CN106528859A - 一种数据推送系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种数据推送系统及方法,其中包括存储模块,用于存储不同用户信息与多种情绪类别的对应关系,以及多种情绪类别与多种数据类别的对应关系;信息获取模块,用于获取待判定的用户信息;控制模块,用于判断用户所属的情绪类别,以及选择匹配的数据类别;以及数据推送模块,用于根据匹配的数据类别向用户推送数据。本发明提供了一种主动进行数据推送的技术方案,首先根据指定时间内用户信息中的频率值综合判断用户当前的情绪,再主动推送适合于用户当前情绪的数据,从而提高情感陪伴质量,提高了情绪判断的准确性,用户不必自己亲手操作即可以获得更合适的推送数据,也避免了无关数据的接收,使得数据的推送更具主动性和针对性。
Description
技术领域
本发明涉及数据交互技术领域,尤其涉及一种根据用户情绪有针对性地推送不同数据的数据推送系统及方法。
背景技术
随着计算机技术、微电子技术、网络技术等快速的发展,数据交互方式有了更多的突破,机器人技术也得到了飞速发展。当前的机器人不仅可以应用于工业领域,也在逐步应用于人们的日常生活领域,例如生活服务类机器人的发明,为人们的生活带来了一些便利和乐趣。
现有技术中的生活服务类机器人,已经基本上具备了为用户推送各种数据的功能,例如,为了满足用户的需要,为用户播放音乐或播放视频等。然而现有的机器人的推送方式一般分为两种:
(1)根据用户选择被动推送数据;采用这种方式,用户需要在庞杂的数据库中选择需要的数据,增加了用户的工作量,缺乏主动性,用户体验不好;
(2)一定范围内所有用户统一推送相同的数据;这种方式没有对推送内容进行分类,也没有对用户进行分类和判断,推送内容没有针对性,导致用户接收了一些不必要的推送内容,而真正需要的推送内容反而无法获取。
现在虽然已经出现了一些新型的生活服务类机器人,可以判断用户的情绪,同时即时给出应对,但是其判断都是根据笑容等即时信息进行判别。由于用户在和机器人交流时不会长时期保持笑容,故误判率较高。同时该种机器人在判断用户情绪后主要是在沟通交流方式上有一定的变化,并没有根据用户情绪进行数据交互方式的调整,因此仍无法克服上述技术问题。
发明内容
针对现有技术中的问题,本发明的目的在于提供一种数据推送系统及方法,自动识别用户情绪,根据用户情绪选择不同的数据进行主动推送,提高数据推送系统的情感陪伴质量。
本发明实施例提供一种数据推送系统,包括:
存储模块,用于存储不同用户信息与多种情绪类别的对应关系,以及所述多种情绪类别与多种数据类别的对应关系;
信息获取模块,用于获取待判定的用户信息;
控制模块,用于根据所述待判定的用户信息判断用户所属的情绪类别,以及根据所述用户所属的情绪类别选择匹配的数据类别;以及
数据推送模块,用于根据所述匹配的数据类别向用户推送数据。
优选地,所述用户信息包括图像特征值,所述图像特征值包括所述用户图像中的指定动作频率值,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的指定动作频率值的阈值范围;
所述存储模块存储指定动作的动作特征集合;
所述信息获取模块包括:
图像获取单元,用于获取指定时间内待判定的用户图像;以及
图像特征值提取单元,用于将所述待判定的用户图像与所述指定动作的动作特征集合进行匹配,得到待判定的指定动作频率值;
所述控制模块对比所述待判定的动作频率值与各种所述情绪类别所对应的动作频率值的阈值范围,并将包含所述待判定的动作频率值的阈值范围所对应的情绪类别作为用户所属的情绪类别。
优选地,所述用户信息包括声音特征值,所述声音特征值包括所述用户声音中指定状态频率值,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的指定状态频率值的阈值范围;
所述存储模块存储所述指定状态所对应的声学特性集合;
所述信息获取模块包括:
声音获取单元,用于获取指定时间内待判定的用户声音;以及
声音特征值提取单元,用于将所述待判定的用户声音与指定状态的声学特性集合进行匹配得到待判定的指定状态频率值;
所述控制模块对比所述待判定的指定状态频率值与各种所述情绪类别所对应的指定状态频率值的阈值范围,并将包含所述待判定的指定状态频率值的阈值范围所对应的情绪类别作为用户所属的情绪类别。
优选地,所述声学特性集合包括所述指定状态的音量值范围、音调值范围和/或音色值范围。
优选地,所述用户信息包括用户输入语音、用户输入文本和/或用户设置信息,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的关键词;
所述信息获取模块包括关键词提取单元,所述关键词提取单元用于提取所述用户输入语音、用户输入文本和/或用户设置信息中与情绪相关联的关键词。
优选地,所述存储模块存储多种用户自身特征与多种数据类别的对应关系,所述用户自身特征包括用户年龄和/或用户身份;
所述系统还包括自身特征获取模块,用于获取待判定的用户自身特征;
所述控制模块根据所述待判定的用户自身特征选择匹配的数据类别。
优选地,所述自身特征获取模块包括图像特征识别单元、声音特征识别单元、文本特征识别单元和设置特征识别单元中的至少一种。
优选地,所述数据包括文本、图像和音频中至少一种。
本发明实施例还提供一种数据推送方法,包括如下步骤:
获取待判定的用户信息;
根据不同用户信息与多种情绪类别的对应关系判断用户所属的情绪类别;
根据所述多种情绪类别与多种数据类别的对应关系选择匹配的数据类别;
根据所述匹配的数据类别向用户推送数据。
优选地,所述用户信息包括图像特征值,所述图像特征值包括所述用户图像中的指定动作频率值,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的指定动作频率值的阈值范围;
所述获取待判定的用户信息,包括如下子步骤:
获取指定时间内待判定的用户图像;以及
将所述待判定的用户图像与指定动作的动作特征集合进行匹配,得到指定时间内待判定的指定动作频率值;
所述判断用户所属的情绪类别,包括如下子步骤:
对比所述待判定的动作频率值与各种所述情绪类别所对应的动作频率值的阈值范围;
将包含所述待判定的动作频率值的阈值范围所对应的情绪类别作为用户所属的情绪类别。
优选地,所述用户信息包括声音特征值,所述声音特征值包括所述用户图像中的指定状态频率值,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的指定状态频率值的阈值范围;
所述获取待判定的用户信息,包括如下子步骤:
获取指定时间内待判定的用户声音;以及
将所述待判定的用户声音与指定状态的声学特性集合进行匹配,得到指定时间内待判定的指定状态频率值;
所述判断用户所属的情绪类别,包括如下子步骤:
对比所述待判定的状态频率值与各种所述情绪类别所对应的状态频率值的阈值范围;以及
将包含所述待判定的状态频率值的阈值范围所对应的情绪类别作为用户所属的情绪类别。
本发明所提供的数据推送系统及方法具有下列优点:
本发明提供了一种主动进行数据推送的技术方案,首先根据用户信息判断用户当前的情绪,再主动推送适合于用户当前情绪的数据,从而提高数据推送系统的情感陪伴质量;在指定时间内持续采集用户的图像与声音,根据用户动作与声学特性中出现指定状态的频率来判断用户的情绪,对于情绪的判断更加准确;用户不必自己亲手操作即可以获得更合适的推送数据,也避免了无关数据的接收,使得数据的推送更具主动性和针对性。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
图1是本发明一实施例的数据推送系统的结构示意图;
图2是本发明的信息获取模块的一种设置方式的结构示意图;
图3是本发明的信息获取模块的另一种设置方式的结构示意图;
图4是本发明具有年龄识别功能的数据推送系统的结构示意图;
图5是本发明具有身份识别功能的数据推送系统的结构示意图;
图6是本发明另一实施例的数据推送系统的结构示意图;
图7是本发明一实施例的数据推送方法的流程图;
图8是本发明一种信息获取方式的流程图;
图9是本发明另一种信息获取方式的流程图;
图10是本发明另一实施例的多种情绪类别与不同用户信息以及多种数据类别的对应关系的示意图;
图11是本发明另一实施例的数据推送方法的流程图;
图12是本发明再一实施例的多种情绪类别与多种数据类别的对应关系的示意图;
图13是本发明再一实施例的选择匹配的数据类别的流程图;
图14是本发明根据用户年龄或身份推送数据的流程图;
图15是本发明根据用户输入文本或用户设置信息推送数据的流程图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的实施方式;相反,提供这些实施方式使得本发明将全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构,因而将省略对它们的重复描述。
如图1所示,本发明实施例提供一种数据推送系统,所述系统包括:
存储模块100,用于存储不同用户信息与多种情绪类别的对应关系,以及所述多种情绪类别与多种数据类别的对应关系;
信息获取模块200,用于获取待判定的用户信息;
控制模块300,用于根据所述待判定的用户信息判断用户所属的情绪类别,以及根据所述用户所属的情绪类别选择匹配的数据类别;以及
数据推送模块400,用于根据所述匹配的数据类别向用户推送数据。
其中,所述多种情绪类别可以包括愉快、难过、高兴、低落等,情绪类别与数据类别可以是一对一的关系,也可以是多对多的关系,例如,情绪类别愉快对应欢快类的数据,情绪类别难过对应舒缓类的数据等,具体可以根据实际需要进行修改,此处存储模块100存储的对应关系可以是数据推送系统出厂前设置的,也可以根据用户设置进行修改,且对应关系不限于此处列举的情况,均属于本发明的保护范围之内。
此处被推送的数据一般为多媒体数据,例如音频、图像、文本等的结合,也可以是单独推送音频、图像或文本等,为用户提供多方面的服务,例如语音提示、播放音乐、播放影片等,并且通过与情绪关联,主动推送相关的数据或进行恰当的交流应对,可以更满足用户的实时需要。
如图2所示,本发明的数据推送系统可以根据用户的图像来判断用户的情绪类别,因此所述用户信息可选地包括图像特征值,所述信息获取模块200可以包括:
图像获取单元201,用于获取指定时间内待判定的用户图像;以及
图像特征值提取单元202,用于提取所述待判定的用户图像的图像特征值;
所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的图像特征值的阈值范围。
所述图像特征值可选地包括所述用户图像中的指定动作频率值;所述存储模块存储所述指定动作的动作特征集合;所述图像特征值提取单元将所述待判定的用户图像与所述指定动作的动作特征集合进行匹配得到待判定的指定动作频率值。
所述指定动作可以是各种预先设定的动作,可以包括面部表情、肢体动作等等,例如利用微笑、大笑、拍手等动作来表征用户是否情绪愉快,利用扶额、皱眉、耸肩等动作来表征用户是否情绪紧张,利用流泪、掩面等动作来表征用户是否情绪低落等。指定动作可以是所述数据推送系统在出厂时已经设置好的,也可以是后期用户自己设置的,且指定动作的类别不限于上述列举的几种,均属于本发明的保护范围之内。
对应地,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的指定动作频率值的阈值范围,所述控制模块300对比所述待判定的动作频率值与各种所述情绪类别所对应的动作频率值的阈值范围,并将包含所述待判定的动作频率值的阈值范围所对应的情绪类别作为用户所属的情绪类别。
当所述图像特征值包括所述用户图像中的指定动作频率值时,所述各种所述情绪类别所对应的图像特征值的阈值范围也就是各种所述情绪类别所对应的指定动作频率值的阈值范围。例如,在实际应用中,可以定义当笑容出现的频率值大于一定阈值时,表示用户愉快,也可以定义当笑容出现的频率值大于一定阈值且拍手动作出现的频率也大于另一阈值时,表示用户愉快,具体动作的组合方式以及与各种频率的阈值范围的比较关系可以根据实际需要进行设定。
本发明在指定时间内持续采集用户图像,然后计算在这一指定时间内的指定动作频率值,相对于现有技术中即时判断的方式,提高了情绪判断的准确性。例如,设定指定时间为十分钟,一个人在前两分钟内表现出了微笑,然而后面八分钟可能表现出皱眉,这样由于微笑虽然出现了但频率较低,采用本发明的方法可能就不会判定为愉快,也就不会推送愉快对应的数据,而采用现有技术中的方法,可能在微笑一出现时就判定其为愉快,并推送愉快对应的数据,这样就可能出现误判,甚至检测到的微笑也可能只是一种错误识别,因此现有技术中的推送方法无法满足用户真正的需要。
如图3所示,本发明的数据推送系统可以根据用户的声音来判断用户的情绪类别,因此所述用户信息可选地包括声音特征值,所述用户信息包括声音特征值,所述信息获取模块包括:
声音获取单元203,用于获取指定时间内待判定的用户声音;以及
声音特征值提取单元204,用于提取所述待判定的用户声音的声音特征值;
所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的声音特征值的阈值范围。
所述声音特征值可选地包括所述用户声音中的指定状态频率值;所述存储模块存储所述指定状态所对应的声学特性集合;所述声音特征值提取单元将所述用户声音与所述声学特性集合进行匹配得到所述指定状态频率值。进一步地,所述声学特性集合可以包括所述指定状态所对应的音量值范围、音调值范围和/或音色值范围。
对应地,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的指定状态频率值的阈值范围。所述控制模块300对比所述待判定的指定状态频率值与各种所述情绪类别所对应的指定状态频率值的阈值范围,并将包含所述待判定的指定状态频率值的阈值范围所对应的情绪类别作为用户所属的情绪类别。同样地,采用指定时间内持续采集用户声音,并根据用户声音中指定状态频率值来判断情绪的方法,可以有效地提高用户情绪检测的准确性。
所述指定状态可以有愉快状态、高兴状态、难过状态、思考状态、低落状态等,例如,在实际应用中,可以定义当用户的声音中音量值处于一定预设范围内,音调值处于另一预设范围内时作为愉快状态,且愉快状态出现的频率值大于一定阈值时,则用户所属的情绪类别为愉快。
此处所说的用户声音包括用户语音,但也可以包括其他的声音,例如用户拍手的声音或用户跺脚的声音等,均可以根据这些声音来判断用户是否处于某一指定状态中,并进一步根据指定状态出现的频率值判断用户的情绪类别。
另外,所述声音特征值也可以包括所述用户声音中用户语音所对应的文本信息;所述声音特征值提取单元204从所述用户声音中提取出用户语音,将所述用户语音转换为文本信息,并提取所述文本信息中与情绪相关联的关键词;所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的关键词;因此,所述控制模块300根据所述文本信息中与情绪关联的关键词判断用户所属的情绪类别。
在实际应用中,用户可以直接向数据推送系统说出自己当前的情绪或需求,例如,用户说“我现在心情不好”,则可以提取情绪相关联的关键词“心情不好”,控制模块300可以判断“心情不好”属于难过的情绪类别,进而推送舒缓类别的数据;用户也可以直接说:“我想要听些舒缓的音乐”,则控制模块300可以直接根据关键词“舒缓”选择推送舒缓类别的数据,应用十分方便。实际应用的方式不限于此处列举的内容,均属于本发明的保护范围之内。
另外,在实际应用中,本发明也可以将上述多种方式结合起来应用,例如同时根据图像特征值和声音特征值进行综合判断用户所属的情绪类别,均属于本发明的保护范围之内。综合性的判断可以进一步提高情绪类别判断的准确性,降低误判率。
进一步地,所述用户信息还包括用户输入文本和/或用户设置信息;所述信息获取模块包括关键词提取单元,所述关键词提取单元用于提取所述用户输入文本和/或用户设置信息中与情绪相关联的关键词;所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的关键词。在实际应用中,用户可以通过输入键盘或触摸屏等输入设备输入文本或进行选项设置,例如,用户直接输入“我现在心情不错”,则可以提取情绪相关联的关键词“心情不错”,控制模块300可以判断“心情不错”属于愉快的情绪类别,进而推送欢快类别的数据,或者用户设置于下午一点半播放欢快的音乐,则控制模块300可以在下午一点半时直接选择欢快类别的数据进行推送。
如图4所示,本发明还可以通过用户的年龄来选择适合的数据进行推送,所述存储模块存储多种用户年龄范围与多种数据类别的对应关系;所述系统还包括年龄获取模块500,用于获取待判定的用户年龄;所述控制模块300根据所述待判定的用户年龄选择匹配的数据类别。所述年龄获取模块500可选地包括图像年龄识别单元、声音年龄识别单元、文本年龄识别单元和设置年龄识别单元中的至少一种,分别可以通过图像识别用户的年龄,通过声音识别用户的年龄,通过用户输入文本中与年龄有关的关键词识别用户的年龄,或者通过用户设置信息中与年龄有关的关键词识别用户的年龄。
在实际应用中,可以使用面部识别或声音识别等方式来判断用户的年龄,例如,针对儿童,推送儿歌、成语或童话故事等数据,针对老人,推送戏曲类在线音乐或电台等数据。
如图5所示,本发明还可以根据用户的不同身份选择合适的数据推送,所述存储模块存储不同用户身份与多种数据类别的对应关系;所述系统还包括身份获取模块600,用于获取待判定的用户身份;所述控制模块300根据所述待判定的用户身份选择匹配的数据类别。所述身份获取模块600可选地包括图像身份识别单元、声音身份识别单元、文本身份识别单元和设置身份识别单元中的至少一种,分别可以通过图像识别用户的身份,通过声音识别用户的身份,通过用户输入文本中与身份有关的关键词识别用户的身份,或者通过用户设置信息中与身份有关的关键词识别用户的身份。
在实际应用中,可以使用面部识别或声音识别等方式来判断用户的身份。另外,不同用户也可以预先设置自己偏好的数据类别。例如,用户A喜欢欢快类的数据,用户B喜欢舒缓类的数据,用户C喜欢热闹类的数据,当某一用户使用时,首先识别到当前使用的是用户B,则控制模块300可以直接选择舒缓类的数据进行推送。
图4和图5中示出的用户年龄和用户身份都是指的用户自身特征,在实际应用中,用户自身特征对于推送数据的影响可以是多方面的,而不限于此处列举的两种情况。
如图6所示,为本发明另一实施例的数据推送系统的结构示意图。在该实施例中,本发明的数据推送系统具体应用于一种智能娱乐机器人中。在智能娱乐机器人中设置本地控制主机,而存储模块100和控制模块300设置于云端服务器中。所述本地控制主机可以与所述云端服务器通过无线收发模块进行连接。所述用户信息包括图像特征值和声音特征值,所述信息获取模块200包括图像获取单元201、图像特征值提取单元202、声音获取单元203和声音特征值提取单元204,具体地,图像特征值提取单元202和声音特征值提取单元204设置于本地控制主机中,图像获取单元201采用摄像装置,并进一步可选为设置在智能娱乐机器人头部的前置摄像头,声音获取单元203采用声音输入装置,并进一步可选为麦克风。数据推送模块400可选包括显示装置和声音输出装置。
采用该实施例的智能娱乐机器人的工作原理如下:所述本地控制主机通过摄像装置和声音输入装置获取在指定时间内用户图像和用户声音,从中提取得到图像特征值和声音特征值,将所述图像特征值和声音特征值通过所述无线收发模块发送至所述云端服务器;所述云端服务器根据所述图像特征值和声音特征值判断用户所属的情绪类别,并根据所述用户所属的情绪类别选择匹配的数据类别,然后将所述匹配的数据类别发送至所述本地控制主机;所述本地控制主机获取所述云端服务器发送的匹配的数据类别,根据该数据类别选择对应的数据,以及将所述匹配的数据通过所述显示装置和声音输出装置进行推送。
具体地,各个数据类别所对应的具体的数据,如音频、图像和文本等内容,可以存储在所述云端服务器中,也可以存储在所述本地控制主机中。
其中,摄像装置和声音输入装置可以采用其他类型的设备,而不以上述列举的内容为限。所述显示装置可以是设置在所述智能娱乐机器人表面的显示器,声音输出装置可以是喇叭,但不限于此,其他例如采用音响或将显示器与智能娱乐机器人分离设置等方式也是可以的。
另外,该实施例中的显示装置可以不仅用于数据的推送显示,也可以用于前期云端服务器和本地控制主机的设定内容的设置,具体地,所述显示装置可以采用触摸屏或显示器加输入键盘的组合方式,获取用户输入的设定数据。采用该实施例的智能娱乐机器人,用户在使用时,可以首先通过显示装置和本地控制主机来设定一些基本参数,例如,设定不同用户信息与多种情绪类别的对应关系,设定多种情绪类别与多种数据的对应关系,设定不同用户身份的数据推送偏好等,在设置完后,本地控制主机通过无线收发模块将设定的参数发送至云端服务器进行存储。具体地,此处设定基本参数可以是全新的设置,包括但不限于情绪类别的分类,数据的分类,以及其中的对应关系,也可以设置不同用户的数据偏好,不同用户的年龄和不同年龄对应的数据类别等其他参数;也可以是对云端服务器中已有的参数的修改或增加,以便利用户使用或出厂设置为基础,可以采用多种灵活的方式,均属于本发明的保护范围之内。
进一步地,当所述显示装置为触摸屏或带有输入键盘的显示屏时,用户还可以通过操作触摸屏或输入键盘来直接播放或停止推送的数据,以避免该智能娱乐机器人主动推送数据可能会带来的干扰。
该实施例的智能娱乐机器人相比于现有技术中的服务类机器人来说,不仅可以根据用户信息进行用户情绪判断,并且可以根据用户情绪主动推送数据进行交互,同时其结合了图像识别和声音识别两种用户信息获取方式,对用户的情绪判断更加准确及时,提高了服务类机器人的主动性和针对性。另外,该智能娱乐机器人通过采集指定时间内用户图像和用户声音,并根据在该指定时间内指定动作频率值和指定状态频率值来判断用户情绪,减小了误判的概率,大大增加了情绪判断的准确性。
如图7所示,本发明一实施例还提供了一种数据推送方法,所述方法包括如下步骤:
S100:获取待判定的用户信息;
S200:根据不同用户信息与多种情绪类别的对应关系判断用户所属的情绪类别;
S300:根据所述多种情绪类别与多种数据类别的对应关系选择匹配的数据类别;
S400:根据匹配的数据类别向用户推送数据。
在该实施例中,所述用户信息进一步可以包括图像特征值和/或声音特征值。所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系可选地包括各种所述情绪类别所对应的图像特征值的阈值范围和/或各种所述情绪类别所对应的声音特征值的阈值范围。
采用该种数据推送方法,不仅可以根据用户信息进行用户情绪判断,并且可以根据用户情绪主动推送数据进行交互,同时其采用了图像识别和/或声音识别两种用户信息获取方式,判断时可以根据持续一段时间内的采集信息综合判断,对用户的情绪判断更加准确及时,提高了数据推送的主动性和针对性。
如图8所示,为本发明的一种信息获取方式的流程图,具体为获取用户的图像特征值的流程图,所述图像特征值可选地包括用户图像中的指定动作频率值。获取图像特征值包括如下步骤:
S101-A:获取指定时间内待判定用户图像;
S102-A:将所述待判定的用户图像与指定动作的动作特征集合进行匹配;
S103-A:得到指定时间内待判定的指定动作频率值。
如上所述,所述指定动作可以设定为用户在不同情绪时常用的一些肢体动作,例如用户在高兴时会大笑或手舞足蹈,在难过时会皱眉、掩面或哭泣等,此处仅为举例,而不以此为限。在实际应用中,所述用户图像优选为用户的面部图像,判断用户所属的情绪类别,优选为根据所述用户图像中笑容表情出现的频率值与多种情绪类别的对应关系判断用户所属的情绪类别。因此,可以通过识别用户面部的笑容频率来进行统计判断用户的情绪。
对应地,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的指定动作频率值的阈值范围;
所述判断用户所属的情绪类别,包括如下子步骤:
对比所述待判定的动作频率值与各种所述情绪类别所对应的动作频率值的阈值范围;
将包含所述待判定的动作频率值的阈值范围所对应的情绪类别作为用户所属的情绪类别。
如图9所示,为本发明的一种信息获取方式的流程图,具体为获取用户的声音特征值的流程图,所述声音特征值包括用户声音中的指定状态频率值。获取声音特征值包括如下步骤:
S101-B:获取指定时间内待判定的用户声音;
S102-B:将所述待判定的用户声音与指定状态的声学特性集合进行匹配;
S103-B:得到指定时间内待判定的指定状态频率值。
如上所述,所述指定状态可以是愉快、难过、高兴、沉思等状态,同样地,此处仅为举例,而不以此为限。所述指定状态优选根据用户的音量值、音调值和音色值中至少一种进行判断。因此,可以通过捕捉用户声音的大小、语气和/或语调来进行统计判断用户的情绪。具体应用过程中,可以首先设定各种不同情绪类别下,对应的声音特征值的数值范围。例如,当用户高兴时,音调可能会偏高,音量可能会偏大,当用户难过时,音调可能会偏低,音量可能会偏小等,此处仅为举例,而不以此为限。
对应地,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的指定状态频率值的阈值范围;
所述判断用户所属的情绪类别,包括如下子步骤:
对比所述待判定的状态频率值与各种所述情绪类别所对应的状态频率值的阈值范围;
将包含所述待判定的状态频率值的阈值范围所对应的情绪类别作为用户所属的情绪类别。
如上所述,本发明通过采集指定时间内的用户图像和/或用户声音,并且通过频率值来比较,而不是通过单次检测来判断情绪,大大提高了情绪判断的准确性。
如图10所示,为本发明另一实施例的多种情绪类别与不同用户信息以及多种数据类别的对应关系的示意图。在该实施例中,情绪类别简单地分为愉快和非愉快两种。具体情绪类别区分的标准可以是:用户图像中笑容出现的频率值大于第一频率阈值且用户声音中愉快状态出现频率值大于第二频率阈值时,情绪类别为愉快,否则为非愉快。多种情绪类别与数据类别的对应关系如下表所示:
表1另一实施例的情绪类别和数据类别对应表
情绪类别 | 非愉快 | 愉快 |
数据类别 | 舒缓 | 欢乐 |
如图11所示,为本发明另一实施例的数据推送方法的流程图。该实施例采用的是如图6所示的智能娱乐机器人,具体所示数据推送方法包括如下步骤:
S601:所述摄像装置在指定时间内获取用户面部图像;
S602:所述声音输入装置在指定时间内获取用户声音;
S603:所述本地控制主机处理所述用户面部图像和用户声音得到图像特征值和声音特征值;
S604:所述本地控制主机将所述图像特征值和声音特征值上传至云端服务器;
S605:所述云端服务器判断所述用户面部图像中笑容出现的频率值是否大于第一频率阈值,如果是,则继续步骤S606,否则继续步骤S607;
S606:所述云端服务器判断所述用户声音中愉快状态出现的频率值是否大于第二频率阈值,如果是,则继续步骤S608,否则继续步骤S607;
S607:所述云端服务器选择舒缓类数据并将数据类别发送至所述本地控制主机,由所述本地控制主机控制所述显示装置和声音输出装置推送数据,然后结束此次流程;
S608:所述云端服务器选择欢快类数据并将数据类别发送至所述本地控制主机,由所述本地控制主机控制所述显示装置和声音输出装置推送数据,然后结束此次流程。
上述只是一种数据推送的具体实施方式,而不作为本发明保护范围的限制。在实际应用中,先根据用户图像判断情绪,再通过用户声音进行确认,或者先根据用户声音判断情绪,再通过用户图像进行确认,或者同时参考用户图像和用户声音的结合来判断情绪,均是可以实现的。
采用该种实施例,结合了指定时间内图像和声音中指定动作频率值和指定状态频率值来综合判断用户情绪,判断更加准确,减小了误判率。
如图12所示,为本发明再一实施例的多种情绪类别与多种数据类别的对应关系的示意图。在该实施例中,多种情绪类别和数据类别的对应关系如下表所示:
表2再一实施例的情绪类别和数据类别对应表
情绪类别 | 难过 | 高兴 | 愉快 |
数据类别 | 舒缓 | 热闹 | 欢乐 |
将情绪类别分为难过、高兴和愉快三种,数据对应分为舒缓类、热闹类和欢乐类三种。
如图13所示,为本发明再一实施例的选择匹配的数据类别,该实施例可以采用如图6所示的智能娱乐机器人。具体包括如下步骤:
S701:所述云端服务器的数据按照舒缓、热闹和欢乐进行分类;
S702:所述本地控制主机等待所述云端服务器的调用指令;
S703:所述本地控制主机判断要播放的数据类别是否为欢乐,如果是,则继续步骤S704,否则继续步骤S705;
S704:所述本地控制主机选择欢快的数据,然后继续步骤S710;
S705:所述本地控制主机判断要播放的数据类别是否为热闹,如果是,则继续步骤S706,否则继续步骤S707;
S706:所述本地控制主机选择热闹的数据,然后继续步骤S710;
S707:所述本地控制主机判断要播放的数据类别是否为舒缓,如果是,则继续步骤S708,否则继续步骤S709;
S708:所述本地控制主机选择舒缓的数据,然后继续步骤S710;
S709:所述本地控制主机返回选择错误至所述云端服务器,然后结束本次流程;
S710:所述本地控制主机控制所述显示装置和/或所述声音输出装置推送选择的数据。
在实际应用中,情绪分类的种类数越多,分类越细致,根据用户情绪推送数据的针对性越强,但是也会增加情绪判断的繁琐度,因此,情绪分类的种类数具体可以根据实际需要进行调整。
如图14所示,本发明还可以增加根据用户的年龄选择合适的数据的方式,例如,针对儿童,推送儿歌、成语故事和童话故事等内容;针对老人,推送一些戏曲类在线音乐或电台等内容。具体地,用户年龄可以是根据用户图像识别得到的,也可以是根据声音特征值识别得到的,也可以是在上述方法应用之前,由用户预先设置的年龄值等。另外,还可以增加根据用户的身份选择合适的数据的方式,例如,根据每个不同用户的数据偏好进行优先选择推送。当有多个用户时,可以分别设置多个用户的多媒体内容偏好,并且可以通过用户图像和用户声音等用户自身特征区分当前是哪个用户在使用。具体根据用户年龄或用户身份推送数据包括如下步骤:
S801:获取待判定的用户年龄或用户身份;
S802:根据所述待判定的用户年龄选择匹配的数据类别;
S803:根据匹配的数据类别向用户推送数据。
如图15所示,所述用户信息还可以包括用户输入文本或用户设置信息。用户可以通过输入键盘或触摸屏等输入设备输入文本或进行参数设置。具体根据用户输入文本或用户设置信息进行数据推送包括如下步骤:
S901:获取用户输入文本或用户设置信息;
S902:提取用户输入文本或用户设置信息中与情绪相关联的关键词;
S903:根据与情绪相关联的关键词选择用户所属的情绪类别;
S904:根据多种情绪类别与多种数据类别的对应关系选择匹配的数据类别;
S905:根据匹配的数据类别向用户推送数据。
另外,如上所述,所述用户信息还可以包括用户声音中用户语音所对应的文本信息,根据用户语音所对应的文本信息推送数据的方式可以参照图15的方式,即首先提取用户语音所对应的文本信息中与情绪相关联的关键词,根据与情绪相关联的关键词选择用户所属的情绪类别,根据多种情绪类别与多种数据类别的对应关系选择匹配的数据类别,然后根据匹配的数据类别向用户推送数据。
本发明结合上述多种实施方式为用户提供了多种选择,极大地方便了用户的使用。将该数据推送方法应用于智能娱乐机器人或其他设备中时,可以为用户提供全方面多种交互服务。
本发明所提供的数据推送方法及数据推送系统具有下列优点:
本发明提供了一种主动进行数据推送的技术方案,首先根据用户信息判断用户当前的情绪,再主动推送适合于用户当前情绪的数据,从而提高数据推送系统的情感陪伴质量;在指定时间内持续采集用户的图像与声音,根据用户动作与声学特性中出现指定状态的频率来判断用户的情绪,对于情绪的判断更加准确;用户不必自己亲手操作即可以获得更合适的推送数据,也避免了无关数据的接收,使得数据的推送更具主动性和针对性。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (11)
1.一种数据推送系统,其特征在于,包括:
存储模块,用于存储不同用户信息与多种情绪类别的对应关系,以及所述多种情绪类别与多种数据类别的对应关系;
信息获取模块,用于获取待判定的用户信息;
控制模块,用于根据所述待判定的用户信息判断用户所属的情绪类别,以及根据所述用户所属的情绪类别选择匹配的数据类别;以及
数据推送模块,用于根据所述匹配的数据类别向用户推送数据。
2.根据权利要求1所述的数据推送系统,其特征在于,所述用户信息包括图像特征值,所述图像特征值包括用户图像中的指定动作频率值,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的指定动作频率值的阈值范围;
所述存储模块存储指定动作的动作特征集合;
所述信息获取模块包括:
图像获取单元,用于获取指定时间内待判定的用户图像;以及
图像特征值提取单元,用于将所述待判定的用户图像与所述指定动作的动作特征集合进行匹配,得到待判定的指定动作频率值;
所述控制模块对比所述待判定的动作频率值与各种所述情绪类别所对应的动作频率值的阈值范围,并将包含所述待判定的动作频率值的阈值范围所对应的情绪类别作为用户所属的情绪类别。
3.根据权利要求1或2所述的数据推送系统,其特征在于,所述用户信息包括声音特征值,所述声音特征值包括用户声音中的指定状态频率值,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的指定状态频率值的阈值范围;
所述存储模块存储所述指定状态所对应的声学特性集合;
所述信息获取模块包括:
声音获取单元,用于获取指定时间内待判定的用户声音;以及
声音特征值提取单元,用于将所述待判定的用户声音与指定状态的声学特性集合进行匹配得到待判定的指定状态频率值;
所述控制模块对比所述待判定的指定状态频率值与各种所述情绪类别所对应的指定状态频率值的阈值范围,并将包含所述待判定的指定状态频率值的阈值范围所对应的情绪类别作为用户所属的情绪类别。
4.根据权利要求3所述的数据推送系统,其特征在于,所述声学特性集合包括所述指定状态的音量值范围、音调值范围和/或音色值范围。
5.根据权利要求1所述的数据推送系统,其特征在于,所述用户信息包括用户输入语音、用户输入文本和/或用户设置信息,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的关键词;
所述信息获取模块包括关键词提取单元,所述关键词提取单元用于提取所述用户输入语音、用户输入文本和/或用户设置信息中与情绪相关联的关键词。
6.根据权利要求1所述的数据推送系统,其特征在于,所述存储模块存储多种用户自身特征与多种数据类别的对应关系,所述用户自身特征包括用户年龄和/或用户身份;
所述系统还包括自身特征获取模块,用于获取待判定的用户自身特征;
所述控制模块根据所述待判定的用户自身特征选择匹配的数据类别。
7.根据权利要求6所述的数据推送系统,其特征在于,所述自身特征获取模块包括图像特征识别单元、声音特征识别单元、文本特征识别单元和设置特征识别单元中的至少一种。
8.根据权利要求1所述的数据推送系统,其特征在于,所述数据包括文本、图像和音频中至少一种。
9.一种数据推送方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取待判定的用户信息;
根据不同用户信息与多种情绪类别的对应关系判断用户所属的情绪类别;
根据所述多种情绪类别与多种数据类别的对应关系选择匹配的数据类别;
根据所述匹配的数据类别向用户推送数据。
10.根据权利要求9所述的数据推送方法,其特征在于,所述用户信息包括图像特征值,所述图像特征值包括用户图像中的指定动作频率值,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的指定动作频率值的阈值范围;
所述获取待判定的用户信息,包括如下子步骤:
获取指定时间内待判定的用户图像;以及
将所述待判定的用户图像与指定动作的动作特征集合进行匹配,得到指定时间内待判定的指定动作频率值;
所述判断用户所属的情绪类别,包括如下子步骤:
对比所述待判定的动作频率值与各种所述情绪类别所对应的动作频率值的阈值范围;
将包含所述待判定的动作频率值的阈值范围所对应的情绪类别作为用户所属的情绪类别。
11.根据权利要求9或10所述的数据推送方法,其特征在于,所述用户信息包括声音特征值,所述声音特征值包括用户声音中的指定状态频率值,所述不同用户信息与多种情绪类别的对应关系包括各种所述情绪类别所对应的指定状态频率值的阈值范围;
所述获取待判定的用户信息,包括如下子步骤:
获取指定时间内待判定的用户声音;以及
将所述待判定的用户声音与指定状态的声学特性集合进行匹配,得到指定时间内待判定的指定状态频率值;
所述判断用户所属的情绪类别,包括如下子步骤:
对比所述待判定的状态频率值与各种所述情绪类别所对应的状态频率值的阈值范围;以及
将包含所述待判定的状态频率值的阈值范围所对应的情绪类别作为用户所属的情绪类别。
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