一种新闻视频生成方法、系统、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种新闻视频生成方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括以下步骤：获取文字新闻稿信息；对文字新闻稿信息进行解析后，获得文字特征；结合文字特征和预设的检索模型获取图片信息和/或视频信息；根据文字新闻稿信息生成语音信息后，结合语音信息以及图片信息和/或视频信息生成新闻视频。本发明专利技术自动根据文字新闻稿信息解析获取文字特征，并根据文字特征获取到图片信息和/或视频信息，无需人工检索搜集图片或视频素材，极大地节约了视频素材收集和剪辑的时间，提高了制作新闻视频的效率，达到快速制作新闻视频的效果，可广泛应用于视频制作领域。

A news video generation method, system, device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种新闻视频生成方法、系统、装置和存储介质
本专利技术涉及视频制作领域，尤其涉及一种新闻视频生成方法、系统、装置和存储介质。
技术介绍
随着互联网技术及自媒体的发展，现在新闻更新的越来越快速，新闻可采用多种形式进行传播，比如文字、语音或视频等，由于文字的制作比较比较快，所以更新的比较快速，而相对与视频，由于需要视频取材、视频剪切和配音等制作，制作比较麻烦，也需消耗比较多的时间，所以通常新闻视频都是相对滞后的。然而由于生活节奏的加快，而视频播放中带有的信息量更大，大多观众普遍通过视频获取新闻，因此如何快速地制作新闻视频非常重要，而目前还没有相关的解决方案。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种能够自动快速生成新闻视频的方法、系统、装置和存储介质。本专利技术所采用的第一技术方案是：一种新闻视频生成方法，包括以下步骤：获取文字新闻稿信息；对文字新闻稿信息进行解析后，获得文字特征；结合文字特征和预设的检索模型获取图片信息和/或视频信息；根据文字新闻稿信息生成语音信息后，结合语音信息以及图片信息和/或视频信息生成新闻视频。进一步，所述对文字新闻稿信息进行解析后，获得文字特征这一步骤，具体包括以下步骤：根据文字新闻稿信息识别新闻稿的标题与正文；分别识别获取标题和正文中出现的名词词汇，并计算各名词词汇的出现次数；结合预设的权重标准和各名词词汇的出现次数获取若干个关键名词词汇作为文字特征。进一步，所述预设的检索模型为网络爬虫模型，所述结合文字特征和预设的检索模型获取图片信息和/或视频信息这一步骤，具体为：结合文字特征和网络爬虫模型在网络中进行扫描检索，并获取与文字特征对应的图片信息和/或视频信息。进一步，所述结合语音信息以及图片信息和/或视频信息生成新闻视频这一步骤，具体包括以下步骤：对检索获得的图片信息和/或视频信息进行排版；采用预设的渲染引擎将语音信息以及图片信息和/或视频信息合成新闻视频。进一步，所述采用预设的渲染引擎将语音信息以及图片信息和/或视频信息合成新闻视频这一步骤，具体为：结合文字特征和预设的模型数据库获取播放场景模型；采用预设的渲染引擎将语音信息、播放场景模型以及图片信息和/或视频信息合成新闻视频。进一步，还包括字幕生成步骤，所述字幕生成具体为：结合文字新闻稿信息和预设的字幕生成器生成字幕信息后，将字幕信息融入新闻视频中。本专利技术所采用的第二技术方案是：一种新闻视频生成方法系统，包括：数据获取模块，用于获取文字新闻稿信息；信息分析模块，用于对文字新闻稿信息进行解析后，获得文字特征；信息检索模块，用于结合文字特征和预设的检索模型获取图片信息和/或视频信息；视频合成模块，用于根据文字新闻稿信息生成语音信息后，结合语音信息以及图片信息和/或视频信息生成新闻视频。进一步，所述信息分析模块包括信息拆分单元、词汇统计单元和特征获取单元；所述信息拆分单元用于根据文字新闻稿信息识别新闻稿的标题与正文；所述词汇统计单元用于分别识别获取标题和正文中出现的名词词汇，并计算各名词词汇的出现次数；所述特征获取单元用于结合预设的权重标准和各名词词汇的出现次数获取若干个关键名词词汇作为文字特征。本专利技术所采用的第三技术方案是：一种新闻视频生成方法装置，包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上所述的一种新闻视频生成方法。本专利技术所采用的第四技术方案是：一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述方法。本专利技术的有益效果是：本专利技术自动根据文字新闻稿信息解析获取文字特征，并根据文字特征获取到图片信息和/或视频信息，无需人工检索搜集图片或视频素材，极大地节约了视频素材收集和剪辑的时间，提高了制作新闻视频的效率，达到快速制作新闻视频的效果。附图说明图1是本专利技术一种新闻视频生成方法的步骤流程图；图2是本专利技术一种新闻视频生成系统的结构框图；图3是具体实施例中第一种播放场景模型的示意图；图4是具体实施例中第二种播放场景模型的示意图；图5是具体实施例中第三种播放场景模型的示意图。具体实施方式如图1所示，本实施例提供了一种新闻视频生成方法，包括以下步骤：S1、获取文字新闻稿信息；S2、对文字新闻稿信息进行解析后，获得文字特征；S3、结合文字特征和预设的检索模型获取图片信息和/或视频信息；S4、根据文字新闻稿信息生成语音信息后，结合语音信息以及图片信息和/或视频信息生成新闻视频。在本实施例方法中，所述文字新闻稿信息为纯文字的新闻稿，所述文字新闻稿信息可以从网上下载获取，比如新华网、人民网、凤凰网以及头条等各大主流新闻网站，这些文字新闻稿信息可以通过程序设置从网上自动获取，也可以由用户搜索获取后输入。获取到文字新闻稿信息后，对新闻稿进行解析，分析该新闻稿的新闻重点，从而提取对应的文字特征，比如通过识别主标题中的关键字。根据获取到的文字特征，通过预设的检索模型获取图片信息和/或视频信息，所述预设的检索模型可以为网络爬虫模型，也可以为图文跨模态检索模型，所述图片信息为与文字特征对应的图片，所述视频信息为与文字特征对应的视频数据，比如文字特征为大桥，则获得到多个大桥的图片，或者大桥鸟瞰的视频。根据文字新闻稿信息生成语音信息，所述语音信息为与新闻稿对应的语音，具体可以通过预设的转换器进行转换，最后结合语音信息以及图片信息和/或视频信息生成新闻视频。如此，根据新闻稿自动获取对应的图片信息和/或视频信息，免除了视频素材收集以及剪辑等麻烦，极大的缩减了新闻视频的制作时间，实现快速生成新闻视频。其中，步骤S2具体包括步骤S21～S23：S21、根据文字新闻稿信息识别新闻稿的标题与正文；S22、分别识别获取标题和正文中出现的名词词汇，并计算各名词词汇的出现次数；S23、结合预设的权重标准和各名词词汇的出现次数获取若干个关键名词词汇作为文字特征。在本实施例中，可以针对字体和格式等多种方式识别新闻稿的标题与正文，这些可采用现有的技术来实现，在此不赘述。识别到标题与正文后，分别识别标题和正文中出现的名词词汇，比如识别到大桥、战争等名词词汇，分别统计这些词汇出现的次数，并根据预设的权重标准获取关键词，由于标准中出现的名词一般为新闻的中心内容，因此标题中出现的名词词汇权重较大，而正文中出现次数越多的权重越大，最终获得主要的关键词作为文字特征。比如一篇体育新闻——关于孙杨获得400米自由游冠军的新闻，最终通过识别获得关键词为：孙杨、400米、自由游和冠军，则可根据获得的关键词检索对应的图片或者视频，比如获本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种新闻视频生成方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取文字新闻稿信息；/n对文字新闻稿信息进行解析后，获得文字特征；/n结合文字特征和预设的检索模型获取图片信息和/或视频信息；/n根据文字新闻稿信息生成语音信息后，结合语音信息以及图片信息和/或视频信息生成新闻视频。/n

【技术特征摘要】
1.一种新闻视频生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取文字新闻稿信息；
对文字新闻稿信息进行解析后，获得文字特征；
结合文字特征和预设的检索模型获取图片信息和/或视频信息；
根据文字新闻稿信息生成语音信息后，结合语音信息以及图片信息和/或视频信息生成新闻视频。


2.根据权利要求1所述的一种新闻视频生成方法，其特征在于，所述对文字新闻稿信息进行解析后，获得文字特征这一步骤，具体包括以下步骤：
根据文字新闻稿信息识别新闻稿的标题与正文；
分别识别获取标题和正文中出现的名词词汇，并计算各名词词汇的出现次数；
结合预设的权重标准和各名词词汇的出现次数获取若干个关键名词词汇作为文字特征。


3.根据权利要求2所述的一种新闻视频生成方法，其特征在于，所述预设的检索模型为网络爬虫模型，所述结合文字特征和预设的检索模型获取图片信息和/或视频信息这一步骤，具体为：
结合文字特征和网络爬虫模型在网络中进行扫描检索，并获取与文字特征对应的图片信息和/或视频信息。


4.根据权利要求1所述的一种新闻视频生成方法，其特征在于，所述结合语音信息以及图片信息和/或视频信息生成新闻视频这一步骤，具体包括以下步骤：
对检索获得的图片信息和/或视频信息进行排版；
采用预设的渲染引擎将语音信息以及图片信息和/或视频信息合成新闻视频。


5.根据权利要求4所述的一种新闻视频生成方法，其特征在于，所述采用预设的渲染引擎将语音信息以及图片信息和/或视频信息合成新闻视频这一步骤，具体为：
结合文字特征和预设的模型数据库获取播放场景模型；
采用预设的渲染引擎将语...

【专利技术属性】
技术研发人员：呼伦夫，
申请(专利权)人：天脉聚源杭州传媒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33