传统的课堂教学资源采集往往采用录播系统。录播系统能将授课或演讲者之影像(Video)、声音(Audio)及上课讲义(VGA),以硬件设备方式即时记录成标准的网络格式,并通过网络及服务器同步直播。 观众以 IE 及 Media player 即可收看现场影音及图文内容。 当演讲结束立即可将内容刻录成光盘保存或存放于服务器中,提供随选点播(VOD)服务。


 我们采用云架构实现视频资源的采集,将前端的硬件录播主机封装成一个个容器,运行在后端的云计算数据中心,从而大幅降低建设和管理维护成本


    视频资源分享是指在完善的技术平台支持下,让互联网用户在线流畅发布、浏览和分享视频作品。     涉及到在线学习,还可以通过记录学员在线上参加的课程培训、试题练习、调查问卷和培训交流等情况,实现对学员学习情况的全程跟踪管理和对学员学习培训需求的全面掌握。


       我们在实现视频资源分享的基础上,实现视频与课堂内容的精准同步,从而实现视频资源的快速查找定位,提高知识内容学习的效率。



       人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。


       我们将人脸识别的技术应用于课堂教学环境,可实现人脸识别与情绪分析,并结合工程环境需求,实现多数据源下的人脸识别去重处理,从而实现课堂学情的准确分析。



       声纹识别,生物识别技术的一种,也称为说话人识别,有两类,即说话人辨认和说话人确认。不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术,如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术,而银行交易时则需要确认技术。声纹识别就是把声信号转换成电信号,再用计算机进行识别。


       我们已经实现了在非预置情况下的无干扰声纹采集与标记,并实现了基于语音信号的过程模式识别。


       语音识别是一门交叉学科。近二十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。人们预计,未来10年内,语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。


       我们在语音内容识别的基础上,可进一步分析声源的语言特点,并通过二次语音处理和专业的语料库,进一步提升识别的准确率。




       自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。


       利用自然语言处理技术,我们实现了对语言内容的特征分析,并能够完成知识图谱的识别生成与比对分析。


视频资源采集

视频资源分享

人脸识别

声纹识别

自然语言处理

视频资源采集