CN108874895A - 交互信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种的交互信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音；根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态；在检测到信息查询请求时，在与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果中筛选并推送与所述目标情绪状态匹配的目标推荐信息。本发明实施例可以针对多个用户推送信息，满足用户个性化的需求。
Description
技术领域
本发明实施例涉及信息处理技术，尤其涉及一种交互信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着科技的发展，人们的生活质量也随之上升，同时人们对智能设备的推送信息要求越来越高。
目前，智能设备可以向用户推送与用户操作相关的信息。但是，智能设备一次只能根据一个用户的操作推送与该用户相关的内容，例如，当用户发出输入操作时，只能识别发出的输入操作的用户，同时获取该用户的相关信息，并向该用户进行推送。但是当用户发出输入操作时，该输入操作与附近其他用户相关，此时，推送的信息还仅仅是针对发出输入操作的用户，无法满足用户的需求，用户体验差。
发明内容
本发明实施例提供了一种交互信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质，可以针对多个用户推送信息，满足用户个性化的需求。
第一方面，本发明实施例提供了一种交互信息推送方法，包括：
如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音；
根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态；
在检测到信息查询请求时，在与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果中筛选并推送与所述目标情绪状态匹配的目标推荐信息。
第二方面，本发明实施例还提供了一种交互信息推送装置，包括：
用户语音获取模块，用于如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音；
目标情绪状态确定模块，用于根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态；
信息推荐模块，用于在检测到信息查询请求时，在与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果中筛选并推送与所述目标情绪状态匹配的目标推荐信息。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一所述的交互信息推送方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的交互信息推送方法。
本发明实施例通过获取多个交互用户之间的交互语音，并根据交互语音确定目标情绪状态，推送与目标情绪状态匹配的推荐信息，解决了现有技术中仅能根据一个用户的语音进行推送信息的问题，可以实现针对多个用户的需求进行推送，同时根据交互语音的情绪状态进行推送信息，满足用户的个性化需求，提高用户体验。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种交互信息推送方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种交互信息推送方法的流程图；
图3是本发明实施例三提供的一种交互信息推送方法的流程图；
图4是本发明实施例四提供的一种交互信息推送装置的结构图；
图5是本发明实施例五提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种交互信息推送方法的流程图，本实施例可适用于针对多个用户发出的语音进行推送的情形，该方法可以由本发明实施例提供的交互信息推送装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，并一般可集成在用户所使用的终端设备中，例如，PC机、平板电脑、移动终端、穿戴设备、智能音箱或机器人等。如图1所示，本实施例的方法具体包括：
S110，如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音。
在本实施例中，交互语音可以是至少两个用户针对设定应用发出的交谈的语音，并将发出语音的用户作为交互用户。例如，交互语音内容可以是：
用户A发出开启视频播放器的控制指令。
用户A：你想看什么电影？
用户B：最新的科幻电影吧。
用户A：孩子在睡觉呢，还是看个安静点的电影吧。
用户B：好吧。
具体的，可以采用声纹识别方法对交互语音进行说话人的识别，具体可以将交互语音转换为语音信号，依次进行预处理(如滤波、模数转换、预加重和加窗等操作)、特征参数提取(如线性预测码系数、临界带宽和Mel频率等)、以及训练分类和识别(通过模板匹配法、概率模型法或人工神经网络法实现)等操作识别说话人的身份。若识别出该交互语音中存在至少两个说话人即存在至少两个交互用户，将属于同一个交互用户的语音作为该交互用户的用户语音。
此外，从交互语音中识别交互用户的方式还可以是采用聚类分析等方法识别，对此，本发明实施例不作具体限制。
S120，根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态。
在本实施例中，情绪状态可以是正面情绪状态、负面情绪状态和中性情绪状态。具体识别情绪状态的方法可以是通过提取用户语音的声学特征参数，并对应建立模型进行判别；或者还可以通过预先建立情绪数据库，且其中包含情绪状态与用户语音的特征参数的对应关系，并根据用户语音的特征参数可以确定交互用户的情绪状态。
可选的，可以根据多个交互用户分别对应的用户语音，分别获取各个交互用户对应的情绪状态，并根据多个情绪状态确定目标情绪状态。其中，从多个情绪状态确定目标情绪状态的方式可以是根据用户的年龄和\或性别确定，如若存在老年用户和成人用户，将老年用户对应的情绪状态作为目标情绪状态；还可以是根据情绪状态的类型确定目标情绪状态，具体是将出现次数最多的情绪状态作为目标情绪状态，如若出现两个正面情绪状态和一个负面情绪状态，确定正面情绪状态作为目标情绪状态。
需要说明的是，确定目标情绪状态的方法还可以是其他方式，本发明实施例不作具体限制。
S130，在检测到信息查询请求时，在与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果中筛选并推送与所述目标情绪状态匹配的目标推荐信息。
在本实施例中，信息查询请求可以是查询娱乐资源的请求，还可以是查询外出场所的请求。从信息推荐结果中筛选的方式，可以是获取信息推荐结果的标签信息，并选择与目标情绪状态匹配的标签信息所对应的信息推荐结果作为目标推荐信息。
在一个具体的例子中，若目标情绪状态是愤怒，信息查询请求是查询餐厅的请求，可以从信息推荐结果中筛选标签信息为安静、人少的餐厅的信息作为目标推荐信息。
本发明实施例通过获取多个交互用户之间的交互语音，并根据交互语音确定目标情绪状态，推送与目标情绪状态匹配的推荐信息，解决了现有技术中仅能根据一个用户的语音进行推送信息的问题，可以实现针对多个用户的需求进行推送，同时根据交互语音的情绪状态进行推送信息，满足用户的个性化需求，提高用户体验。
在上述实施例的基础上，在如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音之前，还包括：在检测到设定用户操作时，开始获取周围环境的语音信息作为所述交互语音。
具体的，设定用户操作可以是启动设定应用的操作，例如启动美食推荐应用(如大众点评应用)、音乐播放器或视频播放器等应用。通过在检测到设定用户操作时开始采集语音，可以准确把握信息推送的时间，提高推送信息的精准性。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种交互信息推送方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行具体化，在本实施例中，将根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态的步骤具体为：根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，识别与各所述交互用户分别对应的情绪状态；如果确定识别出的情绪状态中仅包括一种负面情绪，则将所述负面情绪确定为所述目标情绪状态；如果确定识别出的情绪状态中包括至少两种负面情绪，则分别获取与至少两种所述负面情绪分别对应的交互用户确定为备选用户；根据所述至少两个备选用户的用户信息，以及预设的用户等级排序表，在所述备选用户中选取第一目标用户，并将所述第一目标用户的负面情绪确定为所述目标情绪状态；如果确定识别出的情绪状态中不包括负面情绪，则根据所述至少两个交互用户的用户信息，以及所述预设的用户等级排序表，在所述至少两个交互用户中选取第二目标用户，并将所述第二目标用户的情绪状态确定为所述目标情绪状态。如图2所示，所述方法具体包括：
S210，如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音。
S220，根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，识别与各所述交互用户分别对应的情绪状态。
在本发明另一个可选的实施例中，所述根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，识别与各所述交互用户分别对应的情绪状态，包括：依次获取一个交互用户作为处理用户，并获取所述处理用户的用户语音作为操作语音；将所述操作语音转换为对应的声音信号；获取所述声音信号的特征参数，所述特征参数包括基频信息、语速信息或音量信息；根据所述特征参数，按照预设方式识别所述声音信号对应的情绪状态，作为所述交互用户对应的情绪状态，所述预设方式包括混合高斯模型法、人工神经网络方法或隐马尔可夫模型法；返回执行依次获取一个交互用户作为处理用户的操作，直至完成对全部交互用户的处理。
具体的，基频信息可以包括基频均值和基频最值(最大值或最小值)等；语速信息可以包括语速均值、起始语速和结束语速等；音量信息可以包括音量均值、起始音量和结束音量等。可以采用混合高斯模型法、人工神经网络方法或隐马尔可夫模型法建立情绪模型，并根据获取的声音信号的特征参数进行计算，可以直接得到以概率的方式描述的情绪识别结果。其中，操作语音可以包括多段语音片段，可以按照时间顺序依次进行识别，并将识别后的情绪变化的结果作为该处理用户对应的情绪状态。依次对交互语音中所涉及的所有交互用户的用户语音进行识别，直至所有交互用户的用户语音识别完成后结束情绪状态识别流程。通过建模的方式识别用户语音对应的情绪状态，提高情绪识别的准确率。
S230，判断识别出的情绪状态是否包括负面情绪，若是，执行S240；若否，执行S250。
在本实施例中，可以根据情绪状态的性质(正面、负面和中性)，确定目标情绪状态。
S240，判断识别出的情绪状态是否仅包括一种负面情绪，若是，执行S260；若否，执行S270。
S250，根据所述至少两个交互用户的用户信息，以及预设的用户等级排序表，在所述至少两个交互用户中选取第二目标用户，并将所述第二目标用户的情绪状态确定为所述目标情绪状态，执行S290。
在本实施例中，用户信息可以是用户的年龄、性别等信息，预设的用户等级排序表可以是存有用户等级，以及用户等级与用户信息对应关系的列表。具体的，预设的用户等级排序表可以包括：老年用户的等级大于儿童用户的等级，且儿童用户的等级大于成人用户的等级；女性的等级大于男性的等级。例如，用户信息为年龄信息时，预设的用户等级排序可以是：60岁以上用户的等级为3，14岁以下的用户的等级为2，14岁至60岁之间的用户的等级为1。此外，若用户信息包括多种信息，可以根据各个信息对应的用户等级的加权和表征用户等级，并将用户等级最高的用户作为第二目标用户。
通过当交互用户中均不存在负面情绪时，根据用户信息以及预设的用户等级排序，从而确定第二目标用户及其对应的目标情绪状态，可以从交互用户中选择弱势群体(老人或儿童等)进行针对性的推送，可以满足多个用户的推送需求。
S260，将所述负面情绪确定为所述目标情绪状态，执行S290。
在本实施例中，当多个用户在交流时，可以选择处于负面情绪状态的用户作为主要的推送目标，从而可以使处于负面情绪状态的用户的负面情绪不再扩大或者得到有效缓解，从而实现针对性的推送信息，提高用户体验。
S270，分别获取与至少两种所述负面情绪分别对应的交互用户确定为备选用户，执行S280。
S280，根据所述至少两个备选用户的用户信息，以及预设的用户等级排序表，在所述备选用户中选取第一目标用户，并将所述第一目标用户的负面情绪确定为所述目标情绪状态，执行S290。
在本实施例中，将多个负面情绪状态分别对应的用户作为备选用户，并根据备选用户的用户信息，以及预设的用户等级排序表，从备选用户中选择第一目标用户，可以实现从处于负面情绪的用户中，优先针对弱势群体进行推荐信息，在最大程度上照顾到多个用户的情绪，提高推荐信息的灵活性。
S290，在检测到信息查询请求时，在与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果中筛选并推送与所述目标情绪状态匹配的目标推荐信息。
本发明实施例根据用户语音识别出的负面情绪的数量，以及交互用户的用户信息，共同确定目标情绪状态，可以优先根据处于负面情绪的用户的情绪推送信息，并在没有负面情绪的用户或者有多个处于负面情绪的用户的情形下，根据其用户信息，针对弱势群体进行推送信息，从多方面多角度推送信息，提高推荐信息的精准性和灵活性，满足了多个用户的推送需求，提高用户体验。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种交互信息推送方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行具体化，在本实施例中，将在检测到信息查询请求时，在与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果中筛选并推送与所述目标情绪状态匹配的目标推荐信息的步骤具体为：在检测到信息查询请求时，获取与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果；根据所述目标情绪状态，计算所述信息推荐结果中各推荐信息的情绪命中指数；根据所述情绪命中指数，对所述信息推荐结果进行排序；根据排序结果获取并推送所述目标推荐信息。具体如图3所示，所示方法具体包括：
S301，如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音。
S302，根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，识别与各所述交互用户分别对应的情绪状态。
S303，判断识别出的情绪状态是否包括负面情绪，若是，执行S304；若否，执行S305。
S304，判断识别出的情绪状态是否仅包括一种负面情绪，若是，执行S306；若否，执行S307。
S305，根据所述至少两个交互用户的用户信息，以及所述预设的用户等级排序表，在所述至少两个交互用户中选取第二目标用户，并将所述第二目标用户的情绪状态确定为所述目标情绪状态，执行S309。
S306，将所述负面情绪确定为所述目标情绪状态，执行S309。
S307，分别获取与至少两种所述负面情绪分别对应的交互用户确定为备选用户，执行S308。
S308，根据所述至少两个备选用户的用户信息，以及预设的用户等级排序表，在所述备选用户中选取第一目标用户，并将所述第一目标用户的负面情绪确定为所述目标情绪状态，执行S309。
S309，在检测到信息查询请求时，获取与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果。
S310，根据所述目标情绪状态，计算所述信息推荐结果中各推荐信息的情绪命中指数。
具体的，情绪命中指数可以用于表征推荐信息与目标情绪状态的匹配程度，或者用于表示推荐信息是否适合目标情绪状态。可以根据推荐信息中的标签信息，以及目标情绪状态，计算各推荐信息的情绪命中指数。具体可以是，若标签信息与该目标情绪状态匹配时，情绪命中指数为2；若标签信息与该目标情绪状态无关时，情绪命中指数为1；若标签信息与该目标情绪状态的相反情绪状态匹配时，情绪命中指数为0。若一个推荐信息中存在多个标签信息均与目标情绪状态匹配，将各个标签信息对应的情绪命中指数的乘积结果作为该推荐信息的情绪命中指数。
在一个具体的例子中，若用户的目标情绪状态为悲伤，此时向该用户推送音乐的信息中，包括节奏感强的动漫音乐和欢快的钢琴曲，则对应的情绪命中指数的计算方式可以是：可以获取各个推荐信息中的所有标签信息的命中值，例如，相对于欢快的钢琴曲：欢快的标签信息对应的命中值是2；钢琴的标签信息对应的命中值是2，则欢快的钢琴曲的情绪命中指数是所有命中值的乘积(或和)，即最后计算得到的情绪命中指数为4；相对于节奏感强的动漫音乐：动漫音乐对应的命中值是2；节奏感强烈对应的命中值是1，则节奏感强的动漫音乐的情绪命中指数是所有命中值的乘积(或和)，即最后计算得到的情绪命中指数为2。
此外，情绪命中指数还可以根据预先设定的情绪命中指数与目标情绪状态的对应关系确定。对此，本发明实施例不作具体限制。
S311，根据所述情绪命中指数，对所述信息推荐结果进行排序。
在本实施例中，可以根据计算的情绪命中指数，并按照情绪命中指数高低正序排列。
S312，根据排序结果获取并推送所述目标推荐信息。
在本实施例中，获取情绪命中指数最高的推荐信息或者排名前三的推荐信息推送给用户。通过情绪命中指数排名较高的推荐信息，从而将匹配度较高的信息推送给用户，可以提高推荐信息的精准性。
在本发明另一个可选的实施例中，在根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态之后，还包括：获取与所述目标情绪状态对应的交互用户作为目标用户；根据与所述目标用户对应的用户语音，在其余交互用户中识别与所述目标用户对应的关联用户；在检测到信息查询请求时，获取与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果之后，还包括：根据所述目标用户的用户信息，计算所述信息推荐结果中各推荐信息的第一用户指数；根据所述关联用户的用户信息，计算所述信息推荐结果中各推荐信息的第二用户指数；根据所述第一用户指数以及所述第二用户指数，确定所述信息推荐结果中各推荐信息的用户命中指数；所述根据所述情绪命中指数，对所述信息推荐结果进行排序，具体包括：根据所述情绪命中指数以及所述用户命中指数，对所述信息推荐结果进行排序。
具体的，关联用户可以是与目标用户情绪相关的交互用户，具体可以根据目标用户的情绪状态确定，例如，目标用户的交互语音中包含了涉及关联用户的关键词，或者目标用户的情绪状态的作用对象是关联用户(如识别出情绪状态的语音中的交互对象即为作用对象)。其中，用户指数可以用于表征用户对推荐信息的偏好程度。
典型的，不同的用户对同一个信息推荐结果的兴趣不同，从而可以根据用户的偏好信息以及情绪命中指数共同确定信息推荐结果。具体的，可以根据用户的偏好信息、兴趣信息等信息，依次确定两个交互用户对每个信息推荐结果的用户指数。在此基础上，对于每个信息推荐结果，可以通过对两个用户指数进行相加或相乘等方法确定各个信息推荐结果的用户命中指数。而后根据各个信息推荐结果对应的用户命中指数和情绪命中指数，对所述信息推荐结果进行排序。
在一个具体的例子中，若推荐信息结果包括：火锅和西餐。且火锅对应的第一用户指数和第二用户指数分别为：80、30，则通过相加的方法确定火锅的用户命中指数为110；而西餐对应的第一用户指数和第二用户指数分别为20、50，则通过相加的方法确定西餐的用户命中指数为70。若此时火锅的情绪命中指数是2，西餐的情绪命中指数是1，则信息推荐结果的排序的先后顺序是：火锅、西餐。
通过计算用户指数，并结合情绪命中指数共同确定信息推荐结果的顺序，并将匹配度高的信息推荐结果优先推送给用户，可以针对两个用户的需求筛选信息推荐结果，实现同时满足两个用户的个性化需求。
需要说明的是，根据第一用户指数和第二用户指数确定用户指数的方法还可以是将第一用户指数和第二用户指数的加权和作为用户指数，本发明实施例对此不作具体限制。
在本发明另一个可选的实施例中，在根据与所述目标用户对应的用户语音，在其余交互用户中识别与所述目标用户对应的关联用户之后，还包括：计算所述目标用户与所述关联用户之间的亲密度指数；所述根据所述第一用户指数，以及所述第二用户指数，所述信息推荐结果中各推荐信息的用户命中指数，具体包括：根据所述第一用户指数、所述第二用户指数以及所述亲密度指数，确定所述信息推荐结果中各推荐信息的用户命中指数。
具体的，亲密度指数可以用于表征两个用户的亲密程度。两个用户的亲密度指数可以根据获取两个用户之间的交互频率、最近交互时间和情绪出现频率等信息计算得到。其中，交互频率可以是统计设定时间内的两个用户之间的交互次数；最近交互时间可以是两个用户最后一次发出交互语音的时间；情绪出现频率可以是设定时间内，两个用户在交互时出现的情绪状态的类型，以及各种情绪状态出现的次数。
典型的，目标用户与关联用户越亲密(亲密度指数越高)，关联用户选择目标用户偏好的推荐结果的概率越大。从而，可以根据目标用户与关联用户的亲密程度确定用户命中指数，可以更加符合目标用户以及关联用户的需求。其中，确定用户命中指数的方式可以是，用户命中指数等于第一用户指数与亲密度指数的乘积，加上第二用户指数的总和。此外，确定用户命中指数的方式还可以是其他方式，本发明实施例对此不作具体限制。
本发明实施例通过计算各个推荐信息的情绪命中指数，并根据情绪命中指数筛选推荐信息，可以提高信息的精准性，实现满足多个用户的个性化需求。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种交互信息推送装置的结构示意图，如图4所示，所述装置具体包括：
用户语音获取模块410，用于如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音；
目标情绪状态确定模块420，用于根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态；
信息推荐模块430，用于在检测到信息查询请求时，在与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果中筛选并推送与所述目标情绪状态匹配的目标推荐信息。
本发明实施例通过获取多个交互用户之间的交互语音，并根据交互语音确定目标情绪状态，推送与目标情绪状态匹配的推荐信息，解决了现有技术中仅能根据一个用户的语音进行推送信息的问题，可以实现针对多个用户的需求进行推送，同时根据交互语音的情绪状态进行推送信息，满足用户的个性化需求，提高用户体验。
进一步的，所述装置还用于：在检测到设定用户操作时，开始获取周围环境的语音信息作为所述交互语音。
进一步的，所述目标情绪状态确定模块420，包括：语音识别模块，用于根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，识别与各所述交互用户分别对应的情绪状态；目标情绪状态识别模块，用于如果确定识别出的情绪状态中仅包括一种负面情绪，则将所述负面情绪确定为所述目标情绪状态；如果确定识别出的情绪状态中包括至少两种负面情绪，则分别获取与至少两种所述负面情绪分别对应的交互用户确定为备选用户；根据所述至少两个备选用户的用户信息，以及预设的用户等级排序表，在所述备选用户中选取第一目标用户，并将所述第一目标用户的负面情绪确定为所述目标情绪状态；如果确定识别出的情绪状态中不包括负面情绪，则根据所述至少两个交互用户的用户信息，以及所述预设的用户等级排序表，在所述至少两个交互用户中选取第二目标用户，并将所述第二目标用户的情绪状态确定为所述目标情绪状态。
进一步的，所述语音识别模块，具体用于：依次获取一个交互用户作为处理用户，并获取所述处理用户的用户语音作为操作语音；将所述操作语音转换为对应的声音信号；获取所述声音信号的特征参数，所述特征参数包括基频信息、语速信息或音量信息；根据所述特征参数，按照预设方式识别所述声音信号对应的情绪状态，作为所述交互用户对应的情绪状态，所述预设方式包括混合高斯模型法、人工神经网络方法或隐马尔可夫模型法；返回执行依次获取一个交互用户作为处理用户的操作，直至完成对全部交互用户的处理。
进一步的，所述信息推荐模块430，包括：信息推荐结果获取模块，用于在检测到信息查询请求时，获取与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果；情绪命中指数计算模块，用于根据所述目标情绪状态，计算所述信息推荐结果中各推荐信息的情绪命中指数；信息推荐结果排序模块，用于根据所述情绪命中指数，对所述信息推荐结果进行排序；目标推荐信息推送模块，用于根据排序结果获取并推送所述目标推荐信息。
进一步的，所述装置还用于：获取与所述目标情绪状态对应的交互用户作为目标用户；根据与所述目标用户对应的用户语音，在其余交互用户中识别与所述目标用户对应的关联用户。
进一步的，所述装置还包括：第一用户指数计算模块，用于根据所述目标用户的用户信息，计算所述信息推荐结果中各推荐信息的第一用户指数；第二用户指数计算模块，用于根据所述关联用户的用户信息，计算所述信息推荐结果中各推荐信息的第二用户指数；用户命中指数确定模块，用于根据所述第一用户指数以及所述第二用户指数，确定所述信息推荐结果中各推荐信息的用户命中指数。
进一步的，信息推荐结果排序模块，具体用于：根据所述情绪命中指数以及所述用户命中指数，对所述信息推荐结果进行排序。
进一步的，所述装置还用于：计算所述目标用户与所述关联用户之间的亲密度指数。
进一步的，所述用户命中指数确定模块，具体用于：根据所述第一用户指数、所述第二用户指数以及所述亲密度指数，确定所述信息推荐结果中各推荐信息的用户命中指数。
本发明实施例所提供的交互信息推送装置可执行本发明任意实施例所提供的交互信息推送方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
图5为本发明实施例五提供的一种计算机设备的结构示意图。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设备512的框图。图5显示的计算机设备512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，计算机设备512以通用计算设备的形式表现。计算机设备512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516，系统存储器528，连接不同系统组件(包括系统存储器528和处理单元516)的总线518。
总线518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(Industry StandardArchitecture，ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture，MCA)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association，VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线。
计算机设备512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设备512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528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)530和/或高速缓存存储器532。计算机设备512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534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(例如紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)，数字视盘(Digital Video Disc-Read Only Memory，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518相连。存储器528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542的程序/实用工具540，可以存储在例如存储器528中，这样的程序模块542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542通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备512也可以与一个或多个外部设备514(例如键盘、指向设备、显示器524等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备512交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备512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(Input/Output，I/O)接口522进行。并且，计算机设备512还可以通过网络适配器520与一个或者多个网络(例如局域网(LocalArea Network，LAN)，广域网(Wide Area Network，WAN)通信。如图所示，网络适配器520通过总线518与计算机设备512的其它模块通信。应当明白，尽管图5中未示出，可以结合计算机设备512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、(Redundant Arrays of Inexpensive Disks，RAID)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元516通过运行存储在系统存储器528中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的一种交互信息推送方法。
也即，所述处理单元执行所述程序时实现：如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音；根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态；在检测到信息查询请求时，在与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果中筛选并推送与所述目标情绪状态匹配的目标推荐信息。
实施例六
本发明实施例六提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请所有发明实施例提供的交互信息推送方法：
也即，该程序被处理器执行时实现：如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音；根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态；在检测到信息查询请求时，在与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果中筛选并推送与所述目标情绪状态匹配的目标推荐信息。
本发明实施例的计算机存储介质，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、RAM、只读存储器(Read OnlyMemory，ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式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、无线电频率(RadioFrequency，RF)等等，或者上述的任意合适的组合。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种交互信息推送方法，其特征在于，包括：
如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音；
根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态；
在检测到信息查询请求时，在与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果中筛选并推送与所述目标情绪状态匹配的目标推荐信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音之前，还包括：
在检测到设定用户操作时，开始获取周围环境的语音信息作为所述交互语音。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态，包括：
根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，识别与各所述交互用户分别对应的情绪状态；
如果确定识别出的情绪状态中仅包括一种负面情绪，则将所述负面情绪确定为所述目标情绪状态；
如果确定识别出的情绪状态中包括至少两种负面情绪，则分别获取与至少两种所述负面情绪分别对应的交互用户确定为备选用户；根据所述至少两个备选用户的用户信息，以及预设的用户等级排序表，在所述备选用户中选取第一目标用户，并将所述第一目标用户的负面情绪确定为所述目标情绪状态；
如果确定识别出的情绪状态中不包括负面情绪，则根据所述至少两个交互用户的用户信息，以及所述预设的用户等级排序表，在所述至少两个交互用户中选取第二目标用户，并将所述第二目标用户的情绪状态确定为所述目标情绪状态。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，识别与各所述交互用户分别对应的情绪状态，包括：
依次获取一个交互用户作为处理用户，并获取所述处理用户的用户语音作为操作语音；
将所述操作语音转换为对应的声音信号；
获取所述声音信号的特征参数，所述特征参数包括基频信息、语速信息或音量信息；
根据所述特征参数，按照预设方式识别所述声音信号对应的情绪状态，作为所述交互用户对应的情绪状态，所述预设方式包括混合高斯模型法、人工神经网络方法或隐马尔可夫模型法；
返回执行依次获取一个交互用户作为处理用户的操作，直至完成对全部交互用户的处理。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在检测到信息查询请求时，在与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果中筛选并推送与所述目标情绪状态匹配的目标推荐信息，包括：
在检测到信息查询请求时，获取与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果；
根据所述目标情绪状态，计算所述信息推荐结果中各推荐信息的情绪命中指数；
根据所述情绪命中指数，对所述信息推荐结果进行排序；
根据排序结果获取并推送所述目标推荐信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态之后，还包括：
获取与所述目标情绪状态对应的交互用户作为目标用户；
根据与所述目标用户对应的用户语音，在其余交互用户中识别与所述目标用户对应的关联用户；
在检测到信息查询请求时，获取与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果之后，还包括：
根据所述目标用户的用户信息，计算所述信息推荐结果中各推荐信息的第一用户指数；
根据所述关联用户的用户信息，计算所述信息推荐结果中各推荐信息的第二用户指数；
根据所述第一用户指数以及所述第二用户指数，确定所述信息推荐结果中各推荐信息的用户命中指数；
所述根据所述情绪命中指数，对所述信息推荐结果进行排序，具体包括：
根据所述情绪命中指数以及所述用户命中指数，对所述信息推荐结果进行排序。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在根据与所述目标用户对应的用户语音，在其余交互用户中识别与所述目标用户对应的关联用户之后，还包括：
计算所述目标用户与所述关联用户之间的亲密度指数；
所述根据所述第一用户指数，以及所述第二用户指数，所述信息推荐结果中各推荐信息的用户命中指数，具体包括：
根据所述第一用户指数、所述第二用户指数以及所述亲密度指数，确定所述信息推荐结果中各推荐信息的用户命中指数。
8.一种交互信息推送装置，其特征在于，包括：
用户语音获取模块，用于如果确定从交互语音中识别出至少两个交互用户，则在所述交互语音中分别确定与各所述交互用户分别对应的用户语音；
目标情绪状态确定模块，用于根据与各所述交互用户分别对应的用户语音，确定出与所述交互语音匹配的目标情绪状态；
信息推荐模块，用于在检测到信息查询请求时，在与所述信息查询请求匹配的信息推荐结果中筛选并推送与所述目标情绪状态匹配的目标推荐信息。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一所述的交互信息推送方法。
10.一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1-7中任一所述的交互信息推送方法。
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