本發明涉及英語學習，尤其涉及一種基于人工智能和語音識別技術的英語單詞記憶訓練系統。
背景技術：
1、英語是一種全球通用的語言，廣泛用于國際交流、商務、科學技術、文化交流等領域，隨著英語納入教育范圍以及全球化趨勢的不斷加強，人們對于英語的學習也在不斷重視，在科技發展的當下，人工智能和語音識別技術不斷進步提高，人們開始運用人工智能和語音識別技術來輔助英語單詞的學習和記憶訓練，常規的英語單詞記憶訓練系統一般為移動應用，用戶通過使用移動設備來進行操作，由用戶自定義學習目標和計劃來進行學習和記憶，但是現有的英語單詞記憶訓練系統難以實時輔助用戶進行單詞發音糾正，同時在學習過程中，只能依靠用戶自身設定的學習目標和計劃來進行推進，當用戶能力難以跟上自身的學習計劃時，無法對不同的用戶群體進行自適應調整。
2、因此針對上述問題現在研發一種具備實時發音糾錯能力，同時能夠針對不同用戶群體進行自適應學習調整的基于人工智能和語音識別技術的英語單詞記憶訓練系統。
技術實現思路
1、為了克服現有的英語單詞記憶訓練系統難以實時輔助用戶進行單詞發音糾正，同時在學習過程中，只能依靠用戶自身設定的學習目標和計劃來進行推進，當用戶能力難以跟上自身的學習計劃時，無法對不同的用戶群體進行自適應調整的缺點，本發明提供一種具備實時發音糾錯能力，同時能夠針對不同用戶群體進行自適應學習調整的基于人工智能和語音識別技術的英語單詞記憶訓練系統。
2、本發明的技術方案是：一種基于人工智能和語音識別技術的英語單詞記憶訓練系統，包括有：
3、單詞學習和記憶模塊，所述單詞學習和記憶模塊連接互聯網，獲取并提供完整的單詞庫，包含常見的英語單詞、四級單詞、六級單詞以及考研單詞等，用戶通過選擇喜歡的訓練模式學習單詞進行記憶訓練；
4、發音評估模塊，所述發音評估模塊采用語音識別技術來監聽用戶的發音，并進行發音準確性評估處理，分析用戶的發音同時及時進行反饋，幫助用戶實時糾正發音錯誤；
5、進度追蹤模塊，所述進度追蹤單元配置為記錄用戶的學習進度和表現，并根據用戶的特點和需求提供個性化的學習建議和推薦，針對用戶的水平和學習目標進行適應性調整反饋。
6、作為本發明的一個優選，所述單詞學習和記憶模塊包括有：
7、數據庫，所述數據庫連接互聯網，獲取并建立完整的英語單詞模型；
8、用戶界面，所述用戶界面采取簡潔的操作方式，使得用戶在使用過程中不會存在使用困難，在所述用戶界面內可以選擇自己偏好的訓練模式；
9、單詞范圍選擇單元，所述單詞范圍選擇單元配置為在進行系統學習記憶前，選擇適合用戶當前學習范圍的單詞范圍，例如常見的英語單詞、四級單詞、六級單詞以及考研單詞等。
10、作為本發明的一個優選，所述用戶界面包括有訓練模式選擇單元，所述訓練模式選擇單元包括有：
11、逐字跟讀模式，所述逐字跟讀模式配置為用戶跟隨系統對單詞進行逐字跟讀，使得用戶能夠更精準的把握單詞的發音方式；
12、聽寫模式，所述聽寫模式分為中聽英、英聽中、單詞拆分等方式，使得用戶在學習記憶過程中對單詞進行深刻記憶，加深記憶效果；
13、填空模式，所述填空模式配置為顯示部分單詞內容或者中文翻譯，用戶根據提示對單詞進行完成的拼寫；
14、難度選擇單元，所述難度選擇單元配置為用戶根據自身的學習情況和接受能力，對上述模式的難度進行調節選擇，使得訓練難度與自身能力更加匹配。
15、作為本發明的一個優選，所述發音評估模塊包括有：
16、語音識別引擎，所述語音識別引擎采用語音識別技術來捕捉和分析用戶的發音；
17、自然語言處理模塊，所述自然語言處理模塊服務于所述語音識別引擎，配置為讓所述語音識別引擎能夠理解、處理和生成人類語言。
18、作為本發明的一個優選，所述自然語言處理模塊包括有：
19、詞嵌入模型，所述詞嵌入模型用于將文本表示為低緯向量，捕捉單詞的語義信息；
20、序列模型，所述序列模型用于文本分類、情感分析以及命名實體識別等任務；
21、語言模型，所述語言模型采用與訓練和微調策略，對語言理解進行進一步優化提升。
22、作為本發明的一個優選，所述進度追蹤模塊包括有個性化調整單元，所述個性化調整單元配置為記錄用戶的學習進度和表現，并建立對應的數據模型，之后根據所述數據模型進行分析處理，針對不同的用戶群體進行對應調整反饋。
23、作為本發明的一個優選，所述個性化調整單元在進行個性化推薦處理時，分為以下幾個主要步驟：
24、步驟1：數據收集和預處理，收集用戶相關數據，例如用戶歷史行為數據以及個人數據資料等，之后對用戶相關數據進行預處理，包括數據清洗、特征抽取和轉換等；
25、步驟2：用戶特征表示，根據預處理后的用戶數據構件用戶特征向量，用于描述用戶的特征標簽；
26、步驟3：相似度計算，計算用戶特征與候選項，例如學習內容、學習結果、推薦內容等之間的相似度，采用歐式距離算法或者余弦相似度算法進行計算；
27、步驟4：候選項排名，對于不同用戶采用協同過濾算法將候選項與用戶特征的相似度進行排序；
28、步驟5：個性化建議生成，根據候選項的排序結果，選擇排名靠前的候選項作為個性化建議向用戶展示，并同時根據具體學習需求進行策略制定；
29、步驟6：反饋和迭代更新，根據用戶的反饋信息不斷更新用戶特征和相似度計算模型。
30、作為本發明的一個優選，還包括有內容拓展模塊，所述內容拓展模塊配置為提供句子例子、同義詞反義詞、語境訓練等擴展信息，輔助用戶理解和運用單詞。
31、本發明具有如下優點：1、本發明通過單詞學習和記憶模塊讓用戶能夠選擇自己喜愛的訓練模式，并針對用戶的練習發音進行實時糾正處理，同時根據用戶的特點和需求提供個性化的學習建議和推薦，提高學習記憶訓練的適配性。
32、2、本發明通過內容拓展模塊對學習內容進行拓展，提供多樣的學習拓展信息，從而輔助用戶理解和運用單詞，提高學習效果。
1.一種基于人工智能和語音識別技術的英語單詞記憶訓練系統，其特征在于，包括有：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和語音識別技術的英語單詞記憶訓練系統，其特征在于，所述單詞學習和記憶模塊包括有：
3.根據權利要求2所述的一種基于人工智能和語音識別技術的英語單詞記憶訓練系統，其特征在于，所述用戶界面包括有訓練模式選擇單元，所述訓練模式選擇單元包括有：
4.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和語音識別技術的英語單詞記憶訓練系統，其特征在于，所述發音評估模塊包括有：
5.根據權利要求4所述的一種基于人工智能和語音識別技術的英語單詞記憶訓練系統，其特征在于，所述自然語言處理模塊包括有：
6.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和語音識別技術的英語單詞記憶訓練系統，其特征在于，所述進度追蹤模塊包括有個性化調整單元，所述個性化調整單元配置為記錄用戶的學習進度和表現，并建立對應的數據模型，之后根據所述數據模型進行分析處理，針對不同的用戶群體進行對應調整反饋。
7.根據權利要求6所述的一種基于人工智能和語音識別技術的英語單詞記憶訓練系統，其特征在于，所述個性化調整單元在進行個性化推薦處理時，分為以下幾個主要步驟：
8.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和語音識別技術的英語單詞記憶訓練系統，其特征在于，還包括有內容拓展模塊，所述內容拓展模塊配置為提供句子例子、同義詞反義詞、語境訓練等擴展信息，輔助用戶理解和運用單詞。