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龍圖騰網(wǎng)獲悉之江實(shí)驗(yàn)室;浙江杭鋼職業(yè)教育集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種自適應(yīng)的主動(dòng)式信息交互教育方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116012202B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202211489023.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/20；該發(fā)明授權(quán)一種自適應(yīng)的主動(dòng)式信息交互教育方法是由黃程韋;楊嘉帆;黃寶忠;朱曉明;蓋君芳;陳圓謎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種自適應(yīng)的主動(dòng)式信息交互教育方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種自適應(yīng)的主動(dòng)式信息交互教育方法，根據(jù)學(xué)習(xí)者的環(huán)境和注意力的情況，自適應(yīng)地轉(zhuǎn)變播放方式，如將視頻通過(guò)內(nèi)容識(shí)別和自動(dòng)語(yǔ)音生成轉(zhuǎn)變成音頻，或者對(duì)音頻自動(dòng)生成字幕和配圖生成視頻。具體的，該裝置可以根據(jù)聲音信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)、加速度傳感器、感光傳感器，進(jìn)行環(huán)境干擾特征的識(shí)別，判別環(huán)境嘈雜程度、聲音場(chǎng)景、環(huán)境光線條件、設(shè)備晃動(dòng)狀態(tài)；同時(shí)，該裝置可以辨識(shí)學(xué)習(xí)者的注意力狀態(tài)，自動(dòng)推送合適的內(nèi)容形式，以最大化注意力集中程度。并且，該裝置可以通過(guò)對(duì)視頻和圖像內(nèi)容識(shí)別，自動(dòng)生成描述視頻和圖像內(nèi)容的文字，進(jìn)一步合成音頻播放；該裝置也可以對(duì)音頻內(nèi)容識(shí)別，自動(dòng)生成文字、配圖，進(jìn)行視覺(jué)呈現(xiàn)。

本發(fā)明授權(quán)一種自適應(yīng)的主動(dòng)式信息交互教育方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種自適應(yīng)的主動(dòng)式信息交互教育方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一：構(gòu)建學(xué)習(xí)環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)每種學(xué)習(xí)環(huán)境進(jìn)行場(chǎng)景類(lèi)別的劃分，并構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入到基于機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)環(huán)境識(shí)別模型，以類(lèi)別信息作為所述學(xué)習(xí)環(huán)境識(shí)別模型的監(jiān)督信息，進(jìn)行學(xué)習(xí)環(huán)境識(shí)別模型的訓(xùn)練； 構(gòu)建學(xué)習(xí)內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)每個(gè)學(xué)習(xí)內(nèi)容的圖片和聲音信號(hào)建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建學(xué)習(xí)內(nèi)容識(shí)別模型；將學(xué)習(xí)內(nèi)容輸入到學(xué)習(xí)內(nèi)容識(shí)別模型，以圖片作為學(xué)習(xí)內(nèi)容識(shí)別模型的監(jiān)督信息，進(jìn)行學(xué)習(xí)內(nèi)容識(shí)別模型的訓(xùn)練； 構(gòu)建視頻數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行文字描述；輸入視頻到基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視頻識(shí)別模型，以文字描述作為所述視頻識(shí)別模型的監(jiān)督信息，進(jìn)行視頻識(shí)別模型的訓(xùn)練； 構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行文字描述；輸入圖像到基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別模型，以文字描述作為所述圖像識(shí)別模型的監(jiān)督信息，進(jìn)行圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練； 構(gòu)建學(xué)習(xí)者的狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，并根據(jù)學(xué)習(xí)者的狀態(tài)對(duì)注意力打標(biāo)，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，以注意力作為監(jiān)督信息，訓(xùn)練基于機(jī)器學(xué)習(xí)的注意力識(shí)別模型； 步驟二：對(duì)學(xué)習(xí)者所處的學(xué)習(xí)環(huán)境的聲音、光線以及學(xué)習(xí)者所持設(shè)備的晃動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)，并將檢測(cè)結(jié)果輸入訓(xùn)練后的學(xué)習(xí)環(huán)境識(shí)別模型，得到學(xué)習(xí)者所處的場(chǎng)景；結(jié)合學(xué)習(xí)者所處的學(xué)習(xí)者所處場(chǎng)景、學(xué)習(xí)環(huán)境的聲音、光線以及學(xué)習(xí)者所持設(shè)備的晃動(dòng)，自適應(yīng)地切換音頻到視頻的輔助呈現(xiàn)或視覺(jué)信息到音頻的輔助呈現(xiàn)方式； 同時(shí)，實(shí)時(shí)辨識(shí)學(xué)習(xí)者的注意力狀態(tài)，結(jié)合學(xué)習(xí)者所處的場(chǎng)景、學(xué)習(xí)環(huán)境的聲音、光線以及學(xué)習(xí)者所持設(shè)備的晃動(dòng)，給出提示信息，并自動(dòng)切換合適的場(chǎng)景，以最大化注意力集中程度，具體包括： 實(shí)時(shí)辨識(shí)學(xué)習(xí)者的注意力狀態(tài)，結(jié)合學(xué)習(xí)者所處的場(chǎng)景、學(xué)習(xí)環(huán)境的聲音、光線以及學(xué)習(xí)者所持設(shè)備的晃動(dòng)，給出提示信息，通過(guò)如下步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)： （1）構(gòu)建學(xué)習(xí)內(nèi)容呈現(xiàn)形式、學(xué)習(xí)者所處的場(chǎng)景、學(xué)習(xí)者注意力集中程度三者之間的概率依賴關(guān)系； （2）建立注意力在內(nèi)容形式、學(xué)習(xí)環(huán)境兩者上的聯(lián)合條件概率密度函數(shù)； （3）推送合適的內(nèi)容形式，以最大化注意力集中程度，在貝葉斯框架下計(jì)算環(huán)境特征對(duì)于場(chǎng)景1的后驗(yàn)概率值Px|S1，計(jì)算環(huán)境特征對(duì)于場(chǎng)景2的后驗(yàn)概率值Px|S2，其中x代表特征值，S1代表場(chǎng)景1，S2代表場(chǎng)景2，設(shè)權(quán)重W1，W2，且W1+W2=1,調(diào)節(jié)W1，使得，場(chǎng)景選擇結(jié)果為： 當(dāng)W1*Px|S1W2*Px|S2時(shí)，選擇場(chǎng)景1； 否則，選擇場(chǎng)景2； 迭代改變權(quán)重W1=W1+ΔW，最小化注意力等級(jí)，在第i次迭代中，檢測(cè)注意力等級(jí)變化ΔL，獲得梯度g=ΔLΔW，令下一次迭代為W1=W1-α*g，其中α為一個(gè)較小的正數(shù)，設(shè)為0.001到0.1。

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