基于盲源分离的防作弊方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种基于盲源分离的防作弊方法、装置、设备及存储介质，该方法通过在在线上考评对话过程中，获取宠物医师端录入的实时语音，采用盲源分离技术对实时语音进行处理，以得到宠物医师侧的多个对象的语音信息；对多个对象中的目标对象的语音信息进行分析，以确定目标对象的语音信息与考评内容的相关性；基于目标对象的语音信息与考评内容的相关性分析结果，确定宠物医师是否存在作弊行为；在宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次线上考评。本申请实施例能够有效防止在线考评中宠物医师的作弊行为。医师的作弊行为。医师的作弊行为。

【技术实现步骤摘要】
基于盲源分离的防作弊方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及线上考评
，尤其涉及一种基于盲源分离的防作弊方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着信息技术的发展，各企事业单位相继开发出线上系统，常见的比如学校的在线选课系统、各类资格证的线上考试系统、医院的远程问诊系统、视频授课系统，等等。应理解的，在办公线上化趋势所占比重逐渐上升的情况下，线上系统通常还具备线上考评功能，线上考评虽然给考评对象和评审员都带来了一定的便捷性，且有利于提升考评效率，然而，如何在在线考评中有效防止作弊，仍是当前需要解决的问题。

技术实现思路

[0003]针对上述问题，本申请提供了一种基于盲源分离的防作弊方法、装置、设备及存储介质，有利于在宠物医师的在线考评中有效防止作弊行为，以保证考评的公平性。
[0004]为实现上述目的，本申请实施例第一方面提供了一种基于盲源分离的防作弊方法，该方法包括：
[0005]响应于评审员对宠物医师线上考评系统的评审员端的外呼功能的触发，向宠物医师线上考评系统的宠物医师端发起对话邀请；
[0006]响应于宠物医师端接受对话邀请，为评审员端和宠物医师端建立连接，以使评审员和宠物医师进行线上考评对话；
[0007]在线上考评对话过程中，获取宠物医师端录入的实时语音，采用盲源分离技术对实时语音进行处理，以得到宠物医师侧的多个对象的语音信息；
[0008]对多个对象中的目标对象的语音信息进行分析，以确定目标对象的语音信息与考评内容的相关性；
[0009]基于目标对象的语音信息与考评内容的相关性分析结果，确定宠物医师是否存在作弊行为；
[0010]在宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次线上考评。
[0011]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，对多个对象中的目标对象的语音信息进行分析，以确定目标对象的语音信息与考评内容的相关性，包括：
[0012]将目标对象的语音信息转换为第一文本信息；
[0013]提取宠物医师回复考评题目的语音信息，将宠物医师回复考评题目的语音信息转换为第二文本信息；
[0014]提取考评题目对应的参考答案；
[0015]根据第一文本信息、第二文本信息和参考答案，确定目标对象的语音信息与考评内容的相关性。
[0016]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，第二文本信息的单词数量为N，第一文
本信息的单词数量为M，N大于M，M大于1，根据第一文本信息、第二文本信息和参考答案，确定目标对象的语音信息与考评内容的相关性，包括：
[0017]计算第二文本信息与参考答案之间的相似度；
[0018]在第一文本信息中填充(N
‑
M)个0，以使填充后的第一文本信息的单词数量与第二文本信息的单词数量相等；
[0019]对填充后的第一文本信息进行短语划分，并依次统计与宠物相关的短语的数量，将记录下的短语的数量作为第一组数据，以及按照短语在填充后的第一文本信息中出现的顺序为该短语分配等级；
[0020]获取第一组数据中的每个短语的得分，基于该每个短语的得分按照短语数量的增加计算累计的短语的得分率，将该得分率作为第二组数据，以及按照得分率的高低为该得分率分配等级；
[0021]基于第一组数据中的短语的等级和第二组数据中的得分率的等级，计算第一组数据与第二组数据的第一斯皮尔曼相关系数；
[0022]对第二文本信息进行短语划分，并依次统计与宠物相关的短语的数量，将记录下的短语的数量作为第三组数据，以及按照短语在第二文本信息中出现的顺序为该短语分配等级；
[0023]获取评审员对第三组数据中的每个短语的打分，基于该每个短语的得分按照短语数量的增加计算累计的短语的得分率，将该得分率作为第四组数据，以及按照得分率的高低为该得分率分配等级；
[0024]基于第三组数据中的短语的等级和第四组数据中的得分率的等级，计算第三组数据与第四组数据的第二斯皮尔曼相关系数；
[0025]根据相似度、第一斯皮尔曼相关系数和第二斯皮尔曼相关系数，确定目标对象的语音信息与考评内容的相关性。
[0026]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，根据相似度、第一斯皮尔曼相关系数和第二斯皮尔曼相关系数，确定目标对象的语音信息与考评内容的相关性，包括：
[0027]计算第一斯皮尔曼相关系数和第二斯皮尔曼相关系数之间的差值；
[0028]在相似度大于或等于第一预设值，且第一斯皮尔曼相关系数和第二斯皮尔曼相关系数之间的差值小于第二预设值的情况下，确定目标对象的语音信息与考评内容相关；
[0029]在相似度小于第一预设值，或第一斯皮尔曼相关系数和第二斯皮尔曼相关系数之间的差值大于或等于第二预设值的情况下，确定目标对象的语音信息与考评内容不相关。
[0030]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，该方法还包括：
[0031]基于宠物医师回复考评题目的语音信息得到宠物医师在多个时间段内的语速信息；
[0032]基于目标对象的语音信息与考评内容的相关性分析结果，确定宠物医师是否存在作弊行为，包括：
[0033]确定出多个时间段中的目标时间段，目标时间段的前一个时间段的语速信息与目标时间段的语速信息之间的递增幅度大于或等于第三预设值；
[0034]在相关性分析结果为相关，且目标时间段的开始时间点大于目标对象的语音信息的结束时间点的情况下，确定宠物医师存在作弊行为；
[0035]在相关性分析结果为不相关的情况下，确定宠物医师不存在作弊行为。
[0036]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，基于宠物医师回复考评题目的语音信息得到宠物医师在多个时间段内的语速信息，包括：
[0037]按照多个时间段对宠物医师回复考评题目的语音信息进行切分，得到多个语音信息段，多个时间段与多个语音信息段一一对应；
[0038]采用语速检测技术对多个语音信息段中的每个语音信息段进行检测，得到每个语音信息段的检测语速信息；
[0039]基于宠物医师的基本信息确定修正常数；
[0040]基于检测语速信息和修正常数，得到每个语音信息段修正后的语速信息；
[0041]将多个时间段对应的修正后的语速信息确定为多个时间段内的语速信息。
[0042]本申请实施例第二方面提供了一种基于盲源分离的防作弊装置，该装置包括响应单元和处理单元，其中：
[0043]响应单元，用于响应于评审员对宠物医师线上考评系统的评审员端的外呼功能的触发，向宠物医师线上考评系统的宠物医师端发起对话邀请；
[0044]响应单元，还用于响应于宠物医师端接受对话邀请，为评审员端和宠物医师端建立连接，以使评审员和宠物医师进行线上考评对话；
[0045]处理单元，用于在线上考评对话过程中，获取宠物医师端录入的实时语音，采用盲源分离技术对实时语音进行处理，以得到宠物医师侧的多个对象的语音本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于盲源分离的防作弊方法，其特征在于，所述方法包括：响应于评审员对宠物医师线上考评系统的评审员端的外呼功能的触发，向宠物医师线上考评系统的宠物医师端发起对话邀请；响应于所述宠物医师端接受所述对话邀请，为所述评审员端和所述宠物医师端建立连接，以使评审员和宠物医师进行线上考评对话；在线上考评对话过程中，获取所述宠物医师端录入的实时语音，采用盲源分离技术对所述实时语音进行处理，以得到宠物医师侧的多个对象的语音信息；对所述多个对象中的目标对象的语音信息进行分析，以确定所述目标对象的语音信息与考评内容的相关性；基于所述目标对象的语音信息与考评内容的相关性分析结果，确定所述宠物医师是否存在作弊行为；在所述宠物医师存在作弊行为的情况下，结束本次线上考评。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个对象中的目标对象的语音信息进行分析，以确定所述目标对象的语音信息与考评内容的相关性，包括：将所述目标对象的语音信息转换为第一文本信息；提取所述宠物医师回复考评题目的语音信息，将所述宠物医师回复考评题目的语音信息转换为第二文本信息；提取所述考评题目对应的参考答案；根据所述第一文本信息、所述第二文本信息和所述参考答案，确定所述目标对象的语音信息与考评内容的相关性。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二文本信息的单词数量为N，所述第一文本信息的单词数量为M，所述N大于所述M，所述M大于1，所述根据所述第一文本信息、所述第二文本信息和所述参考答案，确定所述目标对象的语音信息与考评内容的相关性，包括：计算所述第二文本信息与所述参考答案之间的相似度；在所述第一文本信息中填充(N
‑
M)个0，以使填充后的所述第一文本信息的单词数量与所述第二文本信息的单词数量相等；对填充后的所述第一文本信息进行短语划分，并依次统计与宠物相关的短语的数量，将记录下的短语的数量作为第一组数据，以及按照短语在填充后的所述第一文本信息中出现的顺序为该短语分配等级；获取所述第一组数据中的每个短语的得分，基于该每个短语的得分按照短语数量的增加计算累计的短语的得分率，将该得分率作为第二组数据，以及按照得分率的高低为该得分率分配等级；基于所述第一组数据中的短语的等级和所述第二组数据中的得分率的等级，计算所述第一组数据与所述第二组数据的第一斯皮尔曼相关系数；对所述第二文本信息进行短语划分，并依次统计与宠物相关的短语的数量，将记录下的短语的数量作为第三组数据，以及按照短语在所述第二文本信息中出现的顺序为该短语分配等级；获取所述评审员对所述第三组数据中的每个短语的打分，基于该每个短语的得分按照
短语数量的增加计算累计的短语的得分率，将该得分率作为第四组数据，以及按照得分率的高低为该得分率分配等级；基于所述第三组数据中的短语的等级和所述第四组数据中的得分率的等级，计算所述第三组数据与所述第四组数据的第二斯皮尔曼相关系数；根据所述相似度、所述第一斯皮尔曼相关系数和所述第二斯皮尔曼相关系数，确定所述目标对象的语音信息与考评内容的相关性。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度、所述第一斯皮尔曼相关系数和所述第二斯皮尔曼相关系数，确定所述目标对象的语音信息与考评内容的相关性，包括：计算所述第一斯皮尔曼相关系数和所述第二斯皮尔曼相关系数之间的差值；在所述相似度大于或等于第一预设值，且所述第一斯皮尔曼相关系数和所述第二斯皮尔曼相关系数之间的差值小于第二预设值的情况下，确定所述目标对象的语音信息与考评内容相关；在所述相似度小于第一预设值，或所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭永鹤，
申请(专利权)人：新瑞鹏宠物医疗集团有限公司，
类型：发明
国别省市：