智能体开发技术（Python+FastAPI版） 教案 第五章智能语音记分

教学流程设计（理实一体化）教师姓名系部专业授课对象课程名称授课时间使用教材智能体开发技术计划学时6-8学时教学形式及地点教学目标知识目标能力（技能）目标素质目标熟练使用speech_recognition库和Vosk模型实现Python版的语音识别熟练使用阿里云的Paraformer模型实现Web版的语音识别掌握前后端WebSocket技术和语音数据实时传输技术掌握基于Web界面或Python界面开发智能语音系统的相关技术培养人机交互设计意识强化隐私与安全意识激发将AI能力应用于教育、体育等真实场景的创新思维教学内容模块5智能语音记分5.1语音识别与合成

5.2Web版语音记分

5.3Python版语音记分重点难点及解决方法重点难点：1、介绍如何利用speech_recognition库结合Vosk模型进行实时语音识别2、介绍如何基于前端音频录制方案进行实时语音采集，并利用WebSocket技术配合阿里云的Paraformer模型实现语音识别3、介绍如何利用tkinter库开发Python版的智能语音记分系统，并进行语音播放4、介绍如何利用前后端技术开发Web版的智能语音记分系统，并进行语音播放解决方法：1、安装vosk和中文模型；用speech_recognition.Recognizer()监听麦克风，将音频流交给Vosk处理；实时输出识别结果，无需联网，适合本地Python应用。

2、前端用MediaRecorder录制音频，通过WebSocket分片发送到FastAPI后端；后端使用DashScope的实时语音识别接收音频流并返回文本；识别结果实时推回前端，实现“边说边出字”，3、界面用tkinter显示姓名和分数；调用Vosk识别语音指令，用正则提取信息；更新分数后，调用pyttsx3本地合成语音播报结果4、前端：录音→WebSocket传音频→接收识别文本→解析指令→显示分数；后端：接收音频流→调阿里云Paraformer→返回识别结果→调TTS生成播报音频；播放：前端用<audio>标签播放TTS返回的音频URL或base64数据。教学方法讲授法、案例法、实操演练法、小组讨论法教学资源演示案例、案例素材、机房资源教学过程设计主要流程1．案例导入针对关键知识点进行讲解，分析案例，教师演示案例2．理论讲解针对关键知识点进行讲解，分析案例，教师演示案例3．案例研讨示范案例：以案例效果为例，教师细致演示分析案例的整个流程。学生分析、计划，总结归纳实施要点，得到问题解决的思路与方法。4．任务布置针对关键技术点和知识点进行专题辅导，引导学生观察、发现，分析和解决问题，解决学生在实施过程中出现的问题。对于一般内容，由学生探索、讨论，提出解决问题的方法，并演示解决问题的操作过程；对于难点内容，由教师引导、分析，演示关键的操作步骤。教师活动学生活动说明实操任务要求，强调工具操作要点,培养学生的自我学习能力和创新革新能力；明确任务目标，组内分工准备组内互评作品，优化生成结果；5．任务实施教师活动学生活动展示“新闻早报”类产品，引导学生拆解功能；明确本课目标：构建最小可用系统。分析需求，确定技术栈演示基础架构；指导三阶段开发；巡回指导，强调错误重试、限流处理、内容安全。实现新闻抓取与摘要生成；集成定时任务，验证自动更新；开发前端页面，支持分类查看与刷新展示优秀作品；点评共性问题：未校验文件类型、响应结构混乱、忽略加载状态。小组演示，互评功能完整性与稳定性。6．总结点评抽查记成绩，教师总结点评。总结学生的完成情况以及在案例设计中遇到的问题，重新强调重点及难点问题。7．课后任务安排使用tkinter绘制Python版智能语音记分系统界面教学后记