基于深度学习的英语听力训练方法技术

本发明专利技术公开了基于深度学习的英语听力训练方法，属于语言学习领域，该训练方法具体步骤如下：(1)抓取互联网听力训练数据并进行等级划分；(2)收集用户听力学习数据并对用户等级进行划分；(3)接收用户训练目标并制定学习计划；(4)检测用户所在环境并进行智能分析；(5)定期更新用户数据并进行计划更新；本发明专利技术能够保证用户可以在安静的环境进行学习，提高用户学习效率以及加强学习氛围，能够智能对用户学习计划进行更新，提高用户学习质量，提高用户学习积极性。用户学习积极性。用户学习积极性。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的英语听力训练方法


[0001]本专利技术涉及语言学习领域，尤其涉及基于深度学习的英语听力训练方法。

技术介绍

[0002]听力常作为一种考试题型，目的在于考察应试者对英语语言的把握，考察考生对英语日常交流的理解能力，练好英语听力好能带动口语的发音和表达能力，能够看懂英文原声片，能够直接接触英美文化的平台，练好英语听力对口译有很大的帮助，听力是所有的基础，练好英语听力能够为以后的英语学习打下坚实的基础，现在的英语听力训练多为教师播放录音，而学生做统一印制的练习教材，使得听力训练变得枯燥无味；因此，专利技术出基于深度学习的英语听力训练方法变得尤为重要；
[0003]经检索，中国专利号CN108133632A公开了英语听力的训练方法及系统，该专利技术虽然提高英语学习者的语音认知能力，但是无法对用户所在环境进行检测，无法保证用户在安静的环境下进行听力训练，降低用户听力训练效率；现有的基于深度学习的英语听力训练方法无法对用户学习计划进行智能更新，降低用户学习质量，同时容易导致用户学习积极性降低；为此，我们提出基于深度学习的英语听力训练方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的基于深度学习的英语听力训练方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]基于深度学习的英语听力训练方法，该训练方法具体步骤如下：
[0007](1)抓取互联网听力训练数据并进行等级划分：听力训练系统与互联网通信连接，并开始对相关听力训练数据进行抓取，构建等级分类器，并通过等级分类器对听力训练数据进行等级分类；
[0008](2)收集用户听力学习数据并对用户等级进行划分：用户通过智能设备登录听力训练系统，听力训练系统对用户名以及用户密码进行审核判断，同时收集用户听力学习数据，并通过等级分类器对其进行数据分类；
[0009](3)接收用户训练目标并制定学习计划：用户制定训练目标，听力训练系统接收训练目标，并构建用户学习日志，同时依据用户所制定的训练目标智能制定学习计划；
[0010](4)检测用户所在环境并进行智能分析：用户开始进行听力训练，听力训练系统开始对用户所在环境进行信息收集，同时对收集到的信息进行分析判断；
[0011](5)定期更新用户数据并进行计划更新：听力训练系统开始对用户学习天数进行统计，并将其与计划天数进行数据对比，同时对用户数据以及学习计划进行智能更新。
[0012]进一步地，步骤(1)中所述等级分类具体步骤如下：
[0013]步骤一：听力训练系统抓取到听力训练数据，并对各组听力训练数据进行安全检测，其安全检测具体步骤如下：
[0014]第一步：该系统抓取数据时，系统防火墙启动，并开始对各组数据进行风险排查；
[0015]第二步：若听力训练数据中存在风险，防火墙开始对其进行风险修复；
[0016]步骤二：等级分类器开始将听力训练数按照初等、中等、高等进行分类，并分别标记为A、B、C。
[0017]进一步地，步骤(2)中所述审核判断具体步骤如下：
[0018]S1：听力训练系统对用户名进行新老用户判断，若为新用户，则反馈“请进行注册”；
[0019]S2：若为老用户，听力训练系统开始从云端数据库中提取用户过往存储的密码数据，并将其与用户密码进行比对，若结果一致，则允许用户登录，若比对结果不一致，则反馈“密码错误”；
[0020]S3：用户登录成功，听力训练系统开始抓取用户过往学习记录，并开始为用户听力等级按照初级、中级以及高级进行分类，并标记为a、b、c。
[0021]进一步地，步骤(2)中所述智能设备包括智能手机、笔记本电脑以及平板电脑。
[0022]进一步地，步骤(3)中所述智能制定学习计划具体步骤如下：
[0023]SS1：用户依据自身听力等级，开始制定训练目标；
[0024]SS2：听力训练系统接收训练计划，并依据用户听力等级对用户训练目标进行优化修改；
[0025]SS3：听力训练系统开始从A、B、C中提取听力训练数据，并开始制定适合用户的学习计划；
[0026]SS4：听力训练系统开始构建神经网络，并开始接收学习计划，同时提取计划训练天数N。
[0027]进一步地，步骤(4)中所述分析判断具体步骤如下：
[0028]P1：听力训练系统通过用户智能设备对用户所在环境进行检测；
[0029]P2：若用户所在环境嘈杂，则反馈用户“无法进行听力训练，请移动至安静区域”，并中断用户听力训练；
[0030]P3：若用户所在环境符合听力训练环境，则开始对用户智能设备是否连接耳机进行检测；
[0031]P4：若未连接耳机，则反馈用户“连接耳机训练效果更佳”，若已连接耳机，则开始对用户进行听力训练。
[0032]进一步地，步骤(5)中所述智能更新具体步骤如下：
[0033]PP1：用户开始依据学习计划进行听力训练，听力训练系统开始统计用户训练天数i以及用户训练日期；
[0034]PP2：神经网络开始接收用户训练天数i以及用户训练日期，并开始对用户训练天数进行判断；
[0035]PP3：若i≤N，则判断用户需继续学习，并接收用户当天训练数据，同时对用户学习数据进行更新；
[0036]PP4：若i＞N，则判断用户已完成学习计划，并开始对用户进行听力测试，并依据用户测试成绩为用户听力等级进行更新，并制定新的学习计划，同时对用户学习数据进行更新；
[0037]PP5：记录用户训练日期，并判断用户是否存在未进行训练的日期，并进行记录用户连续未训练天数M，若M＞3，则开始提示用户“长时间未学习”，并开始重新对用户听力等级进行判断，同时重新制定学习计划。
[0038]相比于现有技术，本专利技术的有益效果在于：
[0039]1、该基于深度学习的英语听力训练方法相较于以往听力训练系统，通过抓取用户过往学习记录，并为用户听力等级按照初级、中级以及高级进行分类，同时为用户制定学习计划，用户开始进行听力训练，听力训练系统通过用户智能设备对用户所在环境进行检测，若用户所在环境嘈杂，则中断用户听力训练，若用户所在环境符合听力训练环境，则开始进行听力训练，保证用户可以在安静的环境进行学习，提高用户学习效率以及加强学习氛围；
[0040]2、该基于深度学习的英语听力训练方法，用户开始依据学习计划进行听力训练，听力训练系统开始统计用户训练天数以及用户训练日期，若训练天数小于或等于计划训练天数，则判断用户需继续学习，并接收用户当天训练数据，同时对用户学习数据进行更新，若训练天数大于计划训练天数，则判断用户已完成学习计划，并开始对用户进行听力测试，并依据用户测试成绩为用户听力等级进行更新，并制定新的学习计划，同时对用户学习数据进行更新，能够智能对用户学习计划进行更新，提高用户学习质量，提高用户学习积极性。
附图说明
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于深度学习的英语听力训练方法，其特征在于，该训练方法具体步骤如下：(1)抓取互联网听力训练数据并进行等级划分：听力训练系统与互联网通信连接，并开始对相关听力训练数据进行抓取，构建等级分类器，并通过等级分类器对听力训练数据进行等级分类；(2)收集用户听力学习数据并对用户等级进行划分：用户通过智能设备登录听力训练系统，听力训练系统对用户名以及用户密码进行审核判断，同时收集用户听力学习数据，并通过等级分类器对其进行数据分类；(3)接收用户训练目标并制定学习计划：用户制定训练目标，听力训练系统接收训练目标，并构建用户学习日志，同时依据用户所制定的训练目标智能制定学习计划；(4)检测用户所在环境并进行智能分析：用户开始进行听力训练，听力训练系统开始对用户所在环境进行信息收集，同时对收集到的信息进行分析判断；(5)定期更新用户数据并进行计划更新：听力训练系统开始对用户学习天数进行统计，并将其与计划天数进行数据对比，同时对用户数据以及学习计划进行智能更新。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的英语听力训练方法，其特征在于，步骤(1)中所述等级分类具体步骤如下：步骤一：听力训练系统抓取到听力训练数据，并对各组听力训练数据进行安全检测，其安全检测具体步骤如下：第一步：该系统抓取数据时，系统防火墙启动，并开始对各组数据进行风险排查；第二步：若听力训练数据中存在风险，防火墙开始对其进行风险修复；步骤二：等级分类器开始将听力训练数按照初等、中等、高等进行分类，并分别标记为A、B、C。3.根据权利要求1所述的基于深度学习的英语听力训练方法，其特征在于，步骤(2)中所述审核判断具体步骤如下：S1：听力训练系统对用户名进行新老用户判断，若为新用户，则反馈“请进行注册”；S2：若为老用户，听力训练系统开始从云端数据库中提取用户过往存储的密码数据，并将其与用户密码进行比对，若结果一致，则允许用户登录，若比对结果不一致，则反馈“密码错误”；S3：用户登录成功，听力训练系统开始抓取用户过往学习记录，并开始为用户听力等级按照初级、中级以及高级进行分类，并...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓跃，耿晨熙，
申请(专利权)人：江苏熙枫教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：