车载语音数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，特别是涉及一种车载语音数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.目前市面上出现各种各样的车载语音产品，但是用户可能会根据自身的习惯只会使用常用的车载语音产品，为了激励用户使用更多类型的车载语音产品，目前，都是通过在车载终端上推送相关的车载语音产品的信息给用户，达到车载语音产品的推送，但是，这种方式，容易受用户的主观意识限定，用户可能看到相关的车载语音产品的信息后，因为毫无兴趣并不会去使用这个车载语音产品，或者直接在车载终端上关闭该信息的推送，无法达到车载语音产品的宣传，导致车载语音产品的使用性降低。


技术实现要素：

3.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种车载语音数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，通过确定车载用户对应的用户等级，根据用户等级去针对性的推送定向化的车载语音产品，增加车载语音产品的使用性。
4.一种车载语音数据处理方法，该方法包括：
5.获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据；
6.根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型；
7.根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级。
8.在其中一个实施例中，车载语音数据处理方法还包括：根据用户等级获取匹配的车载用户唤醒界面，车载用户唤醒界面包括车载语音文本显示区域和车载语音虚拟形象。
9.在其中一个实施例中，在当前车辆的车载终端上显示车载用户唤醒界面之前，还包括：在用户等级达到预设用户等级时，接收车载用户对应的用户操作，根据用户操作对车载用户唤醒界面的车载语音虚拟对象进行操作，得到新的车载用户唤醒界面。
10.在其中一个实施例中，车载语音数据处理方法还包括：根据用户等级获取匹配的目标车载服务，在当前车辆处于预设环境时，通过当前车辆的车载终端向车载用户推送目标车载服务。
11.在其中一个实施例中，根据用户等级获取匹配的目标车载服务，包括：根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的非常用车载服务集，非常用车载服务集包括至少一个非常用车载服务，非常用车载服务包括至少一个非常用车载子服务，根据用户等级确定车载服务推送颗粒度，根据车载服务推送颗粒度从非常用车载服务集中确定目标车载服务。
12.在其中一个实施例中，根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型，包括：根据用户历史语音使用数据对车载用户进行画像，得到车载用户画像，根据车载用户画像确定车载用户对应的用户类型。
13.在其中一个实施例中，用户历史语音数据包括用户历史唤醒次数、用户历史语音
交互时长、用户历史语音交互深度，根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级，包括：根据用户类型确定用户历史唤醒次数对应的第一权重系数；根据用户历史唤醒次数和第一权重系数计算得到第一车载用户分数；根据第一车载用户分数确定车载用户对应的用户等级；和/或根据用户类型确定用户历史语音交互时长对应的第二权重系数；根据用户历史语音交互时长和第二权重系数计算得到第二车载用户分数；根据第二车载用户分数确定车载用户对应的用户等级；和/或根据用户类型确定用户历史语音交互深度对应的第三权重系数；根据用户历史语音交互深度和第三权重系数计算得到第三车载用户分数；根据第三车载用户分数确定车载用户对应的用户等级。
14.一种车载语音数据处理装置，该装置包括：
15.语音数据获取模块，用于获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据；
16.用户类型确定模块，用于根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型；
17.用户等级确定模块，用于根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级。
18.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
19.获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据；
20.根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型；
21.根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级。
22.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
23.获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据；
24.根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型；
25.根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级。
26.上述车载语音数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据，根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型，根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级。通过对车载用户的用户历史语音数据确定用户等级，再根据用户等级去针对性地推送定向化的车载语音产品，或者通过用户等级对应的车载唤醒界面吸引用户更多地使用车载语音产品，提高车载语音产品的使用率。
附图说明
27.图1为一个实施例中车载语音数据处理方法的应用环境图；
28.图2为一个实施例中车载语音数据处理方法的流程示意图；
29.图3为一个实施例中车载语音数据处理方法的流程示意图；
30.图3a为一个实施例中车载用户唤醒界面的初始界面示意图；
31.图3b为一个实施例中用户等级匹配的车载用户唤醒界面的界面示意图；
32.图4为一个实施例中车载语音数据处理方法的流程示意图；
33.图5为一个实施例中车载语音数据处理方法的流程示意图；
34.图5a为一个实施例中车载终端的界面示意图；
35.图6为一个实施例中目标车载服务获取步骤的流程示意图；
36.图7为一个实施例中用户类型确定步骤的流程示意图；
37.图8为一个实施例中用户等级确定步骤的流程示意图；
38.图9为一个实施例中车载语音数据处理装置的结构框图；
39.图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图；
40.图11为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
41.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
42.本技术提供的车载语音数据处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，车载终端102通过网络与服务器104进行通信。其中，车载终端102可以但不限于是各种与车辆相关联的个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
43.具体地，车载终端102从服务器104中获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据，车载终端102根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型，根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级。
44.在另一个实施例中，服务器104获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据，根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型，根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级，进一步地，服务器104将当前车辆的车载用户对应的用户等级返回至车载终端102。
45.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种车载语音数据处理方法，以该方法应用于图1中的车载终端或服务器为例进行说明，包括以下步骤：
46.步骤202，获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据。
47.其中，当前车辆是目前正在处理的车辆，车载用户是当前车辆的用户，可以是当前车辆的车载终端上已经进行账户登录的用户。其中，用户历史语音使用数据是车载用户在预设时间之前的车载语音产品使用情况相关的数据，预设时间可以根据实际业务需求、实际产品需求或实际应用场景进行确定，而车载语音产品是可以通过与车载用户进行语音交互的车载语音服务。具体地，车载用户每一次通过语音唤醒当前车辆的车载语音服务时，都会通过当前车辆的车载语音采集功能进行采集，并进行存储，因此，可以从本地存储中或者服务器中获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据。
48.步骤204，根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型。
49.其中，这里的用户类型是车载用户对应的用户类型，用户类型可以根据实际业务需求、实际产品需求或实际应用场景进行预先设置，例如，用户类型可以是注重效率型、活泼体验型、深度完美型，可以通过用户历史语音使用数据进行分析，确定车载用户对应的用户类型。
50.其中，通过用户历史语音数据进行分析，确定车载用户对应的用户类型可以是对用户历史语音数据进行分析，确定车载用户的用户使用习惯，通过车载用户的使用习惯可以推测出车载用户对应的用户类型。当然，还可以通过训练好的相关模型根据用户历史语音使用数据进行预测，得到车载用户对应的用户类型。
51.步骤206，根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级。
52.具体地，在得到用户类型和用户历史语音使用数据后，如果用户历史语音使用数据为多个时，由于不同的用户类型对应的用户历史语音使用数据的权重系数也不同，因此，可以先根据用户类型确定各用户历史语音使用数据对应的权重系数，最后再根据各用户历史语音使用数据和对应的权重系数计算得到用户分数，根据用户分数确定车载用户对应的用户等级。
53.其中，用户类型和各用户历史语音使用数据的权重系数之间的关系可根据实际业务需求、实际产品需求或实际应用场景进行设置得到。例如，用户类型为注重效率型，用户历史语音使用数据a对应的权重系数为2，用户历史语音使用数据b对应的权重系数为1，用户历史语音使用数据c对应的权重系数为1.5。
54.其中，在确定车载用户对应的用户等级后，可以根据用户等级获取匹配车载用户唤醒界面，在当前车辆的车载终端上显示，不同用户等级可以对应不同的车载用户唤醒界面，在车载用户唤醒界面上区分不同用户等级的区别，提高用户使用车载交互语音服务的使用率。另外，还可以通过车载用户对应的用户等级获取匹配的非常用车载服务，通过当前车辆的车载终端进行非常用车载服务的推送，达到一些用户不常使用或不知晓的车载服务的推送，提高用户对这些车载服务的使用率。
55.上述车载语音数据处理方法中，获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据，根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型，根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级。通过对车载用户的用户历史语音数据确定用户等级，再根据用户等级去针对性地推送定向化的车载语音产品，或者通过用户等级对应的车载唤醒界面吸引用户更多地使用车载语音产品，提高车载语音产品的使用率。
56.在一个实施例中，如图3所示，车载语音数据处理方法还包括：
57.步骤302，根据用户等级获取匹配的车载用户唤醒界面，车载用户唤醒界面包括车载语音文本显示区域和车载语音虚拟形象，不同用户等级对应不同车载用户唤醒界面，不同车载用户唤醒界面包括不同的车载语音文本显示区域和车载语音虚拟形象。
58.步骤304，在当前车辆的车载终端上显示车载用户唤醒界面。
59.其中，在确定车载用户对应的用户等级后，可以根据用户等级获取匹配车载用户唤醒界面，在当前车辆的车载终端上显示，不同用户等级可以对应不同的车载用户唤醒界面，在车载用户唤醒界面上区分不同用户等级的区别，提高用户使用车载交互语音服务的使用率。
60.具体地，根据用户等级获取匹配的车载用户唤醒界面，不同的用户等级可对应不同的车载用户唤醒界面，而各用户等级与车载用户唤醒界面之间的关系可以根据实际业务需求、实际产品需求或实际应用场景进行确定。
61.其中，车载用户唤醒界面包括但不限于车载语音文本显示区域和车载语音虚拟形象，所谓车载语音文本显示区域是用来显示车载语音服务与车载用户之间的语音交互的文
本显示区域，而车载语音虚拟形象是一种车载语音服务代表的虚拟形象，而不同的车载用户唤醒界面可对应不同的车载语音文本显示区域和车载语音虚拟形象。
62.最后，在当前车辆的车载终端上显示车载用户唤醒界面，具体的示意图可例如图3a所示和图3b所示，图3a示出一个实施例中车载用户唤醒界面的初始界面示意图，图3b示出一个实施例中用户等级匹配的车载用户唤醒界面的界面示意图。图3a中的ai pet为车载用户唤醒界面中车载语音虚拟对象，vui bar为车载用户唤醒界面中的车载语音文本显示区域，可以看出，图3a中的车载用户唤醒界面的初始界面的车载语音虚拟对象和车载语音文本显示区域都处于初始状态。而用户等级升级后，车载用户唤醒界面发生了升级，图3b中的ai pet变更为新等级特有的颜色，同时vui bar的底框边框变为新等级特有纹路，类似藤蔓缠绕于边框，整个车载用户唤醒界面随着用户等级的变化而发生变化。
63.在一个实施例中，如图4所示，在当前车辆的车载终端上显示车载用户唤醒界面之前，还包括：
64.步骤402，在用户等级达到预设用户等级时，接收车载用户对应的用户操作。
65.步骤404，根据用户操作对车载用户唤醒界面的车载语音虚拟对象进行操作，得到新的车载用户唤醒界面。
66.其中，在当前车辆的车载终端上显示车载用户唤醒界面之前，还可以通过判断用户等级是否达到预设用户等级来确定车载用户是否可以对车载用户唤醒界面中的车载语音虚拟对象进行操作，通过这种方式激励车载用户使用更多的车载语音服务。
67.具体地，判断用户等级是否达到预设用户等级，在用户等级达到预设用户等级时，说明当前车辆的车载用户已经达到了权限，可以对车载用户唤醒界面的车载语音虚拟对象进行操作，操作例如可以是对车载语音虚拟对象进行皮肤颜色的变化，装饰等，接收车载用户对应的用户操作，再根据用户操作对车载用户唤醒界面的车载语音虚拟对象进行相应操作，得到新的车载用户唤醒界面，最终，在当前车辆的车载终端上显示新的车载用户唤醒界面。
68.在一个实施例中，如图5所示，车载语音数据处理方法还包括：
69.步骤502，根据用户等级获取匹配的目标车载服务。
70.步骤504，在当前车辆处于预设环境时，通过当前车辆的车载终端向车载用户推送目标车载服务。
71.其中，这里的目标车载服务是与用户等级匹配的非常用车载服务，通过用户历史语音使用数据确定车载用户经常使用的常用车载服务，再筛选出非常用车载服务，再通过用户等级从非常用车载服务中筛选出目标车载服务。其中，所谓非常用车载服务是指不经常使用的车载服务，这里可以是将预设统计时间点之前的车载服务使用次数未达到预设使用次数阈值确定为不经常使用，而预设使用次数和预设统计时间点可以根据实际业务需求、实际产品需求或实际应用场景确定得到。例如，车载服务a在统计时间点之前的车载服务使用次数为3次，而预设使用次数阈值为6次，则可以确定为车载服务a为非常用车载服务。又例如，在2个自然天内未监测到用户使用某一车载服务，即可将该车载服务归类为非常用车载服务。
72.进一步地，获取当前车辆的环境数据，在环境数据显示当前车辆符合预设环境时，可以通过当前车辆的车载终端向车载用户推送目标车载服务。其中，预设环境可以根据实
际业务需求、实际产品需求或实际应用场景确定得到，例如可以是安静环境、停车场环境、停车环境等，具体在此不做任何限制。
73.例如，如图5a所示，图5a示出一个实施例中车载终端的界面示意图，在当前车辆处于安静环境时，通过当前车辆的车载终端向车载用户推送目标车载服务，这里的目标车载服务为：“收藏当前歌曲。”74.在一个实施例中，如图6所示，根据用户等级获取匹配的目标车载服务，包括：
75.步骤602，根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的非常用车载服务集，非常用车载服务集包括至少一个非常用车载服务，非常用车载服务包括至少一个非常用车载子服务。
76.步骤604，根据用户等级确定车载服务推送颗粒度，根据车载服务推送颗粒度从非常用车载服务集中确定目标车载服务。
77.具体地，通过对用户历史语音使用数据进行分析，确定车载用户对应的常用意图，可以通过常用意图确定车载用户经常使用的车载服务，将剩余不经常使用的非常用车载服务组成非常用车载服务集，其中，非常用车载服务集包括至少一个非常用车载服务，非常用车载服务还包括至少一个非常用车载子服务。也就是说，非常用车载子服务是非常用车载服务中颗粒度更细的服务，也可以理解为非常用车载子服务是非常用车载服务中功能更小的车载服务。
78.例如，非常用车载服务为：音乐，非常用车载子服务为收藏音乐、播放收藏列表等，也就是说，非常用车载服务与对应的非常用车载子服务就是颗粒度不同，非常用车载子服务是非常用车载服务颗粒度更细的服务。
79.进一步地，再根据用户等级确定车载服务推送颗粒度，其中，用户等级与车载服务推送颗粒度之间的关系可以根据实际业务需求、实际产品需求或实际应用场景进行确定，例如用户等级越高，车载服务推送颗粒度就越细，用户等级越低，车载服务推送颗粒度就越粗。其中，车载服务推送颗粒度越粗，则可以推送匹配的非常用车载服务，车载服务推送颗粒度越细，则可以推送匹配的非常用车载子服务。
80.其中，车载服务推送颗粒度代表车载服务的功能服务详细程度，颗粒度越大表示车载服务的功能模块越粗略，车载服务越笼统。颗粒度越小表示车载服务的功能模块越详细，车载服务越精细。例如，车载服务推送颗粒度可以从大到小表示为：多媒体-在线音乐-收藏歌曲。
81.因此，再根据车载服务推送颗粒度从非常用车载服务集中确定目标车载服务，如果车载服务推送颗粒度越细，则将非常用车载服务对应的非常用车载子服务确定为目标车载服务。
82.例如，用户等级为等级一，车载服务推送颗粒度较宽泛，则确定目标车载服务为导航、音乐，若用户等级为等级十，车载服务推送颗粒度较细，则确定目标车载服务为播放收藏列表、收藏音乐。可见，用户等级越高，车载服务推送颗粒度越细。
83.在一个实施例中，如图7所示，根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型，包括：
84.步骤702，根据用户历史语音使用数据对车载用户进行画像，得到车载用户画像。
85.步骤704，根据车载用户画像确定车载用户对应的用户类型。
86.具体地，在得到车载用户对应的用户历史语音使用数据后，可以通过用户历史语音使用数据对车载用户进行画像，得到车载用户画像。其中，对车载用户进行画像可以包括对车载用户的用户意图、用户使用习惯等进行分析，得到车载用户画像。
87.进一步地，再根据车载用户画像和预设用户画像规则确定车载用户对应的用户类型，其中，预设用户画像规则可以根据实际业务需求、实际产品需求或实际应用场景进行确定得到，用户类型例如可以是注重效率型、活泼体验型和深度完美型，不同的用户类型对应不同的用户画像，因此，可以通过车载用户的车载用户画像确定出用户类型。
88.在一个实施例中，如图8所示，用户历史语音数据包括用户历史唤醒次数、用户历史语音交互时长、用户历史语音交互深度，根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级，包括：
89.步骤802，根据用户类型确定用户历史唤醒次数对应的第一权重系数，根据用户历史唤醒次数和第一权重系数计算得到第一车载用户分数，根据第一车载用户分数确定车载用户对应的用户等级。和/或
90.步骤804，根据用户类型确定用户历史语音交互时长对应的第二权重系数，根据用户历史语音交互时长和第二权重系数计算得到第二车载用户分数，根据第二车载用户分数确定车载用户对应的用户等级。和/或
91.步骤806，根据用户类型确定用户历史语音交互深度对应的第三权重系数，根据用户历史语音交互深度和第三权重系数计算得到第三车载用户分数，根据第三车载用户分数确定车载用户对应的用户等级。其中，用户历史语音数据包括用户历史唤醒次数、用户历史语音交互时长和用户历史语音交互深度，这些数据在每次车载用户与车载语音服务进行交互时，都会通过车载终端的语音采集功能进行采集记录。因此，可以从存储的数据中获取这些数据组成用户历史语音数据。
92.具体地，不同的用户类型对应的用户历史唤醒次数、用户历史语音交互时长、用户历史语音交互深度分别对应的权重系数不同，权重系数的具体设置也可以根据实际业务需求、实际产品需求或实际应用场景进行确定。
93.例如，用户类型为注重效率型：用户历史唤醒次数对应的权重系数为2、用户历史语音交互时长对应的权重系数为1、用户历史语音交互深度对应的权重系数为1.5。
94.用户类型为活泼体验型：用户历史唤醒次数对应的权重系数为1、用户历史语音交互时长对应的权重系数为2、用户历史语音交互深度对应的权重系数为1.5。
95.用户类型为深度完美型：用户历史唤醒次数对应的权重系数为1.5、用户历史语音交互时长对应的权重系数为1、用户历史语音交互深度对应的权重系数为2。
96.进一步地，可以单独通过用户历史唤醒次数与对应的权重系数计算得到第一车载用户分数，再通过第一车载用户分数确定车载用户对应的用户等级，或者还可以单独通过用户历史语音交互时长与对应的权重系数计算得到第二车载用户分数，再通过第二车载用户分数确定车载用户对应的用户等级，或者还可以单独通过用户历史语音交互深度与对应的权重系数计算得到第三车载用户分数，再通过第三车载用户分数确定车载用户对应的用户等级。
97.当然，用户等级又可以通过同时结合用户历史唤醒次数、用户历史语音交互时长和用户历史语音交互深度确定得到，具体是通过用户历史唤醒次数、用户历史语音交互时
长和用户历史语音交互深度分别与对应的权重系数计算得到车载用户分数，进而根据车载用户分数确定得到车载用户对应的用户等级。
98.例如，首先，用户历史唤醒次数，唤醒一次计0.5分，如未检测到有效指令唤醒不计分。其次，用户历史语音交互时长，在唤醒后开始计时到交互结束停止计时，获取本次交互时长，如开启always on功能，在always on状态下，从获取到有效指令开始计时一并计入时长，直到交互结束。单次交互时长小于20秒时每次计0.1分，大于20秒计0.4分，达到30秒计0.5分，以此类推每增加10秒增加0.1分，单次交互时长计分1.2分封顶，单次时长大于20秒，唤醒不计分，小于20秒时长不计分
99.再者，用户历史语音交互深度，在一条指令中存在单意图多个筛选条件指令和多意图指令，筛选条件越多代表深度越深。指令中等于两个筛选条件计0.3分每多一个筛选条件多0.1分。一条指令包含多个意图，一个意图计0.2分，多意图时不再计算筛选条件。如果一条指令大于2个筛选条件唤醒不计分，一条单意图指令小于2个筛选条件深度不计分，单次交互深度计分1.2分封顶。
100.最后，根据不同权重系数的因素得分，使用计算公式得出最终得分。举例：当前用户为注重效率型用户，一次交互的最终得分为：唤醒分数
×
2+交互时长分数
×
1+交互深度分数
×
1.5＝最终得分。因新用户使用记录偏少无法进行用户画像，所以在一级时计分不做权重系数处理。
101.在一个具体的应用场景中，车载语音数据处理方法包括以下步骤，具体可通过以下详细步骤进行解释说明：
102.步骤1：通过语音模块来采集用户的唤醒次数和指令并储存到控制中心，用户需要区分登录账户的不同做不同储存。
103.步骤2：等级控制算法
104.①
通过储存的用户使用情况记录，依此为依据对用户进行用户画像，因为用户使用习惯并不是固定的，所以会不定期对用户进行重新画像，其中根据用户画像规则将用户划分为3种类型：1.注重效率型2.活泼体验型4.深度完美型。
105.②
根据不同的用户类型，对算法因素赋予不同的权重系数。
106.1、注重效率型：用户历史唤醒次数对应的权重系数为2、用户历史语音交互时长对应的权重系数为1、用户历史语音交互深度对应的权重系数为1.5。
107.2、活泼体验型：用户历史唤醒次数对应的权重系数为1、用户历史语音交互时长对应的权重系数为2、用户历史语音交互深度对应的权重系数为1.5。
108.3、深度完美型：用户历史唤醒次数对应的权重系数为1.5、用户历史语音交互时长对应的权重系数为1、用户历史语音交互深度对应的权重系数为2。
109.③
把用户历史唤醒次数、用户历史语音交互时长、用户历史语音交互深度作为算法因素
110.1.用户历史唤醒次数，唤醒一次计0.5分，如未检测到有效指令唤醒不计分。
111.2.用户历史语音交互时长，在唤醒后开始计时到交互结束停止计时，获取本次交互时长，如开启always on功能，在always on状态下，从获取到有效指令开始计时一并计入时长，直到交互结束。
112.其中，单次交互时长小于20秒时每次计0.1分，大于20秒计0.4分，达到30秒计0.5
分，以此类推每增加10秒增加0.1分，单次交互时长计分1.2分封顶，单次时长大于20秒，唤醒不计分，小于20秒时长不计分。
113.3.用户历史语音交互深度，在一条指令中存在单意图多个筛选条件指令和多意图指令，筛选条件越多代表深度越深。指令中等于两个筛选条件计0.3分每多一个筛选条件多0.1分。
114.其中，一条指令可以包含多个意图，一个意图计0.2分，多意图时不再计算筛选条件。如果一条指令大于2个筛选条件唤醒不计分，一条单意图指令小于2个筛选条件深度不计分。单次交互深度计分1.2分封顶。
115.④
根据不同权重系数的因素得分，使用计算公式得出最终得分。举例：当前用户为注重效率型用户，一次交互的最终得分为：用户历史唤醒分数
×
2+用户历史语音交互时长分数
×
1+用户历史语音交互深度分数
×
1.5＝最终得分。因新用户使用记录偏少无法进行用户画像，所以在一级时计分不做权重系数处理。
116.步骤3：通过预设的等级限制判断当前用户是否可以升级，等级划分采用计分制；
117.步骤4：等级划分：
118.等级一：0-500分
119.等级二：501-1500分
120.等级三：1501-3000分
121.等级四：3001-5500分
122.等级五：5501-10000分
123.等级六：10001-15000分
124.等级七：15001-∞分
125.注：以上等级划分、分数取值和权重系数仅作为举例说明。
126.步骤5：ui上的不同体现在ai pet和vui bar上面，举例1：默认ai pet为白色，vui bar为无色底框，当用户从一级升级到二级后，ai pet变更为新等级特有颜色，同时vui bar的底框边框变为新等级特有纹路，类似藤蔓缠绕于边框。
127.步骤6：当满足升级条件后且当前用户不处在语音交互状态下，系统会推送升级提示，提示类型为弹窗显示。
128.步骤7：升级提示的弹窗消失后ui变更为新等级ui样式。
129.步骤8：用户升级后也可解锁一些特定的装扮(仅针对于有拟人化形象的车载唤醒界面)。
130.步骤9：收集用户指令并分析用户意图后，通过推荐算法得出用户的使用意向，
①
推送用户使用率比较高的大模块下使用率比较低的子模块，例子：当用户在听音乐时，可以推送一些用户使用率低的功能，比如，收藏音乐，播放收藏列表等
②
推送使用率低的其它大模块，当通过算法得出用户使用航班功能频次比较低的时候，可以推送航班相关的服务。
131.步骤10：用户在一级二级时推送不常用大模块服务，在三级四级时推送大模块下不常用的子模块，在五级以上时，可以跨模块混合推送。总的来说等级越高推送的模块功能颗粒度越细。
132.步骤11：三级以后在不同的时间段内检测用户对模块的使用频率，根据不同的时间段做不同的服务推送，例1：在每次用户开机后，会计算前一天的用户使用情况，通过推送
算法得出使用情况后优先推送前一天使用频率较高模块下的子模块服务。例2：通过特定日期的用户使用习惯做推荐计算，如在周一到周五优先推送用户周一到周五常用模块下的子模块，周末优先推送用户周末使用频率较高的模块下的子模块。
133.步骤12：在不影响用户驾乘安全时推送，比如，车辆静止时
134.步骤13：推送的形式为弹出展示和语音播报，例：推送一个收藏音乐的功能，页面展示收藏音乐的弹出并语音播报：【您可以唤醒我说：“收藏当前歌曲”，来收藏您喜欢的音乐】。
135.应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
136.在一个实施例中，如图9所示，提供了一种车载语音数据处理装置900，包括：语音数据获取模块902、用户类型确定模块904和用户等级确定模块906，其中：
137.语音数据获取模块902，用于获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据。
138.用户类型确定模块904，用于根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型。
139.用户等级确定模块906，用于根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级。
140.在一个实施例中，车载语音数据处理装置900根据用户等级获取匹配的车载用户唤醒界面，车载用户唤醒界面包括车载语音文本显示区域和车载语音虚拟形象，不同用户等级对应不同车载用户唤醒界面，不同车载用户唤醒界面包括不同的车载语音文本显示区域和车载语音虚拟形象，在当前车辆的车载终端上显示车载用户唤醒界面。
141.在一个实施例中，车载语音数据处理装置900在用户等级达到预设用户等级时，接收车载用户对应的用户操作，根据用户操作对车载用户唤醒界面的车载语音虚拟对象进行操作，得到新的车载用户唤醒界面。
142.在一个实施例中，车载语音数据处理装置900根据用户等级获取匹配的目标车载服务，在当前车辆处于预设环境时，通过当前车辆的车载终端向车载用户推送目标车载服务。
143.在一个实施例中，车载语音数据处理装置900根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的非常用车载服务集，非常用车载服务集包括至少一个非常用车载服务，非常用车载服务包括至少一个非常用车载子服务，根据用户等级确定车载服务推送颗粒度，根据车载服务推送颗粒度从非常用车载服务集中确定目标车载服务。
144.在一个实施例中，用户类型确定模块904根据用户历史语音使用数据对车载用户进行画像，得到车载用户画像，根据车载用户画像确定车载用户对应的用户类型。
145.在一个实施例中，用户历史语音数据包括用户历史唤醒次数、用户历史语音交互
时长、用户历史语音交互深度，用户等级确定模块906根据用户类型确定用户历史唤醒次数对应的第一权重系数，根据用户历史唤醒次数和第一权重系数计算得到第一车载用户分数，根据第一车载用户分数确定车载用户对应的用户等级。和/或
146.用户等级确定模块906根据用户类型确定用户历史语音交互时长对应的第二权重系数，根据用户历史语音交互时长和第二权重系数计算得到第二车载用户分数，根据第二车载用户分数确定车载用户对应的用户等级。和/或
147.用户等级确定模块906根据用户类型确定用户历史语音交互深度对应的第三权重系数，根据用户历史语音交互深度和第三权重系数计算得到第三车载用户分数，根据第三车载用户分数确定车载用户对应的用户等级。
148.关于车载语音数据处理装置的具体限定可以参见上文中对于车载语音数据处理方法的限定，在此不再赘述。上述车载语音数据处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
149.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储用户历史语音使用数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种车载语音数据处理方法。
150.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图11所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种车载语音数据处理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
151.本领域技术人员可以理解，图10或图11中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
152.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据；根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型；根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级。
153.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据用户等级获取匹配的车载用户唤醒界面，车载用户唤醒界面包括车载语音文本显示区域和车载语音虚拟形象，不同用户等级对应不同车载用户唤醒界面，不同车载用户唤醒界面包括不同的车载语音文本显示区域和车载语音虚拟形象，在当前车辆的车载终端上显示车载用户唤醒界面。
154.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：在用户等级达到预设用户等级时，接收车载用户对应的用户操作，根据用户操作对车载用户唤醒界面的车载语音虚拟对象进行操作，得到新的车载用户唤醒界面。
155.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据用户等级获取匹配的目标车载服务，在当前车辆处于预设环境时，通过当前车辆的车载终端向车载用户推送目标车载服务。
156.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的非常用车载服务集，非常用车载服务集包括至少一个非常用车载服务，非常用车载服务包括至少一个非常用车载子服务，根据用户等级确定车载服务推送颗粒度，根据车载服务推送颗粒度从非常用车载服务集中确定目标车载服务。
157.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据用户历史语音使用数据对车载用户进行画像，得到车载用户画像，根据车载用户画像确定车载用户对应的用户类型。
158.在一个实施例中，用户历史语音数据包括用户历史唤醒次数、用户历史语音交互时长、用户历史语音交互深度，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据用户类型确定用户历史唤醒次数对应的第一权重系数；根据用户历史唤醒次数和第一权重系数计算得到第一车载用户分数；根据第一车载用户分数确定车载用户对应的用户等级；和/或根据用户类型确定用户历史语音交互时长对应的第二权重系数；根据用户历史语音交互时长和第二权重系数计算得到第二车载用户分数；根据第二车载用户分数确定车载用户对应的用户等级；和/或根据用户类型确定用户历史语音交互深度对应的第三权重系数；根据用户历史语音交互深度和第三权重系数计算得到第三车载用户分数；根据第三车载用户分数确定车载用户对应的用户等级。
159.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取当前车辆的车载用户对应的用户历史语音使用数据；根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户类型；根据用户类型和用户历史语音使用数据确定车载用户对应的用户等级。
160.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据用户等级获取匹配的车载用户唤醒界面，车载用户唤醒界面包括车载语音文本显示区域和车载语音虚拟形象，不同用户等级对应不同车载用户唤醒界面，不同车载用户唤醒界面包括不同的车载语音文本显示区域和车载语音虚拟形象，在当前车辆的车载终端上显示车载用户唤醒界面。
161.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：在用户等级达到预设用户等级时，接收车载用户对应的用户操作，根据用户操作对车载用户唤醒界面的车载语音虚拟对象进行操作，得到新的车载用户唤醒界面。
162.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据用户等级获取匹配的目标车载服务，在当前车辆处于预设环境时，通过当前车辆的车载终端向车载用户推送目标车载服务。
163.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据用户历史语音使用数据确定车载用户对应的非常用车载服务集，非常用车载服务集包括至少一个非常用车载服务，非常用车载服务包括至少一个非常用车载子服务，根据用户等级确定车载服务推送颗粒度，根据车载服务推送颗粒度从非常用车载服务集中确定目标车载服务。
164.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据用户历史语音使用数据对车载用户进行画像，得到车载用户画像，根据车载用户画像确定车载用户对应的用户类型。
165.在一个实施例中，用户历史语音数据包括用户历史唤醒次数、用户历史语音交互时长、用户历史语音交互深度，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
166.根据用户类型确定用户历史唤醒次数对应的第一权重系数；根据用户历史唤醒次数和第一权重系数计算得到第一车载用户分数；根据第一车载用户分数确定车载用户对应的用户等级；和/或根据用户类型确定用户历史语音交互时长对应的第二权重系数；根据用户历史语音交互时长和第二权重系数计算得到第二车载用户分数；根据第二车载用户分数确定车载用户对应的用户等级；和/或根据用户类型确定用户历史语音交互深度对应的第三权重系数；根据用户历史语音交互深度和第三权重系数计算得到第三车载用户分数；根据第三车载用户分数确定车载用户对应的用户等级。
167.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
168.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
169.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。