CN107480803A - 随机事件预测中的数据处理方法、装置和服务器 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种随机事件预测中的数据处理方法。该方法包括：响应于用户参与随机事件预测的操作，获取所述用户选定的预测结果；并接收所述用户参与所述随机事件预测所输入的语音数据并确定其语音强度值；将所述预测结果和所述语音强度值发送至服务器，以使所述服务器收集来自各个用户的预测结果以及语音强度值；接收来自所述服务器的各个用户的所述预测结果以及各个用户的所述语音强度值，并进行展示。本申请还公开了相应的装置和服务器。根据本申请公开的技术方案，从而实现基于语音数据处理的随机事件预测。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种随机事件中的数据处理方法、装置和服务器。
背景技术
随机网络技术的发展，在社交网络中出现各种针对随机事件的预测。通常，当用户参与随机随机事件预测时，用户在预测结果列表中选定一预测结果，并将其发送至服务器。当随机事件的真实结果发生时，服务器根据该随机事件的真实结果对该用户的预测结果进行判定并通知该用户。
发明内容
本发明实施例提供一种随机事件预测中的数据处理方法、装置和服务器，从而实现基于语音数据处理的随机事件预测。
本发明提供了一种随机事件预测中的数据处理方法，该方法包括：
响应于用户参与随机事件预测的操作，获取所述用户选定的预测结果；并接收所述用户参与所述随机事件预测所输入的语音数据并确定其语音强度值；
将所述预测结果和所述语音强度值发送至服务器，以使所述服务器收集来自各个用户的预测结果以及语音强度值；
接收来自所述服务器的各个用户的所述预测结果以及各个用户的所述语音强度值，并进行展示。
本发明还提供了另一种随机事件预测中的数据处理方法，该方法包括：
接收来自各个用户参与随机事件预测的预测结果和参与随机事件预测所输入的语音数据的语音强度值；
收集所述接收到的各个预测结果和语音强度值；
将所述各个用户的预测结果和语音强度值发送至所述用户。
本发明还提供了一种随机事件预测中的数据处理装置，该装置包括：
处理模块，用于响应于用户参与随机事件预测的操作，获取所述用户选定的预测结果，确定接收模块接收到的语音数据的语音强度值；
收发模块，用于接收所述用户参与所述随机事件预测所输入的语音数据，将所述预测结果和所述语音强度值发送至服务器，以使所述服务器收集来自各个用户的所述预测结果以及语音强度值，并接收来自所述服务器的各个用户的对于所述随机事件预测的所述预测结果和各个用户的所述语音强度值；
展示模块，用于展示所述接收模块接收到的所述各个用户的预测结果和所述语音强度值。
本发明还提供了一种服务器，该服务器包括：
接收模块，用于接收来自各个用户参与随机事件预测的预测结果和参与随机事件预测所输入的语音数据的语音强度值；
处理模块，用于收集所述接收到的各个预测结果和语音强度值；
发送模块，用于将所述各个用户的预测结果和语音强度值发送至所述用户。
采用上述技术方案，实现了基于语音数据处理的随机事件预测。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明实施例提供的随机事件预测中的数据处理方法的流程图；
图2为根据本发明实施例提供的随机事件预测中的数据处理的方法的流程图；
图3为根据本发明实施例提供的第一界面示意图；
图4A-4F、5B-5H为根据本发明实施例提供的第二界面示意图；
图5A为根据本发明实施例提供的第三界面示意图；
图6为根据本发明实施例提供的第四界面示意图；
图7为根据本发明实施例提供的随机事件预测中的数据处理系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的发明人在研究过程中发现，在参与随机事件预测时，用户仅在预测结果列表中选定一预测结果，不再执行其它随机事件预测操作。
有鉴于此，本发明实施例提出了一种随机事件预测中的数据处理的方法。图1是本发明实施例的随机事件预测中的数据处理的方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤。
步骤101：响应于用户参与随机事件预测的操作，获取所述用户选定的预测结果；并接收所述用户参与所述随机事件预测所输入的语音数据并确定其语音强度值。
在本发明一个实施例中，在获取所述用户选定的预测结果过程中，响应于用户在第一界面上对至少两个用于随机事件预测的按钮中的一个按钮的点击，将该被点击的按钮对应的预测结果确定为所述用户选定的预测结果。
在本发明一个实施例中，在每一个展示时间段，当接收到所述用户输入的语音数据时，计算并展示该展示时间段内接收到的语音数据的语音强度值。在本发明一个实施例中，所述语音强度值展示为图形或者展示为图形和文本。在本方一个实施例中，所述图形为语音强度值对应的声波图形，所述声波图形中波纹数目与所述语音强度值成正比。
在本发明一个实施例中，在获取所述用户选定的预测结果后，从所述第一界面切换至第二界面。在接收所述用户参与随机事件预测所输入的语音数据的过程中，当检测到在所述第二界面上的语音输入按钮被按压，开始接收所述用户输入的所述语音数据；当检测到所述语音输入按钮未被按压，停止接收用户输入的所述语音数据。
在本发明一个实施例中，在获取所述用户选定的预测结果后，从所述第一界面切换至第二界面。在接收所述用户参与随机事件预测所输入的语音数据的过程中，当检测到第二界面中的语音输入按钮被按压，开始接收用户的语音数据，并在以第一次检测到该语音输入按钮被按压时刻作为起点的预设的第一时间段内检测该语音输入按钮是否被按压；当在以第一次检测到该语音输入按钮被按压时刻作为起点的预设的第一时间段内检测到该语音输入按钮未被按压，暂停接收该用户的语音数据。在本发明一个实施例中，当暂停接收该用户的语音数据之后，所述接收所述用户参与随机事件预测所输入的语音数据的过程进一步包括：在所述第一时间段内检测到该按钮被按压，继续接收用户的语音数据；在所述第一时间段内没有检测到该按钮被按压，在该第一时间段结束时停止接收该用户的语音数据。在本发明一个实施例中，当该第一时间段结束时该按钮仍被按压，所述接收所述用户参与随机事件预测所输入的语音数据的过程进一步包括：该第一时间段结束时为起点开始在预设第二时间段内检测该按钮是否被按压，并在该第二时间段结束时停止接收该用户的语音数据；当在该第二时间段内检测到该按钮未被按压，停止接收该用户的语音数据。
步骤102：将所述预测结果和所述语音强度值发送至服务器。
在本发明一个实施例中，在接收到所述语音数据之后，对所述语音数据进行语义分析，获得所述语音数据的文字内容；将所述文字内容发送至所述服务器，以使所述服务器接收来自各个用户的文字内容并进行过滤处理；在从所述服务器接收所述语音强度值时，进一步从所述服务器接收各个用户的经过过滤处理的所述文字信息并进行展示。
步骤103：接收来自各个用户参与随机事件预测的预测结果和参与随机事件预测所输入的语音数据的语音强度值。
步骤104：收集所述接收到的各个预测结果和语音强度值。
在本发明一个实施例中，对接收到的各个语音强度值进行排序处理。
在本发明一个实施例中，在将所述各个用户的语音强度值发送至所述用户的过程中，将各个用户的经过排序处理后的语音强度值发送至所述用户。
步骤105：将所述各个用户的预测结果和语音强度值发送至所述用户。
在本发明一个实施例中，在接收来自各个用户的预测结果和语音强度值发送至所述用户之后，接收来自各个用户的语音数据对应的文字内容；对所述文字内容进行过滤处理；在将所述预测结果和所述语音强度值发送至所述用户时，将经过过滤处理的文字内容发送至所述用户。
步骤106：接收来自所述服务器的各个用户的所述预测结果以及各个用户的所述语音强度值，并进行展示。
在本发明一个实施例中，所述接收到的各个用户的所述语音强度值为经过排序处理的语音强度值。
本发明实施例提出了另一种随机事件预测中的数据处理的方法。图2是本发明实施例的随机事件预测中的数据处理的方法的流程图。如图2所示，该方法包括以下步骤。
步骤201：响应于用户参与随机事件预测的操作，客户端获取其用户选定的预测结果。
在本发明一个实施例中，用户在第一界面上执行参与随机事件预测的操作。在第一界面上包括至少两个用于随机事件预测的按钮。用于参与随机事件预测的操作可以为点击该用于随机事件预测的按钮。具体地，响应于用户在第一界面上对至少两个用于随机事件预测的按钮中的一个按钮的点击，客户端将该被点击的按钮对应的预测结果确定为所述用户选定的预测结果。
以球赛为例，图3示出了一个示例中的用于选择预测结果的第一界面的示意图。如图3所示，该第一界面上包括用于预测浦项制铁队获胜的按钮301和用于预测广州恒大队获胜的按钮302。该客户端的用户可以在第一界面上通过点击选定的按钮以预测能够获胜的球队(即该用户支持的球队)。当检测到用户执行了点击预测广州恒大队获胜的按钮302时，客户端获得其用户选定的预测结果为广州恒大队赢。如图3所示，在第一界面上还可以进一步展示从服务器获取的当前参与该随机事件预测的用户语音强度值排序结果，包括：第一名，用户A，预测广州恒大获胜，累计音量30000；第二名，用户B，预测浦项制铁获胜，累计音量29000；第三名，用户C，预测广州恒大获胜，累计音量28000；第四名，用户D，预测浦项制铁获胜，累计音量27000。
步骤202：客户端从用户执行参与随机事件预测操作的第一界面切换到用于接收用户参与所述随机事件预测所输入的语音数据的第二界面，接收并展示该用户参与所述随机事件预测所输入的语音数据。
在本发明一个实施例中，仍以上述的球赛为例，图4A示出了一个示例中第二界面的示意图。如图4A所述的示例中，第二界面上展示了一卡通头像401，标识该用户的语音输入按钮，也代表了该客户端的用户。在本发明一个实施例中，该用户按压该卡通头像401时输入参与所述随机事件预测的语音数据，在停止按压该卡通形象时停止输入语音数据。对于客户端，当检测到在该第二界面上的语音输入按钮被按压，开始接收该用户输入的所述语音数据；当检测到该语音输入按钮未被按压，停止接收该用户输入的所述语音数据。在本发明另一个实施例中，当检测到第二界面中的语音输入按钮被按压，开始接收用户的语音数据，并在以第一次检测到该语音输入按钮被按压时刻作为起点的预设的第一时间段内检测该语音输入按钮是否被按压；当在以第一次检测到该语音输入按钮被按压时刻作为起点的预设的第一时间段内检测到该语音输入按钮未被按压，暂停接收该用户的语音数据。当暂停接收该用户的语音数据之后，在所述第一时间段内检测到该按钮被按压，继续接收用户的语音数据；在所述第一时间段内没有检测到该按钮被按压，在该第一时间段结束时停止接收该用户的语音数据。当该第一时间段结束时该按钮仍被按压，该第一时间段结束时为起点开始在预设第二时间段内检测该按钮是否被按压，并在该第二时间段结束时停止接收该用户的语音数据；当在该第二时间段内检测到该按钮未被按压，停止接收该用户的语音数据。
例如，假设第一时间段为10秒，第二时间为5秒。在T1时刻第一次按压语音输入按钮。如果在(T1+5)时刻检测到该语音输入按钮未被按压，暂停接收该用户的语音数据。如果在(T1+7)时刻检测到该语音按钮再次被按压，继续接收用户输入的语音数据。如果在(T1+5)时刻至(T1+10)时刻检测到该语音按钮未被按压，在(T1+10)时刻停止接收该用户的语音数据。如果在(T1+7)时刻至(T1+15)时刻之间检测到该语音按钮一直被按压，在(T1+15)秒停止接收用户的语音数据。
在本发明一个实施例中，在上述接收用户输入的语音数据时，可以同步地计算并展示每一个展示时间段内接收到的语音数据的语音强度值。该语音强度值可以展示为图形或者展示为图形和文本。例如，该图形可以为语音强度值对应的声波图形，该声波图形中波纹数目与所述语音强度值成正比；再如，该文本可以为语音强度值的数值。如图4B-4D所述的示例中，在对应的三个展示时间段内，计算出的语音强度值分别为30分贝、70分贝、120分贝。通过4B-4D三幅声波图形中波纹的数目代表上述三个不同的语音强度值。语音强度值越大，声波图形中的波纹数目越多。
在本发明一个实施例中，当停止接收该用户输入的语音数据时，可以在第二界面上弹出提示文字，用于提示用户停止输入语音数据。如图4E所示的示例中，在停止接收该用户输入的语音数据时，在第二界面上弹出提示文字“时间到”。
在本发明一个实施例中，如图5B所述的示例中，在第二界面上还进一步展示了另一个卡通头像402。该卡通头像402代表另一个输入语音的用户。这样，当该客户端的进行语音输入时，该客户端的用户可以与另一用户进行语音输入强度比赛，增加语音输入的趣味性，提高用户参与随机事件预测的积极性。在本发明一个实施例中，在从第一界面切换到第二界面过程中，可以先将第一界面切换至如图5A所示的用于展示参与随机事件预测对应的语音输入比赛两个用户的第三界面，然后在由第三界面切换至第二界面。如图5A所示的示例中，第三界面上展示了从参与随机事件预测对应的语音输入比赛的两个用户的信息(包括用户头像，用户昵称等)。
在本发明一个实施例中，该用户可以是一参与随机事件预测的真实用户，也可以是虚拟用户。例如，如图5B所述的示例中，卡通头像402代表一虚拟用户，该虚拟用户对应的语音强度值可以为随机语音强度值。
在本发明一个实施例中，在接收到该客户端的用户输入的语音数据的每一个展示周期中，可以同时展示该虚拟用户的语音强度值和该客户端用户对应的语音强度值。如图5C-5E所述的示例中，在展示界面上同时展示对应于客户端的用户的卡通形象401在三个展示时间段内实际接收的语音数据对应的语音强度值(分别是30分贝、70分贝、120分贝)，以及虚拟的卡通形象402随机生成的语音强度值(分别是20分贝、25分贝、40分贝)。
步骤203：该客户端确定接收到该用户参与所述随机事件预测所输入的语音数据的语音强度值。
在本发明一个实施例中，确定的语音强度值可以是在每个展示时间段内计算的语音强度值的平均值。例如，客户端共在五个展示时间段内接收该用户输入的语音数据，对应的语音强度值分别为X1-X5，则确定的语音强度值为在本发明另一个实施例中，先除去最大语音强度值和最小语音强度值对应的展示时间段，然后确定的语音强度值为剩余的每个展示时间段对应的语音强度值的平均值。例如，在上述示例中，对应于第二个展示时间段的语音强度值X2为最大语音强度值，对应于第五个展示时间段的语音强度值X5为最小语音强度值，则确定的语音强度值为在本发明另一个实施例中，确定的语音强度值可以是接收到语音数据的累计语音强度值之和。例如，客户端共在五个展示时间段内接收该用户输入的语音数据，对应的语音强度值分别为X1、X2、X3、X4、X5，则确定的语音强度值为(X1+X2+X3+X4+X5)。
步骤204：客户端对语音数据进行语义分析，获得所述语音数据的文字内容。
步骤205：客户端将预测结果、语音强度值、将文字内容发送至服务器。
步骤206：服务器接收来自各个客户端参与随机事件预测的预测结果，参与随机事件预测所输入的语音数据的语音强度值。
步骤207：服务器根据接收到的各个用户的预测结果和语音强度值，获得对于该随机事件预测的语音强度值排序结果。
仍以上述球赛为例，排序结果中的前四名用户信息如下：
第一名，用户A，预测广州恒大获胜，累计音量30000，“广州恒大加油！”；
第二名，用户B，预测浦项制铁获胜，累计音量29000，“浦项制铁我支持你！”；
第三名，用户C，预测广州恒大获胜，累计音量28000，“浦项制铁我支持你！”；
第四名，用户D，预测浦项制铁获胜，累计音量27000，“浦项制铁我支持你！”。
另外，该客户端的用户排序为172名。
在本发明另一个实施例中，如果该客户端的用户参与随机事件预测对应的语音输入比赛，该服务器先确定该用户是否在语音输入比赛中获胜。如果该用户获胜，才对该用户的语音强度值进行排序。具体地，如果与该用户进行语音输入比赛的另一用户为虚拟用户，可以通过如下方式确定该用户是否在语音输入比赛中获胜。如果该用户的语音强度值大于预设的语音强度阈值，确定该用户获胜；否则，根据预设的用户获胜概率(例如，客户端的用户获胜概率为85％)，随机确定该用户是否获胜。这样，语音强度值排序结果还可以进一步包括该客户端用户的语音输入比赛结果。
例如，在场景一中，用户Peter参与了球赛结果预测，在规定的15秒内持续为心爱的球队呐喊加油。除去以秒为单位最高和最低分贝值，Peter最终的分贝值为23000。13秒内分贝总数/13秒的平均值为1769分贝，超过预设的语音强度阈值(1000分贝)，确定该用户获胜。在活动3天参与的1000名用户内，当前分贝值的系统排名为128。
再如，在场景二中，用户Tim参与了球赛结果预测，在规定的15秒内断断续续为心爱的球队呐喊加油。除去以秒为单位最高和最低分贝值，实际秒数内分贝总数(5000分贝)/实际秒数(10秒)的平均值为500分贝，低于预设的语音强度阈值(1000分贝)。根据预设的用户获胜概率85％，随机确定该用户获胜，在活动3天参与的1000名用户内，当前分贝值系统排名为756。
再如，在场景三中，用户Tom参与了球赛结果预测，在规定的15秒内没有为心爱的球队呐喊加油。Tom最终的分贝值为0分贝(持续按压语音输入按钮但未发出声音)。除去以秒为单位最高和最低分贝值，13秒内分贝总数/13秒的平均值为0分贝，低于预设的语音强度阈值(1000分贝)。根据预设的用户获胜概率85％，随机确定该用户输，不能参加排名。
再如，在场景四中，用户Peter参与了球赛结果预测，为心爱的球队呐喊加油的时长超过了15秒。系统在15秒自动结束活动，系统还是按照15秒内Peter最终的分贝值为。除去以秒为单位最高和最低分贝值，13秒内分贝总数/13秒的平均值为1958，超过预设的语音强度阈值(1000分贝)，确定该用户获胜。在活动3天参与的1000名用户内，当前分贝值进行系统排名为12。
步骤208：服务器接收来自各个用户的文字内容并进行过滤处理。
在本发明一个实施例中，服务器可以过滤掉文字信息中不文明用语。
步骤209：服务器将该语音强度值排序结果和经过过滤处理的所述文字信息发送至该客户端。
在本发明一个实施例中，发送至客户端的语音强度值排序结果可以包括至少包括排序前N名用户排序信息，例如，名次信息、语音强度值、经过过滤处理的文字内容。该语音强度值排序结果还可以进一步包括该客户端用户的名次信息。
步骤210：该客户端接收来自所述服务器的对于所述随机事件预测的语音强度值排序结果和经过过滤处理的所述文字信息，并进行展示。
仍以球赛为例，在停止接收该用户输入的语音数据时在如图4E所示的第二界面上弹出提示文字“时间到”。在弹出提示文字“时间到”的第一时间之后，客户端在第二界面上停止展示提示文字“时间到！”，并如图4F所示弹出提示信息“分析中…”。在接收到来自客户端的语音强度值排序结果将第二界面切换到第四界面，并在第四界面中展示语音强度排序结果。仍以上述球赛为例，如图6所述的示例的第四界面中，展示语音强度值排序结果(包括排序前4名用户排名信息和该客户端用户排名172)，以及该客户端用户的语音强度值(18006分贝)。进一步地，如图6所示，在该展示界面中还可以进一步展示至少两个用于随机事件预测的按钮(预测广州恒大队获胜按钮和预测浦项制铁队获胜按钮)。该客户端的用户可以在语音强度值排序结果展示界面上再次执行参与随机事件预测的操作。
在本发明一个实施例中，在两个用户进行语音输入比赛时(一个为客户端的用户，另一个为虚拟用户)时，在停止接收该用户输入的语音数据时在如图5F所示的第二界面上弹出提示文字“时间到！”。在弹出提示文字“时间到！”的预定第一时间之后，客户端在第二界面上停止展示提示文字“时间到！”，并如图5G所示弹出提示信息“分析中…”。在接收到来自客户端的语音强度值排序结果和经过过滤处理的所述文字信息后，如果语音输入比赛的结果为该客户端的用户获胜，如图5H所示，第二界面中弹出停止展示提示信息“分析中…”，并弹出提示信息“你赢了！”。然后，将第二界面切换到第四界面，在第四界面中展示语音强度值排序结果。仍以上述球赛为例，如图6所述的示例的第四界面中，展示语音强度值排序结果(包括排序前4名用户排名信息和该客户端用户排名172)，以及该客户端用户的语音强度值(18006分贝)。进一步地，如图6所示，在该展示界面中还可以进一步展示至少两个用于随机事件预测的按钮(预测广州恒大队获胜按钮和预测浦项制铁队获胜按钮)。该客户端的用户可以在语音强度值排序结果展示界面上再次执行参与随机事件预测的操作。
以上对本发明实施例提出的媒体播放中的信息输出方法进行了说明。下面结合附图对本发明实施例提供的装置与服务器进行说明。
图7为本发明实施例提供的一种随机事件预测中的数据处理系统的结构示意图。如图7所示，该系统包括服务器700和装置800。如图7所示，该服务器700包括以下模块：
接收模块701，用于接收来自各个用户参与随机事件预测的预测结果和参与随机事件预测所输入的语音数据的语音强度值；
处理模块702，用于收集所述接收到的各个预测结果和语音强度值；
发送模块703，用于将所述各个用户的预测结果和语音强度值发送至所述用户。
在本发明一个实施例中，所述处理模块702进一步用于对接收到的各个语音强度值进行排序处理；
所述发送模块703用于将各个用户的经过排序处理后的语音强度值发送至所述用户。
在本发明一个实施例中，在接收来自各个用户参与随机事件预测的预测结果和语音强度值之后，所述接收模块701进一步用于接收来自各个用户的语音数据对应的文字内容；所述处理模块702进一步用于对所述文字内容进行过滤处理；所述发送模块703进一步用于在将所述语音强度值发送至所述用户时，将经过过滤处理的文字内容发送至所述用户。
如图7所示，该装置800包括以下模块：
处理模块801，用于响应于用户参与随机事件预测的操作，获取所述用户选定的预测结果，确定收发模块802接收到的语音数据的语音强度值；
收发模块802，用于接收所述用户参与所述随机事件预测所输入的语音数据，将所述预测结果和所述语音强度值发送至服务器800，以使所述服务器收集来自各个用户的所述预测结果以及语音强度值，并接收来自所述服务器的各个用户的对于所述随机事件预测的所述预测结果和各个用户的所述语音强度值；
展示模块803，用于展示所述收发模块接收到的所述各个用户的预测结果和所述语音强度值。
在本发明一个实施例中，所述接收到的各个用户的所述语音强度值为经过排序处理的语音强度值。
在本发明一个实施例中，所述处理模块801进一步用于在每一个展示时间段，当接收到所述用户输入的语音数据时，计算并展示该展示时间段内接收到的语音数据的语音强度值。
在本发明一个实施例中，在接收到所述语音数据之后，所述处理模块801进一步用于：对所述语音数据进行语义分析，获得所述语音数据的文字内容；
所述收发模块802进一步用于将所述文字内容发送至所述服务器，以使所述服务器接收来自各个用户的文字内容并进行过滤处理；在从所述服务器接收所述语音强度值时，从所述服务器接收各个用户的经过过滤处理的所述文字信息并进行展示。
在本发明一个实施例中，所述处理模块801用于响应于用户在第一界面上对至少两个用于随机事件预测的按钮中的一个按钮的点击，将该被点击的按钮对应的预测结果确定为所述用户选定的预测结果。
在本发明一个实施例中，在获取所述用户选定的预测结果后，所述处理模块801进一步用于从所述第一界面切换至第二界面；
所述收发模块802用于当检测到在所述第二界面上的语音输入按钮被按压，开始接收所述用户输入的所述语音数据；当检测到所述语音输入按钮未被按压，停止接收用户输入的所述语音数据。
在本发明一个实施例中，在获取所述用户选定的预测结果后，所述处理模块801进一步用于从所述第一界面切换至第二界面；
所述收发模块802用于当检测到第二界面中的语音输入按钮被按压，开始接收用户的语音数据，并在以第一次检测到该语音输入按钮被按压时刻作为起点的预设的第一时间段内检测该语音输入按钮是否被按压；当在以第一次检测到该语音输入按钮被按压时刻作为起点的预设的第一时间段内检测到该语音输入按钮未被按压，暂停接收该用户的语音数据。
在本发明一个实施例中，当暂停接收该用户的语音数据之后，该收发模块802用于：在所述第一时间段内检测到该按钮被按压，继续接收用户的语音数据；在所述第一时间段内没有检测到该按钮被按压，在该第一时间段结束时停止接收该用户的语音数据。
在本发明一个实施例中，当该第一时间段结束时该按钮仍被按压，所述收发模块802用于：该第一时间段结束时为起点开始在预设第二时间段内检测该按钮是否被按压，并在该第二时间段结束时停止接收该用户的语音数据；当在该第二时间段内检测到该按钮未被按压，停止接收该用户的语音数据。
上述的模块701-703可以是保存在服务器700中的存储器711中的指令模块，这些指令模块包含处理器可执行的指令。当服务器700中的处理器710执行模块701-703中的指令时，可以实现上述模块701-703的各种功能。
上述的模块801-803可以是保存在装置800中的存储器811中的指令模块，这些指令模块包含处理器可执行的指令。当装置800中的处理器810执行模块801-803中的指令时，可以实现上述模块801-803的各种功能。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。所述各实施例的功能模块可以位于一个终端或网络节点，或者也可以分布到多个终端或网络节点上。
另外，本发明的每一个实施例可以通过由数据处理设备如计算机执行的数据处理程序来实现。显然，数据处理程序构成了本发明。此外，通常存储在一个存储介质中的数据处理程序通过直接将程序读取出存储介质或者通过将程序安装或复制到数据处理设备的存储设备(如硬盘和或内存)中执行。因此，这样的存储介质也构成了本发明。存储介质可以使用任何类型的记录方式，例如纸张存储介质(如纸带等)、磁存储介质(如软盘、硬盘、闪存等)、光存储介质(如CD-ROM等)、磁光存储介质(如MO等)等。
因此本发明还提供了一种存储介质，其中存储有数据处理程序，该数据处理程序用于执行本发明上述方法的任何一种实施例。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (26)
1.一种随机事件预测中的数据处理方法，其特征在于，该方法包括：
响应于用户参与随机事件预测的操作，获取所述用户选定的预测结果；并接收所述用户参与所述随机事件预测所输入的语音数据并确定其语音强度值；
将所述预测结果和所述语音强度值发送至服务器，以使所述服务器收集来自各个用户的预测结果以及语音强度值；
接收来自所述服务器的各个用户的所述预测结果以及各个用户的所述语音强度值，并进行展示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收到的各个用户的所述语音强度值为经过排序处理的语音强度值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
在每一个展示时间段，当接收到所述用户输入的语音数据时，计算并展示该展示时间段内接收到的语音数据的语音强度值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述语音强度值展示为图形或者展示为图形和文本。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图形为语音强度值对应的声波图形，所述声波图形中波纹数目与所述语音强度值成正比。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
在接收到所述语音数据之后，进一步包括：
对所述语音数据进行语义分析，获得所述语音数据的文字内容；
将所述文字内容发送至所述服务器，以使所述服务器接收来自各个用户的文字内容并进行过滤处理；
在从所述服务器接收所述语音强度值时，进一步从所述服务器接收各个用户的经过过滤处理的所述文字信息并进行展示。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述获取所述用户选定的预测结果，包括：
响应于用户在第一界面上对至少两个用于随机事件预测的按钮中的一个按钮的点击，将该被点击的按钮对应的预测结果确定为所述用户选定的预测结果。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在获取所述用户选定的预测结果后，进一步包括：
从所述第一界面切换至第二界面；
其中，所述接收所述用户参与随机事件预测所输入的语音数据，包括：
当检测到在所述第二界面上的语音输入按钮被按压，开始接收所述用户输入的所述语音数据；当检测到所述语音输入按钮未被按压，停止接收用户输入的所述语音数据。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在获取所述用户选定的预测结果后，进一步包括：
从所述第一界面切换至第二界面；
所述接收所述用户参与随机事件预测所输入的语音数据，包括：
当检测到第二界面中的语音输入按钮被按压，开始接收用户的语音数据，并在以第一次检测到该语音输入按钮被按压时刻作为起点的预设的第一时间段内检测该语音输入按钮是否被按压；
当在以第一次检测到该语音输入按钮被按压时刻作为起点的预设的第一时间段内检测到该语音输入按钮未被按压，暂停接收该用户的语音数据。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，当暂停接收该用户的语音数据之后，所述接收所述用户参与随机事件预测所输入的语音数据进一步包括：
在所述第一时间段内检测到该按钮被按压，继续接收用户的语音数据；
在所述第一时间段内没有检测到该按钮被按压，在该第一时间段结束时停止接收该用户的语音数据。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，当该第一时间段结束时该按钮仍被按压，所述接收所述用户参与随机事件预测所输入的语音数据进一步包括：
该第一时间段结束时为起点开始在预设第二时间段内检测该按钮是否被按压，并在该第二时间段结束时停止接收该用户的语音数据；
当在该第二时间段内检测到该按钮未被按压，停止接收该用户的语音数据。
12.一种随机事件预测中的数据处理方法，其特征在于，该方法包括：
接收来自各个用户参与随机事件预测的预测结果和参与随机事件预测所输入的语音数据的语音强度值；
收集所述接收到的各个预测结果和语音强度值；
将所述各个用户的预测结果和语音强度值发送至所述用户。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，进一步包括：
对接收到的各个语音强度值进行排序处理；
所述将所述各个用户的语音强度值发送至所述用户，包括：
将各个用户的经过排序处理后的语音强度值发送至所述用户。
14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在接收来自各个用户的预测结果和语音强度值发送至所述用户之后，进一步包括：
接收来自各个用户的语音数据对应的文字内容；
对所述文字内容进行过滤处理；
在将所述预测结果和所述语音强度值发送至所述用户时，将经过过滤处理的文字内容发送至所述用户。
15.一种随机事件预测中的数据处理装置，其特征在于，该装置包括：
处理模块，用于响应于用户参与随机事件预测的操作，获取所述用户选定的预测结果，确定收发模块接收到的语音数据的语音强度值；
所述收发模块，用于接收所述用户参与所述随机事件预测所输入的语音数据，将所述预测结果和所述语音强度值发送至服务器，以使所述服务器收集来自各个用户的所述预测结果以及语音强度值，并接收来自所述服务器的各个用户的对于所述随机事件预测的所述预测结果和各个用户的所述语音强度值；
展示模块，用于展示所述收发模块接收到的所述各个用户的预测结果和所述语音强度值。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述接收到的各个用户的所述语音强度值为经过排序处理的语音强度值。
17.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理模块进一步用于在每一个展示时间段，当接收到所述用户输入的语音数据时，计算并展示该展示时间段内接收到的语音数据的语音强度值。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，在接收到所述语音数据之后，所述处理模块进一步用于：对所述语音数据进行语义分析，获得所述语音数据的文字内容；
所述收发模块进一步用于将所述文字内容发送至所述服务器，以使所述服务器接收来自各个用户的文字内容并进行过滤处理；在从所述服务器接收所述语音强度值时，从所述服务器接收各个用户的经过过滤处理的所述文字信息并进行展示。
19.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理模块用于响应于用户在第一界面上对至少两个用于随机事件预测的按钮中的一个按钮的点击，将该被点击的按钮对应的预测结果确定为所述用户选定的预测结果。
20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，在获取所述用户选定的预测结果后，所述处理模块进一步用于从所述第一界面切换至第二界面；
所述收发模块用于当检测到在所述第二界面上的语音输入按钮被按压，开始接收所述用户输入的所述语音数据；当检测到所述语音输入按钮未被按压，停止接收用户输入的所述语音数据。
21.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，在获取所述用户选定的预测结果后，所述处理模块进一步用于从所述第一界面切换至第二界面；
所述收发模块用于当检测到第二界面中的语音输入按钮被按压，开始接收用户的语音数据，并在以第一次检测到该语音输入按钮被按压时刻作为起点的预设的第一时间段内检测该语音输入按钮是否被按压；当在以第一次检测到该语音输入按钮被按压时刻作为起点的预设的第一时间段内检测到该语音输入按钮未被按压，暂停接收该用户的语音数据。
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，当暂停接收该用户的语音数据之后，该收发模块用于：在所述第一时间段内检测到该按钮被按压，继续接收用户的语音数据；在所述第一时间段内没有检测到该按钮被按压，在该第一时间段结束时停止接收该用户的语音数据。
23.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，当该第一时间段结束时该按钮仍被按压，所述收发模块用于：该第一时间段结束时为起点开始在预设第二时间段内检测该按钮是否被按压，并在该第二时间段结束时停止接收该用户的语音数据；当在该第二时间段内检测到该按钮未被按压，停止接收该用户的语音数据。
24.一种服务器，其特征在于，该方法包括：
接收模块，用于接收来自各个用户参与随机事件预测的预测结果和参与随机事件预测所输入的语音数据的语音强度值；
处理模块，用于收集所述接收到的各个预测结果和语音强度值；
发送模块，用于将所述各个用户的预测结果和语音强度值发送至所述用户。
25.根据权利要求24所述的服务器，其特征在于，所述处理模块进一步用于对接收到的各个语音强度值进行排序处理；
所述发送模块用于将各个用户的经过排序处理后的语音强度值发送至所述用户。
26.根据权利要求24所述的服务器，其特征在于，在接收来自各个用户参与随机事件预测的预测结果和语音强度值之后，
所述接收模块进一步用于接收来自各个用户的语音数据对应的文字内容；
所述处理模块进一步用于对所述文字内容进行过滤处理；
所述发送模块进一步用于在将所述语音强度值发送至所述用户时，将经过过滤处理的文字内容发送至所述用户。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101510879A (zh) * | 2009-03-26 | 2009-08-19 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种垃圾内容过滤的方法及装置 |
| EP2317706A2 (de) * | 2009-10-31 | 2011-05-04 | Woizzer AG | Verfahren und Vorrichtung zur Übermittlung von Sprachnachrichten |
| CN103067754A (zh) * | 2012-12-30 | 2013-04-24 | 深圳市龙视传媒有限公司 | 一种电视语音投票方法、系统和终端 |
| CN103197911A (zh) * | 2013-04-12 | 2013-07-10 | 广东国笔科技股份有限公司 | 一种提供语音输入的方法、系统和装置 |
| CN104917631A (zh) * | 2015-04-16 | 2015-09-16 | 腾讯科技（北京）有限公司 | 预测发起、参与及信息处理方法、装置及系统 |
| WO2016027947A1 (ko) * | 2014-08-21 | 2016-02-25 | 전욱 | 실시간 분석 및 예측에 의한 참여형 스포츠 게임 시스템 및 스포츠 게임 방법 |
-
2016
- 2016-06-07 CN CN201610399597.0A patent/CN107480803B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101510879A (zh) * | 2009-03-26 | 2009-08-19 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种垃圾内容过滤的方法及装置 |
| EP2317706A2 (de) * | 2009-10-31 | 2011-05-04 | Woizzer AG | Verfahren und Vorrichtung zur Übermittlung von Sprachnachrichten |
| CN103067754A (zh) * | 2012-12-30 | 2013-04-24 | 深圳市龙视传媒有限公司 | 一种电视语音投票方法、系统和终端 |
| CN103197911A (zh) * | 2013-04-12 | 2013-07-10 | 广东国笔科技股份有限公司 | 一种提供语音输入的方法、系统和装置 |
| WO2016027947A1 (ko) * | 2014-08-21 | 2016-02-25 | 전욱 | 실시간 분석 및 예측에 의한 참여형 스포츠 게임 시스템 및 스포츠 게임 방법 |
| CN104917631A (zh) * | 2015-04-16 | 2015-09-16 | 腾讯科技（北京）有限公司 | 预测发起、参与及信息处理方法、装置及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李洁明: "《无粉不活 不懂粉丝经济你还玩什么O2O》", 31 December 2015 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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