一起教育科技基于英特尔 技术优化 AI 口语测评平台 赋能英语教学

概述

人工智能技术的广泛应用深刻改变了教育形态，智慧教育蓬勃发展。 得益于数据的不断积累、算力的不断突破、算法的不断创新，基于人工智能的计算机视觉、语音交互、自然语言理解等应用在教育行业快速发展。 教育数据的价值为教学工作提供了极好的支撑，从而显着减轻教师的教学负担，提高教学的准确性、有效性和针对性。

近年来，美国教育科技不断加强“AI+教育”的融合，推出了US Work人工智能口语测评平台英语口语水平测试，在其免费学习工具“Work Together”中运用人工智能技术，精准评估学生的英语口语水平。 为教师提供更准确的成绩评价体系，为学生提供更有效的学业反馈。 为了提高基础设施平台对海量业务的支撑能力，为师生提供更高效的智能口语测评服务，同心教育科技采用第二代英特尔至强可扩展处理器搭建了AI服务器，性能大幅提升。 可支持日均数亿次通话的需求，在总体拥有成本（TCO）方面具有卓越优势。

背景：人工智能技术有助于降低口语学习门槛，提高学习效果。

在学习英语的过程中，口语是非常重要的一部分。 为了提高英语口语水平，全国许多地区在中考中增加了口语英语考试。 作为英语教学的主体，各学校广泛加强英语口语学习，通过口语教学、口语评估、口语批改等方法提高学生的口语能力。 在传统的口语学习场景中，为了判断口语水平，教师和学生往往需要以“一对一”的方式进行。 教师有限的时间和精力与学生大量的口语评价需求之间形成了尖锐的矛盾。 学校需要一个能够智能准确评估学生口语的平台，以满足学生对口语学习的强烈需求。

在此背景下，利用AI技术的口语测评平台应运而生。 这类平台可以利用计算机辅助语言学习等技术从用户口语发音形成的音频数据中提取特征，并将其输入到声学模型中。 随后，平台会对声学模型和语言模型进行融合计算，最终对用户的发音进行评分。 其评价维度包括发音准确性、流畅性、自然性、完整性等，可以帮助学生智能检测自己的口语学习成果。

教育技术AI实验室负责人饶峰指出：“AI口语测评平台的重要性不仅仅在于它能够提供一套高效、智能、即用的评估工具。”口语评价能力，大大减轻了学校和教师的教学负担，也有助于缩小地区之间的教育质量差距，促进教育公平。 由于经济发达地区与落后地区口语教学资源存在巨大差异，三四线城市和农村地区的大量中小学​​生难以获得高质量的口语教育。 口语测评的质量难以保证，但人工智能口语测评与在线教育的结合，可以让偏远地区的学生通过标准化、普惠化的服务享受到优质的教育资源。”

基于在人工智能等技术方面的长期积累和创新，永易教育科技推出了搭载智能引擎的永教人工智能口语测评平台。 该平台在评估准确性和效率上取得了突破一起教育科技基于英特尔 技术优化 AI 口语测评平台 赋能英语教学，能够真实反映学生当前口语的实际水平并给出纠错建议。 目前，一坐座AI口语测评平台已积累千万级用户，日均服务调用量达数亿次。

图1. Work Together人工智能口语测评平台

如此庞大的服务规模给后端基础设施带来了巨大的压力。 由于中小学口语教育的特殊性，每天19:00-21:00是学生在线进行口语学习和评估的高峰期。 瞬时服务并发度极高。 一旦后端AI基础设施平台无法承载如此庞大的服务并发量，可能会导致服务速度变慢。 此外，用户对AI口语测评的性能提出了越来越高的要求。 高实时性和低延迟正在成为用户体验的重要组成部分。 教育技术希望降低口语考核系统的实时率（RTF，Real Time）。 因素）1 提高用户体验和服务吞吐量。

除了性能之外，总拥有成本（TCO）也是一个重要的考虑因素。 基于GPU的AI服务器虽然可以满足声学训练和推理的性能需求，但采购、部署和运维成本较高，且其采购流程更加复杂意味着更高的时间成本，难以实现快速敏捷的扩展。 。 相比之下，基于CPU的AI服务器可以高效利用现有硬件基础设施，在大量应用场景中具有更高的TCO优势。

解决方案：同心教育科技基于Intel架构优化AI处理能力

为了给师生提供更加优质的口语教育服务，一起教育科技从应用和基础设施两个方面进行了针对性的设计和优化。 从应用角度，为各地师生提供一套符合课程标准和地方考试统一要求，满足日常练习、课后作业、形成性、过程性等多种场景的评分标准评价、考试评价。 为适应当前形势下英语口语活动的需求，我公司与教育技术部认真研究分析了全国近三十个省市的英语口语考试评价标准和《中学英语课程标准》，制定了一套通用的评分标准。

Together Work人工智能口语测评平台可以按照这个通用评分标准严格评判学生的答案。 采用全国各地题型对这套标准进行测试，并利用技术手段和大规模数据统计进行审核，证明其在适应各地区各种题型和评分要求方面具有良好的效果，并且用分数的方式来清晰地显示学生的口语水平。

在基础设施层面，一起教育科技采用搭载Intel Xeon Gold 6230处理器的AI服务器来承载智能口语评估服务。 英特尔至强金牌 6230 处理器是第二代英特尔至强可扩展处理器系列的一部分，可为计算密集型工作负载提供高性能和可扩展性。 该处理器集成了英特尔超级通道互连（英特尔 UPI）、英特尔基础设施管理技术（英特尔 IMT）和英特尔高级矢量扩展 512（英特尔 AVX-512）等领先功能，可满足要求严苛的 I/O 密集型应用。 工作量要求。

最重要的是，第二代英特尔至强可扩展处理器还内置人工智能加速能力，并针对工作负载进行了优化，为各种高性能计算工作负载、AI应用和高密度基础设施带来一流的性能。 。 性能和内存带宽。 同时，使用矢量神经网络指令（VNNI）的英特尔深度学习加速（Intel DL Boost）显着提升了人工智能推理的性能英语口语水平测试，使其成为教育技术在云平台上拓展人工智能应用的优秀基础设施。

为了验证基于Intel Xeon Gold 6230处理器的AI服务器带来的性能提升，同心教育科技搭建了测试环境。 测试配置如表1所示：

Work Together AI口语测评平台的工作流程包含多个模块。 教育科技与英特尔共同使用英特尔VTune™Profiler视觉性能分析器工具来分析计算热点，引入VNNI指令集来优化热点功能英语口语水平测试，然后用英特尔C++编译器替换GCC。 ，重新编译。 完成优化后，测试人员在Intel Xeon Gold 6230处理器上并发处理40个推理线程，发现整个工作流程的实时率下降了12.7%2。 优化后与优化前的性能对比如图2所示：

我们还与教育技术一起将口语评价的优化方法迁移到语音识别中。 即使我们之前已经做了重构和深度优化，VNNI指令集和Intel C++编译器仍然带来了一定的性能提升，同时最大限度地发挥了CPU的计算能力。 在同样40路并发的情况下，整个工作流程的实时率较优化前下降了5%3。 优化前后的性能对比如图3所示：

语音合成是教学场景中的一个重要工作量。 该业务包括前端、声学模型和声码器。 声码器使用LPCNet，它是C语言版本。 在不改变代码的情况下，利用Intel编译器的高级选项进行优化，使得整个工作流程的实时率比优化前降低了72.1%。 ，处理效率提升2.58倍4。优化前后性能对比如图4所示。

效果：帮助学生有效提高英语口语能力

一起教育科技与英特尔的合作，为AI口语测评平台奠定了坚实的基础，不仅有效降低了实时率，满足了口语测评服务实时响应的需求，还可以支持业务高峰期海量服务请求，减轻基础设施压力。 。 具体来说，双方合作取得了以下成果：

口语考核结果“秒级”提供：由于口语考核实时率的降低，学生练习口语并提交平台考核后，平台可以近乎即时的反馈给学生考核结果以便他们进行有针对性的纠正和学习。 语音识别和语音合成性能的提升，为用户的口语学习提供更高效的阅读训练、智能对话等服务。

口语测评服务始终稳定：得益于第二代英特尔至强可扩展处理器的高性能以及1教育科技在混合云架构和服务方面的创新英语口语水平测试，1教育科技能够确保为用户提供最好的成绩即使在高峰时段也能提供服务。 提供稳定高效的评估服务，避免响应慢等问题。

TCO显着控制：与GPU服务器相比，基于第二代英特尔至强可扩展处理器的AI服务器具有更显着的TCO优势，可以帮助一点教育科技在业务快速扩张的过程中提高投资回报率。 ，为师生带来更多有价值的服务。

一起教育技术AI实验室负责人饶峰指出：“我们与英特尔建立了良好的合作关系，推动了AI口语测评平台性能的持续优化。基于这个基础设施平台我们始终关注各地教学实践要求的变化，为教师提供更准确的成绩评价体系，为学生提供更有效的学术反馈，为全国各地英语口语教学的不断进步做出贡献。”

未来展望：加速智慧教育创新

一起教育科技透露，未来将从三个方向推动口语测评平台的优化和创新：一是全开放口语题的测评支持； 二是中小学生口语能力水平评估，多维度评价口语应用能力。 ，更符合教育部对中小学学科核心能力的评价； 第三个方向是提供符合地区差异的评测解决方案，实现发音评测本地化，根据地区教育水平差异进行本地化适配。

为支撑上述三大目标的实现，一起教育科技将与英特尔在创新硬件选型、AI性能优化等方面进行更加深入的合作，并利用英特尔在端到端AI产品和技术方面的优势。技术为AI教育应用提供强大算力支持，实现跨架构算法移植和优化，从而赋能智慧教育，提供高效、公平、个性化的教育服务。

关于一起教育科技

一起教育科技（纳斯达克股票代码：YQ）是全球领先的K12智能教育平台。 一起教育科技以“让学习成为美妙体验”为使命，致力于用先进的教育技术、优质的教育内容和持续的教育热情，在K12为学校、家庭和社会提供更高效、更高效的教育场景。阶段。 精彩的产品和体验，开启了智慧教育新时代。

关于英特尔

英特尔（纳斯达克股票代码：INTC）是行业领导者，致力于创造改变世界的技术，推动全球进步并丰富人们的生活。 受摩尔定律的启发，我们不断推进半导体设计和制造，帮助客户解决最重大的挑战。 通过将智能集成到云、网络、边缘和各种计算设备中，我们释放数据的潜力，帮助商业和社会变得更好。 了解更多有关英特尔创新的信息，请访问英特尔中国新闻中心及官方网站。

1 实时因子（RTF，Real Time Factor）是常用来衡量自动语音识别系统解码速度的一个值。 它还可以用于以近似恒定的速率处理视频或音频信号（例如从 CD 读取音乐）。 如果处理长度为a的音频信号需要时间b，则实时速率为b/a。 如果说，处理一段 2 小时的音频需要 8 小时，那么实时速率就是 8/2=4。 当实时率等于或小于1时，通常认为该过程是实时的。

2,3,4 测试数据来自教育技术测试。 测试配置：Intel Xeon Gold 6230 处理器 @ 2.10GHz、192G DDR4 2933*6、CentOS Linux 8 (Core)、Kernel 4.18.0-193.19.1.el8_2.x86_64、Intel C++ Compiler v19.1、GUN 编译 Python v7。 3、Python v3.6

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性能结果因使用情况、配置和其他因素而异。

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