教学环境安全分析方法技术

本发明专利技术提供了一种教学环境安全分析方法，包括：获取第一预设时长内，第一教学场地的课堂视音频数据；对课堂授课视音频数据进行语音特征提取；根据提取结果，判断课堂授课视音频数据中是否存在限制性语言；当存在限制性语言时，生成第一提示信息；根据课堂听课视音频数据，获取情绪信息；根据情绪信息，获取异常学生个体的个数；获取环境信息参数；根据异常学生个体的个数和对应的环境信息参数，判断环境信息参数对异常学生个体的个数是否存在影响。由此，实现了对教学环境中的语言暴力、教学场地的环境条件的检测，实现了对教学环境的安全进行分析，以便于对不良的环境进行改善，从而提高教学效果。

Safety analysis method of teaching environment

【技术实现步骤摘要】
教学环境安全分析方法
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种教学环境安全分析方法。
技术介绍
近年来，发生在学校的教育活动中，由老师、同学或其他人员，蓄意滥用语言、躯体力量等，针对师生的生理、心理、名誉、权利、财产等实施的达到某种程度的侵害行为，都算作校园暴力。校园暴力对学生的心理健康和正常的授课秩序影响甚大，如果学生长期处于软硬暴力的教学环境中，可能会导致情绪低落、心理抑郁，甚至导致退学休学等结果。但是，在教学过程中，校园暴力往往通过老师或者家人主观去获取，比如，老师在课堂上观察到学生注意力不集中，听讲不认真，将这一现象反馈给家长，家长通过和学生沟通，获取原因，在各级沟通的过程中，往往存在沟通单一、不全面的缺陷，从而导致不能完整的了解到学生所存在问题的根本原因。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种教学环境安全分析方法，以解决现有技术中的教学过程中通过人的主观行为去获取教学环境是否存在问题所导致的分析片面的问题。为解决上述问题，第一方面，本专利技术提供了一种教学环境安全分析方法，所述方法包括：获取第一预设时长内，第一教学场地的课堂视音频数据；其中，所述课堂视音频数据包括课堂授课视音频数据和课堂听课视音频数据；对所述课堂授课视音频数据进行语音特征提取；根据提取结果，判断所述课堂授课视音频数据中是否存在限制性语言；当存在限制性语言时，生成第一提示信息；根据所述课堂听课视音频数据，获取情绪信息；根据所述情绪信息，获取异常学生个体的个数；获取环境信息参数；根据所述异常学生个体的个数和对应的环境信息参数，判断环境信息参数对异常学生个体的个数的影响。在一种可能的实现方式中，所述根据提取结果，判断所述课堂授课视音频数据中是否存在限制性语言具体包括：对所述课堂授课视音频数据中的语音信号进行预处理，得到第一数字信号；对所述第一数字信号进行特征提取，得到特征参数；通过声学模型、语言模型和发音词典，对所述特征参数与预建的限制性语言模型库中的参考模板的相似性进行打分；根据得分，确定课堂授课视音频数据中是否存在限制性语言。在一种可能的实现方式中，所述根据所述情绪信息，获取异常学生个体的个数具体包括：获取第二预设时长内，第一教学场地中，第一科目授课时每个学生的情绪信息；其中，所述第二预设时长是所述第一预设时长中的一段时长；根据所述情绪信息，为每个情绪设置分值，得到每个学生的情绪随时间变化的第一曲线；计算所述第一曲线的变化率大于预设的第一变化率阈值的第一次数；当所述第一次数大于预设的第一次数阈值时，确定学生为异常学生个体；根据第二预设时长内第一科目的异常学生个体的个数，得到第一预设时长内，第一教学场地的异常学生个体的个数。在一种可能的实现方式中，所述根据所述情绪信息，获取异常学生个体的个数具体包括：获取学生个体的情绪信息为异常情绪时所持续的时长和次数；当所述时长大于预设的第一时长阈值，且次数大于预设的第一次数阈值时，确定为异常学生个体。在一种可能的实现方式中，所述异常情绪包括：悲伤、哭泣和生气。在一种可能的实现方式中，所述当存在限制性语言时，生成第一提示信息之后，所述方法还包括：计算所述第一提示信息的个数；当所述第一提示信息的个数大于预设的第一个数阈值时，生成第一预警信息。在一种可能的实现方式中，所述当存在限制性语言时，生成第一提示信息之后，还包括：根据所述第一提示信息，生成第一关键字；根据第一提示信息的时间戳，将所述第一关键字添加进所述课堂视音频数据中。在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：获取学生个体的课堂行为信息；根据所述课堂行为信息，计算第一教学场地在每个科目的课堂互动参与度；将每个科目的课堂互动参与度与预设的参与度阈值进行比较；根据比较结果，确定第一教学场地是否存在教学环境缺陷。在一种可能的实现方式中，所述环境信息参数包括第一教学场地的分贝、温度、湿度和光强，所述根据所述异常学生个体的个数和对应的环境信息参数，判断环境信息参数对异常学生个体的个数的影响具体包括：当第一预设时长内，每个时刻的所述分贝与预设的分贝阈值的差值、所述温度与预设的温度阈值的差值、所述湿度与预设的湿度阈值的差值和所述光强与预设的光强阈值都在预设的范围内，且异常学生个体的个数与上一时刻相比存在跳变时，则确定环境信息参数对异常学生个体的个数不存在影响，并生成用于指示环境信息参数对异常学生个体的个数不存在影响的第二提示信息；当第一预设时长内，当当前时刻的异常学生个体的个数与上一时刻相比存在跳变时，如果所述分贝与预设的分贝阈值的差值、所述温度与预设的温度阈值的差值、所述湿度与预设的湿度阈值的差值和所述光强与预设的光强阈值中，有第一数量个在预设的范围外，则确定环境信息参数对异常学生个体的个数存在影响，并生成用于指示环境信息参数对异常学生个体的个数存在影响的第三提示信息。在一种可能的实现方式中，所述环境信息参数包括第一教学场地的分贝、温度、湿度和光强，所述根据所述异常学生个体的个数和对应的环境信息参数，判断环境信息参数对异常学生个体的个数的影响具体包括：根据所述第一预设时长的分贝、温度、湿度和光强，生成同一坐标系下的分贝曲线、温度曲线、湿度曲线和光强曲线；根据所述分贝曲线、温度曲线、湿度曲线和光强曲线分别与预设的分贝曲线、预设的温度曲线、预设的湿度曲线和预设的光强曲线的差值，得到分贝曲线的差值曲线、湿度曲线的差值曲线、湿度曲线的差值曲线和光强曲线的差值曲线；当当前时刻的异常学生个体的个数与上一时刻相比存在跳变时，判断所述分贝曲线的差值曲线、湿度曲线的差值曲线、湿度曲线的差值曲线和光强曲线的差值曲线是否存在突变；当不存在突变时，确定环境信息参数对异常学生个体的个数不存在影响；当存在突变且该突变与异常学生个体的个数的跳变相一致时，确定环境信息参数对异常学生个体的个数存在影响。第二方面，本专利技术提供了一种设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储程序，处理器用于执行第一方面任一所述的方法。第三方面，本专利技术提供了一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任一所述的方法。第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一所述的方法。通过应用本专利技术实施例提供的教学环境安全分析方法，实现了对教学环境中的语言暴力、教学场地的环境条件的检测，实现了对教学环境的安全进行分析，以便于对不良的环境进行改善，从而提高教学效果。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的教学环境安全分析方法流程示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种教学环境安全分析方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取第一预设时长内，第一教学场地的课堂视音频数据；其中，所述课堂视音频数据包括课堂授课视音频数据和课堂听课视音频数据；/n对所述课堂授课视音频数据进行语音特征提取；/n根据提取结果，判断所述课堂授课视音频数据中是否存在限制性语言；/n当存在限制性语言时，生成第一提示信息；/n根据所述课堂听课视音频数据，获取情绪信息；/n根据所述情绪信息，获取异常学生个体的个数；/n获取环境信息参数；/n根据所述异常学生个体的个数和对应的环境信息参数，判断环境信息参数对异常学生个体的个数的影响。/n

【技术特征摘要】
1.一种教学环境安全分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一预设时长内，第一教学场地的课堂视音频数据；其中，所述课堂视音频数据包括课堂授课视音频数据和课堂听课视音频数据；
对所述课堂授课视音频数据进行语音特征提取；
根据提取结果，判断所述课堂授课视音频数据中是否存在限制性语言；
当存在限制性语言时，生成第一提示信息；
根据所述课堂听课视音频数据，获取情绪信息；
根据所述情绪信息，获取异常学生个体的个数；
获取环境信息参数；
根据所述异常学生个体的个数和对应的环境信息参数，判断环境信息参数对异常学生个体的个数的影响。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据提取结果，判断所述课堂授课视音频数据中是否存在限制性语言具体包括：
对所述课堂授课视音频数据中的语音信号进行预处理，得到第一数字信号；
对所述第一数字信号进行特征提取，得到特征参数；
通过声学模型、语言模型和发音词典，对所述特征参数与预建的限制性语言模型库中的参考模板的相似性进行打分；
根据得分，确定课堂授课视音频数据中是否存在限制性语言。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述情绪信息，获取异常学生个体的个数具体包括：
获取第二预设时长内，第一教学场地中，第一科目授课时每个学生的情绪信息；其中，所述第二预设时长是所述第一预设时长中的一段时长；
根据所述情绪信息，为每个情绪设置分值，得到每个学生的情绪随时间变化的第一曲线；
计算所述第一曲线的变化率大于预设的第一变化率阈值的第一次数；
当所述第一次数大于预设的第一次数阈值时，确定学生为异常学生个体；
根据第二预设时长内第一科目的异常学生个体的个数，得到第一预设时长内，第一教学场地的异常学生个体的个数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述情绪信息，获取异常学生个体的个数具体包括：
获取学生个体的情绪信息为异常情绪时所持续的时长和次数；
当所述时长大于预设的第一时长阈值，且次数大于预设的第一次数阈值时，确定为异常学生个体。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常情绪包括：悲伤、哭泣和生气。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当存在限制性语言时，生成第一提示信息之后，所述方法还包括：
计算所述第一提示信息的个数；
当所述第一提示信息的个数大于预设的第一个数阈值时，生成第一预警信息。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当存在限制性...

【专利技术属性】
技术研发人员：田雪松，陈天，
申请(专利权)人：广州云蝶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44