智能语音课程答疑APP的设计

倪志华 狄国强 刘亚伟 杨真年 杨力超

摘要：基于智能语音实现一个以智能语音机器人问答为交互的Android课程答疑APP，以软件工程课程为例。通过AIML来构建课程知识的中文语料库，使系统具有模糊匹配、學习以及快速应答能力，对话更加专业。为适应通常的对话，接入图灵机器人服务，使对话更有趣。该文介绍了系统的架构、功能及各个模块之间的关键技术，实现的系统能够解答软件工程课程学习中常见的问题，为用户答疑解惑。

关键词：安卓；AIML；课程答疑；软件工程

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）04-0048-02

Design of Answer APP for Intelligent Speech Course

NI Zhi-hua， DI Guo-qiang， LIU Ya-wei， YANG Zhen-nian， YANG Li-chao

（School of Information Management， Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang 330063， China）

Abstract： Based on intelligent voice to implement an Android course answering APP， which interactive is the question and answer of intelligent voice robot， take software engineering course as an example. The Chinese corpus of curriculum knowledge built by AIML will enable the system to have the ability of fuzzy matching， learning and quick response， thus making the dialogue more professional. To make the conversation more harmonious， we access Turing robot services to make the conversation more interesting. This article describes the system architecture， functions and key technologies between the various modules. The system can answer both the common problems in the software engineering course and the other aspects of life.

Key words： Android； AIML； course answering； software engineering

随着信息技术的发展，智能语音作为一种已经成熟的信息技术，在各个领域大展身手，现在市面上的人机对话APP主要有苹果的Siri、谷歌的Munster、百度的小度、小i机器人等，但针对于软件工程课程进行答疑的Android平台终端则未见到。如何把智能语音应答技术及AIML构建的知识库恰当的融入到课程教学中，进一步的提高课程教学和辅导的效率，是本项目研究的重点。以软件工程课程为例，基于智能语音实现一个以智能语音机器人应答为交互方式的Android课程答疑APP。同时，为了兼顾到普通聊天的用户，能够随时随地为用户提供轻松愉悦的聊天氛围，倾听他们的心声并与之交流，在保证对话通畅的前提下，能够具有一些人性化的贴心服务，智能语音课程答疑APP的后台采用具有智能适应性的知识库系统，使它能用自然语言回答用户提出的问题。课余使用该APP可以随时随地为学习者提供轻松愉悦的学习氛围，倾听他们的心声并与之交流，提高课程的学习热情和解疑答惑的效率，提高教学成效。

1 系统总体设计

1.1 架构设计

系统框架如图1所示：服务器采用分布式设计，装载本系统客户端的Android设备，通过Post传输语言特征值或者其他指令给服务器。服务器通过调用科大讯飞的语音识别、语音合成、专业知识服务器的AIML（Artifical Intelligence Mark-up Language—人工智能标记语言）知识库和图灵的图灵机器人模块处理客户端传送过来的信息，采用本地服务器的交换记录数据库存储传送过来的信息，最后将结果通过Json数据交换传输给客户端以文字及语音的方式呈现给用户。如图1所示。

1.2 系统核心活动

该智能语音课程答疑APP在学生提出问题后，从提问中提取关键词，然后到知识库中检索匹配度高的答案，回答对方，能够通过学习功能，提取对话内容中有效的问答信息增加到自己的AIML知识库中。用户主要是通过Post向服务器端发送请求，两者建立连接后开始传递语音及文本数据。服务器端首先进行判断接受的内容是语音还是文本。若为语音，服务器端会将接收到的语音特征进行语音识别。

识别出的文本先转交由AIML知识库模块处理，如果检索到相应信息则返还所需的结果语句，可以解答软件工程方面的专业性问题，为学生进行答疑解惑。

如果没有检索到相应信息则直接转交到图灵机器人模块，从而返还所需的结果语句。若为文本，则免去了语音识别这一步骤，返还回来结果语句，进行相应处理后语句还需进行语音合成，将文字转化为语音。

通过使用Json数据交换将结果语句、对应语音流数据发送返回给手机客户端。手机客户端再接收回答文本，最后反馈给用户。此外，输入的文字及返回的结果存储于交换记录数据库，用于查询聊天记录。主要业务活动如图2所示。