CN107507612A - 一种声纹识别方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种声纹识别方法及装置，包括：根据所获取到的命令语音，采用声纹识别方式，识别发出命令语音的用户类别；根据所述用户类别，采用对应的语音识别模型对命令语音进行语音识别，以得到命令语音所描述的命令；根据所述用户类别和命令提供资源。能够避免现有技术中传统的声纹识别方法中，客户需要参与到声纹识别中，需要通过声纹训练过程，进一步识别用户ID；用户的满意度不高的问题。通过用户自然说话的过程中，对这些很“平常”的语音进行处理，同时完成了声纹识别的工作。

Description

一种声纹识别方法及装置
【技术领域】
本申请涉及人工智能应用领域，尤其涉及一种声纹识别方法及装置。
【背景技术】
人工智能(Artificial Intelligence；AI)，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中，人工智能很重要的一个方面就是声纹识别技术。
近年来，人工智能技术有了深远的发展，并逐步实现产品化。特别是智能语音对话产品，随着国外的亚马逊Echo智能音响及Google Home智能音响的兴起，掀起了以对话为主要交互方式的智能家居产品特别是智能音响产品的流行热潮。
包括智能音箱在内的智能语音对话产品的典型使用场景是在家庭之中，在家庭中用户用语音与机器进行交互十分自然，而家庭中往往是多用户，每个用户必然会有不同的需求，但目前产品的服务都很粗糙，对所有的用户提供的是一套相同的服务，产品对用户请求的应答使用的都是同一套通用标准，造成了用户个性化需求无法得到满足。
语音对话的优势就是能收录用户的声音，每个人都有自己的声音，就像指纹一样，所以我们又称每个人的声音为声纹，通过说话人的声纹，判断出说话人是哪位用户，并提取该用户的数据，以提供个性化的服务。本发明以声纹技术为基础，配合一系列的产品策略，提出以上问题的最佳解决方案。
目前业界的声纹技术都不成熟，难以达到产品化的要求。现有方法的主要问题在于：
(1)技术依赖性极强，往往要等技术达到极高的准确率才可以产品化，而技术的进步是及其漫长的过程。
(2)策略单一：对于已经使用声纹技术的，声纹使用策略太过单一，没有通过策略弥补技术不足。
(3)产品化程度低，受策略单一，技术能力不足的影响，产品设计受限，声纹仅仅用于极其基础的功能上，即使已经产品化的，也只能应用于非常狭窄的场景，例如只用于特定声音唤醒设备，但并不用于提供个性化服务，声纹技术并没有没有深度产品化。
传统的声纹识别方法中，客户需要参与到声纹识别中，需要通过声纹训练过程，进一步识别用户ID。用户的满意度不高。
【发明内容】
本申请的多个方面提供一种声纹识别方法及装置，用以为用户提供个性化服务。
本申请的一方面，提供一种声纹识别方法，包括：
根据所获取到的命令语音，采用声纹识别方式，识别发出命令语音的用户类别；
根据所述用户类别，采用对应的语音识别模型对命令语音进行语音识别，以得到命令语音所描述的命令；
根据所述用户类别和命令提供资源。
所述用户类别包括用户性别、用户年龄段。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，
所述根据所获取到的命令语音，采用声纹识别方式，识别发出命令语音的用户类别之前，还包括：
根据不同用户类别的声音特征，进行模型训练，建立不同用户类别的声纹处理模型。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，
所述根据所述用户类别，采用对应的语音识别模型对命令语音进行语音识别，以得到命令语音所描述的命令之前，还包括：
采集具有不同用户类型口语化特征的语料形成语料库，利用所述语料库进行语音识别模型训练，得到对应用户类型的语音识别模型。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，
根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别；
搜索与所述推荐兴趣类别匹配的目标资源，将所述目标资源呈现给用户。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，
所述根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别包括：
根据所述命令确当前垂类；
根据当前垂类和所述用户的属性信息，利用预先建立的用户兴趣模型，获得推荐内容。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，
所述属性信息包括用户年龄段、用户性别中至少一个。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，
所述根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别之前，还包括：
获取用户历史日志，其中，所述用户历史日志至少包括：用户标识、用户属性信息、用户历史行为数据；
将用户历史行为数据按照用户类别和垂类进行分类统计，得到所述用户兴趣模型。
本发明的另一方面，提供一种声纹识别装置，包括：
声纹识别模块，用于根据所获取到的命令语音，采用声纹识别方式，识别发出命令语音的用户类别；
语音识别模块，用于根据所述用户类别，采用对应的语音识别模型对命令语音进行语音识别，以得到命令语音所描述的命令；
提供模块，用于根据所述用户类别和命令提供资源。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述用户类别包括用户性别、用户年龄段。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述声纹识别模块还包括：
声纹处理模型建立子模块，用于根据不同用户类别的声音特征，进行模型训练，建立不同用户类别的声纹处理模型。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述语音识别模块还包括：
语音识别模型建立子模块，用于采集具有不同用户类型口语化特征的语料形成语料库，利用所述语料库进行语音识别模型训练，得到对应用户类型的语音识别模型。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述提供模块包括：
查找子模块，用于根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别；
呈现子模块，用于搜索与所述兴趣类别匹配的目标资源，将所述目标资源呈现给用户。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述查找子模块还包括：
垂类确定子模块，用于根据所述命令确当前垂类；
内容获取子模块，用于根据当前垂类和所述用户的属性信息，利用预先建立的用户兴趣模型，获得与所述命令相匹配的推荐兴趣类别。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述属性信息包括用户年龄段、用户性别中至少一个。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述查找子模块还包括用户兴趣模型建立子模块，用于：
获取用户历史日志，其中，所述用户历史日志至少包括：用户标识、用户属性信息、用户历史行为数据；
将用户历史行为数据按照用户类别和垂类进行分类统计，得到所述用户兴趣模型。
本申请的另一方面，提供一种设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现任一上述的方法。
本申请的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现任一上述的方法。
基于上述介绍可以看出，采用本发明所述方案，推荐策略更加完善，推荐也更加精准，从而提高用户的满意度；即使偶尔识别错误推荐错误，用户不会明显感知；降低了产品化对技术的要求。
【附图说明】
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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为本申请一实施例提供的声纹识别方法的流程示意图；
图2为本申请一实施例提供的声纹识别方法的根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别步骤的流程示意图；
图3为本申请一实施例提供的声纹识别装置的结构示意图
图4为本申请一实施例提供的声纹识别装置的查找模块的结构示意图；
图5为适于用来实现本发明实施例的示例性计算机系统/服务器的框图。
【具体实施方式】
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
图1为本申请一实施例提供的声纹识别方法的流程示意图，如图1所示，包括以下步骤：
在101中，根据所获取到的命令语音，采用声纹识别方式，识别发出命令语音的用户类别。
具体地，所述用户类别包括用户性别、用户年龄段。
由于不同用户类别，即不同性别、年龄段的用户群，具有特殊的声纹特征，因此，在进行声纹识别之前，可以根据不同用户类别的声音特征，进行模型训练，建立不同用户类别的声纹处理模型，以实现面向不同用户类别的用户群的声纹分析。当用户发起语音搜索时，可以根据用户发出的命令语音，采用声纹识别方式，识别出发出命令语音的用户性别、年龄段信息。
在声纹识别之前，需要先对说话人的声纹进行建模，即“训练”或“学习”。具体的，通过应用深度神经网络DNN声纹基线系统，提取训练集中每条语音的第一特征向量；根据所述每条语音的第一特征向量以及预先标注的性别、年龄段标签分别训练性别分类器和年龄分类器，从而建立了区分性别、年龄段的声纹处理模型。
根据所获取到的命令语音，提取所述命令语音的第一特征信息，并将第一特征信息分别发送给预先生成的性别分类器和年龄段分类器。性别分类器和年龄段分类器对第一特征信息进行分析，获取所述第一特征信息的性别标签和年龄段标签，也就是命令语音的性别标签和年龄段标签。
举例而言，以性别分类器为高斯混合模型为例，可先对所述语音请求提取基频特征以及梅尔频率倒谱系数MFCC特征，之后，可基于高斯混合模型对基频特征以及MFCC特征进行后验概率值计算，根据计算结果确定该用户的性别，例如，假设该高斯混合模型为男性高斯混合模型，则当计算结果为后验概率值很高，如大于一定阈值时，可确定该用户的性别为男性，当计算结果为后验概率值很小，如小于一定阈值时，可确定该用户的性别为女性。
优选的，识别出发出命令语音的用户年龄段、性别信息后，进一步识别发出命令语音的用户声纹ID。
每个用户的声音会有一个唯一的声纹ID，该ID记录有该用户姓名、性别、年龄、爱好等个人数据。
优选的，通过提取所述用户的命令语音的声纹特征，与云端预存的注册声纹模型进行逐一匹配，如果匹配值大于阈值，则确定所述用户的用户声纹ID。如果所述匹配值小于阈值，则确定所述用户未进行注册。
优选的，所述声纹特征为d-vector特征，是通过深度神经网络(Deep NeuralNetwork，DNN)提取的一种特征，具体是DNN中最后一层隐层的输出。
在102中，根据所述用户类别，采用对应用户类别的语音识别模型对命令语音进行语音识别，以得到命令语音所描述的命令。
采用语音识别技术后，可以将命令语音的语音信息识别为文本信息，之后可以根据文本信息进行相应的操控。
为了提高识别的准确性，需要预先建立针对不同用户类别的语音识别模型。
具体的，采集具有不同用户类型口语化特征的语料形成语料库，利用所述语料库进行语音识别模型训练，得到对应用户类型的语音识别模型。
例如，对于用户类别中年龄段为儿童的情况，可以通过采集具有儿童口语化特征的语料形成语料库，进而利用该语料库进行模型训练，得到儿童语音识别模型。
这里所说的儿童口语化特征，具体可以包括词语重复、吐字不清和断句错误等。
进一步的，对于用户类别为儿童用户的情况，自动开启儿童模式，可以采用儿童习惯的对话模式的语音交互方式，针对儿童进行内容筛选和优化。
其中，儿童模式的交互应该经过特别设计，符合儿童对话习惯。如TTS的播报声音可以是小孩儿或年轻女性的声音，拉近与儿童的距离，播报的声音可以多用叠音词，让儿童听起来更舒服。针对孩子经常表达的聊天数据，设计儿童聊天，对儿童进行成长陪护。
儿童模式要求所有内容资源经过认真筛选，去除黄暴内容。音乐、有声、电影、电视等所有内容都要是精确符合儿童需求的。例如音乐应该多是儿歌，有声应该多是儿童故事，电影应该多是动画电影，电视应该多是动画片。
在103中，根据所述用户类别和命令提供资源。
具体的，包括以下子步骤：
根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别；
搜索与所述推荐兴趣类别匹配的目标资源，将所述目标资源呈现给用户。
其中，所述根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别，如图2所示，包括以下子步骤：
在201中，根据所述命令确定当前垂类，所述当前垂类包括音乐、有声书、广播、电台、视频、电影、美食、聊天等；
例如，当用户命令为“放首歌儿”，则确定当前垂类为音乐；
例如，当用户命令为“放个电影”，则确定当前垂类为电影；
例如，当用户命令为“有什么好吃的”，则确定当前垂类为美食。
在202中，根据当前垂类和所述用户的属性信息，利用预先建立的用户兴趣模型，获得与所述命令相匹配的推荐兴趣类别。
其中，所述属性信息包括年龄段、性别和兴趣信息中至少一个。
优选的，预先建立用户兴趣模型，包括：
获取用户历史日志，其中，所述用户历史日志至少包括：用户标识、用户属性信息、用户历史行为数据；
将用户历史行为数据按照用户类别和垂类进行分类统计，得到所述用户兴趣模型。
可以获取大量用户在预设时间粒度(例如，2个月，4个月，或半年等)的用户历史日志。由于用户的行为习惯，由大量的用户历史日志可以得到不同用户类别在特定的垂类下进行特定的行为，即用户兴趣偏好。换言之，将用户历史行为数据按照用户类别和垂类进行分类统计，得到所述用户兴趣模型。利用用户兴趣模型可以确定推荐策略，在音乐、有声书、广播、电台、视频、电影、美食、聊天等不同场景的垂类推荐策略包括用户年龄段、性别维度。即根据当前用户类别和垂类，利用所述用户兴趣模型，确定与当前用户类别和当前垂类相关联的推荐兴趣类别。
例如，儿童年龄段的用户在视频垂类中观看的视频包括小马宝莉、爱探险的朵拉、小猪佩奇等动画视频，则通过对该年龄段的用户的历史行为的挖掘，可以得到儿童年龄段的用户在视频垂类中其推荐兴趣类别为动画视频。
优选的，如果确定了所述用户的用户声纹ID，则根据当前垂类，利用该用户声纹ID对应的用户兴趣模型，确定与当前用户和当前垂类相关联的推荐内容。其中，根据所述用户声纹ID，获取与用户声纹ID对应的用户历史行为数据；将所述用户历史行为数据按照垂类进行分类统计，得到所述用户兴趣模型。
在104中，在多媒体资源库中搜索与所述推荐兴趣类别匹配的目标资源，将所述目标资源呈现给用户。
例如，
在音乐垂类中，当用户说出“放首歌儿”等泛化需求时，如果识别到用户是女性，则推荐播放舒缓、浪漫等类型的音乐；如果是男性，则推荐摇滚、热血等类型的音乐；如果识别出是老人，则推荐戏曲等音乐；如果识别出是儿童，则播放儿歌等类别音乐，年龄和性别也可结合，对于小男孩儿和小女孩儿就可以推荐不同类型的儿歌。
在电影垂类中，当用户说出“放个电影”等泛化需求时，如果识别到用户是男性，结合最新最热推荐动作片等类型电影；如果识别到用户是女性，则推荐爱情等类型电影；如果识别到用户是儿童，则推荐动画电影。
在美食垂类上，当用户说出“有什么好吃的”推荐时，如果识别到是儿童，则推荐甜食等类型的美食；如果识别到是女性，也可以推进甜食或推荐就餐环境浪漫的餐厅。
在本实施例的技术方案中，声纹识别过程为隐式推荐识别，没有一个特定的声纹或用户是谁的识别过程，而是通过用户自然说话的过程中，对这些很“平常”的命令语音进行处理，同时完成了声纹识别的工作。
由于是隐式推荐识别，即使偶尔识别错误推荐错误，用户不会明显感知。
通过智能识别进入儿童模式，充分利用了语音对话产品交互优势。不需要主动询问用户年龄就可以实现智能进入儿童模式，用户体验更好。
在推荐策略中加入了年龄和性别，推荐策略更加完善，推荐也更加精准，从而提高用户的满意度。
降低了产品化对技术的要求，在技术未达到极高准确度的时候也可以实现技术的产品化，让用户能体验到技术带来的满足度提高。同时由于产品化之后会有更多数据，对于以机器学习技术为基础的声纹识别技术，更多数据会加速技术的迭代过程，从而使产品反补技术，技术便能更深入地产品化，进入正向循环。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在所述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
图3为本申请另一实施例提供的声纹识别装置的结构示意图，如图3所示，包括声纹识别模块301、语音识别模块302、提供模块303，其中，
所述声纹识别模块301，用于根据所获取到的命令语音，采用声纹识别方式，识别发出命令语音的用户类别。
具体地，所述用户类别包括用户性别、用户年龄段。
由于不同用户类别，即不同性别、年龄段的用户群，具有特殊的声纹特征，因此，所述声纹识别模块301还包括声纹处理模型建立子模块，用于根据不同用户类别的声音特征，进行模型训练，建立不同用户类别的声纹处理模型，以实现面向不同用户类别的用户群的声纹分析。当用户发起语音搜索时，可以根据用户发出的命令语音，采用声纹识别方式，识别出发出命令语音的用户性别、年龄段信息。
在声纹识别之前，需要先对说话人的声纹进行建模，即“训练”或“学习”。具体的，通过应用深度神经网络DNN声纹基线系统，提取训练集中每条语音的第一特征向量；根据所述每条语音的第一特征向量以及预先标注的性别、年龄段标签分别训练性别分类器和年龄分类器。从而建立了区分性别、年龄段的声纹处理模型。
根据所获取到的命令语音，提取所述命令语音的第一特征信息，并将第一特征信息分别发送给预先生成的性别分类器和年龄段分类器。性别分类器和年龄段分类器对第一特征信息进行分析，获取所述第一特征信息的性别标签和年龄段标签，也就是命令语音的性别标签和年龄段标签。
举例而言，以性别分类器为高斯混合模型为例，可先对所述语音请求提取基频特征以及梅尔频率倒谱系数MFCC特征，之后，可基于高斯混合模型对基频特征以及MFCC特征进行后验概率值计算，根据计算结果确定该用户的性别，例如，假设该高斯混合模型为男性高斯混合模型，则当计算结果为后验概率值很高，如大于一定阈值时，可确定该用户的性别为男性，当计算结果为后验概率值很小，如小于一定阈值时，可确定该用户的性别为女性。
优选的，识别出发出命令语音的用户年龄段、性别信息后，进一步识别发出命令语音的用户声纹ID。
每个用户的声音会有一个唯一的声纹ID，该ID记录有该用户姓名、性别、年龄、爱好等个人数据。
优选的，通过提取所述用户的命令语音的声纹特征，与云端预存的注册声纹模型进行逐一匹配，如果匹配值大于阈值，则确定所述用户的用户声纹ID。如果所述匹配值小于阈值，则确定所述用户未进行注册。
优选的，所述声纹特征为d-vector特征，是通过深度神经网络(Deep NeuralNetwork，DNN)提取的一种特征，具体是DNN中最后一层隐层的输出。
所述语音识别模块302，用于根据所述用户类别，采用对应用户类别的语音识别模型对命令语音进行语音识别，以得到命令语音所描述的命令。
为了提高识别的准确性，所述语音识别模块302还包括语音识别模型建模子模块，用于预先建立针对不同用户类别的语音识别模型。
具体的，采集具有不同用户类型口语化特征的语料形成语料库，利用所述语料库进行语音识别模型训练，得到对应用户类型的语音识别模型。
例如，对于用户类别中年龄段为儿童的情况，可以通过采集具有儿童口语化特征的语料形成语料库，进而利用该语料库进行模型训练，得到儿童语音识别模型。
这里所说的儿童口语化特征，具体可以包括词语重复、吐字不清和断句错误等。
进一步的，还包括儿童引导模块，用于对于用户类别为儿童用户的情况，自动开启儿童模式，可以采用儿童习惯的对话模式的语音交互方式，针对儿童进行内容筛选和优化。
其中，儿童模式的交互应该经过特别设计，符合儿童对话习惯。如TTS的播报声音可以是小孩儿或年轻女性的声音，拉近与儿童的距离，播报的声音可以多用叠音词，让儿童听起来更舒服。针对孩子经常表达的聊天数据，设计儿童聊天，对儿童进行成长陪护。
儿童模式要求所有内容资源经过认真筛选，去除黄暴内容。音乐、有声、电影、电视等所有内容都要是精确符合儿童需求的。例如音乐应该多是儿歌，有声应该多是儿童故事，电影应该多是动画电影，电视应该多是动画片。
所述提供模块303，用于根据所述用户类别和命令提供资源；具体的，包括：
查找子模块，用于根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别；
呈现子模块，用于搜索与所述兴趣类别匹配的目标资源，将所述目标资源呈现给用户。
其中，所述查找子模块，用于根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别。
具体地，如图4所示，包括以下子模块：
垂类确定子模块401，用于根据所述命令确当前垂类，所述当前垂类包括音乐、有声书、广播、电台、视频、电影、美食、聊天等；
例如，当用户命令为“放首歌儿”，则确定当前垂类为音乐；
例如，当用户命令为“放个电影”，则确定当前垂类为电影；
例如，当用户命令为“有什么好吃的”，则确定当前垂类为美食。
内容获取子模块402，用于根据当前垂类和所述用户的属性信息，利用预先建立的用户兴趣模型，获取与所述命令相匹配的推荐兴趣类别。
其中，所述属性信息包括年龄段、性别和兴趣信息中至少一个。
优选的，还包括用户兴趣模型建模模块403，用于预先建立用户兴趣模型，包括：
获取用户历史日志，其中，所述用户历史日志至少包括：用户标识、用户属性信息、用户历史行为数据；
将用户历史行为数据按照用户类别和垂类进行分类统计，得到所述用户兴趣模型。
可以获取大量用户在预设时间粒度(例如，2个月，4个月，或半年等)的用户历史日志。
由于用户的行为习惯，由大量的用户历史日志可以得到不同用户类别在特定的垂类下进行特定的行为，即用户兴趣偏好。换言之，将用户历史行为数据按照用户类别和垂类进行分类统计，得到所述用户兴趣模型。利用用户兴趣模型可以确定推荐策略，在音乐、有声书、广播、电台、视频、电影、美食、聊天等不同场景的垂类推荐策略包括用户年龄段、性别维度。即根据当前用户类别和垂类，利用所述用户兴趣模型，确定与当前用户类别和当前垂类相关联的推荐兴趣类别。
例如，儿童年龄段的用户在视频垂类中观看的视频包括小马宝莉、爱探险的朵拉、小猪佩奇等动画视频，则通过对该年龄段的用户的历史行为的挖掘，可以得到儿童年龄段的用户在视频垂类中其推荐兴趣类别为动画视频。
优选的，如果确定了所述用户的用户声纹ID，则根据当前垂类，利用该用户声纹ID对应的用户兴趣模型，确定与当前用户和当前垂类相关联的推荐内容。其中，根据所述用户声纹ID，获取与用户声纹ID对应的用户历史行为数据；将所述用户历史行为数据按照垂类进行分类统计，得到所述用户兴趣模型。
所述呈现子模块，用于在多媒体资源库中搜索与所述推荐兴趣类别匹配的目标资源，将所述目标资源呈现给用户。
例如，
在音乐垂类中，当用户说出“放首歌儿”等泛化需求时，如果识别到用户是女性，则推荐播放舒缓、浪漫等类型的音乐；如果是男性，则推荐摇滚、热血等类型的音乐；如果识别出是老人，则推荐戏曲等音乐；如果识别出是儿童，则播放儿歌等类别音乐，年龄和性别也可结合，对于小男孩儿和小女孩儿就可以推荐不同类型的儿歌。
在电影垂类中，当用户说出“放个电影”等泛化需求时，如果识别到用户是男性，结合最新最热推荐动作片等类型电影；如果识别到用户是女性，则推荐爱情等类型电影；如果识别到用户是儿童，则推荐动画电影。
在美食垂类上，当用户说出“有什么好吃的”推荐时，如果识别到是儿童，则推荐甜食等类型的美食；如果识别到是女性，也可以推进甜食或推荐就餐环境浪漫的餐厅。
在本实施例的技术方案中，声纹识别过程为隐式推荐识别，没有一个特定的声纹或用户是谁的识别过程，而是通过用户自然说话的过程中，对这些很“平常”的命令语音进行处理，同时完成了声纹识别的工作。
由于是隐式推荐识别，即使偶尔识别错误推荐错误，用户不会明显感知。
通过智能识别进入儿童模式，充分利用了语音对话产品交互优势。不需要主动询问用户年龄就可以实现智能进入儿童模式，用户体验更好。
在推荐策略中加入了年龄和性别，推荐策略更加完善，推荐也更加精准，从而提高用户的满意度。
降低了产品化对技术的要求，在技术未达到极高准确度的时候也可以实现技术的产品化，让用户能体验到技术带来的满足度提高。同时由于产品化之后会有更多数据，对于以机器学习技术为基础的声纹识别技术，更多数据会加速技术的迭代过程，从而使产品反补技术，技术便能更深入地产品化，进入正向循环。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的终端和服务器的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器012的框图。图5显示的计算机系统/服务器012仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，计算机系统/服务器012以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器012的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元016，系统存储器028，连接不同系统组件(包括系统存储器028和处理单元016)的总线018。
总线018表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机系统/服务器012典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器012访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器028可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)030和/或高速缓存存储器032。计算机系统/服务器012可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统034可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线018相连。存储器028可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块042的程序/实用工具040，可以存储在例如存储器028中，这样的程序模块042包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块042通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机系统/服务器012也可以与一个或多个外部设备014(例如键盘、指向设备、显示器024等)通信，在本发明中，计算机系统/服务器012与外部雷达设备进行通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器012交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器012能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口022进行。并且，计算机系统/服务器012还可以通过网络适配器020与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图5所示，网络适配器020通过总线018与计算机系统/服务器012的其它模块通信。应当明白，尽管图5中未示出，可以结合计算机系统/服务器012使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元016通过运行存储在系统存储器028中的程序，从而执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
上述的计算机程序可以设置于计算机存储介质中，即该计算机存储介质被编码有计算机程序，该程序在被一个或多个计算机执行时，使得一个或多个计算机执行本发明上述实施例中所示的方法流程和/或装置操作。
随着时间、技术的发展，介质含义越来越广泛，计算机程序的传播途径不再受限于有形介质，还可以直接从网络下载等。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (18)

1.一种声纹识别方法，其特征在于，包括：
根据所获取到的命令语音，采用声纹识别方式，识别发出命令语音的用户类别；
根据所述用户类别，采用对应的语音识别模型对命令语音进行语音识别，以得到命令语音所描述的命令；
根据所述用户类别和命令提供资源。
2.根据权利要求1所述的声纹识别方法，其特征在于，
所述用户类别包括用户性别、用户年龄段。
3.根据权利要求1所述的声纹识别方法，其特征在于，所述根据所获取到的命令语音，采用声纹识别方式，识别发出命令语音的用户类别之前，还包括：
根据不同用户类别的声音特征，进行模型训练，建立不同用户类别的声纹处理模型。
4.根据权利要求1所述的声纹识别方法，其特征在于，所述根据所述用户类别，采用对应的语音识别模型对命令语音进行语音识别，以得到命令语音所描述的命令之前，还包括：
采集具有不同用户类型口语化特征的语料形成语料库，利用所述语料库进行语音识别模型训练，得到对应用户类型的语音识别模型。
5.根据权利要求1所述的声纹识别方法，其特征在于，所述根据所述用户类别和命令提供资源包括：
根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别；
搜索与所述推荐兴趣类别匹配的目标资源，将所述目标资源呈现给用户。
6.根据权利要求5所述的声纹识别方法，其特征在于，所述根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别包括：
根据所述命令确当前垂类；
根据当前垂类和所述用户的属性信息，利用预先建立的用户兴趣模型，获得与所述命令相匹配的推荐兴趣类别。
7.根据权利要求6所述的声纹识别方法，其特征在于，
所述属性信息包括用户年龄段、用户性别中至少一个。
8.根据权利要求5所述的声纹识别方法，其特征在于，所述根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别之前，还包括：
获取用户历史日志，其中，所述用户历史日志至少包括：用户标识、用户属性信息、用户历史行为数据；
将用户历史行为数据按照用户类别和垂类进行分类统计，得到所述用户兴趣模型。
9.一种声纹识别装置，其特征在于，包括：
声纹识别模块，用于根据所获取到的命令语音，采用声纹识别方式，识别发出命令语音的用户类别；
语音识别模块，用于根据所述用户类别，采用对应的语音识别模型对命令语音进行语音识别，以得到命令语音所描述的命令；
提供模块，用于根据所述用户类别和命令提供资源。
10.根据权利要求9所述的声纹识别装置，其特征在于，
所述用户类别包括用户性别、用户年龄段。
11.根据权利要求9所述的声纹识别装置，其特征在于，所述声纹识别模块还包括：
声纹处理模型建立子模块，用于根据不同用户类别的声音特征，进行模型训练，建立不同用户类别的声纹处理模型。
12.根据权利要求9所述的声纹识别装置，其特征在于，所述语音识别模块还包括：
语音识别模型建立子模块，用于采集具有不同用户类型口语化特征的语料形成语料库，利用所述语料库进行语音识别模型训练，得到对应用户类型的语音识别模型。
13.根据权利要求9所述的声纹识别装置，其特征在于，所述提供模块包括：
查找子模块，用于根据所述用户类别，查找与所述命令相匹配的推荐兴趣类别；
呈现子模块，用于搜索与所述兴趣类别匹配的目标资源，将所述目标资源呈现给用户。
14.根据权利要求13所述的声纹识别装置，其特征在于，所述查找子模块包括：
垂类确定子模块，用于根据所述命令确当前垂类；
内容获取子模块，用于根据当前垂类和所述用户的属性信息，利用预先建立的用户兴趣模型，获得与所述命令相匹配的推荐兴趣类别。
15.根据权利要求14所述的声纹识别装置，其特征在于，
所述属性信息包括用户年龄段、用户性别中至少一个。
16.根据权利要求14所述的声纹识别装置，其特征在于，所述查找子模块还包括用户兴趣模型建立子模块，用于：
获取用户历史日志，其中，所述用户历史日志至少包括：用户标识、用户属性信息、用户历史行为数据；
将用户历史行为数据按照用户类别和垂类进行分类统计，得到所述用户兴趣模型。
17.一种设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
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