一种人格职业类型测试方法及系统与流程

本发明涉及测评技术领域，更具体地，涉及一种人格职业类型测试方法及系统。

背景技术：

当求职者面临择业的关键时期，或者面临两个以上职业/单位/职位/岗位选择时，大多数人其实是对自己适合什么样的工作、自己的性格能在什么工作过程中得到愉悦的体验把握不清楚。

因此，很多专家都是采取一定的测评方法对求职者的性格进行测试，但目前主要是通过人工一对一的检测，通过专家对求职者的性格进行主观的评价。

通过专家对求职者的性格进行评判的方法，其存在主观性、随意性以及局限性等不足，做出的评判是否正确也难以把握，另外由专业人士一对一进行检测，其存在成本高、效率低等问题。

技术实现要素：

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的人格职业类型测试方法及系统。

根据本发明的一个方面，提供了一种人格职业类型测试方法，包括：

s1，获取用户选择的答题类型，所述答题类型包括多种；

s2，从数据库的题库中找到与所述答题类型匹配的多个题目，以供用户进行作答；

s3，通过语音识别技术获取用户对每一个题目作答的答案，并根据答案进行计分；

s4，根据每一个题目的计分，得到用户对所有类型题目做答后的总得分，并根据总得分匹配到对应的人格职业类别。

本发明的有益效果为：结合用户的自身情况，为用户提供相应类型的题目进行作答，在用户答题过程中，采用语音识别技术来获取用户对每一道题目的作答答案，进而根据作答答案得出用户答题的分数，根据分数匹配出用户对应的人格类型，使得用户可参考评分和人格职业类型更加清楚认知到自身人格类型，便于合理选择自己的职业。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以作如下改进。

进一步的，所述步骤s1具体包括：

为每一种答题类型设置对应的滑动方向；

检测用户的滑动方向，并根据所述滑动方向，得到对应的答题类型。

进一步的，所述步骤s3具体包括：

s31，采集用户对每一个题目作答时的音频信息；

s32，将用户的音频信息与多个标准音频信息进行相似度计算，其中，所述标准音频信息与每一个题目的答案相对应；

s33，将与用户的音频信息的相似度最高的标准音频信息对应的题目答案作为用户的答案。

进一步的，所述步骤s32之前还包括：

采用维纳滤波法对采集的用户的音频信息进行滤波处理。

进一步的，所述步骤s32具体包括：

对滤波处理后的音频信息进行分段，形成多段子音频信息；

将每一段标准音频信息进行分段，形成多个小段的标准音频信息；

计算每一段子音频信息与对应的每一小段的标准音频信息之间的相似度，将将所有的相似度相加，得到用户的音频信息与每一段标准音频信息之间的相似度。

进一步的，所述步骤s32还包括：

将每一段子音频信息输入hmm声学模型中，输出多组特征向量，其中，一段子音频信息对应一组特征向量；以及，

将每一小段标准音频信息输入hmm声学模型中，输出多组特征向量。

进一步的，所述计算每一段子音频信息与对应的每一小段的标准音频信息之间的相似度具体包括：

将每一段子音频信息对应的特征向量与每一段标准音频信息的每一小段标准音频信息对应的特征向量进行相似度计算。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种人格职业类型测试系统，包括：

第一获取模块，用于获取用户选择的答题类型，所述答题类型包括多种；

第一匹配模块，用于从数据库的题库中找到与所述答题类型匹配的多个题目，以供用户进行作答；

第二获取模块，用于通过语音识别技术获取用户对每一个题目作答的答案，并根据答案进行计分；

第二匹配模块，用于根据每一个题目的计分，得到用户对所有类型题目做答后的总得分，并根据总得分匹配到对应的人格职业类别。

进一步的，所述第一获取模块包括：

设置单元，用于为每一种答题类型设置对应的滑动方向；

检测单元，用于检测用户的滑动方向，并根据所述滑动方向，得到对应的答题类型。

进一步的，所述第二获取模块包括：

采集单元，用于采集用户对每一个题目作答时的音频信息；

计算单元，用于将用户的音频信息与多个标准音频信息进行相似度计算，将与用户的音频信息的相似度最高的标准音频信息对应的题目答案作为用户的答案，其中，所述标准音频信息与每一个题目的答案相对应。

附图说明

图1为本发明一个实施例的人格职业类型测试方法流程图；

图2为本发明另一个实施例的人格职业类型测试系统连接框图；

图3为本发明另一个实施例的人格职业类型测试系统中第一获取模块的内部连接框图；

图4为本发明另一个实施例的人格职业类型测试系统中第二获取模块的内部连接框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

参见图1，图1提供了本发明一个实施例的人格职业类型测试方法，包括：s1，获取用户选择的答题类型，所述答题类型包括多种；s2，从数据库的题库中找到与所述答题类型匹配的多个题目，以供用户进行作答；s3，通过语音识别技术获取用户对每一个题目作答的答案，并根据答案进行计分；s4，根据每一个题目的计分，得到用户对所有类型题目做答后的总得分，并根据总得分匹配到对应的人格职业类别。

当用户成功登录测试平台后，用户可以在测试平台的首页选择答题类型，其中，答题类型有多种。在本实施例中，答题类型主要分为六种，分别为实际型、探究型、艺术型、社会型、企业型和事务型，不同类型的题目能够反映不同的人格职业类型。本实施例中的测试平台可以为触摸型手机或平板电脑等移动终端，也可以为出模型的终端设备上，并不做具体的限制。

测试平台根据用户选择的答题类型，从数据库的题库中找到与答题类型匹配的多个题目。其中，数据库中存储有多种类型对应的一套题目，每一种类型的题目均有很多个。根据用户选择的题目类型，从数据库中找到了对应的一套题目后，按照一定的顺序将这些题目显示在答题界面上，以供用户进行作答。比如，在答题界面显示第一个题目，等到用户作答完第一个题目后，再显示第二个题目，供用户作答，以此类推，直到该种类型的所有题目作答完毕。

在用户进行答题的过程中，采用语音识别技术得到用户对每一道题目的作答答案，并按照作答答案进行计分。当用户对其中一种类型的所有题目作答完毕后，测试平台会返回首页，用户再次选择答题类型，重复上述的过程，直到用户决定停止答题或者预先设置的6种类型的题目全部回答完。当用户将所有类型的所有的题目作答完成后，会统计总得分，然后根据总得分匹配到用户的人格职业类型以及与该种人格职业类型相应的指导性建议，为后续用户的职业选择提供支持。

本实施例结合用户的自身情况，为用户提供相应类型的题目进行作答，在用户答题过程中，采用语音识别技术来获取用户对每一道题目的作答答案，进而根据作答答案得出用户答题的分数，根据分数匹配出用户对应的人格类型，使得用户可参考评分和人格职业类型更加清楚认知到自身人格类型，便于合理选择自己的职业。

在本发明的一个实施例中，所述步骤s1具体包括：为每一种答题类型设置对应的滑动方向；检测用户的滑动方向，并根据所述滑动方向，得到对应的答题类型。

在应用开发的过程中，开发人员会在测试平台的首页上设置一个标识图像，并为标识图像设置不同的滑动方向。比如，如上，本实施例中设有6种不同的答题类型，因此，在开发的过程中，为标识图像设置6种不同的滑动方向。在设置的过程中，可以设置滑动的不同角度来实现滑动的不同方向，比如，滑动的方向可以分为左右上下、左上、右上方向等。采用滑动方向来进行答题类型的选择，增加了整个答题过程中的趣味性。

在本发明的另一个实施例中，所述步骤s3具体包括：s31，采集用户对每一个题目作答时的音频信息；s32，将用户的音频信息与多个标准音频信息进行相似度计算，其中，所述标准音频信息与每一个题目的答案相对应；s33，将与用户的音频信息的相似度最高的标准音频信息对应的题目答案作为用户的答案。

在用户对每一道题目的作答过程中，本实施例是采用语音识别技术来获取用户对每一道题目的答题答案。具体的过程为:首先采集用户对每一个题目作答时的音频信息，比如，可以通过麦克风协助采集。然后将用户的音频信息与多个标准的音频信息进行相似度计算。其中，每一段标准音频信息与每一到题目的答案相对应。比如，标准音频信息可以为满意或不满意的音频信息。将采集的用户的音频信息与不同答案对应的标准音频信息的相似度均计算之后，将与用户的音频信息的相似度最高的标准音频信息对应的题目答案作为用户的答案。

在本发明的一个实施例中，所述步骤s32之前还包括：采用维纳滤波法对采集的用户的音频信息进行滤波处理。

在计算用户的音频信息与标准音频信息之间的相似度之前，向对采集的用户的音频信息进行滤波处理，消除部分噪音和不同说话人带来的影响，使滤波处理后的音频信息更能反映语音的本质特征，本实施例采用维纳滤波法对采集的用户的音频信息进行滤波处理。

在本发明的一个实施例中，所述步骤s32具体包括：对滤波处理后的音频信息进行分段，形成多段子音频信息；将每一段标准音频信息进行分段，形成多个小段的标准音频信息；计算每一段子音频信息与对应的每一小段的标准音频信息之间的相似度，将将所有的相似度相加，得到用户的音频信息与每一段标准音频信息之间的相似度。

在具体计算用户的音频信息和每一段标准音频信息之间的相似度的过程中，将对滤波处理后的用户音频信息进行分段，形成多段子音频信息；以及将每一段标准音频信息进行分段，形成多个小段的标准音频信息，其中，划分后的标准音频信息的段数与用户音频信息的子段数相等。

分别对用户的音频信息和每一段标准音频信息进行了分段后，计算每一段子音频信息与对应的每一小段的标准音频信息之间的相似度，将所有段数的子音频信息和所有小段的标准音频信息之间的相似度相加，得到用户的音频信息与每一段标准音频信息之间的相似度。

在本发明的另一个实施例中，所述步骤s32还包括：将每一段子音频信息输入hmm声学模型中，输出多组特征向量，其中，一段子音频信息对应一组特征向量；以及，将每一小段标准音频信息输入hmm声学模型中，输出多组特征向量。

在计算相似度的过程中，将每一段子音频信息输入hmm声学模型中，并利用梅尔倒谱系数，其中，hmm声学模型为隐马尔科夫声学模型，分析每一段子音频信息，得到与每一段子音频信息对应的一组特征向量，针对多段子音频信息，通过输入hmm声学模型，得到多组特征向量。同样的，将每一小段标准音频信息输入hmm声学模型中，输出多组特征向量。

在本发明的一个实施例中，所述计算每一段子音频信息与对应的每一小段的标准音频信息之间的相似度具体包括：将每一段子音频信息对应的特征向量与每一段标准音频信息的每一小段标准音频信息对应的特征向量进行相似度计算。

上述实施例得到了用户音频信息的每一段子音频信息的多组特征向量以及每一段标准音频信息的多组特征向量后，将每一段子音频信息对应的特征向量与每一段标准音频信息的每一小段标准音频信息对应的特征向量进行相似度计算。然后将所有对应组的特征向量的相似度相加，得到用户的音频信息和每一段标准音频信息之间相似度。最后将与用户音频信息相似度最高的标准音频信息对应的题目的答案作为用户对这一个题目的答案，并得到该答案对应的得分。

当获得用户作答每一个题目的得分，对于每一种类型，将用户作答这种类型中的每一个题目的得分相加得到用户对这种类型的所有题目作答后的总得分，然后将用户对每一种类型题目作答后的总得分相加，得到用户对所有类型的所有题目作答后的总得分。然后计算用户对每一种类型的题目作答后的中得分占用户对所有类型的题目作答后的总得分的权重值＝用户对每一种类型的题目作答后的总得分/用户对所有类型的题目作答后的总得分。最后根据用户对每一种类型题目作答后的总得分以及相应的权重值，得到对应的人格职业类型，并获取到与该人格职业类型相应的指导性建议，以供用户参考。

下面以a、b、c、d、e和f六种答题类型为例，用户对a种类型的题目作答后的总得分为a为每一道题目的得分的相加，b、c、d、e和f种类型的总得分按照同样的算法得到。用户对所有类型的所有题目作答完的总得分为：g＝a+b+c+d+e+f。

得到了用户对每一种类型的题目作答后的总得分和用户对所有类型的所有题目作答完后的总得分之后，计算用户对每个类型的题目作答后的总得分在用户对所有类型的题目作答后的总得分中所占权重值，分别为a％＝a/g，b％＝b/g，c％＝c/g，d％＝d/g，e％＝e/g和f％＝f/g。最后根据用户对每一种类型的题目作答后的总得分以及权重值，从数据库中找到对应的人格职业类型，以及获得该种人格职业类型相应的指导性建议，供用户参考，能够更合理地选择自己的职业。

上述的整个人格职业类型测试方法属于线下测试，免除了没有网络条件或者网络条件较差时不能测试的弊端，极大地提高了测试的便携性和实时性。

参见图2，图2提供了本发明另一个实施例的人格职业类型测试系统，包括第一获取模块21、第一匹配模块22、第二获取模块23和第二匹配模块24。

第一获取模块21，用于获取用户选择的答题类型，所述答题类型包括多种；

第一匹配模块22，用于从数据库的题库中找到与所述答题类型匹配的多个题目，以供用户进行作答；

第二获取模块23，用于通过语音识别技术获取用户对每一个题目作答的答案，并根据答案进行计分；

第二匹配模块24，用于根据每一个题目的计分，得到用户对所有类型题目做答后的总得分，并根据总得分匹配到对应的人格职业类别。

参见图3，其中第一获取模块21包括设置单元211和检测单元212。

设置单元211，用于为每一种答题类型设置对应的滑动方向；

检测单元212，用于检测用户的滑动方向，并根据所述滑动方向，得到对应的答题类型。

参见图4，其中，第二获取模块23包括采集单元231、滤波单元232和计算单元233。

采集单元231，用于采集用户对每一个题目作答时的音频信息；滤波单元232，用于采用维纳滤波法对采集的用户的音频信息进行滤波处理。

计算单元232，用于将用户的音频信息与多个标准音频信息进行相似度计算，将与用户的音频信息的相似度最高的标准音频信息对应的题目答案作为用户的答案，其中，所述标准音频信息与每一个题目的答案相对应。

本发明提供的一种人格职业类型测试方法及系统，在答题类型的选择过程中，采用滑动方向选择的方式，增加了整个答题过程的趣味性；另外，结合用户的自身情况，为用户提供相应类型的题目进行作答，在用户答题过程中，采用语音识别技术来获取用户对每一道题目的作答答案，进而根据作答答案得出用户答题的分数，根据分数匹配出用户对应的人格类型，使得用户可参考评分和人格职业类型更加清楚认知到自身人格类型，便于合理选择自己的职业。

最后，本申请的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。