(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザのユーザプロファイルに基づいてユーザへビデオを推薦するため、ビデオ推薦の正確度を向上させることができるビデオ推薦の方法及び装置を提供する。【解決手段】端末装置から送信された、ユーザから入力されるビデオ推薦を要求する音声である第一音声を含むビデオ推薦要求を受信するステップと、サーバに記憶されているユーザ音声から、第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定するステップと、ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップとを含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオ推薦の方法であって、
端末装置から送信されたビデオ推薦要求を受信するステップであって、前記ビデオ推薦要求は、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する音声である第一音声を含む、ステップと、
サーバに記憶されているユーザ音声から、前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定するステップと、
前記ユーザを前記第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ビデオ推薦要求に更に前記端末装置の標識が含まれている場合に、
前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップは、
前記第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ビデオ推薦要求に更に前記ユーザの第一顔画像が含まれている場合に、前記第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きいであれば、
前記方法は、更に
サーバに記憶されている顔画像から、前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定し、前記ユーザを前記第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、前記第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きいであれば、
前記方法は、更に
端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信するステップと、
サーバに記憶されている顔画像から、前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定し、前記ユーザを前記第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、前記第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識に基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップと、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信する前に、更に、
前記端末装置に前記ユーザの第一顔画像を取得するように指示するための画像取得指令を、前記端末装置へ送信するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第一信頼度が第二閾値以下であれば、前記方法は、更に
前記端末装置の前記ユーザへユーザ標識を割当て、前記ユーザ標識と前記第一音声とを関連付けて記憶するステップを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項７】
前記方法は、
端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信するステップと、
前記ユーザ標識と前記第一顔画像とを関連付けて記憶するステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識に基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップは、
前記端末装置の標識に基づいて、前記端末装置のユーザのビデオ閲覧権限を確定するステップと、
前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置のユーザのビデオ閲覧権限に対応する複数のビデオから目標ビデオを確定するステップと、
前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップと、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項９】
サーバに記憶されているユーザ音声から、前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定するステップは、
前記第一音声の声紋特徴とニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、前記第一音声の第一特徴ベクトルを取得するステップと、
前記第一特徴ベクトルとサーバに記憶されている各ユーザ音声の第二特徴ベクトルとに基づいて、サーバに記憶されているユーザ音声から、前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項１０】
サーバに記憶されている顔画像から、前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定するステップは、
前記第一顔画像の画像特徴とニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、前記第一顔画像の第三特徴ベクトルを取得するステップと、
前記第三特徴ベクトルとサーバに記憶されている各顔画像の第四特徴ベクトルとに基づいて、サーバに記憶されている顔画像から、前記第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項３又は４に記載の方法。
【請求項１１】
ビデオ推薦の方法であって、
ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得するステップと、
第一音声が含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信するステップと、
サーバから送信された目標ビデオの情報を受信するステップであって、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であると確定した後に、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて取得され、又は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きく、且つ前記ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であると確定した後に、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて取得されるものである、ステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
前記ビデオ推薦要求に更に前記端末装置の標識が含まれている場合に、
前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であると確定した後に、第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて取得されるものであり、
或いは、
前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きく、且つ前記ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であると確定した後に、第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて取得されるものである、
ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得するステップは、
ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声とユーザの第一顔画像とを取得するステップを含み、
第一音声と端末装置の標識とが含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信するステップは、
第一音声、端末装置の標識及び前記第一顔画像が含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信するステップを含む、ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記方法は、
サーバから送信された画像取得指令を受信するステップと、
前記画像取得指令に基づいて前記ユーザの第一顔画像を取得するステップと、
前記第一顔画像を前記サーバへ送信するステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項１１又は１２に記載の方法。
【請求項１５】
ビデオ推薦の装置であって、
端末装置から送信されたビデオ推薦要求を受信する受信モジュールであって、前記ビデオ推薦要求は、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する音声である第一音声を含む、受信モジュールと、
サーバに記憶されているユーザ音声から、前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する確定モジュールと、
前記ユーザを前記第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信する送信モジュールと、
を備えることを特徴とする装置。
【請求項１６】
ビデオ推薦の装置であって、
ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得する取得モジュールと、
第一音声が含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信する送信モジュールと、
サーバから送信された目標ビデオの情報を受信する受信モジュールであって、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であると確定した後に、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて取得されるものであり、或いは、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きく、且つ前記ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であると確定した後に、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて取得されるものである、受信モジュールと、
を備えることを特徴とする装置。
【請求項１７】
コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ読取可能な記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムは、プロセッサに請求項１〜１０の何れか一つに記載の方法を実行させることを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１８】
メモリとプロセッサとが備えられているサーバであって、
前記メモリは、プログラム指令を記憶し、
前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている前記プログラム指令を呼び出して請求項１〜１０の何れか一つに記載の方法を実現させることを特徴とするサーバ。
【請求項１９】
コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ読取可能な記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムは、プロセッサに請求項１１〜１４の何れか一つに記載の方法を実行させることを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項２０】
メモリとプロセッサとが備えられている端末装置であって、
前記メモリは、プログラム指令を記憶し、
前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている前記プログラム指令を呼び出して請求項１１〜１４の何れか一つに記載の方法を実現させることを特徴とする端末装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はコンピュータ技術に関し、特にビデオ推薦の方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能の益々の発展に伴い、知能端末の種類が多くなっている。例えばスマートボイステレビ型の製品について、ユーザが音声によりテレビを操作することができる。
【０００３】
従来技術において、スマートボイステレビは、少なくとも一つのユーザを有する。全てのユーザよりスマートボイステレビを介して生成された行為データは、何れもスマートボイステレビの標識に対応する。つまり、サーバは当該スマートボイステレビの全てのユーザのデータに基づいて、端末装置の標識に対応するユーザプロファイルを生成する。
【０００４】
そのうち何れか一つのユーザＡがスマートボイステレビからビデオを推薦するように希望すると、スマートボイステレビからビデオ推薦要求をサーバへ送信する。サーバは、ユーザＡのデータにより生成されたユーザプロファイルに基づいて、ユーザへ推薦しようとするビデオを確定することではなく、全てのユーザのデータにより生成されたユーザプロファイルに基づいて、ユーザへ推薦しようとするビデオを確定する。従って、サーバにより選択された、ユーザへ推薦しようとするビデオは、必ずしもユーザが興味を持つビデオではなく、ユーザへビデオを推薦する正確度が高くない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、ビデオ推薦の方法及び装置を提供して従来技術においてユーザへビデオを推薦する正確度が高くない技術課題を解決する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第一の側面として、本願の実施形態は、ビデオ推薦の方法であって、端末装置から送信されたビデオ推薦要求を受信するステップであって、前記ビデオ推薦要求は、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する音声である第一音声を含む、ステップと、サーバに記憶されているユーザ音声から、前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定するステップと、前記ユーザを前記第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップと、を含むビデオ推薦の方法を提供する。
【０００７】
可能な設計において、前記ビデオ推薦要求に更に前記端末装置の標識が含まれている場合に、前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップは、前記第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップを含む。
【０００８】
可能な設計において、前記ビデオ推薦要求に更に前記ユーザの第一顔画像が含まれている場合に、前記第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きいであれば、前記方法は、更にサーバに記憶されている顔画像から、前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定し、前記ユーザを前記第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、前記第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップを含む。
【０００９】
可能な設計において、前記第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きいであれば、前記方法は、更に端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信するステップと、サーバに記憶されている顔画像から、前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定し、前記ユーザを前記第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、前記第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識に基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップと、を含む。
【００１０】
可能な設計において、前記端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信する前に、更に、前記端末装置に前記ユーザの第一顔画像を取得するように指示するための画像取得指令を、前記端末装置へ送信するステップを含む。
【００１１】
可能な設計において、前記第一信頼度が第二閾値以下であれば、前記方法は、更に前記端末装置の前記ユーザへユーザ標識を割当て、前記ユーザ標識と前記第一音声とを関連付けて記憶するステップを含む。
【００１２】
可能な設計において、前記方法は、端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信するステップと、前記ユーザ標識と前記第一顔画像とを関連付けて記憶するステップと、を更に含む。
【００１３】
可能な設計において、前記第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識に基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップは、前記端末装置の標識に基づいて、前記端末装置のユーザのビデオ閲覧権限を確定するステップと、前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置のユーザのビデオ閲覧権限に対応する複数のビデオから目標ビデオを確定するステップと、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップと、を含む。
【００１４】
可能な設計において、サーバに記憶されているユーザ音声から、前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定するステップは、前記第一音声の声紋特徴とニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、前記第一音声の第一特徴ベクトルを取得するステップと、前記第一特徴ベクトルとサーバに記憶されている各ユーザ音声の第二特徴ベクトルとに基づいて、サーバに記憶されているユーザ音声から、前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定するステップと、を含む。
【００１５】
可能な設計において、サーバに記憶されている顔画像から、前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定するステップは、前記第一顔画像の画像特徴とニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、前記第一顔画像の第三特徴ベクトルを取得するステップと、前記第三特徴ベクトルとサーバに記憶されている各顔画像の第四特徴ベクトルとに基づいて、サーバに記憶されている顔画像から、前記第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定するステップと、を含む。
【００１６】
第二の側面として、本願の実施形態は、ビデオ推薦の方法であって、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得するステップと、第一音声が含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信するステップと、サーバから送信された目標ビデオの情報を受信するステップであって、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であると確定した後に、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて取得され、又は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きく、且つ前記ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であると確定した後に、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて取得されるものである、ステップと、を含むビデオ推薦の方法を提供する。
【００１７】
可能な設計において、前記ビデオ推薦要求に更に前記端末装置の標識が含まれている場合に、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であると確定した後に、第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて取得されるものであり、或いは、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きく、且つ前記ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であると確定した後に、第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて取得されるものである。
【００１８】
可能な設計において、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得するステップは、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声とユーザの第一顔画像とを取得するステップを含み、第一音声と端末装置の標識とが含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信するステップは、第一音声、端末装置の標識及び前記第一顔画像が含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信するステップを含む。
【００１９】
可能な設計において、前記方法は、サーバから送信された画像取得指令を受信するステップと、前記画像取得指令に基づいて前記ユーザの第一顔画像を取得するステップと、前記第一顔画像を前記サーバへ送信するステップと、を更に含む。
【００２０】
第三の側面として、本願の実施形態は、ビデオ推薦の装置であって、端末装置から送信されたビデオ推薦要求を受信する受信モジュールであって、前記ビデオ推薦要求は、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する音声である第一音声を含む、受信モジュールと、サーバに記憶されているユーザ音声から、前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する確定モジュールと、前記ユーザを前記第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信する送信モジュールと、を備えるビデオ推薦の装置を提供する。
【００２１】
可能な設計において、前記ビデオ推薦要求に前記端末装置の標識が含まれている場合に、送信モジュールは具体的に、前記第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて、前記端末装置へ前記目標ビデオの情報を送信する。
【００２２】
可能な設計において、前記ビデオ推薦要求に更に前記ユーザの第一顔画像が含まれている場合に、前記第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きいであれば、前記確定モジュールは、サーバに記憶されている顔画像から前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定し、前記送信モジュールは、前記ユーザを前記第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、前記第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【００２３】
可能な設計において、前記第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きいであれば、前記受信モジュールは、端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信し、前記確定モジュールは、サーバに記憶されている顔画像から、前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定し、前記送信モジュールは、前記ユーザを前記第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、前記第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【００２４】
可能な設計において、前記送信モジュールは、端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信する前に、更に、前記端末装置に前記ユーザの第一顔画像を取得するように指示するための画像取得指令を前記端末装置へ送信する。
【００２５】
可能な設計において、前記装置は更に、前記第一信頼度が第二閾値以下であれば、前記端末装置の前記ユーザへユーザ標識を割当て、前記ユーザ標識と前記第一音声とを関連付けて記憶する記憶モジュールを備える。
【００２６】
可能な設計において、前記第一信頼度が第二閾値以下であれば、前記受信モジュールは更に、端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信し、前記記憶モジュールは更に、前記ユーザ標識と前記第一顔画像とを関連付けて記憶する。
【００２７】
可能な設計において、前記送信モジュールは具体的に、前記端末装置の標識に基づいて、前記端末装置のユーザのビデオ閲覧権限を確定し、前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置のユーザのビデオ閲覧権限に対応する複数のビデオから目標ビデオを確定し、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【００２８】
可能な設計において、前記確定モジュールは、前記第一音声の声紋特徴とニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、前記第一音声の第一特徴ベクトルを取得し、前記第一特徴ベクトルとサーバに記憶されている各ユーザ音声の第二特徴ベクトルとに基づいて、サーバに記憶されているユーザ音声から前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する。
【００２９】
可能な設計において、前記確定モジュールは更に、前記第一顔画像の画像特徴とニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、前記第一顔画像の第三特徴ベクトルを取得し、前記第三特徴ベクトルとサーバに記憶されている各顔画像の第四特徴ベクトルとに基づいて、サーバに記憶されている顔画像から前記第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定する。
【００３０】
第四の側面として、本願の実施形態は、ビデオ推薦の装置であって、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得する取得モジュールと、第一音声が含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信する送信モジュールと、サーバから送信された目標ビデオの情報を受信する受信モジュールであって、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であると確定した後に、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて取得されるものであり、或いは、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きく、且つ前記ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であると確定した後に、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて取得されるものである、受信モジュールと、を備えるビデオ推薦の装置を提供する。
【００３１】
可能な設計において、前記ビデオ推薦要求に更に前記端末装置の標識が含まれている場合に、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であると確定した後に、第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて取得されたものであり、或いは、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きく、且つ前記ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であると確定した後に、第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて取得されたものである。
【００３２】
可能な設計において、前記取得モジュールは具体的に、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声とユーザの第一顔画像を取得し、前記送信モジュールは具体的に、第一音声、端末装置の標識及び前記第一顔画像が含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信する。
【００３３】
可能な設計において、前記受信モジュールは更に、サーバから送信された画像取得指令を受信し、前記取得モジュールは更に、前記画像取得指令に基づいて前記ユーザの第一顔画像を取得し、前記送信モジュールは更に、前記第一顔画像を前記サーバへ送信する。
【００３４】
第五の側面として、本願の実施形態は、コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ読取可能な記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムは、プロセッサに第一の側面およびその何れか一つの可能な設計に記載の方法を実行させるコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供する。
【００３５】
第六の側面として、本願の実施形態は、メモリとプロセッサとが備えられているサーバであって、前記メモリは、プログラム指令を記憶し、前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている前記プログラム指令を呼び出して第一の側面およびその何れか一つの可能な設計に記載の方法を実現させるサーバを提供する。
【００３６】
第七の側面として、本願の実施形態は、コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ読取可能な記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムは、プロセッサに第二の側面およびその何れか一つの可能な設計に記載の方法を実行させるコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供する。
【００３７】
第八の側面として、本願の実施形態は、メモリとプロセッサとが備えられている端末装置であって、前記メモリは、プログラム指令を記憶し、前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている前記プログラム指令を呼び出して第二の側面およびその何れか一つの可能な設計に記載の方法を実現させる端末装置を提供する。
【発明の効果】
【００３８】
本願の実施形態のサーバに端末装置のユーザ毎のユーザプロファイルが記憶され、端末装置は、端末装置の全てのユーザのユーザプロファイルに基づいてユーザへビデオを推薦することではなく、現在のユーザの音声により現在のユーザを認識し、現在のユーザのユーザプロファイルに基づいてユーザへビデオを推薦することにより、ビデオ推薦の正確度を向上させることができる。更に、認識結果の信頼度が所定の閾値以上である場合のみ、現在の認識結果が信頼可能とみなされ、現在の認識結果に対応するユーザのユーザプロファイルに基づいてユーザへビデオを推薦するため、ビデオ推薦の正確度を更に向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
本発明の実施例又は従来技術における技術案をより明確に説明するために、以下に実施例又は従来技術に対する説明に必要な図面を簡単に紹介する。以下の説明における図面は明らかに本発明の幾つかの実施例であり、当業者にとっては、創造的な労働を付しない前提でこれら図面に基づいて他の図面を更に得られる。
【図１】本願の実施例により提供されるシステムアーキテクチャである。
【図２】本発明により提供されるビデオ推薦の方法の第一のシグナリングインタラクション図である。
【図３】本発明により提供されるビデオ推薦の方法の第二のシグナリングインタラクション図である。
【図４】本発明により提供されるビデオ推薦の方法の第三のシグナリングインタラクション図である。
【図５】本発明により提供されるビデオ推薦の方法の第四のシグナリングインタラクション図である。
【図６】本発明により提供されるビデオ推薦の方法の第五のシグナリングインタラクション図である。
【図７】本発明により提供されるビデオ推薦の方法の第六のシグナリングインタラクション図である。
【図８】本発明の実施例により提供されるビデオ推薦の装置の実施例一の構成の模式図である。
【図９】本発明の実施例により提供されるビデオ推薦の装置の実施例二の構成の模式図である。
【図１０】本願の実施例により提供されるサーバの構成の模式図である。
【図１１】本願の実施例により提供される端末装置の構成の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
本発明の実施例の目的、技術案及び利点をより明確にするために、以下に本発明の実施例における図面と合わせて本発明の実施例における技術案を明瞭で完備的に説明する。説明される実施例は、全ての実施例ではなく、本発明の一部の実施例であることは言うまでもなく。当業者により本発明における実施例に基づいて創造的な労働を付しない前提で得られる全ての他の実施例も本発明の保護範囲に属される。
【００４１】
図１は、本願の実施例により提供されるシステムアーキテクチャである。図１を参照して分かるように、当該アーキテクチャは、端末装置１２と、サーバ１１とを備える。なお、サーバに端末装置の少なくとも一つのユーザ毎のユーザプロファイルが記憶され、各ユーザプロファイルの標識に対応するユーザの標識が含まれる。
【００４２】
具体的に、端末装置１２は、ビデオ推薦要求をサーバ１１へ送信する。ビデオ推薦要求に、ユーザがビデオ推薦を要求する第一音声が含まれる。サーバ１１は、その記憶されたユーザ音声から、第一音声との類似度が最も大きい第二音声の類似度を確定し、ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて目標ビデオを確定し、端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きいであれば、サーバに記憶されている顔画像から、ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定し、ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【００４３】
本願の実施例のサーバには、端末装置のユーザ毎のユーザプロファイルが記憶されている。端末装置は、端末装置の全てのユーザのユーザプロファイルに基づいてユーザへビデオを推薦することではなく、現在のユーザの音声により、現在のユーザを認識し、現在のユーザのユーザプロファイルに基づいてユーザへビデオを推薦することにより、ビデオ推薦の正確度を向上させることができる。更に、認識結果の信頼度が所定の閾値以上である場合のみ、現在の認識結果が信頼可能とみなされ、現在の認識結果に対応するユーザのユーザプロファイルに基づいてユーザへビデオを推薦するため、ビデオ推薦の正確度を更に向上させることができる。
【００４４】
図２は、本発明により提供されるビデオ推薦の方法の第一のシグナリングインタラクション図である。図２に示すように、本実施例の方法は、以下のステップを含むことができる。
【００４５】
ステップ２０１において、端末装置は、現在のユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得する。
【００４６】
ステップ２０２において、端末装置は、第一音声が含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信する。
【００４７】
ステップ２０３において、サーバは、サーバに記憶されているユーザ音声から、第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する。
【００４８】
ステップ２０４において、現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、サーバは、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【００４９】
具体的に、本実施例の端末装置は、スマートボイステレビ、タブレットなどのような音声で操作可能な装置であっても良い。
【００５０】
以下、スマートボイステレビを例として、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４におけるビデオ推薦フローを説明する。
【００５１】
ステップＳ２０１について、現在の第一ユーザがスマートボイステレビからビデオを推薦するように要求しようとすると、ユーザから音声として「私にビデオを推薦してください」、「最近良い映画がありますか」、又は「私に良いドラマを推薦してください」などを言い出すことになる。これらの音声は何れもユーザがビデオ推薦を要求する音声であり、ここでは第一音声と呼ばれる。
【００５２】
なお、スマートボイステレビの音声採集ユニットは、第一ユーザの第一音声を採集する。
【００５３】
ステップＳ２０２について、スマートボイステレビは、第一ユーザの第一音声を取得した後に、サーバへビデオ推薦要求を送信する。ビデオ推薦要求に当該第一音声が含まれる。
【００５４】
当業者にとって理解すべきなのは、第一音声の音声は、バイナリストリームの形式でサーバへ送信することができる。
【００５５】
ステップＳ２０３について、サーバは、スマートボイステレビから送信されたビデオ推薦要求を受信し、第一音声（実際は、バイナリ音声ストリーム）を認識可能なテキスト情報へ変換し、当該テキスト情報に基づいて第一ユーザの意図を確定する。例えば、ユーザの意図は、映画、ドラマ又はバラエティ番組を推薦することである。
【００５６】
サーバに少なくとも一つのユーザ音声が記憶されている。ユーザ音声毎の標識には、対応するユーザの標識と端末装置の標識が含まれる。
【００５７】
例えば、サーバにユーザＢの音声が記憶され、ユーザＢの音声がスマートボイステレビｂからサーバに送信されたものであれば、ユーザＢの第二音声の標識にユーザＢの標識とスマートボイステレビの標識が含まれる。なお、ユーザＢの標識が１００であっても良く、スマートボイステレビｂの標識が０００であっても良い。
【００５８】
また、例えば、サーバにユーザＣの音声が記憶され、ユーザＣの音声がスマートボイステレビｂからサーバに送信されたものであれば、ユーザＣの音声の標識にユーザＣの標識とスマートボイステレビの標識が含まれる。なお、ユーザＣの標識が０００であっても良く、スマートボイステレビｂの標識が０００であっても良い。
【００５９】
前記状況によれば、ユーザＢとユーザＣが共にスマートボイステレビｂのユーザであると意味する。
【００６０】
また、サーバに記憶されているユーザ音声毎の標識には、ユーザの標識のみが含まれても良い。
【００６１】
サーバに、複数のユーザのそれぞれのユーザプロファイルが更に記憶されている。ユーザプロファイル毎の標識には、相応するユーザの標識と対応する端末装置の標識とが含まれ、又は相応するユーザの標識のみが含まれる。
【００６２】
同一のユーザの音声の標識とユーザプロファイルの標識におけるユーザ標識とが同じ、即ちサーバに記憶されている音声とユーザプロファイルとが一対一で対応する。
【００６３】
以下、サーバに記憶されているユーザ音声から第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する方法について説明する。
【００６４】
一種目の実現可能な方法において、各ユーザ音声の第二声紋特徴を抽出し、従来技術におけるメル周波数ケプストラム係数を採用して声紋特徴を示すことができる。複数の第二音声の第二声紋特徴をトレーニングサンプルとして、ディープコンボリューションニューラルネットワークによりディープコンボリューションニューラルネットワークモデルを得る。その後にユーザ音声毎について、ユーザ音声の第二声紋特徴をディープコンボリューションニューラルネットワークの入力として、トレーニングで得られたディープコンボリューションニューラルネットワークモデルを採用して、ユーザ音声に対応する第二特徴ベクトルを得る。これにより、ユーザ音声毎に対応する第二特徴ベクトル、即ちユーザ音声毎に対応するユーザの第二特徴ベクトルが得られる。
【００６５】
第一音声の第一声紋特徴を抽出し、第一声紋特徴をディープコンボリューションニューラルネットワークの入力として、トレーニングで得られたディープコンボリューションニューラルネットワークモデルを採用して、第一音声に対応する第一特徴ベクトルを得る。
【００６６】
第一特徴ベクトルと各第二特徴ベクトルに基づいて、サーバに記憶されているユーザ音声のうち第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する。具体的に、第一特徴ベクトルと各第二特徴ベクトルとの距離を取得し、第一特徴ベクトルとの距離が最も小さい第二特徴ベクトルに対応するユーザ音声を第二音声とする。つまり、二つの特徴ベクトルの間の距離が小さいほど、特徴ベクトルのそれぞれに対応する音声の類似度が大きいと意味する。なお、距離は、ユークリッド距離、コサイン距離などであっても良く、本実施例では限定されない。
【００６７】
例えば、サービスにユーザ音声１、ユーザ音声２、ユーザ音声３、ユーザ音声４が含まれている場合に、ユーザ音声１に対応する第二特徴ベクトルと第一特徴ベクトルとの間のユークリッド距離が最も小さいであると、ユーザ音声１が第一音声との類似度が最も大きい第二音声になる。
【００６８】
理解すべきなのは、前記ディープコンボリューションニューラルネットワークモデルと各ユーザ音声のそれぞれの第二特徴ベクトルは、予め取得してからサーバに記憶されても良い。
【００６９】
二種目の実現可能な方法において、各ユーザ音声の第二声紋特徴を抽出し、従来技術におけるメル周波数ケプストラム係数を採用して声紋特徴を示すことができる。第二声紋特徴のそれぞれについてベクトル量子化処理を行って当該第二声紋特徴に対応する第二ベクトル量子化のコードブック、即ち当該第二声紋特徴に対応するユーザの第二ベクトル量子化のコードブックを得る。なお、ベクトル量子化の処理方法は、従来技術における方法であるため、本実施例では詳しく説明しない。
【００７０】
第一音声の第一声紋特徴を抽出し、第一声紋特徴に対してベクトル化処理を行って、当該第一声紋特徴に対応する第一ベクトル量子化コードブック、即ち当該第二声紋特徴に対応するユーザの第一ベクトル量子化コードブックを得る。
【００７１】
第一ベクトル量子化コードブックと各第二ベクトル量子化コードブックに基づいて、サーバに記憶されているユーザ音声のうち第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する。具体的に、第一ベクトル量子化コードブックと各第二ベクトル量子化コードブックとの間のユークリッド距離を取得し、第一ベクトル量子化コードブックとのユークリッド距離が最も小さい第二ベクトル量子化コードブックに対応するユーザ音声を第二音声として確定する。つまり、二つのベクトル量子化コードブックの間のユークリッド距離が小さいほど、ベクトル量子化コードブックのそれぞれに対応する音声の類似度が大きくなることを意味する。
【００７２】
例えば、サービスにおいてユーザ音声１、ユーザ音声２、ユーザ音声３、ユーザ音声４を有する。ユーザ音声１に対応する第二ベクトル量子化コードブックと第一ベクトル量子化コードブックとの間のユークリッド距離が最も小さい場合に、ユーザ音声１が第一音声との類似度が最も大きい第二音声になる。
【００７３】
理解すべきなのは、前記各ユーザ音声のそれぞれの第二ベクトル量子化コードブックは、予め取得されてサーバに記憶されても良い。
【００７４】
三種目の実現可能な方法において、各ユーザ音声のそれぞれの第二特徴ベクトルと第一音声の第一特徴ベクトル（前記一種目の実現可能な方法と同じ）を取得し、直接に各第二特徴ベクトルと第一特徴ベクトルに基づいて各第二音声の第一音声との類似度を算出し、類似度が最も大きいユーザ音声を第二音声とする。
【００７５】
ここで、類似度の取得方法は、従来技術における方法を採用しても良く、本実施例では詳しく説明しない。
【００７６】
当業者であればわかるように、サーバに記憶されているユーザ音声のうち第一音声との類似度が最も大きい第二音声を取得する方法は、前記三種の実現可能な方法に限定されない。
【００７７】
理解すべきなのは、サーバに記憶されているユーザ音声のうち第一音声との類似度が最も大きい第二音声に対応するユーザは、必ずしも現在にビデオ推薦を要求している第一ユーザと同一のユーザではない。従って、第一ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する信頼度を取得する必要があり、ここでは第一信頼度と呼ばれても良い。
【００７８】
第一信頼度は、第一音声とサーバに記憶されている各ユーザ音声との類似度に基づいて取得することができる。なお、第二音声を確定する一種目と二種目の実現可能な方法について、第一音声と各ユーザ音声との類似度は以下の方法で取得することができる。
【００７９】
正規化法で距離値を類似値に正規化する。なお、正規化法は、線形的なマッピング、区分線形マッピング及び他の単調関数の方法である。前記各正規化法は、何れも従来技術における方法であり、本実施例では詳しく説明しない。
【００８０】
第一信頼度は、以下の（式２）〜（式４）により取得することができる。
【００８１】
2019185728.tif 000003
なお、
2019185728.tif 000004
は全ての類似度の平均値、
2019185728.tif 000005
ｍ１はサーバに記憶されている全てのユーザ音声に対応するユーザの数、ｎ１はサーバに記憶されている同一ユーザに対応する音声の数である。サーバに記憶されているユーザ音声がユーザと一対一で対応すれば、ｎ１＝１、ｍ１はサーバに記憶されているユーザ音声の数である。
【００８２】
ステップ２０４について、現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、サーバは、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【００８３】
なお、第一閾値は、８５〜９０の任意の数値であっても良い。
【００８４】
第一信頼度が第一閾値以上であれば、第二音声に対応するユーザが現在にビデオ推薦を要求している第一ユーザである信頼度が高いと意味するため、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、第一ユーザに推薦する目標ビデオを確定し、目標ビデオの情報を端末装置へ送信することができる。
【００８５】
また、端末のユーザが個性的なニーズに応じて幾つかの有料なビデオ内容を予約購読する場合があるため、前記ビデオ推薦要求には、端末装置の標識が含まれても良い。サーバは、第二音声に対応するユーザプロファイルと端末装置の標識に基づいて端末装置へ目標ビデオの情報を送信し、具体的に、サーバが端末装置の標識に基づいて、端末装置のユーザのビデオ閲覧権限を確定し、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて端末装置のユーザのビデオ閲覧権限に対応する複数のビデオから目標ビデオを確定し、目標ビデオの情報を端末装置へ送信することを含む。
【００８６】
なお、サーバに記憶されているユーザプロファイルの取得手順は、以下のようになっても良い。即ち、端末装置から送信されたユーザ１によりスマートテレビを操作する音声１を受信し、音声１とサーバに記憶されている複数の音声に基づいてユーザ１の認識を行う。認識方法は、前記ステップ２０３と同じである。音声２（サーバに記憶されている複数の音声の何れか一つ）に対応するユーザをユーザ１として認識する信頼度が所定の閾値を超えた場合に、音声２に対応するユーザをユーザ１とみなし、サーバにより端末装置から送信された今回の操作に応じて生成されたユーザデータ（閲覧時間、ビデオタイプ、チャンネルなど）をユーザ１のユーザ標識１に関連付ける。サーバは、ユーザ標識１に対応する全てのユーザデータに基づいて、ユーザ１のユーザプロファイルを生成することができる。
【００８７】
また、端末装置が目標ビデオの情報を受信した後に、第一ユーザが目標ビデオにおける少なくとも一部のビデオを閲覧した場合に、端末装置はサーバへ第一ユーザによる目標ビデオにおける少なくとも一部のビデオの操作データを送信する。
【００８８】
なお、操作データには、ユーザにより閲覧された目標ビデオのビデオタイプ、閲覧時間などが含まれても良い。これら操作データは、サーバに受信された後に、サーバが後段でユーザプロファイルを更新する基礎になる。これは、ユーザプロファイルが対応するユーザのデータに応じて取得されるからである。
【００８９】
本願の実施例のサーバには、端末装置の各ユーザのユーザプロファイルが記憶されている。端末装置は、端末装置の全てのユーザのユーザプロファイルに基づいてユーザにビデオを推薦することではなく、現在のユーザの音声により現在のユーザを認識し、現在のユーザのユーザプロファイルに基づいてユーザにビデオを推薦するため、ビデオ推薦の正確度を向上させることができる。更に、認識結果の信頼度が所定の閾値以上である場合のみ、現在の認識結果が信頼可能とみなし、現在の認識結果に対応するユーザのユーザプロファイルに基づいてユーザにビデオを推薦するため、更にビデオ推薦の正確度を向上させることができる。
【００９０】
前の実施例における第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きい場合に、現在の第一ユーザに対する認識結果があんまり信頼されていないが、全く信頼できないことでもないと考えられる。この場合に、本実施例は、ユーザにビデオを推薦できると共に推薦ビデオの正確度を確保するために、前の実施例をもとに更に改善した。図３は、本願実施例により提供されるビデオ推薦の方法の第三のシグナリングインタラクション図である。図３を参照し、本実施例のビデオ推薦方法は、以下のステップを含む。
【００９１】
ステップＳ３０１において、端末装置は、現在のユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得する。
【００９２】
ステップＳ３０２において、端末装置は、ビデオ推薦要求をサーバへ送信する。ビデオ推薦要求に第一音声が含まれる。
【００９３】
ステップＳ３０３において、サーバは、サーバに記憶されているユーザ音声から、第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する。
【００９４】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、ステップＳ３０４を実行する。
【００９５】
ステップＳ３０４において、サーバは、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【００９６】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きい場合に、ステップＳ３０５〜３０９を実行する。
【００９７】
ステップＳ３０５において、サーバは、画像取得指令を端末装置へ送信する。
【００９８】
ステップＳ３０６において、端末装置は、画像取得指令に応じて現在のユーザの第一顔画像を取得する。
【００９９】
ステップＳ３０７において、端末装置は、第一顔画像をサーバへ送信する。
【０１００】
ステップＳ３０８において、サーバは、サーバに記憶されている顔画像から、第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定する。
【０１０１】
ステップＳ３０９において、現在のユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて、端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０１０２】
具体的に、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０４は、前の実施例におけるステップＳ２０１〜ステップＳ２０４を参照しても良く、本実施例では詳しく説明しない。
【０１０３】
ステップＳ３０５〜ステップＳ３０７について、現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きい場合に、サーバは画像取得指令を端末装置へ送信し、端末装置は画像取得指令を受信し、カメラをオープン状態になるように制御し、現在のユーザの第一顔画像を取得して第一顔画像をサーバへ送信する。
【０１０４】
ステップＳ３０８について、サーバに少なくとも一つの顔画像が記憶されており、顔画像の標識毎に対応するユーザの標識と端末装置の標識が含まれる。
【０１０５】
例えば、サーバにユーザＢの顔画像が記憶されており、ユーザＢの顔画像がスマート顔画像テレビｂからサーバへ送信したものである場合に、ユーザＢの第二顔画像の標識には、ユーザＢの標識とスマート顔画像テレビの標識が含まれる。なお、ユーザＢの標識が１００、スマート顔画像テレビｂの標識が０００であっても良い。
【０１０６】
また、例えば、サーバにユーザＣの顔画像が記憶されており、ユーザＣの顔画像がスマート顔画像テレビｂからサーバへ送信したものである場合に、ユーザＣの顔画像の標識には、ユーザＣの標識とスマート顔画像テレビの標識が含まれる。なお、ユーザＣの標識が０００、スマート顔画像テレビｂの標識が０００であっても良い。
【０１０７】
前記説明からわかるように、ユーザＢとユーザＣとが共にスマート顔画像テレビｂのユーザである。
【０１０８】
また、サーバに記憶されている各ユーザ顔画像の標識には、ユーザの標識のみが含まれても良い。
【０１０９】
サーバには、更に複数のユーザのそれぞれのユーザプロファイルが含まれる。各ユーザプロファイルの標識には、対応するユーザの標識と対応する端末装置の標識が含まれ、若しくは対応するユーザの標識のみが含まれる。
【０１１０】
同一のユーザの顔画像の標識とユーザプロファイルの標識におけるユーザ標識は同じである。即ちサーバに記憶されている顔画像とユーザプロファイルは一対一で対応する。
【０１１１】
理解すべきなのは、サーバに記憶されている顔画像、ユーザ音声、ユーザプロファイルは一対一で対応し、即ち同一のユーザの顔画像とユーザ音声が同一のユーザプロファイルに対応する。
【０１１２】
以下、サーバに記憶されている顔画像から、第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定する方法について説明する。
【０１１３】
一種目の実現可能な方法において、各ユーザ顔画像の第二画像特徴、例えば各ピクセルのＬＢＰ値を抽出する。複数の第二顔画像のそれぞれの第二画像特徴をトレーニングサンプルとし、ディープコンボリューションニューラルネットワークに基づいて、ディープコンボリューションニューラルネットワークモデルを得る。そして、サーバに記憶されている顔画像毎について、顔画像の第二画像特徴をディープコンボリューションニューラルネットワークの入力として、トレーニングされたディープコンボリューションニューラルネットワークモデルを採用して、顔画像に対応する第四特徴ベクトルを取得する。これにより、顔画像毎に対応する第四特徴ベクトルを取得し、つまりサーバに記憶されている顔画像毎に対応するユーザの第四特徴ベクトルを取得する。
【０１１４】
第一顔画像の第一画像特徴を抽出し、第一画像特徴をディープコンボリューションニューラルネットワークの入力として、トレーニングされたディープコンボリューションニューラルネットワークモデルを採用して、第一顔画像に対応する第三特徴ベクトルを取得する。
【０１１５】
第三特徴ベクトルと各第四特徴ベクトルに基づいて、サーバに記憶されている顔画像のうち第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定する。具体的に、第三特徴ベクトルと各第四特徴ベクトルとの間の距離を取得し、第三特徴ベクトルとの距離が最も小さい第四特徴ベクトルに対応する顔画像を第二顔画像とする。つまり、二つの特徴ベクトルの間の距離が小さいほど、特徴ベクトルのそれぞれに対応する顔画像の類似度が大きくなると意味する。なお、距離は、ユークリッド距離、コサイン距離などであっても良く、本実施例では限定されない。
【０１１６】
例えば、サービスにおいて顔画像１、顔画像２、顔画像３、顔画像４を有し、顔画像１に対応する第四特徴ベクトルと第三特徴ベクトルとの間のユークリッド距離が最も小さい場合に、顔画像１が第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像になる。
【０１１７】
理解すべきなのは、前記ディープコンボリューションニューラルネットワークモデルと各顔画像のそれぞれの第四特徴ベクトルは、予め取得してサーバに記憶されても良い。
【０１１８】
二種目の実現可能な方法において、各顔画像のそれぞれの第四特徴ベクトルと第一顔画像の第三特徴ベクトルを取得し（方法は前記一種目の実現可能な方法と同じ）、直接に各第四特徴ベクトルと第三特徴ベクトルに基づいてサーバに記憶されている各顔画像と第一顔画像との類似度を算出し、サーバに記憶されている第一顔画像との類似度が最も大きい顔画像を第二顔画像とする。
【０１１９】
ここで、類似度の取得方法は、従来技術における方法を採用しても良く、本実施例では詳しく説明しない。
【０１２０】
当業者であればわかるように、サーバに記憶されている顔画像のうち第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を取得する方法は、前記二種の実現可能な方法に限定されない。
【０１２１】
理解すべきなのは、サーバに記憶されている顔画像のうち第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像に対応するユーザは、必ずしも現在のビデオ推薦を要求するユーザと同一のユーザではない。従って、第一ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する信頼度を取得する必要があり、ここでは第二信頼度と呼ばれても良い。
【０１２２】
第二信頼度は、第一顔画像とサーバに記憶されている各顔画像の類似度に基づいて取得されても良い。なお、第二顔画像を確定する一種目の実現可能な方法について、第一顔画像と各顔画像の類似度は以下の方法で取得することができる。
【０１２３】
正規化法で距離値を類似値に正規化する。なお、正規化法は線形的なマッピング、区分線形マッピング及び他の単調関数の方法である。前記各正規化法は何れも従来技術における方法であり、本実施例では詳しく説明しない。
【０１２４】
第二信頼度は以下の（式２）〜（式４）で取得することができる。
【０１２５】
2019185728.tif 000006
なお、
2019185728.tif 000007
は全ての類似度の平均値、
2019185728.tif 000008
ｍ２はサーバに記憶されている全ての顔画像に対応するユーザの数、ｎ２はサーバに記憶されている同一のユーザに対応する顔画像の数である。サーバに記憶されている顔画像がユーザと一対一で対応すれば、ｎ２＝１、ｍ２はサーバに記憶されている顔画像の数である。
【０１２６】
ステップ３０９について、現在のユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、サーバは第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。現在のユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値より小さい場合に、ユーザにビデオを推薦することができないため、端末装置へ提示情報を送信することができる。提示情報は、ユーザにビデオを推薦不可であることをユーザへ提示するためのものである。
【０１２７】
なお、第三閾値は、８５〜９０のうちの任意の数値である。
【０１２８】
第二信頼度が第三閾値以上であれば、第二顔画像に対応するユーザが現在のビデオ推薦を要求する第一ユーザである信頼度が高いと意味する。これにより、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて、第一ユーザに推薦する目標ビデオを確定し、目標ビデオの情報を端末装置へ送信することができる。
【０１２９】
また、端末のユーザが個性的なニーズに応じて幾つかの有料なビデオコンテンツを予約購読する場合があるため、前記ビデオ推薦要求には端末装置の標識が含まれても良い。サーバは、第二顔画像に対応するユーザプロファイルと端末装置の標識に基づいて端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。具体的に、サーバが端末装置の標識に基づいて端末装置のユーザのビデオ閲覧権限を確定し、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて、端末装置のユーザのビデオ閲覧権限に対応する複数のビデオから目標ビデオを確定し、目標ビデオの情報を端末装置へ送信するステップを含む。
【０１３０】
なお、サーバに記憶されているユーザプロファイルの取得手順は、以下のようになっても良い。即ち、端末装置から送信された、ユーザ１がスマートテレビを操作する音声１を受信し、音声１とサーバに記憶されている複数の音声とに基づいてユーザ１の認識を行う。認識方法は、前記ステップ２０３と同じである。音声２（サーバに記憶されている複数の音声の何れか一つ）に対応するユーザをユーザ１として認識する信頼度が所定の閾値を超えた場合に、音声２に対応するユーザがユーザ１であるとみなし、サーバにより端末装置から送信された今回の操作に対して生成されたユーザデータ（閲覧時間、ビデオタイプ、チャンネルなど）をユーザ１のユーザ標識１（音声２に対応するユーザ標識）と関連付ける。音声２（サーバに記憶されている複数の音声の何れか一つ）に対応するユーザをユーザ１として認識する信頼度が所定の閾値を超えていない場合に、ユーザ１の顔画像とサーバに記憶されている複数の顔画像に基づいてユーザ１の認識を行う。顔画像２（サーバに記憶されている複数の音声の何れか一つ）に対応するユーザをユーザ１として認識する信頼度が所定の閾値を超えた場合に、顔画像２に対応するユーザがユーザ１であるとみなし、サーバにより端末装置から送信された今回の操作に対して生成されたユーザデータ（閲覧時間、ビデオタイプ、チャンネルなど）をユーザ１のユーザ標識２（顔画像２に対応するユーザ標識）と関連付ける。サーバは、ユーザ標識１に対応する全てのユーザデータに基づいてユーザ１のユーザプロファイルを生成することができる。理解すべきなのは、ユーザ標識１とユーザ標識２は同じであっても良い。
【０１３１】
また、端末装置は、目標ビデオの情報を受信した後に、第一ユーザが目標ビデオにおける少なくとも一部のビデオを閲覧した場合に、第一ユーザによる目標ビデオにおける少なくとも一部のビデオの操作データをサーバへ送信する。
【０１３２】
なお、操作データには、ユーザに閲覧された目標ビデオのビデオタイプ、閲覧時間などが含まれても良い。これら操作データは、サーバに受信された後に、サーバが後段でユーザプロファイルを更新する基礎になる。これは、ユーザプロファイルが対応するユーザのデータに基づいて取得されるからである。
【０１３３】
本実施例は、現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きい場合のみ、端末装置を顔画像を取得するように制御するため、端末の電力消費を節約することができる。
【０１３４】
また、本実施例は、音声認識による認識結果の信頼度が一定の範囲内にあれば、現在のユーザの顔画像に基づいて現在のユーザを認識し、顔画像による認識結果の信頼度が所定の閾値を超えた場合に、認識結果に対応するユーザプロファイルに基づいてユーザにビデオを推薦することにより、声紋認識に異常があった場合に（例えば、ユーザが風邪のため声紋特徴が変化した）端末装置にビデオを推薦可能な確率を向上したと共に、ビデオ推薦の正確度を向上させることができる。
【０１３５】
以下、第一信頼度に関する全ての可能な状況に応じるビデオ推薦の方法を説明する。
【０１３６】
図４は、本願の実施例により提供されるビデオ推薦の方法の第三のシグナリングインタラクション図である。図４を参照し、本実施例のビデオ推薦方法は以下のステップを含む。
【０１３７】
ステップＳ４０１において、端末装置は、現在のユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得する。
【０１３８】
ステップＳ４０２において、端末装置は、ビデオ推薦要求をサーバへ送信する。ビデオ推薦要求には第一音声が含まれる。
【０１３９】
ステップＳ４０３において、サーバに記憶されているユーザ音声から、第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する。
【０１４０】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、ステップＳ４０４を実行する。
【０１４１】
ステップＳ４０４において、サーバは、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０１４２】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きい場合に、ステップＳ４０５〜４０９を実行する。
【０１４３】
ステップＳ４０５において、サーバは、画像取得指令を端末装置へ送信する。
【０１４４】
ステップＳ４０６において、端末装置は、画像取得指令に基づいて現在のユーザの第一顔画像を取得する。
【０１４５】
ステップＳ４０７において、端末装置は、第一顔画像をサーバへ送信する。
【０１４６】
ステップＳ４０８において、サーバは、サーバに記憶されている顔画像から、第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定する。
【０１４７】
ステップＳ４０９において、現在のユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて、端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０１４８】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第二閾値以下であれば、ステップＳ４１０を実行する。
【０１４９】
ステップＳ４１０において、サーバは、端末装置の現在のユーザにユーザ標識を割当て、現在のユーザのユーザ標識と第一音声とを関連付けて記憶する。
【０１５０】
具体的に、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０９は、前の実施例におけるステップＳ３０１〜ステップＳ３０９を参照しても良く、本実施例では詳しく説明しない。
【０１５１】
ステップＳ４１０について、現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第二閾値以下であれば、サーバに現在のユーザの音声が記憶されていないと意味する。この場合に、サーバは、端末装置の現在のユーザにユーザ標識を割当て、後段の音声の認識過程のために現在のユーザ標識と第一音声とを関連付けて記憶する。この場合に、端末装置へ提示情報を送信することができる。提示情報は、ユーザにビデオを推薦できないことをユーザに提示するためのものである。
【０１５２】
音声認識の信頼度が高くない場合に、人間の顔を使用して認識可能にすることにより、ユーザにビデオを正確に推薦できる確率を向上させるために、本実施例は前の実施例をもとに更に改善することができる。図５は、本願の実施例により提供されるビデオ推薦の方法の第四のシグナリングインタラクション図である。図５を参照し、本実施例のビデオ推薦方法は以下のステップを含む。
【０１５３】
ステップＳ５０１において、端末装置は、現在のユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得する。
【０１５４】
ステップＳ５０２において、端末装置は、ビデオ推薦要求をサーバへ送信する。ビデオ推薦要求には第一音声が含まれる。
【０１５５】
ステップＳ５０３において、サーバに記憶されているユーザ音声から、第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する。
【０１５６】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、ステップＳ５０４を実行する。
【０１５７】
ステップＳ５０４において、サーバは、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０１５８】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きい場合に、ステップＳ５０５〜５０９を実行する。
【０１５９】
ステップＳ５０５において、サーバは、画像取得指令を端末装置へ送信する。
【０１６０】
ステップＳ５０６において、端末装置は、画像取得指令に基づいて現在のユーザの第一顔画像を取得する。
【０１６１】
ステップＳ５０７において、端末装置は、第一顔画像をサーバへ送信する。
【０１６２】
ステップＳ５０８において、サーバに記憶されている顔画像から、第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定する。
【０１６３】
ステップＳ５０９において、現在のユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０１６４】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第二閾値以下であれば、ステップＳ５１０を実行する。
【０１６５】
ステップＳ５１０４において、サーバは、端末装置の現在のユーザにユーザ標識を割当て、現在のユーザのユーザ標識と第一音声とを関連付けて記憶する。
【０１６６】
ステップＳ５１１において、サーバは、画像取得指令を端末装置へ送信する。
【０１６７】
ステップＳ５１２において、端末装置は、画像取得指令に基づいて現在のユーザの第一顔画像を取得する。
【０１６８】
ステップＳ５１３において、端末装置は、第一顔画像をサーバへ送信する。
【０１６９】
ステップＳ５１４において、サーバは、現在のユーザのユーザ標識と第一顔画像とを関連付けて記憶する。
【０１７０】
具体的に、ステップＳ５０１〜ステップＳ５１０は、前の実施例におけるステップＳ４０１〜ステップＳ４１０を参照しても良く、本実施例では詳しく説明しない。
【０１７１】
ステップＳ５１１〜ステップＳ５１４について、現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第二閾値以下であれば、サーバは画像取得指令を端末装置へ送信する。端末装置は、画像取得指令を取得し、カメラをオープン状態にあるように制御し、現在のユーザの第一顔画像を取得して第一顔画像をサーバへ送信する。この場合に、サーバは、端末装置の現在のユーザにユーザ標識を割当て、後段の顔画像による認識過程のために現在のユーザのユーザ標識と第一顔画像とを関連付けて記憶する。
【０１７２】
これにより、同一の人の音声と顔画像とを一対一で対応させることを実現することができる。つまり、本実施例は、音声認識の信頼度が高くない場合に人間の顔を使用して認識可能にするため、ユーザにビデオを正確に推薦できる確率を向上させることができる。
【０１７３】
ビデオ推薦のスピードを速めるために、現在のビデオ推薦を要求するユーザからビデオ推薦を要求する第一音声が言い出された直後に、端末装置により現在のユーザの第一顔画像を取得することにより、音声の認識結果が信頼できない場合に、顔画像に基づいてビデオ推薦の実行スピードを向上させることができる。図６は、本願の実施例により提供されるビデオ推薦の方法の第五のシグナリングインタラクション図である。図６を参照し、本実施例のビデオ推薦方法は以下のことを含む。
【０１７４】
ステップＳ６０１において、端末装置は、現在のユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声と現在のユーザの第一顔画像とを取得する。
【０１７５】
ステップＳ６０２において、端末装置は、ビデオ推薦要求をサーバへ送信する。ビデオ推薦要求には第一音声と第一顔画像とが含まれる。
【０１７６】
ステップＳ６０３において、サーバに記憶されているユーザ音声から、第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する。
【０１７７】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、ステップＳ６０４を実行する。
【０１７８】
ステップＳ６０４において、サーバは、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０１７９】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きい場合に、ステップＳ６０５〜６０６を実行する。
【０１８０】
ステップＳ６０５において、サーバに記憶されている顔画像から、前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定する。
【０１８１】
ステップＳ６０６において、現在のユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０１８２】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第二閾値以下であれば、ステップＳ６０７を実行する。
【０１８３】
ステップＳ６０７において、サーバは端末装置の現在のユーザにユーザ標識を割当て、現在のユーザのユーザ標識と第一音声及び第一顔画像とを関連付けて記憶する。
【０１８４】
具体的に、本実施例において、端末装置は第一音声を取得した後に、或いは第一音声を取得すると同時に、現在のユーザの第一顔画像も取得する。これにより、現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きい場合に、サーバと端末装置がやりとりして第一顔画像を取得する過程は必要なくなり、ビデオ推薦のスピードを向上させた。
【０１８５】
本実施例において、ステップＳ６０１を除いた他のステップは、他の実施例における同じステップを備える実現方法と同じであるため、本実施例では詳しく説明しない。
【０１８６】
本実施例は、端末装置により第一音声を取得した後に、或いは第一音声を取得すると同時に、現在のユーザの第一顔画像も取得することにより、現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きい場合に、対応するビデオ推薦の速度を向上させることができる。
【０１８７】
実際の応用において、第三者のサーバから目標ビデオを提供する必要とする場合がある。以下に当該場合におけるビデオ推薦方法について説明する。
【０１８８】
図７は、本願の実施例により提供されるビデオ推薦の方法の第六のシグナリングインタラクション図である。図７を参照し、本実施例のビデオ推薦方法は以下のことを含む。
【０１８９】
ステップＳ７０１において、端末装置は、現在のユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得する。
【０１９０】
ステップＳ７０２において、端末装置は、ビデオ推薦要求を第一サーバへ送信する。ビデオ推薦要求には第一音声と端末装置の標識が含まれる。
【０１９１】
ステップＳ７０３において、第一サーバは、第一サーバに記憶されているユーザ音声から第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する。
【０１９２】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、ステップＳ７０４〜ステップＳ７０５を実行する。
【０１９３】
ステップＳ７０４において、第一サーバは、第二音声に対応するユーザプロファイルと端末装置の標識を第二サーバへ送信する。
【０１９４】
ステップＳ７０５において、第二サーバは、第二音声に対応するユーザプロファイルと端末装置の標識に基づいて端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０１９５】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きい場合に、ステップＳ７０６〜７１１を実行する。
【０１９６】
ステップＳ７０６において、第一サーバは、画像取得指令を端末装置へ送信する。
【０１９７】
ステップＳ７０７において、端末装置は、画像取得指令に基づいて現在のユーザの第一顔画像を取得する。
【０１９８】
ステップＳ７０８において、端末装置は、第一顔画像を第一サーバへ送信する。
【０１９９】
ステップＳ７０９において、第一サーバは、第一サーバに記憶されている顔画像から現在のユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定する。
【０２００】
ステップＳ７１０において、現在のユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、第一サーバは、第二顔画像に対応するユーザプロファイルと端末装置の標識とを第二サーバへ送信する。
【０２０１】
ステップＳ７１１において、第二サーバは、第二顔画像に対応するユーザプロファイルと端末装置の標識に基づいて端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０２０２】
現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第二閾値以下であれば、ステップＳ７１２〜Ｓ７１６を実行する。
【０２０３】
ステップＳ７１２において、第一サーバは、端末装置の現在のユーザにユーザ標識を割り当て、現在のユーザのユーザ標識と第一音声とを関連付けて記憶する。
【０２０４】
ステップＳ７１３において、第一サーバは画像取得指令を端末装置へ送信する。
【０２０５】
ステップＳ７１４において、端末装置は、画像取得指令に基づいて現在のユーザの第一顔画像を取得する。
【０２０６】
ステップＳ７１５において、端末装置は、第一顔画像を第一サーバへ送信する。
【０２０７】
ステップＳ７１６において、第一サーバは、現在のユーザのユーザ標識と第一顔画像とを関連付けて記憶する。
【０２０８】
具体的に、本実施例におけるステップＳ７０１〜ステップＳ７０３について、図２に示された実施例における関連のステップを参照しても良く、本実施例では詳しく説明しない。
【０２０９】
ステップＳ７０４〜ステップＳ７０５について、現在のユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、第一サーバは、第二音声に対応するユーザプロファイルと端末装置の標識を第二サーバへ送信し、第二サーバは、第二音声に対応するユーザプロファイルと端末装置の標識に基づいて、端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０２１０】
この場合に、ビデオリソースは、第一サーバに記憶されておらず、端末装置に対応する第二サーバに配置される。例えば、第二サーバは、ｘｘブランドのスマートテレビに対応する専用サーバであっても良い。
【０２１１】
本実施例におけるステップＳ７０６〜ステップＳ７０９は、図３に示された実施例における関連のステップを参照しても良く、本実施例では詳しく説明しない。
【０２１２】
ステップＳ７１０〜ステップＳ７１１について、現在のユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、第一サーバは、第二顔画像に対応するユーザプロファイルと端末装置の標識を第二サーバへ送信し、第二サーバは、第二顔画像に対応するユーザプロファイルと端末装置の標識に基づいて端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０２１３】
この場合に、ビデオリソースは、第一サーバに記憶されておらず、端末装置に対応する第二サーバに配置される。例えば第二サーバは、ｘｘブランドのスマートテレビに対応する専用サーバであっても良い。
【０２１４】
本実施例におけるステップＳ７１２〜ステップＳ７１６は、図４に示された実施例における関連のステップを参照しても良く、本実施例では詳しく説明しない。
【０２１５】
本実施例の方法によれば、ビデオ推薦の正確度及び端末装置にビデオを推薦できる確率を向上したと共に、専用サーバによる端末装置へのビデオ推薦を実現した。
【０２１６】
図８は、本発明の実施例により提供されるビデオ推薦の装置の実施例一の構成の模式図である。図８に示すように、本実施例の装置は、受信モジュール２１と、確定モジュール２２と、送信モジュール２３と、記憶モジュール２４とを備えても良い。
【０２１７】
受信モジュール２１は、端末装置から送信されたビデオ推薦要求を受信する。前記ビデオ推薦要求に第一音声が含まれる。前記第一音声は、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する音声である。
【０２１８】
確定モジュール２２は、サーバに記憶されているユーザ音声から前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する。
【０２１９】
送信モジュール２３は、前記ユーザを前記第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置へ前記目標ビデオの情報を送信する。
【０２２０】
記憶モジュール２４は、前記第一信頼度が第二閾値以下であれば、前記端末装置の前記ユーザにユーザ標識を割り当て、前記ユーザ標識と前記第一音声とを関連付けて記憶する。
【０２２１】
本実施例の装置は、前記方法の実施例の技術案を実行可能である。その実現の原理と技術効果は同様であるため、ここでは詳しく説明しない。
【０２２２】
可能な設計において、前記ビデオ推薦要求に更に前記端末装置の標識が含まれている場合に、前記送信モジュール２３は、具体的に、前記第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識に基づいて、前記端末装置へ前記目標ビデオの情報を送信する。
【０２２３】
可能な設計において、前記ビデオ推薦要求に更に前記ユーザの第一顔画像が含まれる。前記第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きい場合に、前記確定モジュール２２は、サーバに記憶されている顔画像から前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定する。
【０２２４】
前記送信モジュール２３は、前記ユーザを前記第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、前記第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０２２５】
可能な設計において、前記第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きい場合に、前記受信モジュール２１は、端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信する。
【０２２６】
前記確定モジュール２２は、サーバに記憶されている顔画像から前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定する。
【０２２７】
前記送信モジュール２３は、前記ユーザを前記第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、前記第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識に基づいて前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０２２８】
可能な設計において、前記送信モジュール２３は更に、前記端末装置から送信された前記ユーザの顔画像を受信する前に、画像取得指令を前記端末装置へ送信する。前記画像取得指令は、前記端末装置に前記ユーザの第一顔画像を取得するように指示するためのものである。
【０２２９】
可能な設計において、前記第一信頼度が第二閾値以下であれば、前記受信モジュール２１は更に、端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信する。
【０２３０】
前記記憶モジュール２４は更に、前記ユーザ標識と前記第一顔画像とを関連付けて記憶する。
【０２３１】
可能な設計において、前記送信モジュール２３は具体的に、前記端末装置の標識に基づいて、前記端末装置のユーザのビデオ閲覧権限を確定し、前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置のユーザ的ビデオ閲覧権限に対応する複数のビデオから目標ビデオを確定し、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信する。
【０２３２】
可能な設計において、前記確定モジュール２２は具体的に、前記第一音声の声紋特徴とニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、前記第一音声の第一特徴ベクトルを取得し、前記第一特徴ベクトルとサーバに記憶されている各ユーザ音声の第二特徴ベクトルに基づいて、サーバに記憶されているユーザ音声から前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する。
【０２３３】
可能な設計において、前記確定モジュール２２は、更に具体的に、前記第一顔画像の画像特徴とニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、前記第一顔画像の第一特徴ベクトルを取得し、前記第一特徴ベクトルとサーバに記憶されている各顔画像の第二特徴ベクトルに基づいて、サーバに記憶されている顔画像から前記第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定する。
【０２３４】
本実施例の装置は、前記方法の実施例における技術案を実行可能である。その実現の原理と技術効果は同様であるため、ここでは詳しく説明しない。
【０２３５】
図９は、本発明の実施例により提供されるビデオ推薦の装置の実施例二の構成の模式図である。図９に示すように、本実施例の装置は、取得モジュール３１と、送信モジュール３２と、受信モジュール３３とを備えても良い。
【０２３６】
取得モジュール３１は、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得する。
【０２３７】
送信モジュール３２は、ビデオ推薦要求をサーバへ送信する。前記ビデオ推薦要求に第一音声が含まれる。
【０２３８】
受信モジュール３３は、サーバから送信された目標ビデオの情報を受信する。前記目標ビデオの情報は、前記サーバにより前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であると確定された後に、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて取得されたものである。或いは、前記目標ビデオの情報は、前記サーバにより前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きく、且つ前記ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であると確定された後に、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて取得されたものである。
【０２３９】
本実施例の装置は、前記方法の実施例における技術案を実行可能である。その実現の原理と技術効果は同様であるため、ここでは詳しく説明しない。
【０２４０】
可能な設計において、前記ビデオ推薦要求に更に前記端末装置の標識が含まれている場合に、前記目標ビデオの情報は、前記サーバにより前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であると確定された後に、第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識に基づいて取得されるものである。或いは、前記目標ビデオの情報は、前記サーバにより前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きく、且つ前記ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であると確定された後に、第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識に基づいて取得されるものである。
【０２４１】
本実施例の装置は、前記方法の実施例における技術案を実行可能である。その実現の原理と技術効果は同様であるため、ここでは詳しく説明しない。
【０２４２】
可能な設計において、前記取得モジュール３１は具体的に、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声とユーザの第一顔画像を取得する。
【０２４３】
前記送信モジュール３２は具体的に、ビデオ推薦要求をサーバへ送信する。前記ビデオ推薦要求には、第一音声と、端末装置の標識と、前記第一顔画像とが含まれる。
【０２４４】
可能な設計において、前記受信モジュール３３は更に、サーバから送信された画像取得指令を受信する。
【０２４５】
前記取得モジュール３１は更に、前記画像取得指令に基づいて前記ユーザの第一顔画像を取得する。
【０２４６】
前記送信モジュール３２は更に、前記第一顔画像を前記サーバへ送信する。
【０２４７】
本願の実施例は、コンピュータ読取可能な記憶媒体を提供する。前記コンピュータ読取可能な記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶されている。前記コンピュータプログラムは、プロセッサに前記方法の実施例におけるサーバに対応する方法を実行させる。
【０２４８】
図１０は、本願の実施例により提供されるサーバの構成の模式図であり、メモリ４１と、プロセッサ４２と、通信バス４３とが備えられる。通信バス４３は、各部品同士の間の接続を実現させる。
【０２４９】
前記メモリ４１は、プログラム指令を記憶する。前記プロセッサ４２は、前記メモリに記憶されている前記プログラム指令を呼び出して前記方法の実施例においてサーバに実行される方法を実現させる。
【０２５０】
本願の実施例により提供されたサーバは、前記対応する方法の実施例を実行可能である。その実現の原理と技術効果は同様であるため、ここでは詳しく説明しない。
【０２５１】
本願の実施例は、コンピュータ読取可能な記憶媒体を提供する。前記コンピュータ読取可能な記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶されている。前記コンピュータプログラムは、プロセッサに前記方法の実施例における端末装置に対応する方法を実行させる。
【０２５２】
図１１は、本願の実施例により提供される端末装置の構成の模式図であり、メモリ５１と、プロセッサ５２と、通信バス５３とが備えられる。通信バス５３は、各部品同士の間の接続を実現させる。
【０２５３】
前記メモリ５１は、プログラム指令を記憶する。前記プロセッサ５２は、前記メモリに記憶されている前記プログラム指令を呼び出して前記方法の実施例において端末装置により実行される方法を実現させる。
【０２５４】
本願の実施例により提供された端末装置は、前記対応する方法の実施例を実行可能である。その実現の原理と技術効果は同様であるため、ここでは詳しく説明しない。
【０２５５】
当業者であればわかるように、前記各方法の実施例における全部又は一部のステップを実現することは、プログラム指令に関するハードウェアにより完成することができる。前記プログラムは、コンピュータ読取可能な記憶媒体に記憶されても良い。当該プログラムが実行されると、前記各方法の実施例を含むステップを実行する。前記記憶媒体には、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスク又は光ディスクなどのようなプログラムコードを記憶可能な各種の媒体が含まれる。
【０２５６】
最後に説明すべきなのは、前記各実施例は、制限的なものではなく、本発明の技術案を説明するに過ぎない。当業者であればわかるように、前記各実施例を参照して本発明を詳しく説明したが、依然として前記各実施例に記載された技術案を補正し、或いはそのうち一部又は全ての技術特徴を等価に置換することができる。これら補正又は置換により、該当する技術案の本質が本発明の各実施例の技術案の範囲から逸脱することがない。
【図１】
2019185728.tif 000009
【図２】
2019185728.tif 000010
【図３】
2019185728.tif 000011
【図４】
2019185728.tif 000012
【図５】
2019185728.tif 000013
【図６】
2019185728.tif 000014
【図７】
2019185728.tif 000015
【図８】
2019185728.tif 000016
【図９】
2019185728.tif 000017
【図１０】
2019185728.tif 000018
【図１１】
2019185728.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】平成30年11月29日(2018.11.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオ推薦の方法であって、
端末装置から送信されたビデオ推薦要求を受信するステップであって、前記ビデオ推薦要求は、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する音声である第一音声を含む、ステップと、
サーバに記憶されているユーザ音声から、前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定するステップと、
前記ユーザを前記第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ビデオ推薦要求に更に前記端末装置の標識が含まれている場合に、
前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップは、
前記第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ビデオ推薦要求に更に前記ユーザの第一顔画像が含まれている場合に、前記第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きいであれば、
前記方法は、更に
サーバに記憶されている顔画像から、前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定し、前記ユーザを前記第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、前記第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きいであれば、
前記方法は、更に
端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信するステップと、
サーバに記憶されている顔画像から、前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定し、前記ユーザを前記第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であれば、前記第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識に基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップと、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信する前に、更に、
前記端末装置に前記ユーザの第一顔画像を取得するように指示するための画像取得指令を、前記端末装置へ送信するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第一信頼度が第二閾値以下であれば、前記方法は、更に
前記端末装置の前記ユーザへユーザ標識を割当て、前記ユーザ標識と前記第一音声とを関連付けて記憶するステップを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項７】
前記方法は、
端末装置から送信された前記ユーザの第一顔画像を受信するステップと、
前記ユーザ標識と前記第一顔画像とを関連付けて記憶するステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識に基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップは、
前記端末装置の標識に基づいて、前記端末装置のユーザのビデオ閲覧権限を確定するステップと、
前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置のユーザのビデオ閲覧権限に対応する複数のビデオから目標ビデオを確定するステップと、
前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信するステップと、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項９】
サーバに記憶されているユーザ音声から、前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定するステップは、
前記第一音声の声紋特徴とニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、前記第一音声の第一特徴ベクトルを取得するステップと、
前記第一特徴ベクトルとサーバに記憶されている各ユーザ音声の第二特徴ベクトルとに基づいて、サーバに記憶されているユーザ音声から、前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項１０】
サーバに記憶されている顔画像から、前記ユーザの顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定するステップは、
前記第一顔画像の画像特徴とニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、前記第一顔画像の第三特徴ベクトルを取得するステップと、
前記第三特徴ベクトルとサーバに記憶されている各顔画像の第四特徴ベクトルとに基づいて、サーバに記憶されている顔画像から、前記第一顔画像との類似度が最も大きい第二顔画像を確定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項３又は４に記載の方法。
【請求項１１】
ビデオ推薦の方法であって、
ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得するステップと、
第一音声が含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信するステップと、
サーバから送信された目標ビデオの情報を受信するステップであって、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であると確定した後に、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて取得され、又は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きく、且つ前記ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であると確定した後に、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて取得されるものである、ステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
前記ビデオ推薦要求に更に前記端末装置の標識が含まれている場合に、
前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であると確定した後に、第二音声に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて取得されるものであり、
或いは、
前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きく、且つ前記ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であると確定した後に、第二顔画像に対応するユーザプロファイルと前記端末装置の標識とに基づいて取得されるものである、
ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得するステップは、
ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声とユーザの第一顔画像とを取得するステップを含み、
第一音声と端末装置の標識とが含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信するステップは、
第一音声、端末装置の標識及び前記第一顔画像が含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信するステップを含む、ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記方法は、
サーバから送信された画像取得指令を受信するステップと、
前記画像取得指令に基づいて前記ユーザの第一顔画像を取得するステップと、
前記第一顔画像を前記サーバへ送信するステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項１１又は１２に記載の方法。
【請求項１５】
ビデオ推薦の装置であって、
端末装置から送信されたビデオ推薦要求を受信する受信モジュールであって、前記ビデオ推薦要求は、ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する音声である第一音声を含む、受信モジュールと、
サーバに記憶されているユーザ音声から、前記第一音声との類似度が最も大きい第二音声を確定する確定モジュールと、
前記ユーザを前記第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であれば、前記第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて、前記端末装置へ目標ビデオの情報を送信する送信モジュールと、
を備えることを特徴とする装置。
【請求項１６】
ビデオ推薦の装置であって、
ユーザから入力されたビデオ推薦を要求する第一音声を取得する取得モジュールと、
第一音声が含まれているビデオ推薦要求をサーバへ送信する送信モジュールと、
サーバから送信された目標ビデオの情報を受信する受信モジュールであって、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値以上であると確定した後に、第二音声に対応するユーザプロファイルに基づいて取得されるものであり、或いは、前記目標ビデオの情報は、前記サーバが前記ユーザを第二音声に対応するユーザに認識する第一信頼度が第一閾値より小さく且つ第二閾値より大きく、且つ前記ユーザを第二顔画像に対応するユーザに認識する第二信頼度が第三閾値以上であると確定した後に、第二顔画像に対応するユーザプロファイルに基づいて取得されるものである、受信モジュールと、
を備えることを特徴とする装置。
【請求項１７】
コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ読取可能な記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムは、プロセッサに請求項１〜１０の何れか一つに記載の方法を実行させることを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１８】
メモリとプロセッサとが備えられているサーバであって、
前記メモリは、プログラム指令を記憶し、
前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている前記プログラム指令を呼び出して請求項１〜１０の何れか一つに記載の方法を実現させることを特徴とするサーバ。
【請求項１９】
コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ読取可能な記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムは、プロセッサに請求項１１〜１４の何れか一つに記載の方法を実行させることを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項２０】
メモリとプロセッサとが備えられている端末装置であって、
前記メモリは、プログラム指令を記憶し、
前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている前記プログラム指令を呼び出して請求項１１〜１４の何れか一つに記載の方法を実現させることを特徴とする端末装置。
【請求項２１】
コンピュータプログラムであって、
プロセッサにより実行されると、請求項１〜１０の何れか一つに記載の方法を実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２２】
コンピュータプログラムであって、
プロセッサにより実行されると、請求項１１〜１４の何れか一つに記載の方法を実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【外国語明細書】
2019185728000001.pdf