【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能交互领域，且更为具体地，涉及一种用于英语教学的智能化人机交互系统及方法。
技术介绍
1、用于英语教学的智能化人机交互系统通常是指利用人工智能技术和机器学习算法来帮助学生学习英语的系统。这些系统可以提供个性化的学习体验，根据学生的水平和需求进行调整，同时还可以提供实时反馈和指导。
2、但传统的用于英语教学的智能化人机交互系统缺乏人性化的交互方式，无法提供与真实教师面对面交流时的那种互动和情感连接，导致学生学习的动力不足。此外，传统的系统可能过于固定化，只注重某一方面的英语学习，如语法或词汇，缺乏灵活性和个性化，无法根据学生的学习进度和个人的需求进行调整，缺乏对英语学习的全面性支持，导致英语教学效率和质量较低。
3、因此，期望一种优化的用于英语教学的智能化人机交互系统。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种用于英语教学的智能化人机交互系统及方法，其通过获取由学生对象输入的语音信号，并利用基于深度学习神经网路的语音信号识别处理和分析算法来对所述语音信号进行语义分析和理解，以此根据所述语音信号的文本语义理解和意图类型的融合特征自动生成回答文本，并将所述回答文本转化为回答语音信号进行播放。通过这样的方式，系统可以生成更准确和更贴合学生个性需求和风格的回答文本，使得学生与系统的交互更加直观和亲近，并提供了更自然、便捷的教学体验，增加了学生学习的动力和乐趣，从而提高英语教学质量。
2、根据本申请的一个方面
3、语音信号获取模块，用于获取由学生对象输入的语音信号；
4、语音识别模块，用于对所述语音信号进行语音识别以得到语音转化文本；
5、语音转化文本模块，用于对所述语音转化文本进行分词处理后进行基于词粒度上下文语义编码以得到上下文语音转换文本词粒度语义编码特征向量的序列；
6、全局语义编码模块，用于对所述上下文语音转换文本词粒度语义编码特征向量的序列进行全局语义编码以得到语音转化文本语义理解特征向量；
7、意图识别模块，用于对所述语音转化文本语义理解特征向量进行意图识别以得到意图类型编码特征向量；
8、回答文本语音生成模块，用于基于所述语音转化文本语义理解特征向量和所述意图类型编码特征向量拼接后的融合特征，生成回答文本，并播放回答语音信号。
9、根据本申请的另一方面，提供了一种用于英语教学的智能化人机交互方法，其包括：
10、获取由学生对象输入的语音信号；
11、对所述语音信号进行语音识别以得到语音转化文本；
12、对所述语音转化文本进行分词处理后进行基于词粒度上下文语义编码以得到上下文语音转换文本词粒度语义编码特征向量的序列；
13、对所述上下文语音转换文本词粒度语义编码特征向量的序列进行全局语义编码以得到语音转化文本语义理解特征向量；
14、对所述语音转化文本语义理解特征向量进行意图识别以得到意图类型编码特征向量；
15、基于所述语音转化文本语义理解特征向量和所述意图类型编码特征向量拼接后的融合特征，生成回答文本，并播放回答语音信号。
16、与现有技术相比，本申请提供的一种用于英语教学的智能化人机交互系统及方法，其通过获取由学生对象输入的语音信号，并利用基于深度学习神经网路的语音信号识别处理和分析算法来对所述语音信号进行语义分析和理解，以此根据所述语音信号的文本语义理解和意图类型的融合特征自动生成回答文本，并将所述回答文本转化为回答语音信号进行播放。通过这样的方式，系统可以生成更准确和更贴合学生个性需求和风格的回答文本，使得学生与系统的交互更加直观和亲近，并提供了更自然、便捷的教学体验，增加了学生学习的动力和乐趣，从而提高英语教学质量。
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1.一种用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，所述语音转化文本模块，包括：
3.根据权利要求2所述的用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，所述全局语义编码模块，用于：将所述上下文语音转换文本词粒度语义编码特征向量的序列输入基于自相关注意力机制的全局语义编码器以得到所述语音转化文本语义理解特征向量。
4.根据权利要求3所述的用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，所述全局语义编码模块,用于：使用所述基于自相关注意力机制的全局语义编码器以如下自相关提取公式对所述上下文语音转换文本词粒度语义编码特征向量的序列进行处理以得到所述语音转化文本语义理解特征向量；
5.根据权利要求4所述的用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，所述意图识别模块,用于：将所述语音转化文本语义理解特征向量通过基于分类器的意图识别器以得到所述意图类型编码特征向量。
6.根据权利要求5所述的用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，所述回答文本语音生
7.根据权利要求6所述的用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，还包括用于：对所述基于词嵌入层的词编码器、所述基于转换器结构的词粒度上下文语义编码器、所述基于自相关注意力机制的全局语义编码器和所述基于分类器的意图识别器进行训练的训练模块。
8.根据权利要求7所述的用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，所述训练模块，包括：
9.根据权利要求8所述的用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，所述训练特征优化单元，包括：
10.一种用于英语教学的智能化人机交互方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，所述语音转化文本模块，包括：
3.根据权利要求2所述的用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，所述全局语义编码模块，用于：将所述上下文语音转换文本词粒度语义编码特征向量的序列输入基于自相关注意力机制的全局语义编码器以得到所述语音转化文本语义理解特征向量。
4.根据权利要求3所述的用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，所述全局语义编码模块,用于：使用所述基于自相关注意力机制的全局语义编码器以如下自相关提取公式对所述上下文语音转换文本词粒度语义编码特征向量的序列进行处理以得到所述语音转化文本语义理解特征向量；
5.根据权利要求4所述的用于英语教学的智能化人机交互系统，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：周安菊，刘馨，申军，李晓岩，刘改，陈可，陈思，
申请(专利权)人：郑州工程技术学院，
类型：发明
国别省市：
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