一种基于文档编辑与通讯的口才训练方法与流程

本发明涉及演讲训练领域，特别是涉及一种基于文档编辑与通讯的口才训练方法。

背景技术：

1、在日常生活、在公众演讲或者商务谈判等场合，说服和影响他人的能力至关重要，良好的口才能力可以带来更多的机会；并且，沟通是建立信任和关系的基石，有条理的人通常更容易获得他人的尊重和认可，因此，拥有好的口才可以为个人生活和职业生涯中带来诸多益处。传统的口才训练方法通常依赖于教练或导师的实时反馈，以及提供静态的练习材料来帮助练习，或者个人通过独自反复地进行发音、声调和语速等发声训练来进行巩固与提升。

2、但是，传统方法由于缺乏实时分析和反馈的能力而难以提供高度个性化的训练，可能会导致用户无法充分利用每个练习机会；并且，传统方法难以在第一时间发现问题并采取纠正措施，所以不能及时帮助用户进行自我监控和改进口才技能。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于文档编辑与通讯的口才训练方法，以解决难以根据练习文档和语音数据，生成能够实时进行分析和反馈的个性化口才训练方法的问题。

2、为了解决上述问题，本发明提供了一种基于文档编辑与通讯的口才训练方法，包括：

3、获取目标文档和用户的语音数据；

4、通过计算所述目标文档与预设的口才维度指标集之间的相关性，得到所述目标文档中文本片段集的权重集；

5、根据所述目标文档中各文本片段的口才维度得分，对所述各文本片段进行标记，得到标记片段；

6、根据所述口才维度指标集、所述标记片段和所述权重集中具有最高权重的文本片段生成待办事项列表；

7、根据所述语音数据的文本表述、情感信息和肢体信息构建第一任务；

8、通过预设的即时通讯功能与所述用户进行实时互动，根据互动表现与所述口才维度指标集生成第二任务；

9、由所述待办事项列表、所述第一任务和所述第二任务构成口才训练方法。

10、本发明中，待办事项列表侧重于根据目标文档完善用户的口才训练短板，由于权重集是通过相关性分析得到的，所以可以衡量不同内容的相关程度，反映出目标文档中最需要给用户提供的训练内容，并且，待办事项列表是根据标记片段和权重集中具有最高权重的文本片段生成的，所以在目标文档的基础上提炼出了对用户最有利的训练内容；第一任务侧重于提高用户的口才表现力，能够帮助用户在口语表述能力、表情表现能力和肢体表现能力等方面得到有效提升；第二任务侧重于根据用户的实时互动数据，通过反馈调整的方式生成任务以进行训练，这种提供即时支持和反馈的方式有助于更好地理解口才问题以加快学习进展。

11、相比于现有技术，本发明通过生成待办事项列表以及两种不同类型的训练计划以构成口才训练方法，能够根据目标文档生成最有价值且具有针对性的训练内容、全方位地提升用户的口才表现力，以及根据用户的实时训练反馈来对现有的口才短板进行训练，能够解决难以根据练习文档和语音数据，生成能够实时进行分析和反馈的个性化口才训练方法的问题。

12、作为优选方案，通过计算所述目标文档与预设的口才维度指标集之间的相关性，得到所述目标文档中文本片段集的权重集，具体为：

13、根据所述目标文档和所述口才维度指标集建立口才维度权重矩阵；

14、在所述目标文档中提取各文本片段与所述口才维度指标集的相关特征，得到相关特征集；

15、计算所述相关特征集中各文本片段与所述口才维度指标集的相关性，得到相关性函数；

16、根据所述口才维度权重矩阵的权重、所述相关性函数和所述目标文档的文本片段数量，计算得到所述目标文档中文本片段集的权重集。

17、本优选方案中，由于相关性函数能够表示文本片段与口才维度指标集之间的词汇频率、情感表达和复杂性相关程度，所以在此基础上建立的权重集能够反映出目标文档中最需要给用户提供的训练内容；并且，结合口才维度权重矩阵的权重和文本片段数量所生成的权重集，能够在衡量目标文档中所有文本片段的情况下，为用户提供最优价值的练习内容，有助于后续待办事项列表的生成。

18、作为优选方案，根据所述目标文档中各文本片段的口才维度得分，对所述各文本片段进行标记，得到标记片段，具体为：

19、通过度量所述目标文档中各文本片段的言辞清晰度，得到言辞清晰度分数；

20、通过评估所述各文本片段的语速，得到语速控制分数；

21、通过评估所述各文本片段的情感表达度，得到情感表达分数；

22、通过度量所述各文本片段的言辞多样性，得到言辞多样性分数；

23、根据所述言辞清晰度分数、所述语速控制分数、所述情感表达分数、所述言辞多样性分数以及预设的个性化需求，对所述各文本片段进行标记，得到所述标记片段。

24、本优选方案中的标记片段在考虑了言辞清晰度分数、语速控制分数、情感表达分数和言辞多样性分数这些丰富的练习衡量标准的同时，加入了个性化需求，能够真正做到为用户提供最适合且用户最需要的训练标杆，为后续的计算提供有力的数据支持。

25、作为优选方案，在所述根据所述口才维度指标集、所述标记片段和所述权重集中具有最高权重的文本片段生成待办事项列表之前，还包括：

26、对所述标记片段进行特征提取，得到多样性特征；

27、通过预设的公式集对所述多样性特征进行口才维度评估，得到言辞清晰度显示得分、语速显示得分、情感表达度显示得分和言辞多样性显示得分；

28、根据所述言辞清晰度显示得分、语速显示得分、情感表达度显示得分和言辞多样性显示得分，为所述目标文档中的各文本片段进行可视化标记，并通过预设方式对可视化标记的结果和所述权重集中具有最高权重的文本片段作突出显示。

29、本优选方案通过突出显示的方式，能够按照不同的得分为用户最直观地呈现出需要注意的练习内容，帮助用户轻松识别和区分改进的方向，这种可视化标记的方式，可以使用户脱离目标文档中枯燥乏味且大篇幅的训练数据，在第一时间抓住练习的重点，以取得良好的训练效果。

30、作为优选方案，根据所述口才维度指标集、所述标记片段和所述权重集中具有最高权重的文本片段生成待办事项列表，具体为：

31、根据所述口才维度指标集，对所述标记片段中的文本片段和所述权重集中具有最高权重的文本片段进行综合计算，得到综合口才维度指标集；

32、将所述综合口才维度指标集结合预设的时间因素集，生成待办事项优先级集；

33、根据所述待办事项优先级集，对所述标记片段中的文本片段和所述权重集中具有最高权重的文本片段进行优先级排序，得到所述待办事项列表。

34、本优选方案中的待办事项列表侧重于根据目标文档完善用户的口才训练短板；其中，待办事项列表是按照权重的优先级对文本片段进行排序得到的，所以可以使用户最先接触最需要进行练习的内容；并且，通过结合时间因素集，使得待办事项列表中的练习内容能够根据用户的个人预设时间进行合理规划，以便在有限的时间内取得最佳的训练效果。

35、作为优选方案，所述时间因素集具体为：

36、获取所述用户的演讲目标完成时长；

37、根据所述演讲目标完成时长和所述语音数据，确定所述用户进行口才训练时需要在所述口才维度指标集上花费的练习时间，得到所述时间因素集。

38、本优选方案的时间因素集由于是根据演讲目标完成时长和语音数据计算得到的，所以能够客观地衡量用户当前的演讲控制时长与目标时长之间的差距，以便为用户在口才维度指标集的不同维度上，制定出最适合自身的训练内容，使用户的训练进度始终处于一个恰当的状态。

39、作为优选方案，根据所述语音数据的文本表述、情感信息和肢体信息构建第一任务，具体为：

40、根据所述语音数据，确定口才维度集中各口才维度的初始权重，得到初始权重集；其中，所述口才维度集包括清晰度、语速、姿态与语言、表情与肢体语言、情感表达和语法准确性；

41、根据所述初始权重集和所述用户在所述口才维度集上的目标得分，计算得到任务权重集；

42、根据所述口才维度指标集，以所述任务权重集中的任务权重大小确定优先级的方式，生成所述第一任务。

43、本优选方案的第一任务侧重于提高用户的口才表现力，通过根据包括清晰度、语速、姿态与语言、表情与肢体语言、情感表达和语法准确性在内的口才维度集建立第一任务，能够帮助用户在口语表述能力、表情表现能力和肢体表现能力等方面得到有效提升。

44、作为优选方案，根据所述口才维度指标集，以所述任务权重集中的任务权重大小确定优先级的方式，生成所述第一任务，具体为：

45、根据所述口才维度指标集和所述语音数据，在所述口才维度集的不同维度上生成对应的若干初始任务；

46、按照所述任务权重集中各任务的权重大小，确定所述若干初始任务中各任务的优先级；

47、根据所述优先级的大小对所述若干初始任务中的各任务进行排序，并由排序后的所述若干初始任务构成所述第一任务。

48、本优选方案通过根据优先级的大小对若干初始任务中的各任务进行排序，使得所生成的第一任务的重点分明，让用户在第一时间接触到需要进行训练提升的内容，能够提高训练效率。

49、作为优选方案，通过预设的即时通讯功能与所述用户进行实时互动，根据互动表现与所述口才维度指标集生成第二任务，具体为：

50、通过预设的即时通讯功能与所述用户进行实时互动，得到实时互动数据；

51、根据预设的映射维度指标集对所述实时互动数据进行口才表现量化和口才表现反馈评估，得到口才表现数据和口才反馈建议数据；

52、根据实时互动的次数、所述口才表现数据和所述口才反馈建议数据生成口才进步指数；

53、根据所述口才进步指数和所述口才维度指标集生成所述第二任务。

54、本优选方案的第二任务侧重于根据用户的实时互动数据，通过反馈调整的方式生成任务以进行训练；其中，第二任务是根据与用户的实时互动数据生成的，可以及时了解用户的训练进展；由于口才进步指数能够反应出用户在不同口才维度上的进步情况，所以可以利用有限的训练时间在最大程度上对所有的口才短板进行训练，有针对性地改善用户的口才技能，这种提供即时支持和反馈的方式有助于更好地理解口才问题，以及加快学习进展。

55、作为优选方案，根据预设的映射维度指标集对所述实时互动数据进行口才表现量化和口才表现反馈评估，得到口才表现数据和口才反馈建议数据，具体为：

56、根据所述映射维度指标集，使所述实时互动数据按照表现程度进行分数映射，得到所述口才表现数据；其中，所述映射维度指标集包括语速、语调、情感表达和清晰度；

57、按照预设的分数体系对所述口才表现数据进行评估，得到所述口才反馈建议数据；其中，所述口才反馈建议数据包括语速快慢程度、语调单一程度和情感表达匮乏程度。

58、本优选方案通过分数映射的方式，使得口才表现数据能够作为一个确切的分数来衡量用户的口才表现情况；由于口才反馈建议数据包括语速快慢程度、语调单一程度和情感表达匮乏程度，所以使得口才反馈建议数据并不是单一的语速反馈数据，让用户能够从不同角度了解到目前的口才训练效果。

59、本发明还提供了一种基于文档编辑与通讯的口才训练装置，包括获取模块、权重模块、标记模块、列表模块、构建模块、通讯模块和组合模块；

60、其中，所述获取模块，用于获取目标文档和用户的语音数据；

61、所述权重模块，用于通过计算所述目标文档与预设的口才维度指标集之间的相关性，得到所述目标文档中文本片段集的权重集；

62、所述标记模块，用于根据所述目标文档中各文本片段的口才维度得分，对所述各文本片段进行标记，得到标记片段；

63、所述列表模块，用于根据所述口才维度指标集、所述标记片段和所述权重集中具有最高权重的文本片段生成待办事项列表；

64、所述构建模块，用于根据所述语音数据的文本表述、情感信息和肢体信息构建第一任务；

65、所述通讯模块，用于通过预设的即时通讯功能与所述用户进行实时互动，根据互动表现与所述口才维度指标集生成第二任务；

66、所述组合模块，用于由所述待办事项列表、所述第一任务和所述第二任务构成口才训练方法。

67、作为优选方案，所述权重模块包括矩阵单元、特征集单元、相关性单元和权重集单元；

68、其中，所述矩阵单元，用于根据所述目标文档和所述口才维度指标集建立口才维度权重矩阵；

69、所述特征集单元，用于在所述目标文档中提取各文本片段与所述口才维度指标集的相关特征，得到相关特征集；

70、所述相关性单元，用于计算所述相关特征集中各文本片段与所述口才维度指标集的相关性，得到相关性函数；

71、所述权重集单元，用于根据所述口才维度权重矩阵的权重、所述相关性函数和所述目标文档的文本片段数量，计算得到所述目标文档中文本片段集的权重集。

72、作为优选方案，所述标记模块包括分数单元、语速单元、情感单元、言辞单元和标记单元；

73、其中，所述分数单元，用于通过度量所述目标文档中各文本片段的言辞清晰度，得到言辞清晰度分数；

74、所述语速单元，用于通过评估所述各文本片段的语速，得到语速控制分数；

75、所述情感单元，用于通过评估所述各文本片段的情感表达度，得到情感表达分数；

76、所述言辞单元，用于通过度量所述各文本片段的言辞多样性，得到言辞多样性分数；

77、所述标记单元，用于根据所述言辞清晰度分数、所述语速控制分数、所述情感表达分数、所述言辞多样性分数以及预设的个性化需求，对所述各文本片段进行标记，得到所述标记片段。

78、作为优选方案，在所述列表模块之前，还包括特征单元、评估单元和显示单元；

79、其中，所述特征单元，用于对所述标记片段进行特征提取，得到多样性特征；

80、所述评估单元，用于通过预设的公式集对所述多样性特征进行口才维度评估，得到言辞清晰度显示得分、语速显示得分、情感表达度显示得分和言辞多样性显示得分；

81、所述显示单元，用于根据所述言辞清晰度显示得分、语速显示得分、情感表达度显示得分和言辞多样性显示得分，为所述目标文档中的各文本片段进行可视化标记，并通过预设方式对可视化标记的结果和所述权重集中具有最高权重的文本片段作突出显示。

82、作为优选方案，所述列表模块包括综合单元、时间单元和排序单元；

83、其中，所述综合单元，用于根据所述口才维度指标集，对所述标记片段中的文本片段和所述权重集中具有最高权重的文本片段进行综合计算，得到综合口才维度指标集；

84、所述时间单元，用于将所述综合口才维度指标集结合预设的时间因素集，生成待办事项优先级集；

85、所述排序单元，用于根据所述待办事项优先级集，对所述标记片段中的文本片段和所述权重集中具有最高权重的文本片段进行优先级排序，得到所述待办事项列表。

86、作为优选方案，所述时间因素集具体为：

87、获取所述用户的演讲目标完成时长；

88、根据所述演讲目标完成时长和所述语音数据，确定所述用户进行口才训练时需要在所述口才维度指标集上花费的练习时间，得到所述时间因素集。

89、作为优选方案，所述构建模块包括初始单元、权重单元和任务单元；

90、其中，所述初始单元，用于根据所述语音数据，确定口才维度集中各口才维度的初始权重，得到初始权重集；其中，所述口才维度集包括清晰度、语速、姿态与语言、表情与肢体语言、情感表达和语法准确性；

91、所述权重单元，用于根据所述初始权重集和所述用户在所述口才维度集上的目标得分，计算得到任务权重集；

92、所述任务单元，用于根据所述口才维度指标集，以所述任务权重集中的任务权重大小确定优先级的方式，生成所述第一任务。

93、作为优选方案，所述任务单元包括第一子单元、第二子单元和第三子单元；

94、其中，所述第一子单元，用于根据所述口才维度指标集和所述语音数据，在所述口才维度集的不同维度上生成对应的若干初始任务；

95、所述第二子单元，用于按照所述任务权重集中各任务的权重大小，确定所述若干初始任务中各任务的优先级；

96、所述第三子单元，用于根据所述优先级的大小对所述若干初始任务中的各任务进行排序，并由排序后的所述若干初始任务构成所述第一任务。

97、作为优选方案，所述通讯模块包括互动单元、数据单元、进步单元和构建单元；

98、其中，所述互动单元，用于通过预设的即时通讯功能与所述用户进行实时互动，得到实时互动数据；

99、所述数据单元，用于根据预设的映射维度指标集对所述实时互动数据进行口才表现量化和口才表现反馈评估，得到口才表现数据和口才反馈建议数据；

100、所述进步单元，用于根据实时互动的次数、所述口才表现数据和所述口才反馈建议数据生成口才进步指数；

101、所述构建单元，用于根据所述口才进步指数和所述口才维度指标集生成所述第二任务。

102、作为优选方案，所述数据单元包括第四子单元和第五子单元；

103、其中，所述第四子单元，用于根据所述映射维度指标集，使所述实时互动数据按照表现程度进行分数映射，得到所述口才表现数据；其中，所述映射维度指标集包括语速、语调、情感表达和清晰度；

104、所述第五子单元，用于按照预设的分数体系对所述口才表现数据进行评估，得到所述口才反馈建议数据；其中，所述口才反馈建议数据包括语速快慢程度、语调单一程度和情感表达匮乏程度。

105、本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机调用并执行，实现如上所述一种基于文档编辑与通讯的口才训练方法。