一种识别笑声的短视频推荐系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种识别笑声的短视频推荐系统及方法，该系统包括：声音采集单元、笑声检测模型和视频推荐服务器；声音采集单元包括在用户观看短视频过程中获取用户的声音的收音设备；笑声检测模型判断声音采集单元采集到的声音为笑声时，根据笑声的时长和分贝数计算得到笑声数值，将实时得到的笑声数值与当前视频的视频ID匹配后发送给视频推荐服务器；视频推荐服务器根据笑声数值高时对应的视频的媒资信息进行视频推荐；为短视频智能推荐提供了新的思路。用户看短视频发出笑声，既代表用户对这个视频感兴趣，用笑声数据作为协同过滤的重要依据，大大提高短视频智能推荐的命中率，为用户节省时间，大大提升用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种识别笑声的短视频推荐系统及方法
本专利技术涉及语音识别领域，尤其涉及一种识别笑声的短视频推荐系统及方法。
技术介绍
进入5G世代，短视频产品引爆，每天都产生海量的短视频内容。短视频已经成为人们网络生活中的重要休闲放松方式之一。每天产生海量的短视频内容，如何在浩瀚的内容库中找到自己感兴趣的内容，是一个需要解决的问题。用户时间宝贵，不愿意花时间和精力去寻找，短视频大多数用于PGC创作，没有严谨的标题和分类，很难用筛选的方式去找到合适的内容。所以，需要一种智能短视频推荐方法，能够高效推荐短视频内容，满足用户需求，提升用户满意度。现有的智能推荐技术分为三类：即协同过滤推荐、内容过滤推荐、混合协同过滤和内容过滤的推荐(协同过滤+内容过滤)协同过滤是目前推荐系统中最成功和应用最广泛的技术，在理论研究和实践中都取得了快速的发展，它根据用户的历史选择信息和相似性关系，收集与用户兴趣爱好相同的其他用户的评价信息来产生推荐。用户在观看短视频的过程中经常会被短视频内容逗笑，观看同一个短视频都会被逗笑的用户，我们认为具备相似性，可以作为协同过滤的重要依据。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别笑声的短视频推荐系统，其特征在于，所述系统包括：声音采集单元、笑声检测模型和视频推荐服务器；/n所述声音采集单元包括在用户观看短视频过程中获取用户的声音的收音设备；/n所述笑声检测模型判断所述声音采集单元采集到的声音为笑声时，根据笑声的时长和分贝数计算得到笑声数值，将实时得到的所述笑声数值与当前视频的视频ID匹配后发送给所述视频推荐服务器；/n所述视频推荐服务器根据笑声数值高时对应的视频的媒资信息进行视频推荐。/n

【技术特征摘要】
1.一种识别笑声的短视频推荐系统，其特征在于，所述系统包括：声音采集单元、笑声检测模型和视频推荐服务器；
所述声音采集单元包括在用户观看短视频过程中获取用户的声音的收音设备；
所述笑声检测模型判断所述声音采集单元采集到的声音为笑声时，根据笑声的时长和分贝数计算得到笑声数值，将实时得到的所述笑声数值与当前视频的视频ID匹配后发送给所述视频推荐服务器；
所述视频推荐服务器根据笑声数值高时对应的视频的媒资信息进行视频推荐。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述声音采集单元包括收音设备启动模块，视频播放软件运行时通过所述收音设备启动模块打开所述收音设备开始工作。


3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述笑声检测模型根据机器学习算法训练得到，基于所述笑声检测模型判断实时获取的用户的声音是否为笑声的过程包括：
将获取的用户的声音划分为多个语音帧，获取每个语音帧的基因频率及多维语音特征参数；
根据所述笑声检测模型及获取的每个语音帧的基因频率及多维语音特征参数，预测每个语音帧是否为笑声帧；
识别与所述当前的语音帧相邻的第一设定数量的语音帧中，预测结果为笑声帧的语音帧的数量；当所述数量大于设定的数量阈值时，将所述当前的语音帧确定为笑声帧。


4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述笑声检测模型在机器学习过程中设置二分类问题中，计算精确率和召回率作为所述笑声检测模型的评价指标；
精确率召回率
nss为将笑声帧预测为笑声帧的次数，nsv将笑声帧预测为语音帧，nvs将语音帧预测为笑声帧。


5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，各个视频的所述媒资信息也上传到所述视频推荐服务器，所述媒资信息包括演员、编剧、导演、视频ID、视频名称、别名、一句话推荐、频道、题材、标签、付费状态、创作者、安全级别、质量级别以及媒资介绍中的一个或多个。


6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述视频推荐服务器设置有各个所述笑声数值的区间，设置各个所述媒资信息的编号和权重；
优先推荐与所述笑声数值最大的区间中所述媒资信息的编号相同且权重大的视频。

【专利技术属性】
技术研发人员：韩明，
申请(专利权)人：武汉风行在线技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42