使用观众反馈的个人语音推荐制造技术

本公开涉及使用观众反馈的个人语音推荐。更具体而言，本发明专利技术的各方面揭示一种用于基于对应于用户的多个观看者的反馈数据生成针对所述用户的语音推荐的方法。所述方法包含一个或多个处理器识别用户的音频数据中的用户的语音。该方法还包括识别与用户的语音相关联的用户的一个或多个观众成员的反馈。该方法进一步包括生成对该用户的语音的评估，其中该评估至少部分地基于该一个或多个观众成员的反馈。该方法进一步包括至少部分地基于对该语音的评估来生成针对该用户的语音的语音推荐。评估来生成针对该用户的语音的语音推荐。评估来生成针对该用户的语音的语音推荐。

【技术实现步骤摘要】
使用观众反馈的个人语音推荐


[0001]本专利技术总体上涉及人工智能领域，并且更具体地涉及向用户提供语音反馈。

技术介绍

[0002]近年来，利用高级技术来分析大的和/或复杂的数据集的的需求已经增加。具体地，自然语言处理(NLP)是使计算机能够处理和分析大量自然语言数据的计算机科学的子领域。情感分析利用NLP、计算语言学和文本分析来提取和分析主观信息。情感分析中的基本任务是对给定文本的极性进行分类，其中给定文本的表达意见是正面的、负面的或中性的。高级情感分类技术也能够确定给定文本的表达语调。
[0003]认知分析组合了认知计算和分析的使用。认知计算以尝试再现人脑的行为的方式组合人工智能和机器学习算法。分析是将数据转换成用于做出更好决策的洞察的科学过程。认知分析应用智能技术来将非结构化数据源带到分析过程的范围内以用于改进和明智的决策制定。
[0004]机器学习是计算机系统用来在不使用显式指令而是依赖于模式和推断的情况下执行特定任务的算法和统计模型的科学研究。机器学习被视为人工智能的子集。机器学习算法基于样本数据(被称为“训练数据”本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：由一个或多个处理器识别用户的音频数据中的所述用户的语音；由一个或多个处理器识别与所述用户的所述语音相关联的所述用户的一个或多个观众成员的反馈；由一个或多个处理器生成对所述用户的所述语音的评估，其中所述评估至少部分地基于所述一个或多个观众成员的所述反馈；并且由一个或多个处理器至少部分地基于所述语音的所述评估来生成针对所述用户的所述语音的语音推荐。2.如权利要求1所述的方法，进一步包括：由一个或多个处理器确定观众成员的属性，其中，所述观众成员的属性包括至少部分地基于与相应观众成员相对应的所收集的数据的分类；并且由一个或多个处理器至少部分地基于所述音频数据的语音分析来确定所述用户的所述语音的特性。3.如权利要求2所述的方法，进一步包括：由一个或多个处理器基于所述观众成员的所述属性来预测所述一个或多个观众成员的所述反馈的事件。4.如权利要求1所述的方法，进一步包括：通过一个或多个处理器至少部分基于所述用户的目标使所述用户的所述语音的一个或多个片段与所述反馈的一个或多个事件相关；并且由一个或多个处理器将所述语音推荐提供给所述用户，其中所述语音推荐至少部分地基于所述目标和语音的相关的片段和所述反馈的事件。5.如权利要求1所述的方法，其中，识别与所述用户的所述语音相关联的所述用户的所述一个或多个观众成员的所述反馈进一步包括：由一个或多个处理器识别所述一个或多个观众成员的一个或多个事件，其中所述一个或多个事件至少部分地基于所述一个或多个观众成员的面部表情；并且由一个或多个处理器基于所述观众成员的所述一个或多个事件来确定所述观众的情感。6.如权利要求1所述的方法，其中，生成对所述用户的所述语音...

【专利技术属性】
技术研发人员：B，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：