一种基于机器学习的智能短信语音转化方法与流程

本发明涉及机器学习，尤其涉及一种基于机器学习的智能短信语音转化方法。

背景技术：

1、在当前的通信和信息处理领域，智能短信语音转化技术已经成为一种重要的研究方向。随着移动互联网和智能设备的普及，用户对便捷、高效的通信方式的需求不断增加，智能短信语音转化技术应运而生。然而，传统的短信和语音转化技术在实际应用中往往面临一些问题。传统的文本到语音(tts)和语音识别技术在处理复杂语境和多样化口音时，容易产生错误，导致转化准确性不高。模型的泛化能力有限，难以处理不同用户和环境下的变异。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于机器学习的智能短信语音转化方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、本技术提供了一种基于机器学习的智能短信语音转化方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：获取短信文本数据、短信语音数据以及用户移动路线数据；

4、步骤s2：根据短信文本数据、短信语音数据以及用户移动路线数据进行特征提取，得到短信文本特征数据、短信语音特征数据以及用户移动路线特征数据，并根据短信文本特征数据、短信语音特征数据以及用户移动路线特征数据进行图融合，得到短信文本语音融合图特征数据；

5、步骤s3：根据短信文本语音融合图特征数据进行图卷积计算，得到文本语音图卷积数据，根据文本语音图卷积数据进行图池化处理，得到文本语音图池化数据，根据文本语言图池化数据进行全连接计算，得到文本语音全连接层数据；

6、步骤s4：根据用户移动路线数据进行用户地点私密性处理，得到用户移动地点私密性数据，并根据用户移动地点私密性数据以及文本语音全连接层数据进行模型构建并迭代训练，得到智能短信语音转化模型，以进行智能短信语音转化作业。

7、本发明中通过获取多种数据源，包括文本、语音和用户移动路线，确保模型具有丰富的数据输入，提高模型的泛化能力和准确性。获取与用户移动行为相关的数据，能够更好地理解用户的上下文，从而提升短信语音转化的精度和相关性。通过特征提取，获取文本、语音和用户移动路线的多维特征，确保输入数据的多样性和丰富性。利用图融合技术，将不同数据源的特征进行融合，构建短信文本语音融合图特征数据，从而捕捉数据之间的复杂关系，提高模型的表征能力。通过图融合技术，可以更好地利用用户的移动路线信息，增强语音转化的上下文理解能力。通过图卷积计算，能够更好地提取图融合数据的局部和全局特征，提高特征表达的能力。图池化处理能够有效地减少特征维度，保留重要信息，减少计算复杂度，同时避免过拟合。通过全连接计算，将提取到的特征进行进一步融合和抽象，得到更加精确的文本语音全连接层数据，为后续模型构建提供高质量输入。通过私密性处理，对用户移动数据进行保护，确保用户隐私不被泄露，增加模型的安全性和用户信任度。根据用户的移动路线和私密性数据，能够提供更加定制化和个性化的语音转化服务，提高用户体验。通过迭代训练模型，能够不断优化智能短信语音转化模型的性能，提高转化的准确性和效率。

8、优选地，步骤s1具体为：

9、步骤s11：从短信服务商进行初级文本数据采集，得到初级短信文本数据；

10、步骤s12：从公共语音数据库进行初级语音数据采集，得到初级短信语音数据；或者，根据初级短信文本数据进行语音转换，得到初级短信语音数据；

11、步骤s13：根据初级短信文本数据进行用户移动路线数据采集，得到用户移动路线数据；

12、步骤s14：根据用户移动路线数据对初级短信文本数据以及初级短信语音数据进行关联，得到短信语音关联数据以及短信文本关联数据；

13、步骤s15：对短信语音关联数据以及短信文本关联数据进行去重处理，得到短信语音数据以及短信文本数据。

14、本发明中整合了来自不同数据源的信息，包括短信文本、语音和用户移动路线数据，为后续处理提供了全面的数据基础。通过关联数据的生成，可以更好地理解用户在特定情境下的行为和需求，提高数据的利用价值。去重处理可以确保数据的唯一性，避免重复信息对模型训练和结果分析造成的干扰。从初级数据到关联数据再到去重处理，整个步骤确保了数据的准确性和可靠性，提高了后续分析和应用的效果。通过授权方式获取用户移动路线数据，确保了用户隐私信息的安全性，提升了用户对服务的信任度。

15、优选地，步骤s2具体为：

16、根据短信文本数据、短信语音数据以及用户移动路线数据进行特征提取，得到短信文本特征数据、短信语音特征数据以及用户移动路线特征数据；

17、根据短信文本特征数据以及用户移动路线特征数据进行关联图构建，得到短信文本路线关联特征图数据；

18、根据短信语音特征数据以及用户移动路线特征数据进行关联图构建，得到短信语音路线关联特征图数据；

19、根据短信文本路线关联特征图数据以及短信语音路线关联特征图数据进行图融合，得到短信文本语音融合图特征数据。

20、本发明中将短信文本、语音和用户移动路线数据进行融合，得到更加全面和丰富的特征数据，有助于提高模型的表达能力和预测精度。通过构建关联特征图，可以更好地捕捉不同数据源之间的关联信息，提高了模型对数据的理解和分析能力。通过图融合技术，将不同数据源的特征进行融合，可以更好地捕获数据之间的复杂关系，提高了模型的表征能力和泛化能力。将不同数据源的特征进行融合，可以提高特征的多样性和表达能力，有助于更准确地描述数据的特性。

21、优选地，步骤s3具体为：

22、根据短信文本语音融合图特征数据进行邻接矩阵归一化处理，得到图特征归一化数据；

23、对图特征归一化数据进行信息熵计算，得到图特征信息熵数据；

24、确定图特征信息熵数据大于或等于预设的图特征信息熵阈值数据时，则将图特征信息熵数据以及图特征归一化数据进行特征拼接，得到图特征调整数据；

25、确定图特征信息熵数据小于预设的图特征信息熵阈值数据时，则将图特征信息熵数据确定为图特征调整数据；

26、根据图特征信息熵数据以及预设的图卷积激活函数数据进行激活函数参数映射，得到图卷积激活函数数据；

27、根据图特征调整数据通过图卷积激活函数进行图卷积计算，得到文本语音图卷积数据；

28、根据图特征信息熵数据以及文本语音图卷积数据进行图池化处理，得到文本语音图池化数据；

29、根据文本语言图池化数据进行全连接计算，得到文本语音全连接层数据。

30、本发明中通过信息熵计算和特征拼接，可以动态调整图特征数据，提高特征表达能力，有助于提高模型的性能和泛化能力。根据信息熵数据进行激活函数参数映射，可以根据数据的特征动态调整激活函数，提高模型的适应性和效果。通过图卷积计算，可以更好地利用图结构信息，提取数据之间的关系，增强了模型对数据的理解能力。图池化处理可以减少数据维度，保留重要信息，降低计算复杂度，同时避免过拟合，有助于提高模型的泛化能力。通过全连接计算，可以将图卷积计算得到的特征进一步融合和抽象，得到更高层次的特征表示，有助于提高模型的性能和效果。本发明引入了信息熵阈值机制，根据图特征信息熵数据进行自适应特征调整。对于信息熵高于阈值的数据，进行特征拼接，确保重要信息的保留；对于信息熵低于阈值的数据，进行简单的特征调整，减少不必要的计算开销，使得模型在处理不同数据时更加灵活和高效。

31、优选地，步骤s4具体为：

32、根据用户移动路线数据进行私密性评估，得到私密性评估数据；

33、根据私密性评估数据对用户移动路线数据进行私密性标注，得到私密性标注数据；

34、对私密性标注数据中的高私密性地点数据进行私密性掩码，得到私密性掩码数据；

35、对私密性掩码数据进行私密性特征提取，得到用户移动地点私密性数据；

36、根据用户移动地点私密性数据以及文本语音全连接层数据进行模型构建并迭代训练，得到智能短信语音转化模型，以进行智能短信语音转化作业。

37、本发明中通过私密性评估、标注和掩码生成，可以有效保护用户的隐私信息，避免隐私信息泄露。对私密性信息进行特征提取和掩码处理，可以增强数据的安全性，降低敏感信息泄露的风险。利用私密性数据指导模型训练，可以提高模型对用户隐私的敏感性，增强模型在隐私保护方面的效果。通过私密性数据分析，可以更好地理解用户的行为和偏好，为用户提供定制化的服务和建议。

38、优选地，其中短信语音数据包括第一短信语音数据以及第二短信语音数据，短信文本数据包括第一短信文本数据以及第二短信文本数据，去重处理具体为：

39、对短信语音关联数据以及短信文本关联数据进行高关联去重处理，分别得到第一短信语音数据以及第一短信文本数据；

40、对短信语音关联数据以及短信文本关联数据进行信息熵计算，分别得到短信语音关联信息熵数据以及短信文本关联信息熵数据；

41、根据短信语音关联信息熵数据以及短信文本关联信息熵数据对短信语音关联数据以及短信文本关联数据进行信息熵去重处理，得到第二短信语音数据以及第二短信文本数据。

42、本发明中通过去重处理，可以去除重复数据，提高数据的质量和准确性，减少数据处理和分析的复杂性。去重处理可以避免资源的浪费，确保资源的有效利用，提高数据的价值和利用效率。去重处理可以减少数据重复导致的误差，提高数据处理和分析的准确性，增强模型的可靠性和稳定性。去重处理可以减少重复数据的处理和计算，节省计算资源，提高计算效率和性能。根据信息熵数据进行去重处理，可以更加智能地去除冗余数据。对于信息熵较高的数据，保留其作为第二短信语音数据和第二短信文本数据，确保重要信息得到保留。相比传统的简单去重方法，信息熵去重处理能够更有效地去除无用或重复信息，保留高价值数据，提高模型的性能和准确性。

43、优选地，其中短信文本语音融合图特征数据包括第一短信文本语音融合图特征数据以及第二短信文本语音融合图特征数据，图融合具体为：

44、根据短信文本路线关联特征图数据以及短信语音路线关联特征图数据进行特征矩阵拼接并邻接矩阵加和，得到第一短信文本语音融合图特征数据；

45、根据短信文本路线关联特征图数据以及短信语音路线关联特征图数据进行自注意力权重计算，分别得到文本路线特征自注意力权重数据以及语音路线特征自注意力权重数据；

46、利用文本路线特征自注意力权重数据以及语音路线特征自注意力权重数据对短信文本路线关联特征图数据以及短信语音路线关联特征图数据进行特征图加权计算并邻接矩阵加和，得到第二短信文本语音融合图特征数据。

47、本发明中通过图融合处理，可以将短信文本和语音的特征信息进行有效融合，提高数据的维度和多样性，增强模型对数据的表达能力。通过自注意力权重计算和特征图加权计算，可以根据特征的重要性对特征进行加权处理，提高融合后特征的质量和有效性，增强模型对数据的关注度和区分度。融合后的特征数据可以用于模型训练，提高模型对短信语音转化任务的理解和处理能力，增强模型的泛化能力和适应性。

48、优选地，其中图特征信息熵数据包括第一图特征信息熵数据以及第二图特征信息熵数据，信息熵计算具体为：

49、对图特征归一化数据进行变化节点提取，得到变化节点数据；

50、根据变化节点数据进行信息熵计算，得到第一图特征信息熵数据；

51、对图特征归一化数据进行高斯聚类计算，得到图特征聚类数据；

52、对图特征聚类数据进行特征提取，得到图特征聚类特征数据；

53、对图特征聚类特征数据进行信息熵计算，得到第二图特征信息熵数据。

54、本发明中通过变化节点提取和信息熵计算，可以分析图中节点的变化情况和分布情况，有助于理解图的演化和发展趋势。通过高斯聚类计算和特征提取，可以对图中节点进行聚类分组，便于对图的结构和特征进行分析和理解。特征提取可以将图中节点的特征进行抽象和提炼，得到更具代表性和区分度的特征，有助于提高模型的表达能力和泛化能力。信息熵计算可以衡量图特征的复杂程度和多样性，有助于理解图的特征和结构，为后续的分析和应用提供重要参考。通过对图特征归一化数据进行变化节点提取，本发明能够识别出图中变化显著的节点，这些节点往往包含关键信息。变化节点提取可以利用差异分析、突变检测等方法，提高特征分析的精细度和准确性。通过对变化节点数据进行信息熵计算，得到第一图特征信息熵数据，能够衡量变化节点的不确定性和信息量。信息熵高的节点通常包含更多的有用信息，通过这种方式可以有效识别和保留重要的特征数据，提高模型的精确度。对图特征聚类特征数据进行信息熵计算，得到第二图特征信息熵数据，能够从聚类层面上衡量数据的不确定性和多样性。多层次的信息熵分析使得模型能够更全面地捕捉和利用数据中的有用信息，提高了特征表示的质量和模型的预测性能。

55、优选地，私密性评估具体为：

56、根据用户移动路线数据进行用户行为特征提取，得到用户移动路线行为特征数据，其中用户移动路线行为特征数据包括地理位置特征数据、时间特征数据以及用户行为特征数据，用户行为特征数据包括访问地点频次数据以及停留时间数据；

57、根据用户移动路线行为特征数据进行特征分布拟合，得到用户私密性评估模型；

58、根据用户私密性评估模型进行隐私权重计算，得到隐私权重数据；

59、根据隐私权重数据以及用户私密性评估数据进行风险计算，得到私密性评估数据。

60、本发明中通过用户行为特征提取和私密性评估模型，可以对用户的私密性进行个性化评估，更准确地反映用户的隐私风险。通过隐私权重计算，可以分析不同行为特征对于用户私密性的影响程度，为隐私保护策略的制定提供参考。通过风险计算，可以预测用户的私密性风险，及早发现潜在的隐私泄露风险，提高隐私保护的效果。

61、优选地，其中私密性评估数据包括节点私密性评估数据以及路线私密性评估数据，风险计算具体为：

62、根据隐私权重数据、用户私密性评估数据以及用户移动路线行为特征数据进行局部节点风险计算，得到节点私密性评估数据；

63、根据隐私权重数据、用户私密性评估数据以及用户移动路线行为特征数据进行路线节点风险计算，得到路线私密性评估数据。

64、本发明中根据隐私权重数据、用户私密性评估数据以及用户移动路线行为特征数据，计算每个节点的私密性评估数据，帮助确定每个节点的隐私风险程度，以及节点对用户隐私的影响程度。根据隐私权重数据、用户私密性评估数据以及用户移动路线行为特征数据，计算整条路线的私密性评估数据，帮助确定整条路线的隐私风险程度，以及路线对用户隐私的整体影响。通过节点私密性评估数据和路线私密性评估数据，多维度地评估用户在移动过程中的隐私风险，有助于更好地了解用户的隐私状况。通过节点私密性评估数据和路线私密性评估数据，可以帮助精确定位用户隐私泄露的可能发生位置和路线，有助于制定针对性的隐私保护策略。通过不同节点和路线的私密性评估数据，可以为不同用户提供个性化的隐私保护方案，提高用户隐私保护的效果。

65、本发明的有益效果在于：通过整合短信文本数据、短信语音数据和用户移动路线数据，利用多源数据提取特征，有助于提高模型的表现和准确性。采用图融合的方式，将短信文本特征、短信语音特征和用户移动路线特征进行整合，更好地捕捉数据之间的关联性和复杂性，提高了特征的表达能力。引入图卷积神经网络对融合后的特征进行计算，能够有效处理非结构化数据，提高了对数据的理解和处理能力。通过对用户移动路线数据进行隐私性处理，保护了用户的隐私信息，提高了模型在实际应用中的可接受性和合规性。采用模型迭代训练的方式，不断优化模型参数，提高了模型的性能和泛化能力，使得智能短信语音转化模型更加准确和可靠。