【技术实现步骤摘要】
本申请属于多媒体数据播放，涉及多媒体数据播放技术，具体是一种跨平台的多屏互动方法。
技术介绍
1、随着科学技术的发展，多屏互动的应用场景非常广泛，例如家庭娱乐、商务办公、教育学习和演出活动等。实现不同设备之间的无缝连接和信息共享，为我们的生活和工作带来很多便利。
2、现有的多屏互动技术当我们观看视频节目或者在参加大型的线下活动时的时候，其实使用大屏幕或智能电视是一个很重要的场景，这个时候的互动大部分是通过线上或是通过在屏幕上式叠加二维码等方式进行活动，但是在实际上操作这两种方式并不是很好的选择，对于第一种方式其实适合单屏互动，第二种方式，需要用户停下现有的状态，打开手机进行扫码，严重影响用户体验；且当活动内容产生了改变时，用户的互动不能得到即时变化，也就是不能根据内容随时进行个性化互动，严重影响了观看者的体验；因此，需要一种跨平台多屏互动方法，能实现观看者根据活动的内容实时互动，有较好的活动体验。
技术实现思路
1、本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本申请提出了一种跨平台的多屏互动方法，用于解决现有中多屏互动中的互动方式过于繁琐，且不能进行实时互动，而导致的参与者观体验较差的问题；本申请通过实时获取互动终端的实时状态来判断互动终端是否满足互动要求解决了上述问题。
2、为实现上述目的，本申请的第一方面提供了一种跨平台的多屏互动方法，包括以下步骤：
3、步骤一：获取活动终端的活动终端信息和若干互动终端的互动终端信息；其中，活动终端
4、步骤二：基于活动终端位置和若干互动终端位置建立三维模型，并将若干实时的互动终端位置标记在三维模型中生成实时三维模型；
5、步骤三：识别获取活动终端位置、活动音频信息和互动终端位置，并将其整合成输入数据，输入模拟模型，得到活动模拟音频；其中，模拟模型通过人工智能模型训练得到，活动音频信息包括互动关键词以及其对应的音频长度和输出音量；
6、步骤四：将活动终端信息、互动终端信息和实时三维模型进行整理输入阈值生成模型，获得互动终端对应的音频阈值；其中，阈值生成模型通过人工智能模型训练得到；
7、步骤五：基于活动模拟音频和与其对应的互动采集音频处理得到的音频相似度，并基于音频相似度设置参与条件一；以及，判断互动终端是否产生互动采集动作，并生成参与条件二；其中，参与条件一的数值为“0”或“1”；参与条件二的数值为“0”或“1”；
8、步骤六：基于参与条件一和参与条件二判断该互动终端是否参与该活动。
9、本申请通过建立实时三维模型，并通过实时三维模型对互动终端的互动采集音频进行模拟生成活动模拟音频，并通过实时三维模型以及活动终端信息和互动终端信息针对不同位置的互动终端设置不同的音频阈值；并通过比较互动采集音频与和活动模拟音频的相似度与音频阈值的关系，以及互动终端是否执行互动采集动作，判断该互动终端实时互动情况，进而判断该互动终端是否参与该活动成功。
10、优选的，所述模拟模型通过人工智能模型训练得到，包括：
11、将若干组历史数据中的活动终端位置和其对应的活动音频信息，以及互动终端位置与其对应的互动采集音频，整合成训练数据，对人工智能模型进行训练；得到输入活动音频信息和互动终端位置，得到互动终端对应的活动模拟音频；
12、通过模型输入数据和模型输出数据训练人工智能模型，得到模拟模型；其中，人工智能模型包括bp神经网络模型或者rbf神经网络模型。
13、本申请通过大量的历史数据中的活动终端位置和其对应的活动音频信息，以及互动终端位置与其对应的互动采集音频对人工智能模型进行训练，进而得到模拟模型，并通过模拟模型和实时的活动终端位置和互动终端位置，生成活动模拟音频，使得活动模拟音频更加可靠。
14、优选的，所述基于活动终端信息、互动终端信息和实时三维模型获得互动终端对应的音频阈值，包括：
15、识别获取活动终端信息中的互动关键词对应的音频长度和输出音量，并将其进行整合成固有因子；通过实时三维模型获取该互动终端与活动终端的距离，以及该互动终端到活动终端之间的其他互动终端的数量，并将其整合成实时可变因子；
16、将若干固有因子和实时可变因子和相应互动终端对应的互动采集音频，以及活动音频信息整合成训练数据，对人工智能模型进行训练；
17、并将若干固有因子和实时可变因子和相应互动终端对应的互动采集音频，以及活动音频信息整合成实验数据，输入训练后的人工智能模型，输出音频阈值；并根据输出的音频阈值对训练后的人工智能模型的参数进行调整，最终得到阈值生成模型；
18、通过模型输入数据和模型输出数据训练人工智能模型，得到阈值生成模型；其中，人工智能模型包括bp神经网络模型或者rbf神经网络模型。
19、本申请通过识别获取大量的活动终端信息中的互动关键词对应的音频长度和输出音量，并将其进行整合成固有因子；通过实时三维模型获取该互动终端与活动终端的距离，以及该互动终端到活动终端之间的其他互动终端的数量，并将其整合成实时可变因子；若干固有因子和实时可变因子和相应互动终端对应的互动采集音频，以及活动音频信息整合成训练数据，其间考虑到该互动终端到活动终端之间的其他互动终端的数量，与对人工智能模型进行训练，进而得到阈值生成模型，并通过阈值生成模型能够针对互动终端的实时的互动终端位置生成音频阈值，使得音频阈值的适应性更强，可靠性更高。
20、优选的，所述活动内容包括互动时间、互动动作和互动奖励；其中互动时间为主办方设置的活动时长，互动动作为检验互动终端是否满足本次活动的动作，互动奖励为给予完成本次活动的互动终端的奖励。
21、优选的，所述基于活动模拟音频和与其对应的互动采集音频处理得到的音频相似度，包括：
22、对互动采集音频和活动模拟音频进行依次进行预处理、特征提取和音频信号对齐得到对比采集音频和对比模拟音频；将对比采集音频和对比模拟音频进行相似度计算得到音频相似度；其中，预处理包括降噪和去除重复声音；特征提取包括提取音色特征、音调特征和节奏特征；音频信号对齐使用动态时间规整进行音频对齐。
23、本申请中的相似度计算可使用欧几里得距离和余弦相似度等现有技术实现。
24、优选的，所述基于音频相似度设置参与条件一，包括：
25、判断音频相似度是否大于等于相似度阈值；
26、是，则将相似度条件一的数值设置为“1”；
27、否，则判断距离该互动终端最近的其他互动终端的音频相似度与该音频相似度的差值是否小于等于差值阈值；当所述差值小于等于差值阈值时，则将相似度条件一的数值设置为“1”；否则，则将相似度条件一的数值设置为“0”。
28、本申请通过设置相似度阈值对互动采集音频和活动模拟音频得到本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，所述模拟模型通过人工智能模型训练得到，包括：
3.根据权利要求1所述的一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，所述基于活动终端信息、互动终端信息和实时三维模型获得互动终端对应的音频阈值，包括：
4.根据权利要求1所述的一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，所述活动内容包括互动时间、互动动作和互动奖励；其中互动时间为主办方设置的活动时长，互动动作为检验互动终端是否满足本次活动参与条件二的动作，互动奖励为给予完成本次活动的互动终端的奖励。
5.根据权利要求1所述的一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，所述基于活动模拟音频和与其对应的互动采集音频处理得到的音频相似度，包括：
6.根据权利要求1所述的一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，所述基于音频相似度设置参与条件一，包括：
7.根据权利要求1所述的一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，所述判断互动终端是否产生互动采集动作，并生成参与条件二，包括：
8.根据权利要求1所述的一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，所述基于参与条件一和参与条件二判断该互动终端是否参与该活动，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，所述模拟模型通过人工智能模型训练得到，包括：
3.根据权利要求1所述的一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，所述基于活动终端信息、互动终端信息和实时三维模型获得互动终端对应的音频阈值，包括：
4.根据权利要求1所述的一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，所述活动内容包括互动时间、互动动作和互动奖励；其中互动时间为主办方设置的活动时长，互动动作为检验互动终端是否满足本次活动参与条件二的动作，互动奖励为给予完成本...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐锐，
申请(专利权)人：北京瑞迪欧文化传播有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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