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面向智慧教室课堂活动的检测算法研究

面向智慧教室课堂活动的检测算法研究

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作者：仇晨旭西安理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着机器学习和人工智能技术渗透到了各行各业,创建适合学生学习和教师教学的智慧教室新环境,是一种必然趋势。作为人工智能的产物,智慧教室能够及时掌控教学过程中教师和学生的信息,如通过学生课堂行为,可以衡量出教师授课效果... 详细信息

近年来,随着机器学习和人工智能技术渗透到了各行各业,创建适合学生学习和教师教学的智慧教室新环境,是一种必然趋势。作为人工智能的产物,智慧教室能够及时掌控教学过程中教师和学生的信息,如通过学生课堂行为,可以衡量出教师授课效果;通过检测教师授课过程中的语音记录,可以判断教学内容是否融入思政元素等等。教学过程中,及时掌控学生课堂行为和了解教师课堂言辞,是教学管理和教学质量评估的一个环节。为此,本文提出了面向智慧教室课堂活动的两种检测算法,具体内容如下:第一,为了提高智慧教室下学生抬头低头行为的检测精度,提出了一种基于特征感知注意力Transformer的学生行为检测算法。首先,算法使用Swin Transformer框架作为主干网络,为了充分地捕捉学生抬头低头行为特征,将特征感知块引入Swin Transformer框架;为了获取课堂过程中学生抬头低头行为的精细特征,算法在颈部网络中融入特征感知下采样模块;最后,在检测头两分支基础上增添阈值分支,进一步过滤精确度低的检测框,提高算法对学生位置的定位精度。实验结果表明,本方法可以有效提高学生抬头低头行为的检测精度、降低学生抬头低头的漏检率和误检率。第二,为了检测智慧教室场景下教师语音记录中的思政关键词,提出了一种基于语音增强Transformer的思政关键词检测算法。首先,通过扩充数据多样性,对输入的语音信号进行语音增强,防止过拟合现象;其次,为了有效地提取语音信号特征,在梅尔增强模块,先通过梅尔变换获得语音信号的梅尔频谱图,再将梅尔频谱图依频率轴进行等宽划分,对能量集中的的频谱系数进行放大增强,进而增强关键词信号的频谱特征;最后,将增强处理的梅尔频谱图输入到自注意力模块中进行特征向量学习,根据特征向量,分类头输出思政词检测结果。自注意力模块由Vision Transformer构成。实验结果表明,本方法能够有效地检测出智慧教室场景下常用的思政关键词。第三,基于上述两种课堂行为检测模型,使用Pycharm和PyQt5开发了一个智慧教室课堂行为检测系统,该系统可以对输入课堂视频中的学生行为和思政关键词进行检测。

关键词：智慧教室课堂行为思政关键词 Transformer 目标检测

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