直播间标题生成方法、直播间推荐方法以及计算机设备与流程

文档序号:30835353发布日期:2022-07-22 22:54阅读:178来源:国知局
直播间标题生成方法、直播间推荐方法以及计算机设备与流程

1.本技术实施例涉及网络直播技术领域,特别是涉及一种直播间标题生成方法、基于直播间标题的直播间推荐方法、装置、存储介质以及计算机设备。


背景技术:

2.网络直播是指主播通过网络直播平台在网络上向观众分享直播音视频流的技术。借助开放、共享的网络直播平台,人们可以更加方便地展示自己的才华,在才艺展示过程中,观众可以通过参与直播互动来表达对主播的喜爱,受到观众喜爱的主播可以获得网络直播平台的分成,得到一定的收益;由于直播工作不受主播学历以及直播场地影响,普通人均可以通过直播的方式实现就业,可以有效带动社会就业。
3.在网络直播中,观众可以访问安装在观众客户端上的直播应用程序,触发观众客户端为其加载直播应用程序界面,在直播应用程序界面中会显示出直播间列表,观众可以点击直播间列表中的任意一个直播间,即可进入对应的直播间观看直播。在观众进入直播间后,观众可以通过上下滑动来切换直播间,从而浏览各个直播间,以寻找感兴趣的直播间。
4.在直播间列表中尤其是语音直播间,通常只显示直播标题,此时,直播标题作为直播内容的直接反映,很大程度上决定了能否吸引观众用户进入直播间。传统技术中,直播标题通常由主播自己确定或者服务器随机确定,确定出的直播标题比较单调,不利于吸引观众用户进入直播间进行互动。


技术实现要素:

5.为克服相关技术中存在的问题,本技术提供一种直播间标题生成方法、基于直播间标题的直播间推荐方法、装置、存储介质以及计算机设备,其有利于吸引观众用户进入直播间与主播间进行互动。
6.根据本技术实施例的第一方面,提供一种直播间标题生成方法,包括如下步骤:
7.响应于直播间标题加载指令,获取主播特征数据;
8.将所述主播特征数据输入至已训练的人物匹配模型,获得与主播相似的若干个人物的名称以及对应的人物与主播的相似度;
9.根据所述若干个人物的名称、对应的人物与主播的相似度以及预设的标题生成规则,生成直播间标题。
10.根据本技术实施例的第二方面,提供一种基于直播间标题的直播间推荐方法,包括:
11.响应于若干个直播间标题加载指令,获取若干个主播特征数据;
12.将若干个所述主播特征数据输入至已训练的人物匹配模型,分别获得与主播相似的若干个人物的名称以及对应的人物与主播的相似度;
13.分别根据所述若干个人物的名称、对应的人物与主播的相似度以及预设的标题生
成规则,生成若干个直播间标题;
14.获取观众用户历史观看数据;
15.根据所述观众用户历史观看数据,获得观众用户感兴趣的目标人物的名称;
16.将所述目标人物的名称与所述直播间标题中的人物的名称进行比对,推荐包括所述目标人物名称的直播间标题对应的直播间。
17.根据本技术实施例的第三方面,提供一种直播间标题生成装置,包括:
18.主播特征数据获取模块,用于响应于直播间标题加载指令,获取主播特征数据;
19.相似度获取模块,用于将所述主播特征数据输入至已训练的人物匹配模型,获得与主播相似的若干个人物的名称以及对应的人物与主播的相似度;
20.直播间标题生成模块,用于根据所述若干个人物的名称、对应的人物与主播的相似度以及预设的标题生成规则,生成直播间标题。
21.根据本技术实施例的第四方面,提供一种基于直播间标题的直播间推荐装置,包括:
22.主播特征数据获取模块,用于响应于若干个直播间标题加载指令,获取若干个主播特征数据;
23.直播间标题推荐模块,用于将若干个所述主播特征数据输入至已训练的人物匹配模型,分别获得与主播相似的若干个人物的名称以及对应的人物与主播的相似度;
24.直播间标题生成模块,用于分别根据所述若干个人物的名称、对应的人物与主播的相似度以及预设的标题生成规则,生成若干个直播间标题;
25.历史数据获取模块,用于获取观众用户历史观看数据;
26.目标人物获取模块,用于根据所述观众用户历史观看数据,获得观众用户感兴趣的目标人物的名称;
27.直播间标题推荐模块,用于将所述目标人物的名称与所述直播间标题中的人物的名称进行比对,推荐包括所述目标人物名称的直播间标题对应的直播间。
28.根据本技术实施例的第五方面,提供一种计算机设备,包括处理器和存储器;所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如上述所述的直播间标题生成方法,或者,上述所述的基于直播间标题的直播间推荐方法。
29.根据本技术实施例的第六方面,提供一种计算机可读存储介质,其上储存有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的直播间标题生成方法,或者,上述所述的基于直播间标题的直播间推荐方法。
30.本技术实施例响应于直播间标题加载指令,获取主播特征数据;将所述主播特征数据输入至已训练的人物匹配模型,获得与主播相似的若干个人物的名称以及对应的人物与主播的相似度;根据所述若干个人物的名称、对应的人物与主播的相似度以及预设的标题生成规则,生成直播间标题。本技术实施例基于主播特征数据和人物匹配模型生成直播间标题,一方面可以使直播间标题更加符合主播特征,另一方面又可以吸引观众用户,进而通过直播间标题,吸引观众用户进入直播间与主播进行互动。
31.应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本技术。
32.为了更好地理解和实施,下面结合附图详细说明本发明。
附图说明
33.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
34.图1为本技术实施例提供的直播间标题生成方法的应用环境的示意框图;
35.图2为本技术第一实施例提供的直播间标题生成方法的流程图;
36.图3为本技术一实施例提供的获取直播间标题的方法的流程图;
37.图4为本技术另一实施例提供的获取直播间标题的方法的流程图;
38.图5为本技术又一实施例提供的获取直播间标题的方法的流程图;
39.图6为本技术第二实施例提供的直播间标题生成方法的流程图;
40.图7为本技术第三实施例提供的直播间标题生成方法的流程图;
41.图8为本技术第四实施例提供的直播间标题生成方法的流程图;
42.图9为本技术第五实施例提供的基于直播间标题的直播间推荐方法的流程图;
43.图10为本技术第六实施例提供的直播间标题生成装置的示意框图;
44.图11为本技术第七实施例提供的基于直播间标题的直播间推荐装置的示意框图;
45.图12为本技术第八实施例提供的计算机设备的结构示意框图。
具体实施方式
46.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本技术实施例方式作进一步地详细描述。
47.应当明确,所描述的实施例仅仅是本技术实施例一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本技术实施例中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本技术实施例保护的范围。
48.下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。在本技术的描述中,需要理解的是,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序,也不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。在本技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。在此所使用的词语“如果”/“若”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
49.此外,在本技术的描述中,除非另有说明,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,a和/或b,可以表示:单独存在a,同时存在a和b,单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
50.本领域技术人员可以理解,本技术所使用的“客户端”、“终端”、“终端设备”既包括无线信号发射器的设备,其仅具备发射能力的无线信号发射器的设备,又包括无线信号接收射器的设备,其仅具备接收能力的无线信号接收器的设备,还可以包括接收和发射硬件的设备,其具有能够在双向通信链路上,进行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括:蜂窝或其他诸如个人计算机、平板电脑之类的通信设备,其具有单线路显示器或
多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备;pcs(personalcommunications service,个人通信系统),其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力;pda(personal digital assistant,个人数字助理),其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或gps(global positioningsystem,全球定位系统)接收器;常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备,其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“客户端”、“终端”、“终端设备”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的,或者适合于和/或配置为在本地运行,和/或以分布形式,运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“客户端”、“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端,例如可以是pda、mid(mobile internet device,移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话,也可以是智能电视、机顶盒等设备。
51.本技术所称的“服务器”、“客户端”、“服务节点”等名称所指向的硬件,本质上是具备个人计算机等效能力的计算机设备,为具有中央处理器(包括运算器和控制器)、存储器、输入设备以及输出设备等冯诺依曼原理所揭示的必要构件的硬件装置,计算机程序存储于其存储器中,中央处理器将存储在外存中的程序调入内存中运行,执行程序中的指令,与输入输出设备交互,借此完成特定的功能。
52.需要指出的是,本技术所称的“服务器”这一概念,同理也可扩展到适用于服务器机群的情况。依据本领域技术人员所理解的网络部署原理,所述各服务器应是逻辑上的划分,在物理空间上,这些服务器既可以是互相独立但可通过接口调用的,也可以是集成到一台物理计算机或一套计算机机群的。本领域技术人员应当理解这一变通,而不应以此约束本技术的网络部署方式的实施方式。
53.请参阅图1,图1为本技术实施例提供的直播间标题生成方法的应用场景示意图,该应用场景包括主播客户端110、观众客户端120和服务器130。
54.所述主播客户端110与所述观众客户端120通过所述服务器130进行交互。具体的,所述主播客户端110和所述观众客户端120均可以通过网络接入方式接入互联网,与所述服务器130建立数据通信链路。其中,网络可以是能够在所述主播客户端110与所述服务器130之间以及所述观众客户端120与所述服务器130之间实现通信的各种连接类型的通信介质,例如可以是有线通信链路、无线通信链路或者光纤电缆等等,本技术在此不做限制。
55.需要说明的是,本技术实施例提出的客户端包括主播客户端110和观众客户端120。
56.需要指出的是,在现有技术中会存在对“客户端”这一概念的多种理解,例如:可以将其理解为安装在计算机设备中的应用程序,或者,也可以将其理解为相对应于服务器的硬件设备。
57.在本技术实施例中,所称的“客户端”是指相对应于服务器的硬件设备,更具体来说,是指计算机设备,例如:智能手机、智能交互平板以及个人计算机等。
58.在客户端为智能手机、智能交互平板等移动设备时,用户可以在客户端上安装匹配的移动端应用程序,也可以在客户端上访问web端应用程序。
59.在客户端为个人计算机(pc机)等非移动设备时,用户可以在客户端上安装匹配的pc端应用程序,同样也可以在客户端上访问web端应用程序。
60.其中,移动端应用程序是指可安装在移动设备中的应用程序,pc端应用程序是指可安装在非移动设备中的应用程序,web端应用程序是指需通过浏览器访问的应用程序。
61.具体地,web端应用程序依据客户端类型的差异,又可以分为移动版本和pc版本,两者的页面布局方式以及可提供的服务器支持可能存在差别。
62.在本技术实施例中,提供至用户的直播应用程序的类型分为移动端直播应用程序、pc端直播应用程序和web端直播应用程序。用户可以依据其采用客户端的类型不同,自主选择其参与网络直播的方式。
63.本技术依据进入直播间的客户端的用户身份的不同,将客户端分为主播客户端110和观众客户端130。应当说明,在实际应用中,可以由同一个客户端在不同时间分别执行所述观众客户端120与所述主播客户端110的功能。因此,同一个客户端在观看网络直播时,可以作为所述观众客户端120,在发布直播视频时,可以作为所述主播客户端110。
64.所述主播客户端110是指发送网络直播视频的一端,通常来说是网络直播中主播用户所采用的客户端。所述主播客户端110所指向的硬件,本质上是指计算机设备,具体地,如图1所示,其可以是智能手机、智能交互平板和个人计算机等类型的计算机设备。
65.所述观众客户端120是指接收和观看网络直播视频的一端,通常来说是网络直播中观看视频的观众用户所采用的客户端。所述观众客户端120所指向的硬件,本质上是指计算机设备,具体地,如图1所示,其可以是智能手机、智能交互平板和个人计算机等类型的计算机设备。
66.所述服务器130可作为一个业务服务器,其可以负责进一步连接起相关音频数据服务器、视频流服务器以及其他提供相关支持的服务器等,以此构成逻辑上相关联的服务机群,来为相关的终端设备,例如图1中所示的主播客户端110和观众客户端120提供服务。
67.本技术实施例中,所述主播客户端110与所述观众客户端120可以加入同一个直播间(即直播频道),上述的直播间是指依靠互联网技术和所述服务器130实现的一种聊天室,通常具备音视频播控功能。主播用户通过所述主播客户端110在直播间内进行直播,所述观众客户端120的观众用户可以登录所述服务器130进入直播间观看直播。
68.在直播间内,主播用户与观众用户之间可通过语音、视频、文字等公知的线上交互方式来实现互动,一般是主播用户以音视频流的形式为观众用户表演节目,同时,观众用户可以文字或者赠送虚拟礼物的方式与主播用户进行互动,而在互动过程中还可产生经济交易行为,当然,直播间的应用形态并不局限于在线娱乐,也可推广到其他相关场景中。
69.具体地,观众用户观看直播的过程如下:观众用户可以点击访问安装在观众客户端120上的直播应用程序,并选择进入任意一个直播间,触发所述观众客户端120为该观众用户加载直播间界面,该直播间界面内包括若干交互组件,例如:视频组件、虚拟礼物栏组件以及公屏组件等,通过加载这些交互组件可以使观众用户在直播间内观看直播,并进行多种线上互动,线上互动的方式包括但不限于赠送虚拟礼物、参加直播活动以及公屏发言聊天等。
70.值得一提的是,图1中的应用场景只是一种示例性应用场景,并非用于限定本发明的方案。本发明的方案还可以应用于其他形式的网络直播应用场景中,对此不再一一说明。
71.在网络直播中,观众可以访问安装在观众客户端上的直播应用程序,触发观众客户端为其加载直播应用程序界面,在直播应用程序界面中会显示出直播间列表,观众可以
点击直播间列表中的任意一个直播间,即可进入对应的直播间观看直播。在观众进入直播间后,观众可以通过上下滑动来切换直播间,从而浏览各个直播间,以寻找感兴趣的直播间。
72.在直播间列表中尤其是语音直播间,通常只显示直播标题,此时,直播标题作为直播内容的直接反映,很大程度上决定了能否吸引观众用户进入直播间。传统技术中,直播标题通常由主播自己确定或者服务器随机确定,确定出的直播标题比较单调,不利于吸引观众用户进入直播间进行互动。
73.基于上述问题,本技术实施例提供了一种直播间标题生成方法。请参阅图2,图2为本技术第一实施例提供的直播间标题生成方法的流程示意图。本技术实施例的直播间标题生成方法可以由服务器作为执行主体执行,该方法包括如下步骤:
74.步骤s1:响应于直播间标题加载指令,获取主播特征数据。
75.主播特征数据可以包括主播人脸数据、主播声音数据、主播年龄数据以及性别数据等。具体的,如何获取主播特征数据的方式将在第二实施例和第三实施例进行说明,在此不加以赘述。
76.步骤s2:将所述主播特征数据输入至已训练的人物匹配模型,获得与主播相似的若干个人物的名称以及对应的人物与主播的相似度。
77.人物匹配模型的训练可以是基于已标注好人物名称标签的人物特征数据样本进行的,其中,人物可以是娱乐圈明星、动漫人物或者游戏圈中的人物等。人物名称可以是人物的姓名、艺名、笔名或者网名等。
78.在一可选的实施例中,已训练的人物匹配模型可以基于主播的各个特征数据分别对应设置一个人物匹配模型,进而将各个人物匹配模型得到的相似度分值,按照预设规则进行计算,获得与主播相似的若干个人物以及与各个人物的相似度。
79.具体的,对于主播特征数据包括主播人脸数据、主播声音数据和主播年龄数据等数据时,可以分别对应人物人脸匹配模型、人物声音匹配模型和人物年龄匹配模型等数据对应的匹配模型,进而将主播人脸数据、主播声音数据和主播年龄数据分别输入对应的人物人脸匹配模型、人物声音匹配模型和人物年龄匹配模型,从而获得各个模型对应的人物列表以及与各个人物的相似度,再通过求相似度平均值或者加权平均值的方式,通过预设阈值筛选获得与主播相似的若干个人物以及与各个人物的相似度。
80.在另一可选的实施例中,已训练的人物匹配模型也可以基于主播的所有特征数据训练的人物匹配模型。
81.具体的,对于主播特征数据包括主播人脸数据、主播声音数据和主播年龄数据时,可以将主播人脸数据、主播声音数据和主播年龄数据输入至一已训练的人物匹配模型中获得匹配结果,再通过预设阈值筛选匹配结果,获得与主播相似的若干个人物以及与各个人物的相似度
82.步骤s3:根据若干个人物的名称、对应的人物与主播的相似度以及预设的标题生成规则,生成直播间标题。
83.可以理解的是,生成的直播间标题与主播相似的人物的名称相关,例如,直播间标题可以为:神似xxx(人物的名称)明星的人,或者与xxx(人物的名称)明星进行对话等。
84.请参阅图3,在一可选的实施例中,步骤s3中根据若干个人物的名称、对应的人物
与主播的相似度以及预设的标题生成规则,生成直播间标题的步骤,包括:
85.步骤s311:随机从直播间标题模板中筛选获得目标标题模板。
86.可以理解的是,在服务器中可以存储有标题模板库,服务器可以从标题模板库中随机筛选获得目标标题模板。标题模板库存储的标题模板可以包括固定文本内容以及待填充部分,例如__(人物的名称)明星的人,或者与__(人物的名称)明星进行对话等,其中,“明星的人”和“与

明星进行对话”为固定文本内容,下划线“_”表示待填充部分。
87.步骤s312:将相似度最大的人物的名称填充至目标标题模板中,获得直播间标题。
88.本技术实施例通过将相似度最大的人物的名称自动填入目标标题模板中,进而自动获得直播间标题,进而简便了直播间标题的生成方法,可以使直播间标题更加符合主播特征,也可以吸引观众用户。
89.请参阅图4,在另一可选的实施例中,步骤s3中根据若干个人物、与各个人物的相似度以及预设的标题生成规则,生成直播间标题的步骤,包括:
90.步骤s321:随机从直播间标题模板中筛选获得若干个目标标题模板;
91.步骤s322:按照相似度由大至小的方式对若干个人物的名称进行排列,将排在与所述目标标题模板数量之前的人物的名称填充至对应的目标标题模板中,获得若干个目标直播间标题;
92.步骤s323:接收从若干个目标直播间标题中筛选获得的直播间标题。
93.本技术实施例通过将若干个人物的名称自动填入若干个目标标题模板中,进而生成若干个直播间标题,从而使用户可以快捷地选择直播间标题,进而使生成的直播间标题符合主播需求。
94.请参阅图5,在又一可选的实施例中,步骤s3中根据若干个人物、与各个人物的相似度以及预设的标题生成规则,生成直播间标题的步骤,包括:
95.步骤s331:响应于直播间标题编辑指令,显示若干个人物的名称以及对应的人物与主播的相似度;
96.步骤s332:响应于直播间标题生成指令,显示若干个直播间标题模板;
97.步骤s333:接收从若干个直播间标题模板中筛选获得的目标直播间标题模板,以及,接收从若干个人物的名称中筛选获得的目标人物的名称;
98.步骤s334:将目标人物的名称填充至目标直播间标题模板进行编辑,生成直播间标题。
99.本技术实施例通过显示若干个直播间标题模板以及若干个人物的名称,进而使用户可以方便地便捷直播间标题,进而使生成的直播间标题更加符合主播需求。
100.本技术实施例响应于直播间标题加载指令,获取主播特征数据;将主播特征数据输入至已训练的人物匹配模型,获得与主播相似的若干个人物的名称以及对应的人物与主播的相似度;根据若干个人物的名称、对应的人物与主播的相似度以及预设的标题生成规则,生成直播间标题。本技术实施例基于主播特征数据和人物匹配模型生成直播间标题,一方面可以使直播间标题更加符合主播特征,另一方面又可以吸引观众用户,可通过直播间标题,吸引观众用户进入直播间与主播间进行互动。
101.下面以主播特征数据包括主播人脸数据为例,说明本技术的直播间标题生成方法。
102.请参阅图6,图6为本技术第二实施例提供的直播间标题生成方法的流程示意图。
103.步骤s101:响应于直播间标题加载指令,获取主播人脸数据。
104.其中,服务器可以在接收到主播客户端的主播开播控件、上麦控件、连麦控件或者直播标题加载控件的请求时,生成直播间标题加载指令,获取主播人脸数据。
105.具体的,主播客户端设置有主播开播控件、上麦控件、连麦控件或者直播标题加载控件,主播客户端在监听到主播开播控件、上麦控件、连麦控件或者直播标题加载控件的触发时,向服务器发送对应的请求;服务器接收到请求后,生成直播间标题加载指令,以获取主播客户端的主播人脸数据。
106.在一可选的实施例中,步骤s101中响应于直播间标题加载指令,获取主播人脸数据的步骤包括:
107.步骤s10111:响应于直播间标题加载指令,获取主播客户端采集的主播图像。
108.服务器响应于直播间标题加载指令,服务器向主播客户端发送主播图像采集指令;主播客户端根据主播图像采集指令,打开摄像头采集主播图像。
109.步骤s10112:获取根据主播图像进行主播人脸识别,获得的若干张主播人脸图片;将若干张主播人脸图片作为主播人脸数据。
110.在一实施例中,服务器可以基于预设的人脸识别算法对主播图像进行分析识别。
111.其中,人脸识别算法可以预先设置在服务器中,服务器在接收到主播图像后,直接调用人脸识别算法对主播图像进行分析识别。或者,人脸识别算法也可以预先设置在与服务器建立通信连接的图像分析服务器中,服务器在接收到主播图像后,将主播图像发送至的图像分析服务器中,并接收的图像分析服务器返回的分析结果,以减轻服务器的负载。
112.在另一实施例中,服务器也可以将主播图像输入已训练的人脸识别模型中,通过已训练的人脸识别模型对该主播图像进行分析识别。
113.该人脸识别模型的训练可以是基于已标注好人脸位置信息的人脸图像样本进行的,具体地,人脸识别模型的训练过程可以在服务器中进行,可以是在其他训练设备中进行,若在训练设备中进行,可以在训练完成后将已训练好的人脸识别模型参数移植入服务器中。
114.在又一实施例中,可以由主播客户端根据主播图像进行主播人脸识别,获得若干个主播人脸图片,作为主播人脸数据,再将主播人脸数据发送至服务器。其中,主播客户端也可以基于预设的人脸识别算法对主播图像进行分析识别,或者,主播客户端还可以将主播图像输入已训练的人脸识别模型中,通过已训练的人脸识别模型对该主播图像进行分析识别,具体方式,本技术并不加以限制。
115.在另一可选的实施例中,步骤s101中响应于直播间标题加载指令,获取主播人脸数据的步骤包括:
116.步骤s10121:响应于直播间标题加载指令,获取主播历史直播数据。
117.步骤s10122:从主播历史直播数据中,获得若干张主播人脸图片;将若干张主播人脸图片作为主播人脸数据。
118.应当理解的是,这种方式获得的主播人脸数据必然是基于主播之前在直播应用程序中已经有过直播的场景。
119.其中,服务器可以基于预设规则从历史直播数据的历史视频流中,截取若干张直
播图片,进而从若干张直播图片中,对应获得若干张主播人脸图片,从而将若干张主播人脸图片作为主播人脸数据。
120.具体的,基于预设规则从历史直播数据的历史视频流中,截取若干张直播图片的方式可以是服务器在开播预设时间内,从历史视频流中截取获得若干张直播图片,也可以是服务器从历史视频流中按照预设时间间隔截取若干张直播图片,本技术并不加以限制。
121.步骤s102:将主播人脸数据输入至已训练的人物人脸匹配模型,获得与主播人脸相似的若干个第一人物的名称以及对应的第一人物与主播的第一相似度。
122.人物人脸匹配模型的训练可以是基于已标注好人物名称的人脸图像样本进行的。
123.具体地,可以从网络上搜索获得若干个人物的人脸图像,将人脸图像输入到深度学习网络进行训练学习,获得人物人脸匹配模型。其中,深度学习网络可以为卷积神经网络或者已有的人脸识别网络(如face net)等网络,本技术并不加以限制。
124.人物人脸匹配模型的训练过程可以在服务器中进行,也可以是在其他训练设备中进行,若在训练设备中进行,可以在训练完成后将已训练好的人物人脸匹配模型参数移植入服务器中。
125.其中,可以将通过预设阈值筛选将主播人脸数据输入至已训练的人物人脸匹配模型后的输出结果进行筛选,获得第一人物列表以及与各人物对应的第一相似度。
126.在一可选的实施例中,可以将主播人脸数据输入至已训练的人物人脸匹配模型后的输出结果,按照相似度由大至小排列,将排在预设数量之前的相似度以及对应的人物的名称,作为若干个第一人物的名称以及对应的第一相似度。
127.在一可选的实施例中,可以将主播人脸数据输入至已训练的人物人脸匹配模型后的输出结果,与预设的相似度阈值进行比较,将大于预设相似度阈值的相似度以及对应的人物的名称,作为若干个第一人物的名称以及对应的第一相似度。
128.步骤s103:根据若干个第一人物的名称、对应的第一人物与主播的第一相似度以及预设的标题生成规则,获得直播间标题。
129.在一可选的实施例中,步骤s103中根据若干个第一人物的名称、对应的第一人物与主播的第一相似度以及预设的标题生成规则,获得直播间标题的步骤,包括步骤s10311:随机从直播间标题模板中筛选获得目标标题模板;将第一相似度最大的第一人物的名称填充至目标标题模板中,获得直播间标题。
130.在另一可选的实施例中,步骤s103中根据若干个第一人物的名称、对应的第一人物与主播的第一相似度以及预设的标题生成规则,获得直播间标题的步骤,包括步骤s10312:随机从直播间标题模板中筛选获得若干个目标标题模板;按照第一相似度由大至小的方式对若干个第一人物的名称进行排列,将排在与目标标题模板数量之前的第一人物的名称填充至对应的目标标题模板中,获得若干个目标直播间标题;接收从若干个目标直播间标题中筛选获得的直播间标题。
131.在又一可选的实施例中,步骤s103中根据若干个第一人物的名称、对应的第一人物与主播的第一相似度以及预设的标题生成规则,获得直播间标题的步骤,包括:随机从直播间标题模板中筛选获得若干个目标标题模板;按照第一相似度由大至小的方式对若干个第一人物的名称进行排列,将排在与目标标题模板数量之前的第一人物的名称填充至对应的目标标题模板中,获得直播间标题。可以理解的是,用户可以将选择的一个人物的名称填
充至目标直播间模板中,从而获得直播间标题。用户也可以对目标直播间模板进行编辑,之后,选择一个人物的名称填充至编辑后的目标直播间模板中,从而获得直播间标题。本技术实施例通过显示若干个直播间标题,接收选择的其中一个人物的名称对目标直播间标题模板进行编辑的数据,生成直播间标题,可以在尽可能在吸引观众用户的前提下,还可以使主播根据自己喜好来编辑获得直播间标题。
132.下面以主播特征数据包括主播声音数据为例,说明本技术的直播间标题生成方法。
133.请参阅图7,图7为本技术第三实施例提供的直播间标题生成方法的流程示意图。
134.步骤s201:响应于直播间标题加载指令,获取主播声音数据。
135.在一可选的实施例中,步骤s201中响应于生成直播间标题的触发指令,获取主播声音数据的步骤包括步骤s20111:响应于直播间标题加载指令,获取主播客户端采集的主播声音数据。
136.具体的,服务器响应于直播间标题加载指令,向主播客户端发送主播声音采集指令;主播客户端根据主播声音采集指令,打开麦克风采集预设时间段内的主播声音。
137.在另一可选的实施例中,步骤s201中响应于直播间标题加载指令,获取主播声音数据的步骤包括:
138.步骤s20121:响应于直播间标题加载指令,获取主播历史直播数据。
139.步骤s20122:从主播历史直播数据中,获得主播声音数据。
140.其中,服务器可以基于预设规则从历史直播数据的历史音频流中,截取若干段主播声音数据。
141.具体的,基于预设规则从历史直播数据的历史音频流中,截取若干段主播声音数据可以是服务器在开播预设时间内,从历史直播数据的历史音频流中,截取若干段主播声音数据;也可以是服务器从历史直播数据的历史音频流中按照预设时间间隔采集获得若干段主播声音数据,本技术并不加以限制。
142.步骤s202:将主播声音数据输入至已训练的人物声音匹配模型,获得与主播声音相似的若干个第二人物的名称以及对应的第二人物与主播的第二相似度。
143.人物声音匹配模型的训练可以是基于已标注好人物名称的音频数据样本进行的。
144.具体地,可以从网络上搜索获得若干个人物演讲或演唱的音频数据,将音频数据进行声线、声纹和音色等处理,获得声音数据,将声音数据输入到深度学习网络进行训练学习,获得人物声音匹配模型。其中,深度学习网络可以为卷积神经网络等网络,本技术并不加以限制。
145.人物声音匹配模型的训练过程可以在服务器中进行,也可以是在其他训练设备中进行,若在训练设备中进行,可以在训练完成后将已训练好的人物声音匹配模型参数移植入服务器中。
146.步骤s203:根据若干个第二人物的名称、对应的第二人物与主播的第二相似度以及预设的标题生成规则,获得直播间标题。
147.在一可选的实施例中,步骤s203中根据若干个第二人物的名称、对应的第二人物与主播的第二相似度以及预设的标题生成规则,获得直播间标题的步骤,包括步骤s10311:随机从直播间标题模板中筛选获得目标标题模板;将第二相似度最大的第二人物的名称填
充至目标标题模板中,获得直播间标题。
148.在另一可选的实施例中,步骤s103中根据若干个第二人物的名称、对应的第二人物与主播的第二相似度以及预设的标题生成规则,获得直播间标题的步骤,包括步骤s10312:随机从直播间标题模板中筛选获得若干个目标标题模板;按照第二相似度由大至小的方式对若干个第二人物的名称进行排列,将排在与目标标题模板数量之前的第二人物的名称填充至对应的目标标题模板中,获得若干个目标直播间标题;接收从若干个目标直播间标题中筛选获得的直播间标题。
149.在又一可选的实施例中,步骤s103中根据若干个第二人物的名称、对应的第二人物与主播的第二相似度以及预设的标题生成规则,获得直播间标题的步骤,包括:随机从直播间标题模板中筛选获得若干个目标标题模板;按照第二相似度由大至小的方式对若干个第二人物的名称进行排列,将排在与目标标题模板数量之前的第二人物的名称填充至对应的目标标题模板中,获得直播间标题。可以理解的是,用户可以将选择的一个人物的名称填充至目标直播间模板中,从而获得直播间标题。用户也可以对目标直播间模板进行编辑,之后,选择一个人物的名称填充至编辑后的目标直播间模板中,从而获得直播间标题。
150.下面以主播特征数据包括主播人脸数据和主播声音数据为例,说明本技术的直播间标题生成方法。
151.请参阅图8,图8为本技术第四实施例提供的直播间标题生成方法的流程示意图。
152.步骤s301:响应于直播间标题加载指令,获取主播人脸数据和主播声音数据。
153.步骤s302:将主播人脸数据输入至已训练的人物人脸匹配模型,获得与主播人脸相似的若干个第一人物的名称以及对应的第一人物与主播的第一相似度;以及,将主播声音数据输入至已训练的人物声音匹配模型,获得与主播声音相似的若干个第二人物的名称以及对应的第二人物与主播的第二相似度。
154.步骤s303:根据若干个第一人物的名称、对应的第一人物与主播的第一相似度、若干个第二人物的名称、对应的第二人物与主播的第二相似度以及预设的标题生成规则,获得直播间标题。
155.其中,步骤s301和步骤s302中,获取主播人脸数据以及获得与主播人脸相似的若干个第一人物的名称以及与各个第一人物的第一相似度的具体实现方式可以参照第二实施例提供的内容,本技术实施例并不加以赘述。步骤s301和步骤s302中,获取主播声音数据以及获得与主播声音相似的若干个第二人物的名称以及与各人物对应的第二相似度的具体实现方式可以参照第三实施例提供的内容,本技术实施例并不加以赘述。
156.关于步骤s303,在一可选的实施例中,可以按照相似度由大至小的排列方式,将第一相似度和第二相似度混合在一起排列,再从直播间标题模板中,随机选择一个标题模板,之后,将相似度最大的人物的名称填充至标题模板中,获得直播间标题。
157.关于步骤s303,在另一可选的实施例中,可以按照相似度由大至小的排列方式,将第一相似度和第二相似度混合在一起排列,再从直播间标题模板中,随机选择若干个标题模板,之后,将相似度排在与标题模板数量对应之前的人物的名称填充至对应的标题模板中,获得直播间标题。
158.关于步骤s303,在又一可选的实施例中,可以按照相似度由大至小的排列方式,将第一相似度和第二相似度混合在一起排列,同时提供直播间标题控件,从直播间标题模板
中,随机选择若干个标题模板,且显示若干个人物的名称以及与各个人物的相似度,由主播根据标题模板、若干个人物的名称以及与各个人物的相似度,对直播间标题控件进行编辑,获得直播间标题。
159.可以理解的是,可以按照相似度由大至小的排列方式,将第一相似度和第二相似度混合在一起排列时,对于同一个人物,可以将对应的第一相似度和第二相似度相加合并,作为这个人物的相似度。
160.此外,可以按照相似度由大至小的排列方式,将第一相似度和第二相似度混合在一起排列之前,还可以按照预设权重比例分别对第一相似度和第二相似度进行处理之后,再进行排列,例如,分别设置主播人脸相似度的权重为1,主播声音相似度的权重为2,则将第一相似度与权重1相乘之后的结果,将第二相似度与权重2相乘之后的结果,再混合在一起排列。
161.请参阅图9,其是本技术第五实施例提供的基于直播间标题的直播间推荐方法的流程图。本技术第五实施例提供的基于直播间标题的直播间推荐方法,由服务器作为执行主体执行,具体的,方法包括如下步骤:
162.步骤s401:响应于若干个直播间标题加载指令,获取若干个主播特征数据。
163.步骤s402:将若干个所述主播特征数据输入至已训练的人物匹配模型,分别获得与主播相似的若干个人物的名称以及对应的人物与主播的相似度。
164.步骤s403:分别根据所述若干个人物的名称、对应的人物与主播的相似度以及预设的标题生成规则,生成若干个直播间标题。
165.步骤s404:获取观众用户历史观看数据。
166.步骤s405:根据观众用户历史观看数据,获得观众用户感兴趣的目标人物的名称。
167.步骤s406:将目标人物的名称与所述直播间标题中的人物的名称进行比对,推荐包括目标人物的直播间标题对应的直播间。
168.其中,服务器可以收集观众用户在观看电影频道或者电视剧频道等的停留时长超过预设时长的历史观看数据,和/或,观众用户在某个主播在演唱某个人物(明星)的曲目的停留时长超过预设时长的历史观看数据,和/或,观众用户在某个主播在演唱某个人物(明星)的曲目时打赏过的历史观看数据,进而记录观众用户对某个人物(明星)的数据敏感,进而将该人物作为目标人物,从而服务器在检测到目标人物的直播间标题,向该观众用户推荐该直播间标题对应的直播间,从而提高观众用户在直播间的留存率。
169.在一实施例中,步骤s405中根据观众用户历史观看数据,获得观众用户感兴趣的目标人物的步骤之后,包括:响应于观众用户的上麦指令或者观众用户进入直播间的指令,根据所述目标人物的名称生成用户标签,在直播间显示所述用户标签。
170.具体的,可以观众用户的上麦或者观众用户进入直播间时,根据所述目标人物生成用户标签,从而在预设时间内显示该用户标签,从而有利于主播制造话题信息,提高直播互动。其中,用户标签的生成方式与生成直播间标题的方式相同,可以将目标人物填入随机选择的用户标签模板,进而获得用户标签,例如用户标签可以为:神似xxx明星的男人。
171.在一实施例中,步骤s406中根据目标人物,推荐包括目标人物的直播间标题的步骤,包括:若观众用户在首页页面,获取观众用户的视线位置以及所述视线位置所在的栏目标识;根据所述栏目标识,在所述视线位置添加包括所述目标人物的名称的直播间标题对
应的直播间数据,获得栏目信息;将所述栏目信息推送至所述观众用户所在的观众客户端,以在所述视线位置根据所述直播间数据显示对应的直播间。
172.其中,在将栏目信息推送至观众用户所在的观众客户端,以在所述视线位置根据所述直播间数据显示直播间,还可以刷新观众用户观看栏目隔壁的小数据来让用户感知到数据变化,以使观众用户知晓在推送直播间的操作。
173.在另一实施例中,步骤s406中根据目标人物的名称,推荐包括目标人物的名称的直播间标题的步骤,包括:获取观众用户所在的页面;若观众用户在直播间页面,将包括所述目标人物的名称的直播间标题对应的直播间作为下一直播间页面。
174.本技术实施例通过将包括所述目标人物的名称的直播间标题对应的直播间作为下一直播间页面,从而使观众用户浏览到在下一直播间时,可以观看到自己关兴趣的人物相似的主播的直播间,进而提高观众用户在直播间的留存率。
175.请参见图10,其为本技术第六实施例提供的直播间标题生成装置的结构示意图。该装置500包括:
176.主播特征数据获取模块501,用于响应于直播间标题加载指令,获取主播特征数据;
177.相似度获取模块502,用于将所述主播特征数据输入至已训练的人物匹配模型,获得与主播相似的若干个人物的名称以及对应的人物与主播的相似度;
178.直播间标题生成模块503,用于根据所述若干个人物的名称、对应的人物与主播的相似度以及预设的标题生成规则,生成直播间标题。
179.需要说明的是,本技术第六实施例提供的直播间的直播间标题生成装置在执行直播中的直播间标题生成方法时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将设备的内部结构划分为不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,本技术第六实施例提供的直播间标题生成装置与本技术第一实施例直播间标题生成方法属于同一构思,其体现实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
180.本技术第六实施例的基于直播间标题的直播间推荐装置的实施例可以应用在计算机设备上,例如服务器上,该装置实施例可以通过软件实现,也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例,作为一个逻辑意义上的装置,是通过其所在文件处理的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言,其所在的计算机设备可以包括处理器、网络接口、内存以及非易失性存储器,通过数据总线或其他公知方式互相共联。
181.请参见图11,其为本技术第七实施例提供的基于直播间标题的直播间推荐装置的结构示意图。该装置600包括:
182.主播特征数据获取模块601,用于响应于若干个直播间标题加载指令,获取若干个主播特征数据;
183.相似度获取模块602,用于将若干个所述主播特征数据输入至已训练的人物匹配模型,分别获得与主播相似的若干个人物的名称以及对应的人物与主播的相似度;
184.直播间标题生成模块603,用于分别根据所述若干个人物的名称、对应的人物与主播的相似度以及预设的标题生成规则,生成若干个直播间标题;
185.历史数据获取模块604,用于获取观众用户历史观看数据;
186.目标人物获取模块605,用于根据所述观众用户历史观看数据,获得观众用户感兴趣的目标人物的名称;
187.直播间标题推荐模块606,用于将所述目标人物的名称与所述直播间标题中的人物进行比对,推荐包括所述目标人物的直播间标题对应的直播间。
188.需要说明的是,本技术第七实施例提供的基于直播间标题的直播间推荐装置在执行直播中的基于直播间标题的直播间推荐方法时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将设备的内部结构划分为不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,本技术第七实施例提供的直播间标题生成装置与本技术第五实施例直播间标题生成方法属于同一构思,其体现实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
189.本技术第七实施例的基于直播间标题的直播间推荐装置的实施例可以应用在计算机设备上,例如服务器上,该装置实施例可以通过软件实现,也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例,作为一个逻辑意义上的装置,是通过其所在文件处理的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言,其所在的计算机设备可以包括处理器、网络接口、内存以及非易失性存储器,通过数据总线或其他公知方式互相共联。
190.请参阅图12,为本技术第八实施例提供的计算机设备的结构示意图。如图12所示,该计算机设备16可以包括:处理器160、存储器161以及存储在该存储器161并可以在该处理器160上运行的计算机程序162,例如:直播间标题生成方法的应用程序,或者,基于直播间标题的直播间推荐方法的应用程序;该处理器160执行该计算机程序162时实现上述第一实施例至第五实施例中的方法步骤。
191.其中,该处理器160可以包括一个或多个处理核心。处理器160利用各种接口和线路连接计算机设备16内的各个部分,通过运行或执行存储在存储器161内的指令、程序、代码集或指令集,以及调用存储器161内的数据,执行计算机设备16的各种功能和处理数据,可选的,处理器160可以采用数字信号处理(digital signal processing,dsp)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array,fpga)、可编程逻辑阵列(programble logic array,pla)中的至少一个硬件形式来实现。处理器160可集成中央处理器(central processing unit,cpu)、图像处理器(graphics processing unit,gpu)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中,cpu主要处理操作系统、用户界面和应用程序等;gpu用于负责触摸显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制;调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调器也可以不集成到处理器160中,单独通过一块芯片进行实现。
192.其中,存储器161可以包括随机存储器(random access memory,ram),也可以包括只读存储器(read-only memory)。可选的,该存储器161包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器161可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器161可包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控指令等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等;存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器161可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器160的存储装置。
193.本技术实施例还提供了一种计算机存储介质,该计算机存储介质可以存储有多条指令,该指令适用于由处理器加载并执行上述第一实施例至第五实施例的方法步骤,具体执行过程可以参见上述第一实施例至第五实施例的具体说明,在此不进行赘述。
194.所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
195.在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
196.本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
197.在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端设备实施例仅是示意性的,例如,模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
198.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
199.另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
200.集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,计算机程序包括计算机程序代码,计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。
201.本发明并不局限于上述实施方式,如果对本发明的各种改动或变形不脱离本发明的精神和范围,倘若这些改动和变形属于本发明的权利要求和等同技术范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变形。
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