CN105656756A - 好友推荐方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种好友推荐方法和装置，其中，方法包括:获取第一用户的第一声纹模型和第一位置；根据第一声纹模型和第一位置，以及预设规则生成推荐好友；以及将推荐好友提供至第一用户。该方法根据用户的声纹模型为用户推荐选定范围内的好友，使得推荐的好友更加满足用户的要求，提升了用户体验。

Description

好友推荐方法和装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种好友推荐方法和装置。

背景技术

随着通信网络和移动终端(例如智能手机)上各种应用程序的普及，用户越来越习惯于网络社交，用户可通过在移动终端上的应用程序上点击相关菜单等方式寻找其他用户并加为好友等，比如用户可在某社交应用程序上通过相应的条件筛选(如年龄筛选、性别筛选等)，来选择该应用程序推荐的好友进而完成好友的添加。但是上述的好友推荐方式，仅仅是根据性别或者年龄等一些范围较大的条件来对好友进行筛选，不能很好的满足用户的个人需求。

发明内容

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种好友推荐方法，该方法根据用户的声纹模型为用户推荐选定范围内的好友，使得推荐的好友更加满足用户的要求，提升了用户体验。

本发明的第二个目的在于提出一种好友推荐装置。

为达上述目的，本发明第一方面实施例的好友推荐方法，包括：获取第一用户的第一声纹模型和第一位置；根据所述第一声纹模型和第一位置，以及预设规则生成推荐好友；以及将所述推荐好友提供至所述第一用户。

本发明实施例的好友推荐方法，根据获取的用户的声纹模型和位置按照预设的规则为用户生成推荐好友，并将推荐好友推送至用户，该方法根据用户的声纹模型为用户推荐选定范围内的好友，使得推荐的好友更加满足用户的要求，提升了用户体验。

另外，在本发明的一个实施例中，所述获取第一用户的第一声纹模型具体包括：获取所述第一用户的历史语音数据；对所述历史语音数据进行筛选以生成语料数据；从所述语料数据中提取所述第一声纹模型。

在本发明的一个实施例中，将满足以下规则的历史语音数据作为所述语料数据：所述历史语音数据的语句中有语音的片段总长度大于或等于M秒，其中，M为预设值；对所述历史语音数据的语句进行识别的识别结果中包含的不重复字的字数大于或等于N个，其中，N为预设值；且所述历史语音数据的语句的信噪比大于或等于KdB，其中，K为预设值。

在本发明的一个实施中，所述根据所述第一声纹模型和第一位置，以及预设规则生成推荐好友具体包括：根据所述第一位置确定选定范围；根据所述第一声纹模型和所述预设规则确定与所述第一声纹模型匹配的第二声纹模型对应的第二用户，其中，所述第二用户位于所述选定范围内；根据所述第二用户生成所述推荐好友。

在本发明的一个实施例中，所述预设规则为具有与所述第一用户的声纹模型距离最近/最远的声纹模型对应的用户。

在本发明的一个实施中，所述好友推荐方法还包括：获取所述第一用户的性别，其中，根据所述第一声纹模型、所述第一用户的性别和所述预设规则确定与所述第一声纹模型匹配的第二声纹模型的第二用户。

在本发明的一个实施例中，所述好友推荐方法，还包括：获取所述第二用户的试听语音，并将所述第二用户的试听语音提供至所述第一用户。

为达上述目的，本发明第二方面实施例的好友推荐装置包括：第一获取模块，用于获取第一用户的第一声纹模型和第一位置；推荐模块，用于根据所述第一声纹模型和第一位置，以及预设规则生成推荐好友；以及发送模块，用于将所述推荐好友提供至所述第一用户。

根据本发明实施例的好友推荐装置，根据第一获取模块获取的用户的声纹模型和位置按照预设的规则通过推荐模块为用户生成推荐好友，并通过发送模块将推荐好友推送至用户，该装置根据用户的声纹模型为用户推荐选定范围内的好友，使得推荐的好友更加满足用户的要求，提升了用户体验。

另外，在本发明的一个实施例中，所述第一获取模块包括：第一获取子模块，用于获取所述第一用户的历史语音数据；筛选子模块，用于对所述历史语音数据进行筛选以生成语料数据；提取子模块，用于从所述语料数据中提取所述第一声纹模型。

在本发明的一个实施例中，所述筛选子模块将满足以下规则的历史语音数据作为所述语料数据：所述历史语音数据的语句中有语音的片段总长度大于或等于M秒，其中，M为预设值；对所述历史语音数据的语句进行识别的识别结果中包含的不重复字的字数大于或等于N个，其中，N为预设值；且所述历史语音数据的语句的信噪比大于或等于KdB，其中，K为预设值。

在本发明的一个实施例中，所述推荐模块包括：确定子模块，用于根据所述第一位置确定选定范围；匹配子模块，用于根据所述第一声纹模型和所述预设规则确定与所述第一声纹模型匹配的第二声纹模型对应的第二用户，其中，所述第二用户位于所述选定范围内；以及推荐子模块，用于根据所述第二用户生成所述推荐好友。

在本发明的一个实施例中，所述预设规则为具有与所述第一用户的声纹模型距离最近/最远的声纹模型对应的用户。

在本发明的一个实施例中，所述推荐模块还包括：第二获取子模块，用于获取所述第一用户的性别，其中，所述匹配子模块根据所述第一声纹模型、所述第一用户的性别和所述预设规则确定与所述第一声纹模型匹配的第二声纹模型的第二用户。

在本发明的一个实施例中，所述好友推荐装置包括：第二获取模块，用于获取所述第二用户的试听语音；提供模块，用于将所述第二用户的试听语音提供至所述第一用户。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本发明一个实施例的好友推荐方法的流程图；

图2是根据本发明一个具体实施例的根据第一声纹模型和第一位置以及预设规则生成的推荐好友的流程图；

图3是根据本发明另一个具体实施例的根据第一声纹模型和第一位置以及预设规则生成的推荐好友的流程图；

图4是根据本发明一个实施例的好友推荐装置的结构示意图；

图5是根据本发明一个具体实施例的好友推荐装置的结构示意图；

图6是根据本发明另一个具体实施例的好友推荐装置的结构示意图；

图7是根据本发明又一个具体实施例的好友推荐装置的结构示意图；以及

图8是根据本发明还一个具体实施例的好友推荐装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的好友推荐方法和装置。

本发明实施例提出了一种好友推荐方法，包括：获取第一用户的第一声纹模型和第一位置；根据第一声纹模型和第一位置，以及预设规则生成推荐好友；以及将推荐好友提供至第一用户。

图1是根据本发明一个实施例的好友推荐方法的流程图。如图1所示，该好友推荐方法包括：

S110，获取第一用户的第一声纹模型和第一位置。

具体地，在本发明的一个实施例中，可获取第一用户的历史语音数据，并对历史语音数据进行筛选以生成语料数据，并从该语料数据中提取第一声纹模型。

可以理解，可采集第一用户在移动终端的社交应用程序上留下的语音数据作为历史语音数据，比如，采集第一用户在聊天软件A中与其他用户的语音聊天记录中该第一用户发出的语音作为历史语音数据。

更具体地，在本发明的一个实施例中，可将满足以下筛选规则的历史语音数据作为语料数据：首先，历史语音数据的语句中的片段总长度大于或等于M秒，其中，M为预设值，也就是说，采集第一用户在移动终端上留下的相对较长时间的语音数据，避免因为语句中的片段过短所造成的不能体现第一用户的声纹特性，其中M值的大小可由系统进行标定，保证在不占用移动终端较多内存或消耗较少流量的情况下，又能体现出第一用户的声纹特性。

其次，对历史语音数据的语句进行识别的识别结果中包含的不重复字的字数大于或等于N个，其中，N为预设值，即为了能够更加准确的体现出第一用户的声纹特性，将历史语音数据中的包含的不重复字数大于或等于N个的语音数据筛选出来，避免由于语音数据中重复字数过多或包含字数太少所不能体现出第一用户的声纹特性，其中N值的大小可由系统进行标定，在保证历史语音数据中的语句中的不重复字数的个数满足该预设值的语句不难采集的情况下，又能保证在历史语音数据中的语句中的不重复字数的个数满足该值的情况下，能体现第一用户的声纹特性。

进一步地，为了更加准确使得语料数据能体现第一用户的声纹特性，在筛选历史语音数据作为语料数据时，还要求历史语音数据的语句的信噪比大于或等于KdB，其中，K为预设值，可以理解，为了避免筛选出的语料数据中的语音数据因噪声过大，而影响识别第一用户的声纹特性，在筛选历史语音数据作为语料数据时，对其信噪比进行限定。其中，K值可有由系统进行标定，在能保证在满足该信噪比的要求下既能筛选出一定数量的符合要求的历史语音数据，也能保证该语料数据能体现出第一用户的声纹特性。

在本发明的一个实施例中，在为第一用户推荐好友时，还采集第一用户的第一位置，可以理解，该第一位置可以是当前第一用户所在的地理位置，从而可根据该第一位置为用户推荐好友，比如，可以为第一用户推荐是和其方圆1000米内的好友，或者是和第一用户同一所城市等。

需要注意的是，本发明实施例中的声纹模型和能体现出用户的声纹特性，比如用户的声纹属于温柔型、粗狂型等，或者用户是女性或者是男性，或者用户属于青少年、壮年还是老年等，或者是根据用户的语料数据中出现的高频语句分析计算出的用户的兴趣爱好、职业等，比如如果用户的语料数据库中对出现病人、手术等语句，则判断用户的职业为医生等。

需要说明的是，本发明实施例中的移动终端可以是手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备等具有各种操作系统且具有语音采集装置的硬件设备，该穿戴式设备可以是智能手环、智能手表、智能眼镜等。

S120，根据第一声纹模型和第一位置，以及预设规则生成推荐好友。

具体地，图2为根据本发明一个具体实施例的根据第一声纹模型和第一位置以及预设规则生成的推荐好友的流程图，可包括：

S210，根据第一位置确定选定范围。

具体地，在获取到第一用户的第一位置后，可由系统或者第一用户进行选择以确定选定范围，从而推荐该选定范围内的好友给第一用户，例如，如果第一用户将该选定范围内设置为当前第一用户所在的小区，则选定范围为该小区，即会为第一用户在该小区内选定好友以推荐。

S220，根据第一声纹模型和预设规则确定与第一声纹模型匹配的第二声纹模型对应的第二用户，其中，第二用户位于选定范围内。

具体地，根据第一声纹模型和预设规则确定与第一声纹模型匹配的第二声纹模型的选定范围内的第二用户，比如，根据第一用户的第一声纹模型得出该用户的声纹特性为温柔且对宠物感兴趣，则为其匹配拥有同样声纹特性的第二声纹模型对应的第二用户给第一用户。

在本发明的一个实施例中，上述预设规则可以是具有与第一用户的声纹模型距离最近或者是最远的声纹模型对应的用户，上述预设规则可由系统进行标定，也可由用户自己设定。

需要说明的是，本发明实施中的第一用户为主动发起推荐好友功能的用户，第二用户为被推荐的好友。

S230，根据第二用户生成推荐好友。

即在选定第二用户后，可为第一用户生成推荐好友，比如随机选定符合条件的10名第二用户以生成推荐好友给第一用户，或者将符合条件的得分最高的第二用户的前三名生成推荐好友。

进一步地，在本发明的一个实施例中，在为第一用户推荐好友的时候，还可获取第二用户的试听语音，并将该试听语音提供给第一用户以供第一用户选择第二用户，其中该试听语音可为系统选定的一段第二用户的语料数据中的语音，也可是由第二用户预先设置的可被提供给第一用户的语音。

在本发明的一个实施例中，图3为根据本发明另一个具体实施例的根据第一声纹模型和第一位置以及预设规则生成的推荐好友的流程图，即在图2的基础上，该方法还可包括：

S310，根据第一位置确定选定范围。

S320，获取第一用户的性别，其中，根据第一声纹模型、第一用户的性别和预设规则确定与第一声纹模型匹配的第二声纹模型的第二用户。

具体地，在为第一用户生成推荐好友时，还可根据第一用户的性别为其选择好友，以满足不同第一用户的个人需求，比如有的第一用户希望为其推荐女性好友等。其中，第一用户的性别可根据第一用户的应用程序上的注册信息获取，也可由第一用户的第一声纹模型分析计算得出。

S330，根据第二用户生成推荐好友。

即结合第一用户的性别为第一用户生成推荐好友，以进一步满足第一用户的个人要求。

S130，将推荐好友提供至第一用户。

在本发明的一个实施例中，可将生成的推荐好友显示在第一用户的移动终端上，比如在第一用户的某社交软件上显示生成的好友的信息，比如显示推荐好友的性别、爱好、昵称、位置、头像等，从而第一用户对有兴趣的推荐的好友进行允许推荐、拒绝或同意等操作，如果第一用户选择同意添加推荐好友为好友对应的菜单，则将添加好友请求发送至被添加的好友，进而该好友选择是否同意第一用户的请求，如果同意，则第一用户添加该好友成功。

本发明实施例的好友推荐方法，根据获取的用户的模型和位置按照预设的规则为用户生成推荐好友，并将推荐好友推送至用户，该方法根据用户的声纹模型和性别等条件为用户推荐选定范围内的好友，使得推荐的好友更加满足用户的要求，提升了用户体验。

为了实现上述实施例，本发明还提出了一种好友推荐装置，图4为根据本发明一个实施例的好友推荐装置的结构示意图，如图4所示，该还有推荐装置包括:第一获取模块410、推荐模块420和发送模块430。

其中，第一获取模块410用于获取第一用户的第一声纹模型和第一位置。

具体地，在本发明的一个实施例中，如图5所示，在如图4所示的基础上，第一获取模块410包括：第一获取子模块411、筛选子模块412和提取子模块413。其中，第一获取子模块411可获取第一用户的历史语音数据，并通过筛选子模块412对历史语音数据进行筛选以生成语料数据，从而提取子模块413从该语料数据中提取第一声纹模型。

更具体地，在本发明的一个实施例中，筛选子模块412可将满足以下筛选规则的历史语音数据作为语料数据：首先，历史语音数据的语句中的片段总长度大于或等于M秒，其中，M为预设值，也就是说，采集第一用户在移动终端上留下的相对较长时间的语音数据，避免因为语句中的片段过短所造成的不能体现第一用户的声纹特性，其中M值的大小可由系统进行标定，保证在不占用移动终端较多内存或消耗较少流量的情况下，又能体现出第一用户的声纹特性。

其次，对历史语音数据的语句进行识别的识别结果中包含的不重复字的字数大于或等于N个，其中，N为预设值，即为了能够更加准确的体现出第一用户的声纹特性，筛选子模块412将历史语音数据中的包含的不重复字数大于或等于N个的语音数据筛选出来，避免由于语音数据中重复字数过多或包含字数太少所不能体现出第一用户的声纹特性，其中N值的大小可由系统进行标定，在保证历史语音数据中的语句中的不重复字数的个数满足该预设值的语句不难采集的情况下，又能保证在历史语音数据中的语句中的不重复字数的个数满足该值的情况下，能体现第一用户的声纹特性。

进一步地，为了更加准确使得语料数据能体现第一用户的声纹特性，筛选子模块412在筛选历史语音数据作为语料数据时，还要求历史语音数据的语句的信噪比大于或等于KdB，其中，K为预设值，可以理解，为了避免筛选出的语料数据中的语音数据因噪声过大，而影响识别第一用户的声纹特性，在筛选历史语音数据作为语料数据时，对其信噪比进行限定。其中，K值可有由系统进行标定，在能保证在满足该信噪比的要求下既能筛选出一定数量的符合要求的历史语音数据，也能保证该语料数据能体现出第一用户的声纹特性。

在本发明的一个实施例中，在为第一用户推荐好友时，第一获取模块410还采集第一用户的第一位置，可以理解，该第一位置可以是当前第一用户所在的地理位置，从而可根据该第一位置为用户推荐好友，比如，可以为第一用户推荐是和其方圆1000米内的好友，或者是和第一用户同一所城市等。

推荐模块420用于根据第一声纹模型和第一位置，以及预设规则生成推荐好友。

具体地，如图6所示，在如图4所示的基础上，推荐模块420包括：确定子模块421、匹配子模块422和推荐子模块433。其中，确定子模块421用于根据第一位置确定选定范围。即在获取模块410获取到第一用户的第一位置后，确定子模块421可通过系统或者第一用户进行选择以确定选定范围，从而推荐该选定范围内的好友给第一用户，例如，如果第一用户将该选定范围内设置为当前第一用户所在的小区，则确定子模块421确定选定范围为该小区，即会为第一用户在该小区内选定好友以推荐。

匹配子模块422用于根据第一声纹模型和预设规则确定与第一声纹模型匹配的第二声纹模型对应的第二用户，其中，第二用户位于选定范围内。

具体地，匹配子模块422根据第一声纹模型和预设规则确定与第一声纹模型匹配的第二声纹模型的选定范围内的第二用户，比如，匹配子模块422根据第一用户的第一声纹模型得出该用户的声纹特性为温柔且对宠物感兴趣，则匹配子模块422为其匹配拥有同样声纹特性的第二声纹模型对应的第二用户给第一用户。

在本发明的一个实施例中，上述预设规则可以是具有与第一用户的声纹模型距离最近或者是最远的声纹模型对应的用户，上述预设规则可由系统进行标定，也可由用户自己设定。

推荐子模块423，用于根据第二用户生成推荐好友。

即在匹配子模块422选定第二用户后，推荐子模块423可为第一用户生成推荐好友，比如推荐子模块423随机选定符合条件的10名第二用户以生成推荐好友给第一用户，或者将符合条件的得分最高的第二用户的前三名生成推荐好友。

进一步地，如图7所示，在如图4所示的基础上，好友推荐装置还包括：第二获取模块440和提供模块450，在本发明的一个实施例中，在为第一用户推荐好友的时候，还可通过第二获取模块440获取第二用户的试听语音，并通过提供模块450将该试听语音提供给第一用户以供第一用户选择第二用户，其中该试听语音可为系统选定的一段第二用户的语料数据中的语音，也可是由第二用户预先设置的可被提供给第一用户的语音。

在本发明的一个实施例中，图8为根据本发明还一个具体实施例的好友推荐装置的结构示意图，即在如图6所示的基础上，该推荐模块420还包括：第二获取子模块424。

其中，第二获取子模块424用于获取第一用户的性别，其中，匹配子模块422根据第一声纹模型、第一用户的性别和预设规则确定与第一声纹模型匹配的第二声纹模型的第二用户。

具体地，匹配子模块422在为第一用户生成推荐好友时，还可根据第二获取子模块424获取的第一用户的性别为其选择好友，以满足不同第一用户的个人需求，比如有的第一用户希望为其推荐女性好友等。其中，第一用户的性别可根据第一用户的应用程序上的注册信息获取，也可由第一用户的第一声纹模型分析计算得出。

发送模块430，用于将推荐好友提供至第一用户。

在本发明的一个实施例中，发送模块430可将生成的推荐好友发送至第一用户的移动终端上以显示，比如可在第一用户的某社交软件上显示生成的好友的信息，比如显示推荐好友的性别、爱好、昵称、位置、头像等，从而第一用户对有兴趣的推荐的好友进行允许推荐、拒绝或同意等操作，如果第一用户选择同意添加推荐好友为好友对应的菜单，则将添加好友请求发送至被添加的好友，进而该好友选择是否同意第一用户的请求，如果同意，则第一用户添加该好友成功。

本发明实施例的好友推荐装置，根据获取的用户的模型和位置按照预设的规则为用户生成推荐好友，并将推荐好友推送至用户，该方法根据用户的声纹模型和性别等条件为用户推荐选定范围内的好友，使得推荐的好友更加满足用户的要求，提升了用户体验。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (14)

1.一种好友推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取第一用户的第一声纹模型和第一位置；

根据所述第一声纹模型和第一位置，以及预设规则生成推荐好友；以及

将所述推荐好友提供至所述第一用户。

2.如权利要求1所述的好友推荐方法，其特征在于，所述获取第一用户的第一声纹模型具体包括：

获取所述第一用户的历史语音数据；

对所述历史语音数据进行筛选以生成语料数据；

从所述语料数据中提取所述第一声纹模型。

3.如权利要求2所述的好友推荐方法，其特征在于，将满足以下规则的历史语音数据作为所述语料数据：

所述历史语音数据的语句中有语音的片段总长度大于或等于M秒，其中，M为预设值；

对所述历史语音数据的语句进行识别的识别结果中包含的不重复字的字数大于或等于N个，其中，N为预设值；且

所述历史语音数据的语句的信噪比大于或等于KdB，其中，K为预设值。

4.如权利要求1所述的好友推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一声纹模型和第一位置，以及预设规则生成推荐好友具体包括：

根据所述第一位置确定选定范围；

根据所述第一声纹模型和所述预设规则确定与所述第一声纹模型匹配的第二声纹模型的对应的第二用户，其中，所述第二用户位于所述选定范围内；

根据所述第二用户生成所述推荐好友。

5.如权利要求4所述的好友推荐方法，其特征在于，所述预设规则为具有与所述第一用户的声纹模型距离最近/最远的声纹模型对应的用户。

6.如权利要求4所述的好友推荐方法，其特征在于，还包括：

获取所述第一用户的性别，其中，根据所述第一声纹模型、所述第一用户的性别和所述预设规则确定与所述第一声纹模型匹配的第二声纹模型的第二用户。

7.如权利要求4所述的好友推荐方法，其特征在于，还包括：

获取所述第二用户的试听语音，并将所述第二用户的试听语音提供至所述第一用户。

8.一种好友推荐装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取第一用户的第一声纹模型和第一位置；

推荐模块，用于根据所述第一声纹模型和第一位置，以及预设规则生成推荐好友；以及

发送模块，用于将所述推荐好友提供至所述第一用户。

9.如权利要求8所述的好友推荐装置，其特征在于，所述第一获取模块包括：

第一获取子模块，用于获取所述第一用户的历史语音数据；

筛选子模块，用于对所述历史语音数据进行筛选以生成语料数据；

提取子模块，用于从所述语料数据中提取所述第一声纹模型。

10.如权利要求8所述的好友推荐装置，其特征在于，所述筛选子模块将满足以下规则的历史语音数据作为所述语料数据：

所述历史语音数据的语句中有语音的片段总长度大于或等于M秒，其中，M为预设值；

对所述历史语音数据的语句进行识别的识别结果中包含的不重复字的字数大于或等于N个，其中，N为预设值；且

所述历史语音数据的语句的信噪比大于或等于KdB，其中，K为预设值。

11.如权利要求8所述的好友推荐装置，其特征在于，所述推荐模块包括：

确定子模块，用于根据所述第一位置确定选定范围；

匹配子模块，用于根据所述第一声纹模型和所述预设规则确定与所述第一声纹模型匹配的第二声纹模型对应的第二用户，其中，所述第二用户位于所述选定范围内；以及

推荐子模块，用于根据所述第二用户生成所述推荐好友。

12.如权利要求11所述的好友推荐装置，其特征在于，所述预设规则为具有与所述第一用户的声纹模型距离最近/最远的声纹模型对应的用户。

13.如权利要求11所述的好友推荐装置，其特征在于，所述推荐模块还包括：

第二获取子模块，用于获取所述第一用户的性别，其中，所述匹配子模块根据所述第一声纹模型、所述第一用户的性别和所述预设规则确定与所述第一声纹模型匹配的第二声纹模型的第二用户。

14.如权利要求11所述的好友推荐装置，其特征在于，还包括：

第二获取模块，用于获取所述第二用户的试听语音；

提供模块，用于将所述第二用户的试听语音提供至所述第一用户。