一种基于安全强化的智能口才训练方法、装置及介质与流程

本发明涉及口才培训，特别是涉及一种基于安全强化的智能口才训练方法、装置及介质。

背景技术：

1、在数字化快速发展的今天，数据安全问题已逐渐成为各行业关注的焦点；口才数据作为个人或企业的重要资产，往往包含了个人的思想、观点、见解和创意等核心信息；在沟通、交流和表达过程中，个人的口才数据往往能够直接反映其知识、能力和素养，因此，口才数据不仅是个人综合素质的重要体现，也是个人在职场、社会生活中展示自我、赢得信任和成功的重要工具。采用先进的加密技术对口才数据进行加密处理，可以在极大程度上提高数据的保密性，现有的口才数据加密技术主要依赖于现代密码学原理，确保口才数据在存储、传输和处理过程中的机密性、完整性和可用性，使得未授权的用户无法轻易获取和解读数据，从而有效保护数据的安全。

2、但是，由于现有的口才数据加密技术为了保护数据的机密性，需要使用密钥进行加解密操作，然而密钥管理的复杂性增加了数据安全的难度，也可能导致操作失误或管理疏忽；并且现有技术在数据处理方面往往聚焦于单一类型数据或应用场景，缺乏对口才训练所需的多模态数据(如语音、视频、环境数据)的高效集成处理，导致难以生成个性化的口才训练方案。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于安全强化的智能口才训练方法、装置及介质，以解决难以在生成个性化的口才训练方案的同时，保证口才数据的安全的问题。

2、为了解决上述问题，本发明提供了一种基于安全强化的智能口才训练方法，包括：

3、获取用户的综合口才数据；其中，所述综合口才数据是根据所述用户的身份特征对所述用户的口才数据进行加密和权限分配而得到；

4、根据所述用户的所述身份特征解密所述综合口才数据，得到第一数据；

5、根据所述第一数据进行语境适应性和声音魅力值计算，得到指标评分集，并根据所述指标评分集生成所述用户的口才训练方案。

6、本发明根据用户的身份特征对口才数据进行加密和权限分配，意味着不同用户可以根据其角色、需求或级别访问不同层次的口才数据，可以确保数据在合适的范围内得到利用；并且只有具备相应权限的用户才能访问和使用数据，这有助于减少数据滥用和误用的情况，促进数据的有效利用和价值最大化。根据用户的身份特征解密综合口才数据，能够避免密钥管理的复杂性这一问题，在数字化世界中，每个用户都是一个独立的个体，具有独特的属性和特征，这些身份信息的组合使得每个用户的身份特征变得独一无二，因此能够准确地识别并区分不同的用户，这会使得权限管理变得更加简单且高效。根据第一数据进行语境适应性和声音魅力值计算，得到指标评分集，能够反应出用户的演讲内容与环境相协调程度，以及体现出用户的声音是否拥有吸引力，这使得通过指标评分集就能够了解用户在表达方面的优势和不足，让由此生成的口才训练方案拥有针对性的提升手段，精准地解决用户在口才表达方面存在的问题和不足。

7、相比于现有技术，本发明根据用户的身份特征对口才数据进行加密和权限分配，能够保证口才数据的安全，并使得利用用户身份特征对综合口才数据进行解密成为一种既安全又简便的数据获取方式，保证只有具备相应权限的用户才能访问和使用数据；利用数据计算得到指标评分集，能够反应出用户的优势和不足，进而生成个性化的口才训练方案，因此能够解决难以在生成个性化的口才训练方案的同时，保证口才数据的安全的问题。

8、作为优选方案，所述综合口才数据是根据所述用户的身份特征对所述用户的口才数据进行加密和权限分配而得到，具体为：

9、获取所述用户的口才数据；

10、对所述口才数据进行特征提取，得到第二数据；

11、根据预设的复合密钥对所述第二数据进行加密和封包，得到第三数据；

12、根据预设的权限等级和数据敏感度，以及用户的身份特征向量与数据需求向量的匹配程度，设置所述第三数据的权限，得到所述综合口才数据；其中，所述权限等级和所述数据敏感度为固定标准，所述用户的身份特征向量用于辅助验证用户是否符合预设的权限等级。

13、本优选方案结合用户的数据敏感度和权限级别建立数据需求向量，意味着在权限分配时不仅考虑了用户的需求，还考虑了用户对数据的敏感度和其应享有的权限级别，这有助于防止敏感数据被未经授权的用户访问。并且，通过计算用户身份特征向量与数据需求向量之间的匹配程度，能够量化地评估用户的需求与身份特征的适配关系，有助于精确地控制用户对综合口才数据的访问权限，确保只有符合特定身份特征和需求的用户才能获得相应的数据访问权限，从而提升了数据的安全性。

14、作为优选方案，对所述口才数据进行特征提取，得到第二数据，具体为：

15、根据所述口才数据，评估所述用户的单词数量变化率和句间连贯性，分别得到语速调节能力得分和逻辑连贯性得分；

16、评估所述用户的语音与非言语行为之间的同步性，得到非言语线索同步度得分；

17、评估所述用户的表情和情感强度，得到情感表达细腻度得分；

18、由所述语速调节能力得分、所述逻辑连贯性得分、所述非言语线索同步度得分、所述情感表达细腻度得分和所述口才数据构成所述第二数据。

19、本优选方案通过评估用户的单词数量变化率，能够知晓用户在不同情境下调整语速的能力，通过评估句间连贯性得知用户构建有力的论证结构的能力，使得听众在感受到用户思维的严密性和逻辑性时，更可能接受并认同其观点。并且，非言语线索同步度得分能够反应出行为同步能力，当用户的语音与他们的面部表情、手势和身体语言等非言语行为保持同步时，这种一致性能够向听众传达一种真实性和可信度，让听众更可能相信讲话者的意图和信息。此外，情感作为连接用户与听众的桥梁，细腻的情感表达可以触动听众的内心，使其产生共鸣，从而加深对信息的记忆和理解，情感表达细腻度得分有利于反映出用户的这种情感表达能力。

20、作为优选方案，根据预设的复合密钥对所述第二数据进行加密和封包，得到第三数据，具体为：

21、根据所述第二数据在交流环境中的环境敏感度，获取语境适应性因子；

22、根据复合密钥和所述语境适应性因子对所述第二数据进行加密，得到加密数据；其中，所述复合密钥是根据量子密钥与经典aes密钥结合生成；

23、通过哈希函数对所述加密数据进行封包，得到所述第三数据。

24、本优选方案根据第二数据在交流环境中的环境敏感度获取语境适应性因子，这有助于根据数据的实际使用场景和安全性需求进行灵活的加密处理。通过对第二数据进行加密，确保数据的机密性和安全性，并且通过哈希函数对加密数据进行封包处理，使得封包后的数据具有固定的长度和唯一的标识，这既方便了数据的存储和传输，也提供了数据的完整性校验机制。

25、作为优选方案，通过哈希函数对所述加密数据进行封包，得到所述第三数据，具体为：

26、创建多层级结构中每个封装层的时间戳，得到若干时间戳；

27、将所述若干时间戳作为多层哈希函数的一部分，并通过所述多层哈希函数对所述加密数据进行封包，得到封包数据；

28、获取所述加密数据封包完成时的最终哈希值；

29、通过将所述最终哈希值嵌入到区块链交易中，得到时空证明；

30、根据所述封包数据和所述时空证明生成所述第三数据。

31、本优选方案将若干时间戳引入多层哈希函数，再通过多层哈希函数对加密数据进行封包，能够为数据添加时间维度的信息，使得数据有了明确的产生或处理时刻，进而形成具有唯一标识的封包数据，确保数据安全。通过将最终哈希值嵌入到区块链交易中，得到时空证明，这种嵌入方式不仅提供了数据的时间戳证明，还证明了数据在特定时间、特定区块链网络中的存在，这增强了数据的可追溯性，使得数据的产生、处理和传输过程更加透明可信。

32、作为优选方案，根据所述第一数据进行语境适应性和声音魅力值计算，得到指标评分集，具体为：

33、根据所述第一数据，计算演讲内容与演讲场景特征之间的匹配度，得到语境适应性得分；

34、对所述第一数据进行合理性和魅力值计算，分别得到说服力影响得分和声音魅力得分；

35、根据所述第一数据计算肢体语言表现力，得到非言语影响力得分；

36、由所述语境适应性得分、所述说服力影响得分、所述声音魅力得分和所述非言语影响力得分构成所述指标评分集。

37、本优选方案通过对演讲内容与演讲场景特征之间的匹配度进行计算，得到语境适应性得分，能够全面考虑演讲的环境因素，确保演讲内容与环境相协调。通过计算数据的合理性和魅力值，可以客观评估用户的表达能力和声音魅力，说服力影响得分反映了演讲内容是否具有逻辑性和说服力，而声音魅力得分则体现了用户的声音是否拥有吸引力。根据数据计算肢体语言表现力，可以量化评估用户在非言语表达方面的能力，这些非言语元素能够增强演讲的表达效果，传递更多的情感和信息。由众多得分构成的指标评分集有助于了解用户在表达方面的优势和不足，从而进行有针对性的提升。

38、作为优选方案，所述语境适应性得分，具体为：

39、

40、其中，k是所述演讲场景特征的总数，msc,k是所述演讲内容与第k个演讲场景特征的匹配分数。

41、本发明是提供了一种基于安全强化的智能口才训练装置，包括数据模块、解密模块和评分模块；

42、其中，所述数据模块，用于获取用户的综合口才数据；其中，所述综合口才数据是根据所述用户的身份特征对所述用户的口才数据进行加密和权限分配而得到；

43、所述解密模块，用于根据所述用户的所述身份特征解密所述综合口才数据，得到第一数据；

44、所述评分模块，用于根据所述第一数据进行语境适应性和声音魅力值计算，得到指标评分集，并根据所述指标评分集生成所述用户的口才训练方案。

45、作为优选方案，所述数据模块包括数据单元、提取单元、密钥单元和权限单元；

46、其中，所述数据单元，用于获取所述用户的口才数据；

47、所述提取单元，用于对所述口才数据进行特征提取，得到第二数据；

48、所述密钥单元，用于根据预设的复合密钥对所述第二数据进行加密和封包，得到第三数据；

49、所述权限单元，用于根据预设的权限等级和数据敏感度，以及用户的身份特征向量与数据需求向量的匹配程度，设置所述第三数据的权限，得到所述综合口才数据；其中，所述权限等级和所述数据敏感度为固定标准，所述用户的身份特征向量用于辅助验证用户是否符合预设的权限等级。

50、作为优选方案，所述提取单元包括连贯子单元、同步子单元、强度子单元和构成子单元；

51、其中，所述连贯子单元，用于根据所述口才数据，评估所述用户的单词数量变化率和句间连贯性，分别得到语速调节能力得分和逻辑连贯性得分；

52、所述同步子单元，用于评估所述用户的语音与非言语行为之间的同步性，得到非言语线索同步度得分；

53、所述强度子单元，用于评估所述用户的表情和情感强度，得到情感表达细腻度得分；

54、所述构成子单元，用于由所述语速调节能力得分、所述逻辑连贯性得分、所述非言语线索同步度得分、所述情感表达细腻度得分和所述口才数据构成所述第二数据。

55、作为优选方案，所述密钥单元包括语境子单元、加密子单元和封包子单元；

56、其中，所述语境子单元，用于根据所述第二数据在交流环境中的环境敏感度，获取语境适应性因子；

57、所述加密子单元，用于根据复合密钥和所述语境适应性因子对所述第二数据进行加密，得到加密数据；其中，所述复合密钥是根据量子密钥与经典aes密钥结合生成；

58、所述封包子单元，用于通过哈希函数对所述加密数据进行封包，得到所述第三数据。

59、作为优选方案，所述封包子单元，具体为：

60、创建多层级结构中每个封装层的时间戳，得到若干时间戳；

61、将所述若干时间戳作为多层哈希函数的一部分，并通过所述多层哈希函数对所述加密数据进行封包，得到封包数据；

62、获取所述加密数据封包完成时的最终哈希值；

63、通过将所述最终哈希值嵌入到区块链交易中，得到时空证明；

64、根据所述封包数据和所述时空证明生成所述第三数据。

65、作为优选方案，所述评分模块包括匹配单元、魅力单元、肢体单元和评分单元；

66、其中，所述匹配单元，用于根据所述第一数据，计算演讲内容与演讲场景特征之间的匹配度，得到语境适应性得分；

67、所述魅力单元，用于对所述第一数据进行合理性和魅力值计算，分别得到说服力影响得分和声音魅力得分；

68、所述肢体单元，用于根据所述第一数据计算肢体语言表现力，得到非言语影响力得分；

69、所述评分单元，用于由所述语境适应性得分、所述说服力影响得分、所述声音魅力得分和所述非言语影响力得分构成所述指标评分集。

70、作为优选方案，所述语境适应性得分，具体为：

71、

72、其中，k是所述演讲场景特征的总数，msc,k是所述演讲内容与第k个演讲场景特征的匹配分数。

73、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安全强化的智能口才训练方法。