在线考试智能管理系统及方法与流程

本发明涉及智能化管理，尤其涉及一种在线考试智能管理系统及方法。

背景技术：

1、信息化上机考试是指利用信息技术和网络平台进行考试。考生可以通过电脑、平板、手机等多种设备进行考试。在线考试是信息化上机考试的一种重要形式，它通常指的是考生通过互联网或局域网在指定的时间和地点参加的考试。

2、然而，在在线考试的过程中，如何管理考场秩序、避免考生之间的作弊行为成为了一个亟需解决的技术问题。传统解决方式是通过摄像头等设备来实时采集考场的画面，并由监考人员对摄像头采集的监控画面进行实时观察。但是这种方式可能存在监控盲区导致监考人员忽略一些异常情况，从而影响考试的公平性。同时，这种方式需要监考人员花费大量的精力，导致在考试后期的监管效果不高。

3、因此，期待一种在线考试智能管理系统及方法。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种在线考试智能管理系统及方法，其获取被监控考生群体的人声声波图；提取所述人声声波图的声波时序波动特征以得到人声声波波形时序波动特征向量；提取所述人声声波图的全时域声波语义特征以得到全时域人声声波语义特征向量；以及，基于所述人声声波波形时序波动特征向量和所述全时域人声声波语义特征向量，确定是否产生考场异常提示。这样，可以通过对考生群体的人声信息进行基于声波波形的多维度分析来捕捉考场的异常情况，并及时产生考场异常提示，以提醒相关监考人员采取措施。

2、本发明实施例还提供了一种在线考试智能管理方法，其包括：

3、获取被监控考生群体的人声声波图；

4、提取所述人声声波图的声波时序波动特征以得到人声声波波形时序波动特征向量；

5、提取所述人声声波图的全时域声波语义特征以得到全时域人声声波语义特征向量；以及

6、基于所述人声声波波形时序波动特征向量和所述全时域人声声波语义特征向量，确定是否产生考场异常提示。

7、本发明实施例还提供了一种在线考试智能管理系统，其包括：

8、声波图获取模块，用于获取被监控考生群体的人声声波图；

9、声波时序波动特征提取模块，用于提取所述人声声波图的声波时序波动特征以得到人声声波波形时序波动特征向量；

10、全时域声波语义特征提取模块，用于提取所述人声声波图的全时域声波语义特征以得到全时域人声声波语义特征向量；以及

11、考场异常提示生成模块，用于基于所述人声声波波形时序波动特征向量和所述全时域人声声波语义特征向量，确定是否产生考场异常提示。

技术特征：

1.一种在线考试智能管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的在线考试智能管理方法，其特征在于，提取所述人声声波图的声波时序波动特征以得到人声声波波形时序波动特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的在线考试智能管理方法，其特征在于，对所述人声声波图进行数据预处理以得到人声声波局部图像的序列，包括：

4.根据权利要求3所述的在线考试智能管理方法，其特征在于，所述深度学习网络模型为基于卷积神经网络模型的声波波形语义特征提取器；

5.根据权利要求4所述的在线考试智能管理方法，其特征在于，利用深度学习网络模型对所述人声声波局部图像的序列进行特征提取以得到人声声波局部波形特征向量的序列，包括：

6.根据权利要求5所述的在线考试智能管理方法，其特征在于，计算所述人声声波局部波形特征向量的序列中每相邻两个人声声波局部波形特征向量之间的相关度以得到所述人声声波波形时序波动特征向量，包括：

7.根据权利要求6所述的在线考试智能管理方法，其特征在于，提取所述人声声波图的全时域声波语义特征以得到全时域人声声波语义特征向量，包括：

8.根据权利要求7所述的在线考试智能管理方法，其特征在于，基于所述人声声波波形时序波动特征向量和所述全时域人声声波语义特征向量，确定是否产生考场异常提示，包括：

9.一种在线考试智能管理系统，其特征在于，包括：

10.根据权利要求9所述的在线考试智能管理系统，其特征在于，所述声波时序波动特征提取模块，用于：

技术总结本发明公开了一种在线考试智能管理系统及方法，其获取被监控考生群体的人声声波图；提取所述人声声波图的声波时序波动特征以得到人声声波波形时序波动特征向量；提取所述人声声波图的全时域声波语义特征以得到全时域人声声波语义特征向量；以及，基于所述人声声波波形时序波动特征向量和所述全时域人声声波语义特征向量，确定是否产生考场异常提示。这样，可以通过对考生群体的人声信息进行基于声波波形的多维度分析来捕捉考场的异常情况，并及时产生考场异常提示，以提醒相关监考人员采取措施。技术研发人员：富雁,熊锐受保护的技术使用者：江西软云科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/3/17