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申请/专利权人：武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)

摘要：本发明公开了一种智能英语口语考试系统，具体涉及考试监测技术领域，通过自相关函数对口语考试中的语音信号进行细致分析，评估语音清晰度的异常情况，分析音频传输过程中可能发生的音频丢失情况，综合评估口语考试的语音信号质量，准确评估口语考试语音采集的风险程度；将口语考试实时监控画面划分为多个子区域，通过对每个子区域的画面变化情况进行综合分析，评估考生的疑似作弊风险情况。有效提高了对考生作弊行为的检测能力；根据口语考试语音采集的风险程度和考生的疑似作弊风险情况，综合判断口语考试的可信度，有助于提高口语考试的效率和公平性，确保评估结果的准确性。

主权项：1.一种智能英语口语考试系统，其特征在于，包括语音异常监测模块、音频丢失监测模块、语音风险评估模块、作弊风险评估模块以及考试可信判断模块；语音异常监测模块：通过自相关函数对口语考试中的语音信号进行分析，将自相关函数归一化，对在口语考试中采集到的语音的清晰度的异常情况进行评估；音频丢失监测模块：对口语考试的音频传输过程发生的音频丢失情况进行分析，对口语考试中语音信号的质量进行评估；语音风险评估模块：将口语考试中采集到的语音的清晰度的异常情况和口语考试的音频传输过程发生的音频丢失情况进行综合分析，评估口语考试语音采集的风险程度，并划分为口语考试语音采集的风险程度大和口语考试语音采集的风险程度正常；作弊风险评估模块：将口语考试时的实时监控画面划分为多个子区域，通过对每个子区域的画面变化情况进行综合分析，对考生的疑似作弊风险情况进行评估；考试可信判断模块：根据口语考试语音采集的风险程度以及考生的疑似作弊风险情况，判断口语考试的可信度；将口语考试中的语音信号分成时间窗口，对于每个时间窗口，计算输入信号和参考信号的自相关函数，其表达式为：，其中，表示信号和在时间偏移处的自相关值，是时间偏移；将自相关函数归一化，计算短时相关值，其表达式为：，其中，和是输入信号和参考信号在处的自相关函数值；计算短时客观可懂度指数：，其中，为短时客观可懂度指数，表示输入信号和参考信号在时刻处的短时相关值，是信号的总时长；设定音频监测区间，音频监测区间为实时区间；获取在音频监测区间内口语考试所采集到的音频数据包的数量，获取在音频监测区间内所采集到的音频中数据包在传输过程中丢失的音频数据包的数量；将在音频监测区间内所采集到的音频中数据包在传输过程中丢失的音频数据包的数量与音频监测区间内口语考试所采集到的音频数据包的数量的比值标记为考试音频丢失率；将短时客观可懂度指数和考试音频丢失率进行归一化处理，将归一化处理后的短时客观可懂度指数和考试音频丢失率分别赋予预设比例系数后，计算得到考试语音采集风险指数；设定考试语音采集风险阈值；将考试语音采集风险指数与考试语音采集风险阈值进行比较：当考试语音采集风险指数大于考试语音采集风险阈值，生成语音采集风险程度大信号；当考试语音采集风险指数小于等于考试语音采集风险阈值，生成语音采集风险程度正常信号；将口语考试时由摄像头获取的对于考生的实时监控画面划分为多块子区域；分析每一块子区域的画面的变化情况，计算每个子区域的变化程度值：对于每个监测子区域，首先获取两个连续帧的图像，计算差异图像值；对差异图像值进行汇总，得到每个子区域的变化程度值；分别获取每个子区域的变化程度值对应的基准值，设定每个子区域的变化程度值对应的权重；计算综合变化程度指数，其表达式为：，其中，分别为综合变化程度指数、第个子区域的权重、第个子区域的变化程度值以及第个子区域的基准值，为子区域数量，为子区域的编号，，均为正整数；设定和，为综合变化程度指数第一阈值，为综合变化程度指数第二阈值，＜；将与、进行比较：当＜，生成疑似作弊信号；当≤≤，生成重点关注信号；当＞，生成考试正常信号。

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