CN107133892A - 一种网络钢琴课的实时评价方法及*** - Google Patents

一种网络钢琴课的实时评价方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种网络钢琴课的实时评价方法及***，涉及网络通信技术领域。在课程开始后首先统计学员的出勤率，然后根据学员终端采集的音频信号计算学员弹奏钢琴的音准率，以及根据学员终端采集的图像信号统计学员面部表情中积极表情的数量，最后根据学员的出勤率、弹奏的音准率以及积极表情的数量计算教师的综合评价，教师终端显示该评价，提醒教师及时调整教学方法，该方法实时获取学员的真实学习情况，计算结果客观准确，具有很高的应用价值。

Description

一种网络钢琴课的实时评价方法及***
技术领域
本发明涉及网络通信技术领域，特别涉及一种网络钢琴课的实时评价方法及***。
背景技术
钢琴是目前主要的娱乐手段，随着社会的发展，儿童中上钢琴课程的比例是越来越高，现有的钢琴课程一般为实体课程，其网络课程较少。
网络课程对人的约束力较小，因此学员可顾忌的随意评价，因此网络课程中对教师的评价可信度不高。而且目前使用的评价方法大多都是课后评价，学员在课程结束后往往会忘记学习中具体哪些地方不好，因此评价的准确度也不高。
发明内容
本发明实施例提供了一种网络钢琴课的实时评价方法及***，用以解决现有技术中存在的问题。
一种网络钢琴课的实时评价方法，所述方法包括：
课程开始后，评价处理服务器计算当前课程的出勤率A；
学员终端采集音频信号以及图像信号，将采集到的音频信号和图像信号发送至所述评价处理服务器；
所述评价处理服务器接收所述音频信号后，将音频信号进行采样处理，得到学员音频序列；
将该学员音频序列与存储的标准音频序列比较，计算二者的匹配程度，得到学员弹奏的音准率B；
所述评价处理服务器接收所述图像信号后，每过一个预定的时间段，采集图像信号中的人脸特征，并识别人脸图像中是否具有积极的表情，如果有积极表情，则在上一次的统计次数上累加1，如果没有积极表情则保持现有统计次数；
计算累计的统计次数，根据预先设定的统计规则确定体验满意度C；
根据所述出勤率A、音准率B和体验满意度C以及预先设定的每部分的评价比重计算综合评价，并将该综合评价发送至教师终端。
优选地，所述方法还包括：
所述教师终端接收所述综合评价后，判断该综合评价是否小于或等于预先设置的警戒评价值；
在综合评价小于或等于预先设置的警戒评价值时，产生一个警戒提醒信息；
在综合评价小于或等于预先设置的警戒评价值时，显示所述警戒提醒信息，或在综合评价大于预先设置的警戒评价值时，显示所述综合评价。
优选地，其特征在于，所述评价处理服务器计算当前课程的出勤率A时，计算接入的学员终端数量与预先存储的报名数量的比值，即为当前课程的出勤率A。
优选地，在计算学员弹奏的音准率B时，如果学员进行多次弹奏，学员弹奏的音准率B为多次弹奏时对应的多个音准率中最高的一个。
优选地，在确定体验满意度C时，如果累计的统计次数小于或等于第一统计次数，则对应的体验满意度为C1，如果累计的统计次数大于第一统计次数而小于或等于第二统计次数，则对应的体验满意度为C2，如果累计的统计次数大于第二统计次数而小于或等于第三统计次数，则对应的体验满意度为C3，如果累计的统计次数大于第三统计次数，则对应的体验满意度为C4；其中第一统计次数、第二统计次数和第三统计次数依次增大，C1、C2、C3、C4也依次增大。
优选地，在计算所述综合评价时，预先设定的出勤率的比重为α，音准率的比重为β，体验满意度的比重为γ，将A×α+B×β+C×γ作为所述综合评价，α、β、γ之和为100，所述综合评级以小于或等于100的数表示。
本发明还提供了一种网络钢琴课的实时评价***，所述***包括：
学员终端，包括：
音频采集模块，用于在课程开始后采集音频信号；
图像采集模块，用于在课程开始后采集图像信号；
学员通信模块，用于将所述音频信号和图像信号发送至评价处理服务器；
所述评价处理服务器包括：
服务通信模块，用于接收所述音频信号和图像信号；
出勤率计算模块，用于课程开始后计算当前课程的出勤率A；
音频处理模块，用于将音频信号进行采样处理，得到学员音频序列；
音准验证模块，用于将学员音频序列与所述数据存储模块存储的标准音频序列比较，计算二者的匹配程度，得到学员弹奏的音准率B；
表情识别模块，用于采集所述图像信号中的人脸特征，并识别人脸图像中是否具有积极的表情，如果有积极表情，则在上一次的统计次数上累加1，如果没有积极表情则保持现有统计次数；
表情统计模块，用于计算累计的统计次数，根据预先设定的统计规则确定体验满意度C；
评价计算模块，用于根据所述出勤率A、音准率B和体验满意度C以及预先设定的每部分的评价比重计算综合评价，并将该综合评价发送至教师终端。
优选地，所述教师终端包括：
教师通信模块，用于接收所述综合评价；
评价判断模块，用于判断该综合评价是否小于或等于预先设置的警戒评价值；
消息产生模块，用于在综合评价小于或等于预先设置的警戒评价值时，产生一个警戒提醒信息；
显示模块，用于显示所述综合评价或警戒提醒信息。
本发明实施例中一种网络钢琴课的实时评价方法及***，在课程开始后首先统计学员的出勤率，然后根据学员终端采集的音频信号计算学员弹奏钢琴的音准率，以及根据学员终端采集的图像信号统计学员面部表情中积极表情的数量，最后根据学员的出勤率、弹奏的音准率以及积极表情的数量计算教师的综合评价，教师终端显示该评价，提醒教师及时调整教学方法，该方法实时获取学员的真实学习情况，计算结果客观准确，具有很高的应用价值。
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，下面将对实施例或现有技术描述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为本发明实施例提供的一种网络钢琴课的实时评价方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种网络钢琴课的实时评价***的功能模块图。
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。
参照图1，本发明实施例提供了一种网络钢琴课的实时评价方法，该方法包括以下步骤：
步骤100，课程开始后，评价处理服务器计算当前课程的出勤率A；具体地，所述评价处理服务器统计接入的学员终端数量，计算接入的终端数量与预先存储的报名数量的比值，即为当前课程的出勤率A，该出勤率A为0到1之间的数，最大可以取1；
步骤110，学员终端采集音频信号以及图像信号，将采集到的音频信号和图像信号发送至所述评价处理服务器；
步骤120，所述评价处理服务器接收所述音频信号后，将音频信号进行采样处理，得到学员音频序列；
步骤130，将该学员音频序列与存储的标准音频序列比较，计算二者的匹配程度，即学员弹奏的音准率B；
可以理解的是，学员在学习中会进行多次练习，学员弹奏的音准率应为多次练习时对应的多个音准率中最高的一个，音准率B为0到1之间的数，最大可以取1，最小可以取0；
步骤140，所述评价处理服务器接收所述图像信号后，每过一个预定的时间段，例如1分钟，采集图像信号中的人脸特征，并识别人脸图像中是否具有积极的表情，该积极的表情包括微笑、大笑等，表情的识别方法为现有技术，至少可参见刘婷发表的文章《面部表情识别算法研究》。如果有积极表情，则在上一次的统计次数上累加1，如果没有积极表情则保持现有统计次数；
步骤150，计算累计的统计次数，根据预先设定的统计规则确定体验满意度C；在本实施例中，如果累计的统计次数小于或等于第一统计次数，则对应的体验满意度为C1，如果累计的统计次数大于第一统计次数而小于或等于第二统计次数，则对应的体验满意度为C2，如果累计的统计次数大于第二统计次数而小于或等于第三统计次数，则对应的体验满意度为C3，如果累计的统计次数大于第三统计次数，则对应的体验满意度为C4；其中第一统计次数、第二统计次数和第三统计次数依次增大，C1、C2、C3、C4也依次增大；
应理解，C、C1、C2、C3、C4均为0到1之间的数，C1可以取0，C4可以取1；
步骤160，根据所述出勤率A、音准率B和体验满意度C以及预先设定的每部分的评价比重计算综合评价，并将该综合评价发送至教师终端。在本实施例中，预先设定的出勤率的比重为α，音准率的比重为β，体验满意度的比重为γ，将A×α+B×β+C×γ作为所述综合评价；
应理解，α、β、γ之和为100，所述综合评级以小于或等于100的数表示；
步骤170，所述教师终端接收所述综合评价后，判断该综合评价是否小于或等于预先设置的警戒评价值，若是则进入步骤180，否则进入步骤190；
步骤180，产生一个警戒提醒信息；
步骤190，显示所述综合评价或警戒提醒信息。
基于相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种网络钢琴课的实时评价***，如图2所示，该装置的实施可以参照上述方法的实施，重复之处不再赘述：
学员终端210，包括：
音频采集模块212，用于在课程开始后采集音频信号；
图像采集模块213，用于在课程开始后采集图像信号；
学员通信模块211，用于将所述音频信号和图像信号发送至评价处理服务器220；
所述评价处理服务器220包括：
服务通信模块221，用于接收所述音频信号和图像信号；
出勤率计算模块222，用于课程开始后计算当前课程的出勤率A；
音频处理模块223，用于将音频信号进行采样处理，得到学员音频序列；
音准验证模块224，用于将学员音频序列与所述数据存储模块228存储的标准音频序列比较，计算二者的匹配程度，得到学员弹奏的音准率B；
表情识别模块225，用于每过一个预定的时间段，采集所述图像信号中的人脸特征，并识别人脸图像中是否具有积极的表情，如果有积极表情，则在上一次的统计次数上累加1，如果没有积极表情则保持现有统计次数；
表情统计模块226，用于计算累计的统计次数，根据预先设定的统计规则确定体验满意度C；
评价计算模块227，用于根据所述出勤率A、音准率B和体验满意度C以及预先设定的每部分的评价比重计算综合评价，并将该综合评价发送至教师终端230；
所述教师终端230包括：
教师通信模块231，用于接收所述综合评价；
评价判断模块232，用于判断该综合评价是否小于或等于预先设置的警戒评价值；
消息产生模块233，用于在综合评价小于或等于预先设置的警戒评价值时，产生一个警戒提醒信息；
显示模块234，用于显示所述综合评价或警戒提醒信息。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
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)

1.一种网络钢琴课的实时评价方法，其特征在于，所述方法包括：
课程开始后，评价处理服务器计算当前课程的出勤率A；
学员终端采集音频信号以及图像信号，将采集到的音频信号和图像信号发送至所述评价处理服务器；
所述评价处理服务器接收所述音频信号后，将音频信号进行采样处理，得到学员音频序列；
将该学员音频序列与存储的标准音频序列比较，计算二者的匹配程度，得到学员弹奏的音准率B；
所述评价处理服务器接收所述图像信号后，每过一个预定的时间段，采集图像信号中的人脸特征，并识别人脸图像中是否具有积极的表情，如果有积极表情，则在上一次的统计次数上累加1，如果没有积极表情则保持现有统计次数；
计算累计的统计次数，根据预先设定的统计规则确定体验满意度C；
根据所述出勤率A、音准率B和体验满意度C以及预先设定的每部分的评价比重计算综合评价，并将该综合评价发送至教师终端。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述教师终端接收所述综合评价后，判断该综合评价是否小于或等于预先设置的警戒评价值；
在综合评价小于或等于预先设置的警戒评价值时，产生一个警戒提醒信息；
在综合评价小于或等于预先设置的警戒评价值时，显示所述警戒提醒信息，或在综合评价大于预先设置的警戒评价值时，显示所述综合评价。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其特征在于，所述评价处理服务器计算当前课程的出勤率A时，计算接入的学员终端数量与预先存储的报名数量的比值，即为当前课程的出勤率A。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在计算学员弹奏的音准率B时，如果学员进行多次弹奏，学员弹奏的音准率B为多次弹奏时对应的多个音准率中最高的一个。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定体验满意度C时，如果累计的统计次数小于或等于第一统计次数，则对应的体验满意度为C1，如果累计的统计次数大于第一统计次数而小于或等于第二统计次数，则对应的体验满意度为C2，如果累计的统计次数大于第二统计次数而小于或等于第三统计次数，则对应的体验满意度为C3，如果累计的统计次数大于第三统计次数，则对应的体验满意度为C4；其中第一统计次数、第二统计次数和第三统计次数依次增大，C1、C2、C3、C4也依次增大。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在计算所述综合评价时，预先设定的出勤率的比重为α，音准率的比重为β，体验满意度的比重为γ，将A×α+B×β+C×γ作为所述综合评价，α、β、γ之和为100，所述综合评级以小于或等于100的数表示。
7.一种网络钢琴课的实时评价***，其特征在于，所述***包括：
学员终端，包括：
音频采集模块，用于在课程开始后采集音频信号；
图像采集模块，用于在课程开始后采集图像信号；
学员通信模块，用于将所述音频信号和图像信号发送至评价处理服务器；
所述评价处理服务器包括：
服务通信模块，用于接收所述音频信号和图像信号；
出勤率计算模块，用于课程开始后计算当前课程的出勤率A；
音频处理模块，用于将音频信号进行采样处理，得到学员音频序列；
音准验证模块，用于将学员音频序列与所述数据存储模块存储的标准音频序列比较，计算二者的匹配程度，得到学员弹奏的音准率B；
表情识别模块，用于采集所述图像信号中的人脸特征，并识别人脸图像中是否具有积极的表情，如果有积极表情，则在上一次的统计次数上累加1，如果没有积极表情则保持现有统计次数；
表情统计模块，用于计算累计的统计次数，根据预先设定的统计规则确定体验满意度C；
评价计算模块，用于根据所述出勤率A、音准率B和体验满意度C以及预先设定的每部分的评价比重计算综合评价，并将该综合评价发送至教师终端。
8.如权利要求7所述的***，其特征在于，所述教师终端包括：
教师通信模块，用于接收所述综合评价；
评价判断模块，用于判断该综合评价是否小于或等于预先设置的警戒评价值；
消息产生模块，用于在综合评价小于或等于预先设置的警戒评价值时，产生一个警戒提醒信息；
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