本申請涉及智能面試，尤其涉及一種智能面試錄音轉(zhuǎn)化的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著企業(yè)規(guī)模發(fā)展以及行業(yè)競爭加劇，企業(yè)的用工需求量以及從業(yè)人員流動性都在急速變大，從而使得企業(yè)員工招聘工作成為企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

2、傳統(tǒng)的面試方式大多數(shù)還依賴于人工面試，而人工面試的主觀性太強，且因為面試時間受限，同時部分面試人員不擅于表達，難以深入了解面試人員的專業(yè)技能能力。由此，會導(dǎo)致面試結(jié)果片面化，準確性低下。

3、因此，如何解決目前人才面試評估結(jié)果準確性低下成為亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┝艘环N智能面試錄音轉(zhuǎn)化的方法和系統(tǒng)，旨在提高人才面試評估結(jié)果準確性。

2、第一方面，本申請還提供一種智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法，用于如上所述的智能面試錄音轉(zhuǎn)化系統(tǒng)，所述智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法包括：

3、獲取目標工程師的面試數(shù)據(jù)；

4、基于ai大模型，對所述面試數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，獲得面試文本數(shù)據(jù)；

5、基于所述ai大模型和預(yù)設(shè)工程師標簽，對所述面試文本數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞識別，獲得所述目標工程師的工程師標簽信息；

6、基于所述工程師標簽信息，從考核數(shù)據(jù)庫中調(diào)取對應(yīng)的專業(yè)考核試題，以供所述目標工程師進行考核，獲得專業(yè)考核數(shù)據(jù)；

7、基于預(yù)設(shè)評分標準，對所述專業(yè)考核數(shù)據(jù)進行分值轉(zhuǎn)化，獲得所述目標工程師的等級標簽，在坐標系中的一個象限中，將等級標簽映射為第一點d；

8、獲取目標工程師對臨時問題的反應(yīng)時間t和答復(fù)滿意度m，按照公式tx1+mx2＝f，獲取臨時問題反映度f，將臨時問題反映度f映射到坐標系的另一個象限的第二點w；其中，x1與x2均為系數(shù)值，其中，x2大于x1，且x2大于0.5，x1+x2等于1，臨時問題為不在面試前發(fā)給目標工程師的問題表中的問題；

9、獲取目標工程師的語速流暢度，將語速流暢度映射到坐標系的再一個象限的第三點y；

10、基于下列公式，得出目標工程師的二維表現(xiàn)面s，

11、s＝(a×b)÷2，其中，a為d與w之間的距離，b為d與w間的連線到y(tǒng)之間的最短間距；

12、基于二維表現(xiàn)面的大小，確定目標工程師的評分結(jié)果。

13、第二方面，本申請?zhí)峁┮环N智能面試錄音轉(zhuǎn)化系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

14、面試模塊，用于獲取目標工程師的面試數(shù)據(jù)；基于ai大模型，對所述面試數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，獲得面試文本數(shù)據(jù)；基于所述ai大模型和預(yù)設(shè)工程師標簽，對所述面試文本數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞識別，獲得所述目標工程師的工程師標簽信息；基于所述工程師標簽信息，從考核數(shù)據(jù)庫中調(diào)取對應(yīng)的專業(yè)考核試題，以供所述目標工程師進行考核，獲得專業(yè)考核數(shù)據(jù)；

15、評分模塊，用于基于預(yù)設(shè)評分標準，對所述專業(yè)考核數(shù)據(jù)進行分值轉(zhuǎn)化，獲得所述目標工程師的等級標簽，在坐標系中的一個象限中，將等級標簽映射為第一點d；獲取目標工程師對臨時問題的反應(yīng)時間t和答復(fù)滿意度m，按照公式tx1+mx2＝f，獲取臨時問題反映度f，將臨時問題反映度f映射到坐標系的另一個象限的第二點w；其中，x1與x2均為系數(shù)值，其中，x2大于x1，且x2大于0.5，x1+x2等于1，臨時問題為不在面試前發(fā)給目標工程師的問題表中的問題；獲取目標工程師的語速流暢度，將語速流暢度映射到坐標系的再一個象限的第三點y；基于下列公式，得出目標工程師的二維表現(xiàn)面s，s＝(a×b)÷2，其中，a為d與w之間的距離，b為d與w間的連線到y(tǒng)之間的最短間距；基于二維表現(xiàn)面的大小，確定目標工程師的評分結(jié)果。

16、本申請?zhí)峁┮环N智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法和系統(tǒng)，本申請通過數(shù)據(jù)采集模塊多方面采集目標工程師的面試數(shù)據(jù)，從而使得面試數(shù)據(jù)更豐富、更全面，進而使得面試評估依據(jù)的數(shù)據(jù)更多，提高面試評估結(jié)果的準確性。通過ai大模型和預(yù)設(shè)工程師標簽，提取面試數(shù)據(jù)中的工程師標簽信息，進而對目標工程師的專業(yè)技能標簽化，使得工程師能力評估更專業(yè)和簡潔，避免人為面試的主觀性影響和片面化評價，從而使得面試評估結(jié)果更準確。通過將目標工程師在面試過程中的表現(xiàn)，包括對臨時問題的反應(yīng)時間、答復(fù)滿意度、語速流暢度等，繪制目標工程師面試過程的二維表現(xiàn)面，進而根據(jù)二維表現(xiàn)面的大小，確定目標工程師的面試評分結(jié)果，使得面試結(jié)果更直觀、準確。

技術(shù)特征：

1.一種智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法，其特征在于，所述智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法，其特征在于，還包括，基于情緒識別算法，獲取目標工程師面試全程的多個情緒階段，其中，情緒階段包括開心階段、平靜階段、糾結(jié)階段、悲傷階段、以及低落階段；

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法，其特征在于，所述基于預(yù)設(shè)評分標準，對所述專業(yè)考核數(shù)據(jù)進行分值轉(zhuǎn)化，獲得所述目標工程師的等級標簽之后，還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法，其特征在于，所述基于所述工程師標簽信息和所述等級標簽，創(chuàng)建所述目標工程師對應(yīng)的工程師標簽信息表之后，還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法，其特征在于，所述對所述工程師標簽信息表進行標簽信息更新之后，還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法，其特征在于，所述ai大模型包括語音轉(zhuǎn)化子模型和文本糾錯子模型；

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法，其特征在于，所述面試數(shù)據(jù)包括面試對話數(shù)據(jù)、自測數(shù)據(jù)和他評數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法，其特征在于，所述獲取目標工程師的面試數(shù)據(jù)，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能面試錄音轉(zhuǎn)化方法，其特征在于，所述基于所述ai大模型和預(yù)設(shè)工程師標簽，對所述面試文本數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞識別，獲得所述目標工程師的工程師標簽信息之前，還包括：

10.一種智能面試錄音轉(zhuǎn)化系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┮环N智能面試錄音轉(zhuǎn)化的方法和系統(tǒng)。該方法通過數(shù)據(jù)采集模塊多方面采集目標工程師的面試數(shù)據(jù)，從而使得面試數(shù)據(jù)更豐富、更全面，進而使得面試評估依據(jù)的數(shù)據(jù)更多，提高面試評估結(jié)果的準確性。通過AI大模型和預(yù)設(shè)工程師標簽，提取面試數(shù)據(jù)中的工程師標簽信息，進而對目標工程師的專業(yè)技能標簽化，使得工程師能力評估更專業(yè)和簡潔，避免人為面試的主觀性影響和片面化評價，從而使得面試評估結(jié)果更準確。通過將目標工程師在面試過程中的表現(xiàn)，包括對臨時問題的反應(yīng)時間、答復(fù)滿意度、語速流暢度等，繪制目標工程師面試過程的二維表現(xiàn)面，進而根據(jù)二維表現(xiàn)面的大小，確定目標工程師的面試評分結(jié)果，使得面試結(jié)果更直觀。

技術(shù)研發(fā)人員：黃景濤,李曉龍,薛成偉,周峰,沈昊,張旭
受保護的技術(shù)使用者：北京神州光大科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10