反馈到教学视频内同时读取与报告内容相接近的教学内容并进行播放。
在本实施例中，采用数据互通模型获取报告中的内容，同步反馈到教学视频内同时读取与报告内容相接近的教学内容并进行播放。
在具体实施时，根据报告中的内容自动调用其对应的发音缺陷教学内容并重新播放，随后调出口型动作视频供用户模仿学习步骤中采用数据互通模型获取报告中的内容，同步反馈到教学视频内同时读取与报告内容相接近的教学内容并进行播放，随后调出口型动作视频供用户模仿学习。
在一个实施例中，英语发音教学方法，步骤根据用户发音数据与标准发音相对比，根据用户发音口型与标准口型相对比，综合分析出用户发音和口型的缺陷，得出报告，以语音形式播出包括：
报告包括用户练习时的具体错误以及改进方向和改进方法。
在本实施例中，报告内容包括用户练习时的具体错误以及改进方向和改进方法。
在具体实施时，采用高斯混合模型将用户发音数据与标准发音相对比，采用卷积神经网络将用户发音口型与标准口型相对比，对比得出用户在发音方式和发音口型上的缺陷，并将其记录到报告中，同时根据缺陷指出改进方向和改进方法。
一种英语发音教学装置，采用英语发音教学装置执行权利要求书1-8任一项英语发音教学方法，英语发音教学装置包括：
获取单元，用于获取用户信息数据；
播放单元，用于视频播放发音教学视频和口型教学视频，以及语音播报包括但不限于报告内容；
对比单元，用于采集的用户英语发音数据和标准发音相对比，提取用户的发音口型和标准发音口型相对比，得出其中的差异；
分析单元，将对比完的用户英语发音数据和标准发音、用户的发音口型和标准发音口型进行分析，得出缺陷，并形成报告；
公示单元，用于生成公示信息，并将公示信息生成在装置上，或以语音播出，其中公示信息包括但不限于练习结果和报告内容。
在本实施例中，获取单元是用于获取用户信息数据；播放单元是用于视频播放发音教学视频和口型教学视频，以及语音播报包括但不限于报告内容；对比单元是用于采集的用户英语发音数据和标准发音相对比，提取用户的发音口型和标准发音口型相对比，得出其中的差异；分析单元是将对比完的用户英语发音数据和标准发音、用户的发音口型和标准发音口型进行分析，得出缺陷，并形成报告；公示单元是用于生成公示信息，并将公示信息生成在装置上，或以语音播出，其中公示信息包括但不限于练习结果和报告内容。
在一个实施例中，英语发音教学装置，获取单元包括：
网络获取单元，用于获取网络上的个人信息，用户数据；
声音获取单元，用于采集用户原音，拾取发音数据；
微表情动作获取单元，用于提取用户面部微表情特征动作。
在本实施例中，网络获取单元，用于获取网络上的个人信息和用户数据；声音获取单元用于采集用户原音和拾取发音数据；微表情动作获取单元，用于提取用户面部微表情特征动作。
在具体实施时，网络获取单元，采用预设网络爬虫技术在互联网上查询并记录用户个人信息和数据，了解用户在互联网上英语发音信息；声音获取单元，采用声学参数模型在用户英语发音时采集用户原音特征，并用高斯混合模型拾取用户英语发音数据，并根据其原音特征和发音数据创建个人用户专属的学习系统和学习计划，微表情动作获取单元，根据卷积神经网络提取用户发音口型动作，并在玻尔兹曼机内与标准发音口型动作相对比。
综上所述，一种英语发音教学方法和装置，装置连接互联网，利用网络爬虫在互联网上获取用户个人信息，了解个人用户英语发音学习情况，采用声学参数模型记录用户个人的声音特征，创建用户个人专属学习系统，制定用户个人专属学习计划，用户学习时，根据学习计划播放相应的发音教学视频和口型矫正视频，学习后制定练习计划供用户练习，在练习时，采用高斯混合模型拾取用户的发音数据并与标准发音进行对比，采用卷积神经网络提取用户的口型动作，在玻尔兹曼机内与标准发音口型进行对比，分析两种对比结果中存在的发音方式和发音口型上的缺陷，形成报告，指出用户在发音方式和发音口型上的缺陷，并在数据互通模型中，找到与教学视频相同点，播放教学视频供用户学习，用户学习后再次练习，重复学习练习步骤，将用户发音方式和发音口型上的缺陷完善。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种英语发音教学方法，其特征在于，方法包括：
S1：连接互联网，获取用户个人信息；
S2：根据用户个人信息创建用户个人专属学习系统，制定用户个人专属学习计划；
S3：根据所述学习计划播放相应的发音教学视频和口型矫正视频；
S4：根据所述发音教学视频和口型矫正视频制定相应的练习计划；根据所述练习计划采集用户的发音数据和提取用户的口型动作；
S5：根据用户发音数据与标准发音相对比，根据用户发音口型与标准口型相对比，综合分析出用户发音和口型的缺陷，得出报告，以语音形式播出；
S6：根据报告中的内容自动调用其对应的发音缺陷教学内容并重新播放，随后调出口型动作视频供用户模仿学习；
S7：用户根据报告所述缺陷调整发音与口型，再次练习，若发音仍有缺陷，则循环上述描述步骤S4—S6，直至发音标准。
2.根据权利要求1所述的英语发音教学方法，其特征在于，所述连接互联网，获取用户个人信息步骤中包括：
所述个人信息包括用户在互联网上公开的所有信息，根据预设的网络爬虫技术，获取用户在互联网上公开的所有信息；
所述用户个人的声音信息；
所述个人用户的英语发音情况。
3.根据权利要求1所述的英语发音教学方法，其特征在于，所述根据个人信息创建个人用户专属学习系统步骤中包括：
所述个人用户专属学习系统，包括特征声音识别锁、学习数据记录、发音教学视频、练习记录和报告总结；
所述特征声音识别锁，采用声学参数模型记录用户的声音特征，根据用户练习声音打开个人用户专属学习系统；
所述学习数据记录，用于分析用户练习之后的发音情况；
所述英语发音教学视频，根据学习数据记录来顺序播放；
所述练习记录，记录练习时用户发音数据和口型动作，根据用户发音数据和口型动作播放相应发音教学视频和口型动作视频；
所述报告总结，根据用户发音数据与标准数据对比，分析出缺陷，得出报告。
4.根据权利要求1所述的英语发音教学方法，其特征在于，所述根据所述用户个人信息制定相应的学习计划步骤中包括：
所述学习计划是在预测模型中采取梯度提升树根据用户测试时的发音数据，提供相应的视频教学、口型教学和学习时间方案的制定。
5.根据权利要求1所述的英语发音教学方法，其特征在于，所述根据所述发音教学视频和口型矫正视频制定相应的练习计划；根据所述练习计划采集用户的发音数据和提取用户的口型动作步骤中包括：
采用高斯混合模型对所述发音数据进行采集并进行对比；
采用卷积神经网络模型对所述口型动作的特征进行提取，在玻尔兹曼机内与标准口型发音进行对比。
6.根据权利要求5所述的英语发音教学方法，其特征在于，所述玻尔兹曼机是一种图像对比模型，用于对比用户发音口型和标准发音口型。
7.根据权利要求1所述的英语发音教学方法，其特征在于，所述：根据报告中的内容自动调用其对应的发音缺陷教学内容并重新播放，随后调出口型动作视频供用户模仿学习步骤中包括：
采用数据互通模型获取报告中的内容，同步反馈到教学视频内同时读取与报告内容相接近的教学内容并进行播放。
8.根据权利要求1所述的英语发音教学方法，其特征在于，所述步骤根据用户发音数据与标准发音相对比，根据用户发音口型与标准口型相对比，综合分析出用户发音和口型的缺陷，得出报告，以语音形式播出包括：
所述报告包括用户练习时的具体错误以及改进方向和改进方法。
9.一种英语发音教学装置，其特征在于，采用所述英语发音教学装置执行权利要求书1-8任一项所述英语发音教学方法，所述英语发音教学装置包括：
获取单元，用于获取用户信息数据；
播放单元，用于视频播放发音教学视频和口型教学视频，以及语音播报包括但不限于报告内容；
对比单元，用于采集的用户英语发音数据和标准发音相对比，提取用户的发音口型和标准发音口型相对比，得出其中的差异；
分析单元，将对比完的用户英语发音数据和标准发音、用户的发音口型和标准发音口型进行分析，得出缺陷，并形成报告；
公示单元，用于生成公示信息，并将所述公示信息生成在装置上，或以语音播出，其中所述公示信息包括但不限于练习结果和报告内容。
10.根据权利要求9所述的英语发音教学装置，其特征在于，所述获取单元包括：
网络获取单元，用于获取网络上的个人信息，用户数据；
声音获取单元，用于采集用户原音，拾取发音数据；
微表情动作获取单元，用于提取用户面部微表情特征动作。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114708642A (zh) * | 2022-05-24 | 2022-07-05 | 成都锦城学院 | 商务英语仿真实训装置、系统、方法及存储介质 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101079142A (zh) * | 2007-06-26 | 2007-11-28 | 赵忠华 | 多用户网络互动学习系统的创建及使用方法 |
| CN107808082A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-03-16 | 平安科技（深圳）有限公司 | 电子装置、数据访问验证方法和计算机可读存储介质 |
| CN109598991A (zh) * | 2019-01-11 | 2019-04-09 | 张翩 | 一种英语发音教学系统、装置及方法 |
| CN109612513A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-12 | 安徽农业大学 | 一种面向大规模高维传感器数据的在线式异常检测方法 |
| US20190311649A1 (en) * | 2018-04-05 | 2019-10-10 | Snofolio Corp. | Learning Management System for Task-Based Objectives |
| CN112182152A (zh) * | 2020-09-24 | 2021-01-05 | 东北大学 | 基于深度学习的新浪微博用户情感影响力分析方法 |
| CN112991826A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-18 | 平顶山学院 | 一种英语发音质量识别和评价系统 |
| CN113009338A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-06-22 | 中国长江三峡集团有限公司 | 海上风电变桨电机定子匝间短路故障诊断方法 |
| CN113223221A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-08-06 | 江苏跨网智能科技有限公司 | 基于深度学习网络的实验室人员行为识别方法和系统 |
-
2021
- 2021-08-09 CN CN202110910059.4A patent/CN113593326A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101079142A (zh) * | 2007-06-26 | 2007-11-28 | 赵忠华 | 多用户网络互动学习系统的创建及使用方法 |
| CN107808082A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-03-16 | 平安科技（深圳）有限公司 | 电子装置、数据访问验证方法和计算机可读存储介质 |
| US20190311649A1 (en) * | 2018-04-05 | 2019-10-10 | Snofolio Corp. | Learning Management System for Task-Based Objectives |
| CN109612513A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-12 | 安徽农业大学 | 一种面向大规模高维传感器数据的在线式异常检测方法 |
| CN109598991A (zh) * | 2019-01-11 | 2019-04-09 | 张翩 | 一种英语发音教学系统、装置及方法 |
| CN112182152A (zh) * | 2020-09-24 | 2021-01-05 | 东北大学 | 基于深度学习的新浪微博用户情感影响力分析方法 |
| CN112991826A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-18 | 平顶山学院 | 一种英语发音质量识别和评价系统 |
| CN113009338A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-06-22 | 中国长江三峡集团有限公司 | 海上风电变桨电机定子匝间短路故障诊断方法 |
| CN113223221A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-08-06 | 江苏跨网智能科技有限公司 | 基于深度学习网络的实验室人员行为识别方法和系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张全新, 中国科学技术大学出版社 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114708642A (zh) * | 2022-05-24 | 2022-07-05 | 成都锦城学院 | 商务英语仿真实训装置、系统、方法及存储介质 |
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