CN106851216A - 一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控***及方法，包括以下步骤：通过摄像头采集课堂中学生、教师的视频信息；通过录音设备采集课堂中学生、教师的语音信息；主控处理器对接收到的学生、教师的视频信息进行预处理，提取学生、教师的面部表情特征和行为特征；主控处理器对接收到的学生的语音信息进行处理，提取学生语音特征；主控处理器对接收到的教师的语音数据信息进行处理，提取教师语音特征，计算教师教学效果的分值，根据得分对教师教学做出评价并提供指导性建议。本发明通过对课堂中教师、学生的课堂行为观察，提高评价的准确性及客观性，可以完善教学方法提升教学质量。
Description
技术领域
本发明主要涉及一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控***及方法。
背景技术
对于课堂行为监控，是学校评价教学质量的重要环节，充分了解教师的教课水平和学生上课的反应，才能保证高质量教学水平。现有，对于课堂行为的监控采用学生记录或者老师测试模拟、老师观察监督的方式，此种方式不能够充分调动学生的学习兴趣，不能评价老师的教学效果，无法同时实现对学生、教师的课堂行为的采集、分析、记录及评价。因此，如何利用基于人脸识别技术和语音识别技术来对学生和教师的课堂行为进行精确采样和智能分析与评价，实现对教学课堂中学生和教师的表现行为进行观察和记录，有效提高课堂教学效果，促进学生的全面发展是值得研究和开发的课题。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控***及方法，从学生行为评价和教师行为评价两个方面进行数据收集及分析评价，收集学生在课堂上的表现和教师在课堂上的表扬和批评等反馈，并通过数据分析，评价学生的学习状态及学习效果，同时对教师教学效果进行评价。
本发明所采用的技术方案是：
一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控***，包括
视频信息采集***，包括安装在教室四个墙角的全方位旋转摄像头、与摄像头相连的解码器、与解码器相连的画面分割器，用于采集课堂中学生、教师的视频数据信息；
语音信息采集***，包括安装在学生课桌下面以及讲台上的录音设备，用于采集课堂中学生、教师的语音数据信息；
主控处理器，对学生、教师的视频数据信息和语音信息进行预处理，提取学生、教师的面部表情特征和行为特征；
分析处理器，将学生、教师的面部表情特征和行为特征于标准模板进行比较，并计算相应得分。
一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控方法，包括以下步骤：
步骤一、通过安装在教室四个墙角的摄像头采集课堂中学生、教师的视频数据信息；通过安装在学生课桌下面以及讲台上的录音设备采集课堂中学生、教师的语音数据信息；
步骤二、采集到的学生、教师的视频数据信息经解码器解码和画面分割器分割后，发送给主控处理器；将采集到的学生、教师的语音数据信息发送给主控处理器；
步骤三、主控处理器对接收到的学生的视频数据信息进行预处理，提取学生的面部表情特征和行为特征，通过分析处理器将学生面部表情特征与学生面部表情标准模板进行比较，依据比较结果计算课堂中学生面部表情表现得分，将学生行为特征与学生行为标准模板进行比较，依据比较结果计算课堂中学生行为表现得分；
步骤四、主控处理器对接收到的教师的视频数据信息进行预处理，提取教师的面部表情特征和行为特征，通过分析处理器将教师面部表情特征与及教师面部表情标准模板进行比较，依据比较结果计算教师对学生课堂表现面部表情反应的得分，将教师行为特征与教师行为标准模板进行比较，依据比较结果计算教师对学生课堂表现行为反应的得分；
步骤五、主控处理器对接收到的学生的语音数据信息进行处理，提取学生语音特征，训练语音标准模板，将学生语音特征与语音标准模板进行比较，依据比较结果计算课堂中每位学生的发言次数及频率、发言时间长短以及小组讨论时的发言比率；
步骤六、主控处理器对接收到的教师的语音数据信息进行处理，提取教师语音特征，计算教师教学效果的分值，并与教师教学效果平均分值进行比较，当该分值小于教师教学效果平均分值时，发出提示；
步骤七：主控处理器将课堂中学生面部表情和行为表现得分以及教师对学生课堂表现面部表情反应和行为反应的得分进行整合，得出每个学生的课堂行为总分，并将该总分与主控制器中设置的学生课堂行为平均分数进行比较，当该总分小于学生课堂行为平均分数，发出提示；
步骤八：将学生、教师的视频数据信息、语音数据信息、每个学生的课堂行为总分和教师教学效果的分值存储到主控处理器的数据库中。
进一步的，所述学生、教师的视频数据信息包括学生、教师的行为信息和学生、教师的面部表情信息。
进一步的，所述步骤三中，所述学生面部表情特征模板包括虹膜中心、内眼角点、外眼角点、鼻尖点、鼻孔点、耳屏点、耳下点、口角点、头顶点、眉内点和眉外点；所述学生行为特征模板包括举手、低头做笔记和抬头听课。
进一步的，所述步骤三中，在进行学生的面部表情特征和行为特征与标准模板进行比较之前，先对学生面部表情标准模板和学生行为标准模板进行赋分，所述学生面部表情标准模板中专注、高兴表情设定为10分，冷漠表情设定为4分，烦躁设定为1分；学生行为标准模板中举手、低头做笔记、抬头听课的行为设定为10分，其与设定为0分。
进一步的，所述步骤四中，所述教师面部表情标准模板包括嘴角弧度、眉内点和眉外点；所述教师行为标准模板包括教师点头次数。
进一步的，所述步骤四中，在进行教师的面部表情特征和行为特征与标准模板进行比较之前，先对教师面部表情标准模板和教师行为标准模板进行赋分，所述教师面部表情标准模板中愉悦表情设定为10分，不满表情设定为0分，其余在中间范围依据满意程度赋分，所述教师行为标准模板中依据教师点头次数进行赋分。
进一步的，所述步骤五中，学生语音特征包括学生每堂课的发言次数和频率、每次发言时间长短和小组谈论时发言比率。
进一步的，所述步骤五中的训练语音标准模板具体方法为：根据每个说话人的训练语音样本，经特征提取，建立每个说话人的语音标准模板。
进一步的，所示步骤六中，计算教师教学效果的分值的具体方法为：按照语音标准模板将教师的语音信息分割为若干个小单位，利用多元化测度法计算得到其测度值，根据分析处理器中标准语音库建立语音评分模型，将获得的测度值转换成为评价教师教学效果的分值。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)采用摄像头和录音设备对课堂中学生、教师的课堂行为进行科学、客观的采样，提供量化分析数据；通过主控处理器和分析处理器对采集到的数据进行分析处理，得到学生的学习投入程度，并评价其学习效果，基于该分析结果学校能够采取有效策略正确引导学生积极表达，有效提高课堂教学效果，促进学生的全面发展；
(2)通过分析处理器将学生的面部表情特征和行为特征与标准模板进行比较打分，替代了传统教师课堂观察的方式，提高了评价的准确性和客观性；
(3)本发明通过对课堂上所收集到的学生行为和师生互动行为进行分析和评价，可以完善教学方法提升教学质量。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1是本发明实施例中基于人脸和语音识别的课堂行为监控方法的流程图；
图2是学生语音信息收集处理流程图；
图3是教师语音信息收集处理流程图；
图4是本发明实施例中基于人脸和语音识别的课堂行为监控***的结构框图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
本申请的一种典型的实施方式中，如图1-3所示，一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控方法，包括以下步骤：
通过安装在教室四个墙角的摄像头采集课堂中学生、教师的视频数据信息，所述学生、教师的视频数据信息包括学生、教师的行为信息和学生、教师的面部表情信息；通过安装在学生课桌下面以及讲台上的录音设备采集课堂中学生、教师的语音数据信息；
采集到的学生的视频数据信息经解码器解码和画面分割器分割后，发送给主控处理器；主控处理器对接收到的学生的视频数据信息进行预处理，然后进行面部表情识别和行为识别；对于面部表情识别，先通过人脸特征不同提取学生的面部表情特征，提取时采用基于学生面部表情标准模板进行提取；所述学生面部表情特征模板包括虹膜中心、内眼角点、外眼角点、鼻尖点、鼻孔点、耳屏点、耳下点、口角点、头顶点、眉内点和眉外点；对于行为识别，先提取学生的行为特征，其中行为特征提取主要集中于四肢、头部位置，所述学生行为标准模板包括举手、低头做笔记和抬头听课；
通过分析处理器对提取到的学生的面部表情特征和行为特征进行分析比较，首先对学生面部表情标准模板赋分，所述学生面部表情标准模板中专注、高兴表情设定为10分，冷漠表情设定为4分，烦躁表情设定为1分；通过分析处理器将学生面部表情特征与学生面部表情标准模板进行比较，依据比较结果计算课堂中学生面部表情表现得分；对学生行为标准模板进行赋分，学生行为标准模板中举手、低头做笔记、抬头听课的行为设定为10分；通过分析处理器将学生行为特征与学生行为标准模板进行比较，依据比较结果计算课堂中学生行为表现得分；
采集到的教师的视频数据信息经解码器解码和画面分割器分割后，发送给主控处理器；主控处理器对接收到的教师的视频数据信息进行预处理，基于教师面部表情标准模板提取教师的面部表情特征和基于教师行为标准模板提取行为特征，其中教师面部表情标准模板包括嘴角弧度、眉内点和眉外点；教师行为标准模板包括教师点头次数；
通过分析处理器对提取到的教师的面部表情特征和行为特征进行分析比较，首先对教师面部表情标准模板赋分，教师面部表情标准模板中愉悦表情设定为10分，不满表情设定为0分，其余在中间范围依据满意程度赋分，通过分析处理器将教师面部表情特征与及教师面部表情标准模板进行比较，依据比较结果计算教师对学生课堂表现面部表情反应的得分；然后对教师行为标准模板进行赋分，所述教师行为标准模板中依据教师点头次数进行赋分；通过分析处理器将教师行为特征与教师行为标准模板进行比较，依据比较结果计算教师对学生课堂表现行为反应的得分；
将采集到的学生、教师的语音数据信息发送给主控处理器；主控处理器对接收到的学生的语音数据信息进行处理，基于说话人识别技术提取学生语音特征，根据每个说话人的训练语音材料，经特征提取，建立每个说话人的语音标准模板，得到完成训练的语音标准模板，将学生语音特征与语音标准模板进行比较；学生语音特征包括学生每堂课的发言次数和频率、每次发言时间长短和小组谈论时发言比率，依据比较结果计算课堂中每位学生的发言次数及频率、发言时间长短以及小组讨论时的发言比率；
主控处理器对接收到的教师的语音数据信息进行处理，基于语音识别技术，首先提取教师语音特征；其次，按照已完成训练的语音标准模板采用音频分割算法将语音分割为若干个小单位，根据不同的语音信息利用多元化测度方法计算得到其测度值；最后，根据分析处理器中教师标准语音库建立语音评分模型，将获得的测度值转换成为评价教师教学效果的分值；其中，教师标准语音库中包含对学生回答正向反馈和负向反馈，正向反馈为回答正确，负向反馈为回答错误。
主控处理器将学生课堂中面部表情和行为表现得分以及教师对学生课堂表现面部表情反应和行为反应的得分进行整合，得出每个学生的课堂行为总分，并将该总分与主控制器中设置的学生课堂行为平均分数进行比较，当总分小于学生课堂行为平均分数，发出提示；
将学生、教师的视频数据信息、语音数据信息、每个学生的课堂行为总分和教师教学效果的分值存储到主控处理器的数据库中。
如图4所示，一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控***，包括
视频信息采集***，包括安装在教室四个墙角的全方位旋转摄像头、与摄像头相连的解码器、与解码器相连的画面分割器，采集课堂中学生、教师的视频数据信息；
语音信息采集***，包括安装在学生课桌下面以及讲台上的录音设备，采集课堂中学生、教师的语音数据信息；
主控处理器，对学生、教师的视频数据信息和语音信息进行预处理，提取学生、教师的面部表情特征和行为特征；
分析处理器，将学生、教师的面部表情特征和行为特征于标准模板进行比较，并计算相应得分。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控***，其特征是，包括
视频信息采集***，包括安装在教室四个墙角的全方位旋转摄像头、与摄像头相连的解码器、与解码器相连的画面分割器，用于采集课堂中学生、教师的视频数据信息；
语音信息采集***，包括安装在学生课桌下面以及讲台上的录音设备，用于采集课堂中学生、教师的语音数据信息；
主控处理器，对学生、教师的视频数据信息和语音信息进行预处理，提取学生、教师的面部表情特征和行为特征；
分析处理器，将学生、教师的面部表情特征和行为特征于标准模板进行比较，并计算相应得分。
2.一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤一、通过安装在教室四个墙角的摄像头采集课堂中学生、教师的视频数据信息；通过安装在学生课桌下面以及讲台上的录音设备采集课堂中学生、教师的语音数据信息；
步骤二、采集到的学生、教师的视频数据信息经解码器解码和画面分割器分割后，发送给主控处理器；将采集到的学生、教师的语音数据信息发送给主控处理器；
步骤三、主控处理器对接收到的学生的视频数据信息进行预处理，提取学生的面部表情特征和行为特征，通过分析处理器将学生面部表情特征与学生面部表情标准模板进行比较，依据比较结果计算课堂中学生面部表情表现得分，将学生行为特征与学生行为标准模板进行比较，依据比较结果计算课堂中学生行为表现得分；
步骤四、主控处理器对接收到的教师的视频数据信息进行预处理，提取教师的面部表情特征和行为特征，通过分析处理器将教师面部表情特征与及教师面部表情标准模板进行比较，依据比较结果计算教师对学生课堂表现面部表情反应的得分，将教师行为特征与教师行为标准模板进行比较，依据比较结果计算教师对学生课堂表现行为反应的得分；
步骤五、主控处理器对接收到的学生的语音数据信息进行处理，提取学生语音特征，训练语音标准模板，将学生语音特征与语音标准模板进行比较，依据比较结果计算课堂中每位学生的发言次数及频率、发言时间长短以及小组讨论时的发言比率；
步骤六、主控处理器对接收到的教师的语音数据信息进行处理，提取教师语音特征，计算教师教学效果的分值，并与教师教学效果平均分值进行比较，当该分值小于教师教学效果平均分值时，发出提示；
步骤七：主控处理器将课堂中学生面部表情和行为表现得分以及教师对学生课堂表现面部表情反应和行为反应的得分进行整合，得出每个学生的课堂行为总分，并将该总分与主控制器中设置的学生课堂行为平均分数进行比较，当该总分小于学生课堂行为平均分数，发出提示；
步骤八：将学生、教师的视频数据信息、语音数据信息、每个学生的课堂行为总分和教师教学效果的分值存储到主控处理器的数据库中。
3.根据权利要求2所述的一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控方法，其特征是，所述学生、教师的视频数据信息包括学生、教师的行为信息和学生、教师的面部表情信息。
4.根据权利要求2所述的一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控方法，其特征是，所述步骤三中，所述学生面部表情标准模板包括虹膜中心、内眼角点、外眼角点、鼻尖点、鼻孔点、耳屏点、耳下点、口角点、头顶点、眉内点和眉外点；所述学生行为标准模板包括举手、低头做笔记和抬头听课。
5.根据权利要求2所述的一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控方法，其特征是，所述步骤三中，在进行学生的面部表情特征和行为特征与标准模板进行比较之前，先对学生面部表情标准模板和学生行为标准模板进行赋分，所述学生面部表情标准模板中专注、高兴表情设定为10分，冷漠表情设定为4分，烦躁表情设定为1分；学生行为标准模板中举手、低头做笔记、抬头听课的行为设定为10分。
6.根据权利要求2所述的一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控方法，其特征是，所述步骤四中，所述教师面部表情标准模板包括嘴角弧度、眉内点和眉外点；所述教师行为标准模板包括教师点头次数。
7.根据权利要求2所述的一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控方法，其特征是，所述步骤四中，在进行教师的面部表情特征和行为特征与标准模板进行比较之前，先对教师面部表情标准模板和教师行为标准模板进行赋分，所述教师面部表情标准模板中愉悦表情设定为10分，不满表情设定为0分，其余在中间范围依据满意程度赋分，所述教师行为标准模板中依据教师点头次数进行赋分。
8.根据权利要求2所述的一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控方法，其特征是，所述步骤五中，学生语音特征包括学生每堂课的发言次数和频率、每次发言时间长短和小组谈论时发言比率。
9.根据权利要求2所述的一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控方法，其特征是，所述步骤五中的训练语音标准模板具体方法为：根据每个说话人的训练语音样本，经特征提取，建立每个说话人的语音标准模板。
10.根据权利要求2所述的一种基于人脸和语音识别的课堂行为监控方法，其特征是，所示步骤六中，计算教师教学效果的分值的具体方法为：按照语音标准模板将教师的语音信息分割为若干个小单位，利用多元化测度法计算得到其测度值，根据分析处理器中标准语音库建立语音评分模型，将获得的测度值转换成为评价教师教学效果的分值。
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