申请/专利权人：深圳汉尼康科技有限公司

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117390557B

主分类号：G06F18/243

分类号：G06F18/243;G16H20/00;G16H50/70;G06F18/214

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.12#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种多功能进阶语言沟通辅助训练数据管理系统，包括：数据采集模块、特征计算模块、异常程度获取模块和数据处理模块，根据患者每次语言沟通辅助训练时的训练数据，获得患者的训练效果和每种影响因素，确定每种影响因素与训练效果在孤立树的差异程度和每种影响因素与训练效果的变化相似程度，根据每种影响因素对训练效果的影响程度，对每个数据点在每种影响因素对应的维度的异常得分进行加权，根据加权异常程度获得异常数据点，根据异常数据点的训练效果调整患者的训练计划。本发明提高患者的训练效果的异常检测准确性，能够针对性地调整患者的训练计划，为患者提供更加精准的医疗服务。

主权项：1.一种多功能进阶语言沟通辅助训练数据管理系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块，用于采集患者每次语言沟通辅助训练时的训练数据，根据患者每次语言沟通辅助训练时的训练数据，获得患者每次语言沟通辅助训练时的训练效果和每种影响因素；特征计算模块，用于将患者每次语言沟通辅助训练时的训练效果和每种影响因素转换为数据点，根据所有数据点构建训练效果和每种影响因素的孤立树；根据所有数据点在每种影响因素的孤立树和训练效果的孤立树上的位置差异，确定每种影响因素与训练效果在孤立树的差异程度；根据相邻两个数据点的每种影响因素的差异和相邻两个数据点的训练效果的差异，确定每种影响因素与训练效果的变化相似程度；异常程度获取模块，用于根据每种影响因素与训练效果在孤立树的差异程度和每种影响因素与训练效果的变化相似程度，确定每种影响因素对训练效果的影响程度；根据每种影响因素对训练效果的影响程度，对每个数据点在每种影响因素对应的维度的异常得分进行加权，确定每个数据点的加权异常程度；数据处理模块，用于根据加权异常程度获得异常数据点，根据异常数据点的训练效果调整患者的训练计划；所述根据所有数据点在每种影响因素的孤立树和训练效果的孤立树上的位置差异，确定每种影响因素与训练效果在孤立树的差异程度，包括： 式中，表示第j种影响因素与训练效果在孤立树的差异程度，表示第i个数据点在第j种影响因素对应的维度的层深，表示第j种影响因素对应的维度的最大层深，表示第i个数据点在训练效果对应的维度的层深，表示训练效果对应的维度的最大层深，n表示所有数据点的数量；所述数据点在维度的层深的获取方法为：获得每个数据点在每个孤立树上的层深，将每个数据点在每个维度对应所有孤立树上的层深的平均值，作为每个数据点在每个维度的层深；所述维度的最大层深的获取方法为：将每个维度对应所有孤立树上的最大层深的平均值，作为每个维度的最大层深；其中，所述根据患者每次语言沟通辅助训练时的训练数据，获得患者每次语言沟通辅助训练时的训练效果和每种影响因素，包括：根据患者每次语言沟通辅助训练时的训练反馈、训练评估结果和训练效果分析，评估患者每次语言沟通辅助训练时的训练效果；根据患者每次语言沟通辅助训练时的语音录音、语音识别结果以及语音合成结果，评估患者每次语言沟通辅助训练时的发音准确性和语音识别准确率；根据患者每次语言沟通辅助训练时的语言表达内容、句子构建、词汇练习，评估患者每次语言沟通辅助训练时的语法准确性和词汇量；根据患者每次语言沟通辅助训练时的面部表情、手势交流，评估患者每次语言沟通辅助训练时的非语言交流能力、面部表情表达能力和手势使用熟练度；根据患者每次语言沟通辅助训练时的情绪和情感表达，评估患者每次语言沟通辅助训练时的情感表达能力。

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