摘要
本发明涉及情绪监督技术领域,具体地说,涉及基于AI辅助的中学生情绪监督系统,包括语音采集模块、语音文本提取模块和情绪评分模块,通过语音采集模块采集导师和学生交流时的语言,将语音转换为数字信号,而后语音文本提取模块构建深度神经网络模型,通过深度神经网络模型提取数字信号对应的语音文本,情绪评分模块再次将语音文本中的情感词汇进行提取,并制定了不同的情绪词汇集合和对应的分数,且情绪词汇集合中的情感词汇和语音采集模块中的数字信号均关联,使得语音文本提取模块和情绪评分模块提取语音文件和情感词汇时,减少提取情感词汇和语音文本时的误差与不确定性。
技术关键词
深度神经网络模型
监督系统
语音采集模块
文本
录音设备
网络爬虫技术
构建深度神经网络
切割磁感线
学生
量化误差
电磁感应原理
内部永久磁铁
声波
传播算法
更新模型参数
读取网页
音圈
振膜
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预训练语言模型
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问答推荐方法
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多层神经网络模型
画像
定位方法
多模态特征
信号强度指示器
文本
深度学习算法
能耗预测方法
结构化自然语言
环境传感器
多模态
序列