一种基于彩印信息的彩铃智能筛选方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于彩印信息的彩铃智能筛选方法和装置，该方法包括：获取用户当前设置的彩印信息，获取彩铃库中的多个彩铃信息；将彩印信息和多个彩铃信息输入至彩铃智能下发模型中进行特征提取，并在彩铃智能下发模型中对所提取的特征向量进行处理，预测彩印信息与多个彩铃信息之间的匹配度得分；依据匹配度得分对多个彩铃信息进行排序，依据排序结果确定待下发的彩铃信息。本发明专利技术依据匹配度得分将最匹配用户当下心情状态的彩铃信息确定为待下发的彩铃信息，无需用户手动选择，解决了现有技术无法根据用户个人的心情状态来自动确定待下发的彩铃的技术问题。确定待下发的彩铃的技术问题。确定待下发的彩铃的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于彩印信息的彩铃智能筛选方法和装置


[0001]本专利技术涉及通信
，具体涉及一种基于彩印信息的彩铃智能筛选方法和装置。

技术介绍

[0002]彩印业务是在主叫在拨打被叫时的接通前、通话中、挂断后，由系统自动把被叫预先设定好的彩印信息(心情、笑话、客户关怀、防骚扰/虚假/诈骗电话等)，以非结构化补充数据业务(Unstructured Supplementary Service Data，USSD)或闪信业务方式推送到主叫的用户终端上，使主叫或被叫可以看到个性化移动彩印显示，以达到展示个性、信息传递、防诈骗等目的。
[0003]彩印业务触发方式是当被叫为高清通话(Voice over Long
‑
TermEvolution，volte)用户并且在IFC中签约了彩印业务时，则走IP多媒体子系统技术(IPMultimediaSubsystem，IMS)域通过会话初始协议(Session Initiation Protocol，SIP)信令触发到彩印平台的volte彩印应用服务器(ApplicationServer，AS)；当被叫为非volte用户，则通过信令采集模块采集所有来自业务控制智能网(Service Control Point，SCP)的信令送到彩印平台的电路交换(Circuit Switched，CS)信令处理模块。
[0004]个性化多彩回铃音业务(Coloring Ring Back Tone，简称彩铃)，它是一项由被叫客户为呼叫自己移动电话的其他主叫客户设定特殊音效(音乐、歌曲、故事情节、人物对话)等的回铃音的业务；其中主叫视频彩铃是面向被叫非音视频彩铃用户，在被叫用户振铃状态场景下，为主叫用户播放视频彩铃的一种业务；现有技术中，音视频彩铃下发需要通过用户自行选择待下发的彩铃，无法根据用户个人的心情状态来确定心情状态匹配的音视频彩铃。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于彩印信息的彩铃智能筛选方法和装置。
[0006]根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于彩印信息的彩铃智能筛选方法，包括：
[0007]获取用户当前设置的彩印信息，获取彩铃库中的多个彩铃信息；
[0008]将所述彩印信息和所述多个彩铃信息输入至彩铃智能下发模型中进行特征提取，并在所述彩铃智能下发模型中对所提取的特征向量进行处理，预测所述彩印信息与所述多个彩铃信息之间的匹配度得分；
[0009]依据所述匹配度得分对所述多个彩铃信息进行排序，依据所述排序结果确定待下发的彩铃信息。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供了一种基于彩印信息的彩铃智能筛选装置，包括：
[0011]信息获取模块，用于获取用户当前设置的彩印信息，获取彩铃库中的多个彩铃信息；
[0012]模型匹配模块，用于将所述彩印信息和所述多个彩铃信息输入至彩铃智能下发模型中进行特征提取，并在所述彩铃智能下发模型中对所提取的特征向量进行处理，预测所述彩印信息与所述多个彩铃信息之间的匹配度得分；
[0013]彩铃下发模块，用于依据所述匹配度得分对所述多个彩铃信息进行排序，依据所述排序结果确定待下发的彩铃信息。
[0014]根据本专利技术的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
[0015]所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述一种基于彩印信息的彩铃智能筛选方法对应的操作。
[0016]根据本专利技术的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述一种基于彩印信息的彩铃智能筛选方法对应的操作。
[0017]根据本专利技术的一种基于彩印信息的彩铃智能筛选方法和装置，通过获取用户当前设置的彩印信息，获取彩铃库中的多个彩铃信息；将彩印信息和多个彩铃信息输入至彩铃智能下发模型中进行特征提取，并在彩铃智能下发模型中对所提取的特征向量进行处理，预测彩印信息与多个彩铃信息之间的匹配度得分；依据匹配度得分对多个彩铃信息进行排序，依据排序结果确定待下发的彩铃信息。本专利技术通过彩铃智能下发模型将用户的彩印信息与彩铃库的海量彩铃信息进行匹配，得到匹配度得分，依据匹配度得分将最匹配用户当下心情状态的彩铃信息确定为待下发的彩铃信息，无需用户手动选择，解决了现有技术无法根据用户个人的心情状态来自动确定待下发彩铃的技术问题。
[0018]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0019]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0020]图1示出了本专利技术实施例提供的一种基于彩印信息的彩铃智能筛选方法流程图；
[0021]图2示出了本专利技术实施例提供的彩铃智能下发模型进行匹配的过程示意图；
[0022]图3示出了本专利技术实施例提供的注意力机制神经网络的计算过程示意图；
[0023]图4示出了本专利技术实施例提供的一种基于彩印信息的彩铃智能筛选装置的结构示意图；
[0024]图5示出了本专利技术实施例提供的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]下面将参照附图更详细地描述本专利技术的示例性实施例。虽然附图中显示了本专利技术的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本专利技术而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本专利技术，并且能够将本专利技术的范围
完整的传达给本领域的技术人员。
[0026]图1示出了本专利技术一种基于彩印信息的彩铃智能筛选方法实施例的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
[0027]步骤S110：获取用户当前设置的彩印信息，获取彩铃库中的多个彩铃信息。
[0028]在本步骤中，检测到用户已设置自动下发彩铃该项服务，即可从彩印AS中获取该用户当前设置的彩印信息，从彩铃AS中逐一获取彩铃库中的多个彩铃信息。
[0029]步骤S120：将彩印信息和多个彩铃信息输入至彩铃智能下发模型中进行特征提取，并在彩铃智能下发模型中对所提取的特征向量进行处理，预测彩印信息与多个彩铃信息之间的匹配度得分。
[0030]在一种可选的方式中，所述彩铃智能下发模型包括彩印文本语义提取器、彩铃特征提取器以及注意力层；步骤S120进一步包括：通过所述彩印文本语义提取器，对所述彩印信息进行分词处理得到多个分词信息，对所述多个分词信息进行文本序列化，得到彩印文本特征向量；通过所述彩铃特征提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于彩印信息的彩铃智能筛选方法，其特征在于，包括：获取用户当前设置的彩印信息，获取彩铃库中的多个彩铃信息；将所述彩印信息和所述多个彩铃信息输入至彩铃智能下发模型中进行特征提取，并在所述彩铃智能下发模型中对所提取的特征向量进行处理，预测所述彩印信息与所述多个彩铃信息之间的匹配度得分；依据所述匹配度得分对所述多个彩铃信息进行排序，依据所述排序结果确定待下发的彩铃信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述彩铃智能下发模型包括彩印文本语义提取器、彩铃特征提取器以及注意力层；所述将所述彩印信息和所述多个彩铃信息输入至彩铃智能下发模型中进行特征提取，并在所述彩铃智能下发模型中对所提取的特征向量进行处理，预测所述彩印信息与所述多个彩铃信息之间的匹配度得分进一步包括：通过所述彩印文本语义提取器，对所述彩印信息进行分词处理得到多个分词信息，对所述多个分词信息进行文本序列化，得到彩印文本特征向量；通过所述彩铃特征提取器提取彩铃特征信息；通过所述注意力层，对所述彩印文本特征向量和所述彩铃特征信息进行加权运算，得到所述彩印信息与所述彩铃信息之间的匹配度得分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述彩铃信息包括视频部分和音频部分；所述彩铃特征提取器包括视频特征提取器和音频特征提取器；所述通过所述彩铃特征提取器提取彩铃特征信息进一步包括：通过所述视频特征提取器，提取所述视频部分的帧图像数据，对每一帧图像数据按照第一预设规则进行归一化处理，得到视频特征向量；通过所述音频特征提取器，提取所述音频部分的时间序列，对所述时间序列按照第二预设规则进行处理，得到音频特征向量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述注意力层，对所述彩印文本特征向量和所述彩铃特征信息进行加权运算，得到所述彩印信息与所述彩铃信息之间的匹配度得分进一步包括：通过所述注意力层，生成针对所述视频特征向量和所述音频特征向量中各个区域的注意力权重；依据所述各个区域的注意力权重对所述视频特征向量和所述音频特征向量进行加权运算，得到所述视频特征向量和所述音频特征向量中各个区域的匹配度；依据所述视频特征向量和所述音频特征向量中各个区域的匹配度确定所述彩印信息与所述彩铃信息之间的匹配度得分。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述彩铃智能下发模型的训练步骤包括：获取历史用户设置的多个历史彩印信息，针对每一个历史彩印信息，设置该历史彩印信息与所述彩铃库中的每一个彩铃信息之间的标注匹配度得分，得到历史数据集；根据所述历史数据集通过注意力机制神经网络进行模型训练，得到彩铃智能下发模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢彪，丁东，胡皓，陈嫦娇，陈维新，刘梦晗，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：