本發(fā)明涉及信息技術(shù)與人工智能應(yīng)用，具體為基于語音識別和大數(shù)據(jù)分析的校園防霸凌系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、校園欺凌現(xiàn)象在全球范圍內(nèi)廣泛存在，給學(xué)生的心理和身體健康帶來了嚴(yán)重的危害。盡管各國教育部門和學(xué)校管理者已經(jīng)采取了多種措施來應(yīng)對這一問題，如加強師生間的溝通、設(shè)立心理輔導(dǎo)機制等，但在實際執(zhí)行過程中，欺凌行為往往難以及時被發(fā)現(xiàn)和制止，尤其是在監(jiān)控盲區(qū)內(nèi)發(fā)生的事件，例如廁所、宿舍、更衣室和偏僻的走廊等。

2、現(xiàn)有技術(shù)的不足：識別準(zhǔn)確率不高：傳統(tǒng)的校園防霸凌系統(tǒng)主要依賴于視頻監(jiān)控和關(guān)鍵詞匹配等技術(shù)手段來監(jiān)測校園環(huán)境。然而，視頻監(jiān)控因受限于隱私保護等因素，無法在廁所、更衣室等區(qū)域安裝，導(dǎo)致這些地方成為欺凌行為的高發(fā)區(qū)域。同時，關(guān)鍵詞匹配技術(shù)在實際應(yīng)用中存在顯著的不足，它只能根據(jù)預(yù)設(shè)的關(guān)鍵詞觸發(fā)警報，無法區(qū)分具體的語境和內(nèi)容。這種方法容易產(chǎn)生誤報或漏報，學(xué)校管理人員經(jīng)常面臨大量無效警報的困擾，增加了管理負(fù)擔(dān)，且可能錯過真正的欺凌事件。

3、事件相關(guān)人員識別困難：現(xiàn)有技術(shù)中，盡管可以通過視頻監(jiān)控或現(xiàn)場目擊來記錄和確認(rèn)欺凌事件，但在發(fā)生于監(jiān)控盲區(qū)的事件中，識別相關(guān)人員仍然是一個難點。傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確定位參與者的身份，尤其是在多人同時出現(xiàn)的情況下，無法有效確定具體的參與者是誰、來自哪個班級，這不僅妨礙了事件的迅速處理，也影響了事件后續(xù)的調(diào)查和管理。

4、為此，本領(lǐng)域技術(shù)人員提供基于語音識別和大數(shù)據(jù)分析的校園防霸凌系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了基于語音識別和大數(shù)據(jù)分析的校園防霸凌系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有預(yù)防系統(tǒng)中識別準(zhǔn)確率不高、事件相關(guān)人員識別困難的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：基于語音識別和大數(shù)據(jù)分析的校園防霸凌系統(tǒng)，包括前端設(shè)備、中央處理單元、語音通話實時對講模塊、預(yù)防提醒模塊、處置提醒模塊、用戶報告界面；

3、所述前端設(shè)備還包括ai語音識別終端設(shè)備、麥克風(fēng)與傳感器模塊，用于在校園內(nèi)的監(jiān)控盲區(qū)實時監(jiān)聽環(huán)境聲音，并上傳數(shù)據(jù)傳輸至中央處理單元進行處理；

4、所述中央處理單元還包括自然語言處理模塊、深度學(xué)習(xí)算法、聲紋識別模塊，用于接收并分析處理前端設(shè)備傳輸?shù)恼Z音數(shù)據(jù)源；

5、所述語音通話實時對講模塊還包括基本的數(shù)據(jù)存儲管理功能、實時通信協(xié)議、數(shù)據(jù)加密，用于處理事件處置端的連接建立，提高了霸凌事件預(yù)防處置效率。

6、所述預(yù)防提醒模塊還包括實時監(jiān)控與預(yù)防模塊、應(yīng)急處理模塊，用于實時監(jiān)控校園內(nèi)的語音數(shù)據(jù)，實時場景音監(jiān)控與預(yù)防模塊、語音行為異常監(jiān)測子模塊、風(fēng)險評估子模塊，以上各個子模塊提供的信息，對每個潛在事件的風(fēng)險等級進行評估，確定哪些情況需要處置處理，用于與處置模塊直接的信息連接，配合中央處理單元識別并預(yù)防霸凌事件；

7、所述預(yù)防處置模塊還包括用于接收預(yù)防提醒指令數(shù)據(jù)接收，即時預(yù)防通知模塊、多級權(quán)限管理模塊；通過即時通信技術(shù)實現(xiàn)不同角色設(shè)定接收預(yù)防信息的權(quán)限快速響應(yīng)，有效縮短了從發(fā)現(xiàn)到干預(yù)的時間差，提高了處理效率；

8、所述用戶報告界面還包括管理平臺、報告生成模塊，用于為學(xué)校管理人員提供一個可視化的操作界面，實時查看監(jiān)控區(qū)域的狀態(tài)、接收和管理警報信息。

9、優(yōu)選的，所述監(jiān)控盲區(qū)包括門禁、操場、通道、樓道、食堂、教室、超市、廁所或偏僻走廊的一種或多種。

10、優(yōu)選的，所述自然語言處理模塊使用tf-idf算法進行處理，計算式為：tf-idf(t,d)＝tf(t,d)×idf(t)；

11、其中，tf(t,d)表示詞語t在文檔d中出現(xiàn)的頻率；idf(t)表示詞語t的逆文檔頻率。

12、優(yōu)選的，所述深度學(xué)習(xí)算法采用雙向lstm算法，其計算步驟為：

13、a、前向lstm計算：正向lstm從x1到xt按時間步依次處理輸入序列，它計算每個時間步t的隱藏狀態(tài)和單元狀態(tài)

14、b、反向lstm計算：反向lstm從xt到x1按時間步逆序處理輸入序列。它計算每個時間步t的隱藏狀態(tài)和單元狀態(tài)

15、優(yōu)選的，所述聲紋識別模塊采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)合計算，其使用步驟為：

16、a、使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取語音信號中的時頻特征；

17、b、將提取的特征輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進行高維特征學(xué)習(xí)和分類；

18、c、最終輸出一個表示說話者特征的向量，用于比對和識別。

19、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)加密采用非對稱tls/ssl對數(shù)據(jù)進行加密。

20、優(yōu)選的，所述實時監(jiān)控與預(yù)防模塊包括數(shù)據(jù)發(fā)射單元，其具體為lora，用于將監(jiān)控過程中檢測到的潛在霸凌行為信息，傳輸至校園內(nèi)的安全管理中心或相關(guān)負(fù)責(zé)人員。

21、優(yōu)選的，所述前端設(shè)備與中央處理單元為網(wǎng)絡(luò)連接，所述中央處理單元與數(shù)據(jù)庫儲存管理為網(wǎng)絡(luò)連接，所述中央處理單元與預(yù)防提醒模塊為電性連接，所述預(yù)防提醒模塊與用戶報告界面為網(wǎng)絡(luò)連接。

22、基于語音識別和大數(shù)據(jù)分析的校園防霸凌方法，用于基于語音識別和大數(shù)據(jù)分析的校園防霸凌系統(tǒng)，包括以下步驟：

23、s1、數(shù)據(jù)采集：前端設(shè)備包括ai語音識別終端設(shè)備、麥克風(fēng)與傳感器模塊持續(xù)監(jiān)聽校園內(nèi)監(jiān)控盲區(qū)的環(huán)境聲音，并實時將捕捉到的語音數(shù)據(jù)傳輸至中央處理單元；

24、s2、數(shù)據(jù)預(yù)處理：中央處理單元接收語音數(shù)據(jù)后，先對數(shù)據(jù)進行清洗和格式化處理，提取語音特征向量，并將其輸入至自然語言處理模塊進行進一步分析；

25、s3、語音分析：自然語言處理模塊使用預(yù)設(shè)的算法對語音數(shù)據(jù)進行分析，識別關(guān)鍵字和模式，判斷是否存在潛在的危險行為，如果識別出潛在的霸凌行為，語音數(shù)據(jù)和分析結(jié)果將輸入深度學(xué)習(xí)算法模塊進行更深入的分析；

26、s4、模式識別：深度學(xué)習(xí)算法模塊結(jié)合聲紋識別模塊，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進一步分析語音信號，識別出特定行為模式、事件類型以及相關(guān)人員，語音通話實時對講模塊在這一階段啟用，確保在發(fā)現(xiàn)異常時可以立即與事件處置團隊進行語音通話，實時協(xié)調(diào)處理；

27、s5、數(shù)據(jù)傳輸：一旦確定存在疑似霸凌行為，預(yù)防提醒模塊會通過數(shù)據(jù)發(fā)射單元發(fā)送預(yù)防信號至校園安全管理中心或相關(guān)責(zé)任人，同時，處置提醒模塊啟動，將預(yù)防信息通過即時通信技術(shù)傳遞給指定的安全管理人員，并根據(jù)事件的嚴(yán)重程度確定不同角色的處理權(quán)限，確保快速響應(yīng)和處理；

28、s6、預(yù)防通知：語音通話實時對講模塊繼續(xù)支持現(xiàn)場處置，提供實時通信、數(shù)據(jù)加密和記錄功能，確保整個干預(yù)過程的安全和有效性；

29、s7、記錄存檔：用戶報告界面通過管理平臺提供可視化的操作界面，允許學(xué)校管理人員實時查看監(jiān)控區(qū)域狀態(tài)，接收和管理警報信息，中央處理單元將所有相關(guān)的語音數(shù)據(jù)、分析結(jié)果及預(yù)防信息存儲在數(shù)據(jù)庫中，并生成報告以供后續(xù)行動分析和參考。

30、本發(fā)明提供了基于語音識別和大數(shù)據(jù)分析的校園防霸凌系統(tǒng)。具備以下

31、有益效果：

32、1、本發(fā)明通過整合ai語音識別、深度學(xué)習(xí)算法和聲紋識別技術(shù)，能夠在監(jiān)控盲區(qū)內(nèi)精準(zhǔn)捕捉并識別出與校園霸凌事件相關(guān)的語音特征，結(jié)合ai人工智能大模型分析平臺，系統(tǒng)可以有效分析霸凌事件等級，智能觸發(fā)事件預(yù)防或事件處置通知推送，并且將歷史事件行為進行數(shù)據(jù)存檔，大幅提高了霸凌事件識別的準(zhǔn)確性。

33、2、本發(fā)明提供了一個功能強大的管理平臺，實時展示監(jiān)控區(qū)域的狀態(tài)，并通過自動生成的分析報告為學(xué)校管理人員提供深度的安全態(tài)勢分析，該平臺不僅提高了校園安全管理的效率，還通過數(shù)據(jù)可視化和報告生成功能，為管理層制定或調(diào)整安全策略提供了有力的決策支持，從而有效地提升了整個校園的安全管理水平。