人機交互技術英語口語訓練系統研究

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摘要：現有的英語口語訓練系統多數采取了分層訓練的模式，對于學生的口語學習具有一定的局限性。為此，提出并設計了一種基于人機交互的英語口語訓練系統，系統采用C8051F021單片機構建硬件框架，通過C＋＋編程語言實現依據學生能力值提供不同練習策略的功能。實驗結果表明，所設計的英語口語訓練系統能夠準確判斷學生的能力值并為其制定相應的練習策略，相較于同類系統具有一定的性能優勢。

關鍵詞：C8051F021單片機；能力值分析；英語口語訓練系統；訓練項目

目前教學領域常用的英語口語訓練系統多數從學生的口語學習需求出發，依據專門的教學大綱設計口語訓練、單元測試等功能，但其口語訓練的內容及形式都相對較為固定，不能根據學生的實際情況進行有針對性的訓練［1－3］。因此，本文提出并設計了一種基于人機交互的英語口語訓練系統，采用C8051F021單片機、A／D芯片等組建硬件架構以實現不同采樣頻率的控制，通過訓練信息分析獲取學生能力值并以此為依據為其選擇合適的練習題目。

1系統硬件架構

基于人機交互的英語口語訓練系統硬件結構，如圖1所示。作為系統硬件部分的核心部件，C8021F021單片機主要用于處理傳感器采集的數據。C8021F021單片機與控制計算機之間通過無線網絡進行通信，所有的數據都通過計算機顯示器顯示給用戶。為了有效控制電源電壓的工作范圍，綜合各芯片的具體工作參數，采用－12V與＋12V電源進行供電，分別利用LM337和LM317芯片將兩種電源的電壓控制在－4．5V與＋4．5V左右。上述兩種芯片的真值，如表1所示。為了保證電橋能夠精確發出信號，選取LM317芯片最典型的穩壓器來控制電壓，它的可輸出電壓范圍較為特別，通常可在1．25－37V范圍內進行電壓調整，其電壓調整率可達到0．01％，負載調整率可達到0．1％，溫度漂移穩定值為0．6％。通過以上數據可知，LM337和LM317兩種芯片所形成的正負對稱有利于系統運行性能的整體提升。LM2575S為進口高端芯片，內置固定頻率振蕩器并擁有完整的配套保護電路。選用ESR旁路電容作為周邊器件，能夠避免在輸入端產生高值瞬間電壓。為了有效保護器件，電源的額定耐壓值需要達到輸入端最高電壓值的2倍。選取肖特基二極管作為續流二極管，其中IN5822二極管具有更快的開關響應速度。LM2575S芯片能夠在較長時間內持續工作，在持續通電的條件下，必須將電感電流的通過時間限定在一個通斷周期內。選用100μF／16V規格的鉭電容作為電源的輸出電容，對于電子器件，電容值越高則自身所承受的損害越大，同時，由于輸出電容的作用是保證輸出濾波的穩定性，所以如果電容值過低，也會造成反饋環路的信號波動。A／D芯片的作用是實現輸入的模擬信號向數字信號的轉換。它是保證系統在高速、持續的條件下穩定運行，必須將不斷輸入的模擬信號轉換為相應數字信號的器件。傳感器決定了輸出數據的精度，但在傳感器型號已確定時，A／D芯片的工作能力會對系統的性能產生直接的影響。為了實現與輸出數碼的對應，整個運行過程中要對模擬信號的最小變量進行提取，用以確定同一采樣環境中的轉換精度。系統面向不同的對象要相應地進行采樣率切換，因此高精度是精確控制采樣頻率的基本保證。

2軟件部分功能設計

人機交互能夠實現人與計算機之間的信息交流，可以有效提升用戶體驗。本系統基于C＋＋語言創建業務邏輯構件并實現練習策略，系統軟件在Windows7操作系統環境下進行開發，同時完成數據庫服務器與應用服務器的部署。為了清晰地描述學生的學習歷史，系統中集成了DataGrid控件，利用雙向綁定的方法對練習過程中的事件進行記錄。在此基礎上，要創建完善的可配置后臺服務體系，因此系統的軟件設計要優先考慮練習策略的適應性訓練。完成練習策略的制定后，系統要依據學生的能力值為其提供有針對性的口語訓練項目，以切實提高學生的口語表達能力。系統的口語訓練流程如圖2所示。（1）對口語訓練的題目類型及其他與練習有關的信息進行提取，整理后將其存儲于練習參數數據集中。實現代碼如下。inti，j；ArcNode＊p；for（i＝0；i＜G－＞n；i＋＋）／／g．edges［i］［j］賦初值0for（j＝0；j＜G－＞n；j＋＋）g．edges［i］［j］＝0；for（i＝0；i＜G－＞n；i＋＋）｛p＝G－＞adjlist［i］．firstarc；while（p！＝NULL）｛g．edges［i］［p－＞adjvex］＝1；p＝p－＞nextarc；｝｝（2）提供英語口語訓練服務時，對數據庫中的參數進行測試，確認登入系統的學生用戶是否需要進行口語訓練。如果需要，就結合活動信息的提取方法開始學生的能力值計算；如果不需要，則按照學生的意愿從題庫中為其選取相應主題的題目進行練習。（3）根據測試結果對學生的練習情況進行分析，獲得學生的能力值。（4）通過人機交互界面向用戶顯示練習內容，若用戶需要增加題目數量則繼續從題庫中抽取題目。學生英語口語訓練的過程是基于學生的能力值判定實現的，根據不同的能力值為其分配不同層次的訓練內容，系統通過編程語言進行具體策略的制定。首先，設定練習參數和具體練習項目曝光率的最大值；其次，以單個項目全部設定完成為前提，模擬口語訓練過程以獲取對應的曝光參數；最后，通過項目內容的分類結果確定項目的曝光率，如果當前項目的曝光率大于目標項目，則系統將會自動繼續選擇與能力值相匹配的練習項目。

3應用驗證

本文選取一種文獻［4］和文獻［5］口語訓練系統作為參照系統，通過三個系統的核心功能測試進行性能對比，以驗證本系統在英語口語訓練方面的實用性和先進性。

3．1驗證過程

首先確定用于實驗的練習題目數量，其次，要在長時間運行的條件下開展測試，以提高測試結果的準確度，并保證測試的有效性。在以下條件下可終止實驗。（1）保證測試結果的全面匯總，完整記錄測試項目的項目值，所有項目測試完成后可停止實驗。（2）設定一個固定的取值周期，每完成一個周期對兩個系統的預測值進行對比，當預測值之差小于所設的闕值即可終止實驗。（3）提前統計實驗信息量，實驗進行至達到與闕值對應的項目數量時停止實驗。

3．2驗證結果

針對本次實驗所創建的測試模型共包含口語訓練題庫400套，練習項目50個，參試人員總數量為3000人。實驗后對比3種練習系統分別基于各自練習策略所得到的性能測試結果，同時記錄相同樣本集的練習題目曝光率實際分布與平均偏差。測試數據如表2所示。由表2中的具體數據可見，本文所設計的基于能力值分析的英語口語訓練系統各項性能指標均優于文獻［4］和文獻［5］系統，滿足了依據不同能力提供不同項目的要求，實現了系統的設計目標。

4總結

為了解決現有的英語口語訓練系統無法有針對性地提供口語訓練服務的問題，本文提出并設計了一種人機交互英語口語訓練系統，介紹了系統硬件架構的搭建過程，闡述了軟件部分的設計思路，并通過對比試驗證明了系統的性能優勢。本文所設計的系統根據學生的能力值為其選取相應層次的項目進行訓練，對于切實增強學生的口語水平、提高口語訓練的效率發揮了重要的作用。

參考文獻

［1］黃玉霞．輸入輸出理論下FiF口語訓練系統在高校藝體類大學英語視聽說教學中的應用［J］．海外英語，2020（14）：131－132．

［2］林輝．面向SELL語料庫的AI虛擬英語口語訓練系統研究［J］．微型電腦應用，2020，36（7）：126－129．

［3］李莉，劉斌．基于人機交互的英語口語訓練系統設計［J］．現代電子技術，2020，43（14）：135－137．

［4］申茜，郭樹行．基于互聯網的共享英語口語智練平臺的分析與研究［J］．科技資訊，2019，17（20）：90－91．

［5］肖夢潔．移動學習背景下FiF口語訓練系統在大學英語口語教學的運用探究［J］．校園英語，2019（14）：50－51．

作者：杜愛紅 謝飛 單位：咸陽師范學院 西北工業大學