CN109240486A - 一种弹出消息处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种弹出消息处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种弹出消息处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：在接收弹出消息后，获取用户的当前声音信号；从所述当前声音信号中提取出声音频率值，并由所述声音频率值得到被测特征值；将所述被测特征值与参照特征值进行匹配；在所述被测特征值与参照特征值的匹配相似度达到预设参数时，将所述弹出消息退出当前界面。本发明能够通过吹起式操作方法，通过具有的声音识别功能，只需简单识别吹出声音的声调即可；识别鲁棒性好，准确率高。

Description

一种弹出消息处理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种弹出消息处理方法、装置、 设备及存储介质。
背景技术
目前，在观看视频或者玩游戏的过程中，看到有消息弹出，通过弹出消息 提示用户当前客户端的提示信息，比如在打游戏时，游戏客户端会推出与游戏 相关的广告，以推广玩家进行点击查看；或是其他客户端出现的提示消息，比 如微信客户端会在用户操作其他客户端时，将朋友发过来的消息时时弹出在界 面上，以帮助用户知悉朋友发送的信息。
一般用户在遇到上述情况时，都是用手去划掉消息，但是有时终端会出现 因误操作为点开消息，进而切换到消息页面的情况；非常影响观看体验或游戏 体验；特别是当弹出消息出现在游戏类界面时，一个点错，有可能就结束此局 游戏了；可见，现有通过划去处理弹出消息的方式，误操作概率比较大；并且， 这种操作比较耽误时间，影响用户体验；还有，在用手处理时会有遮挡现象， 影响当前界面上的画面呈现。其中，通过语音指令操控的方式处理弹出消息， 因语音命令不自然，并且需要唤醒语音命令引擎，操作时间也比较久。因此， 需要提供更可靠有效的方案，进行弹出消息的处理。
发明内容
为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种弹出消息处理方法、装置、 设备及存储介质，具体地：
一方面提供了一种弹出消息处理方法，所述方法包括：
在接收弹出消息后，获取用户的当前声音信号；
从所述当前声音信号中提取出声音频率值，并由所述声音频率值得到被测 特征值；
将所述被测特征值与参照特征值进行匹配；
在所述被测特征值与参照特征值的匹配相似度达到预设参数时，将所述弹 出消息退出当前界面。
另一方面一种弹出消息处理装置，所述装置包括：
当前声音信号获取模块，用于在接收弹出消息后，获取用户的当前声音信 号；
被测特征值获取模块，用于从所述当前声音信号中提取出声音频率值，并 由所述声音频率值得到被测特征值；
特征值匹配模块，用于将所述被测特征值与参照特征值进行匹配；
弹出消息处理模块，用于在所述被测特征值与参照特征值的匹配相似度达 到预设参数时，将所述弹出消息退出当前界面。
另一方面提供了一种设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中 存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、 所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如一 方面任一所述的弹出消息处理方法。
另一方面提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一 条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段 程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如一方面任一所述 的弹出消息处理方法。
本发明提供的一种弹出消息处理方法、装置、设备及存储介质，具有的有 益效果为：
本发明在接收到弹出消息后，通过获取用户的当前声音信号；从所述当前 声音信号中提取出声音频率值，并由所述声音频率值得到被测特征值；将所述 被测特征值与参照特征值进行匹配；在所述被测特征值与参照特征值的匹配相 似度达到预设参数时，将所述弹出消息退出当前界面。本发明提供的通过吹起 式操作方法处理弹出消息的方式，利用本身具有的声音识别功能，只需简单识 别吹出声音的声调即可。本发明能够在获取到弹出消息之后，通过检测用户输 出的声音的频率，使弹出消息及时退出，从当前界面上消失；相比手动操作或 者命令式操作速度更快，更符合用户的自然反应，并且识别鲁棒性好，准确率高，提升用户的体验感受，从而提升用户粘度。
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和优点，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的介绍，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的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1是本发明实施例提供的实施环境的示意图；
图2是本发明实施例提供的一种弹出消息处理方法流程图；
图3是本发明实施例提供的从所述当前声音信号中提取出声音频率值的方 法流程图；
图4是本发明实施例提供的由所述声音频率值得到被测特征值的方法流程 图；
图5是本发明实施例提供的获取参照特征值的方法流程图；
图6是本发明实施例提供的采集到的一段参照声音的示意图；
图7是本发明实施例提供的预设规则的方法流程图；
图8是本发明实施例提供的将所述被测特征值与参照特征值进行的匹配的 方法流程图；
图9是本发明实施例提供的将连续特征序列划分得到多个被测特征片段的 方法流程图；
图10是本发明实施例提供的所述被测特征值与参照特征值进行的匹配的一 种简易示意图；
图11是本发明实施例提供的所述弹出消息显示在当前界面上方以及从所述 当前界面弹出的示意图；
图12是本发明实施例提供的通过循环检测线程进行检测的流程图；
图13是本发明实施例提供的一种弹出消息处理装置结构示意图；
图14是本发明实施例提供的被测特征值获取模块的组成示意图；
图15是本发明实施例提供的参照特征值获取模块的组成示意图；
图16是本发明实施例提供的被测片段划分单元的组成示意图；
图17是本发明实施例提供的弹出消息处理模块的组成示意图；
图18是本发明实施例提供的一种设备结构示意图。
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 性劳动的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。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、 “第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。 应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实 施例能够包含在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括” 和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了 一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的 那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品 或设备固有的其它步骤或单元。
一般场景下，用户在用视频App观看视频时，一般不希望双手再去操作手 机，因为会影响用户当前观看视频的观看体验。或者用户在玩游戏时，双手都 有操作，不希望双手再去操作额外的事件；因为，用户对游戏界面上的弹出消 息进行滑动处理时，会导致当前游戏中用户玩家被其他玩家袭击，而用户玩家 不能及时反击而输掉游戏。
可见，如果屏幕(界面)弹出一个消息，这个消息如果不能立马消失，会 影响到观看或者娱乐体验。其中如果禁止弹出消息，也不符合所有人的设置， 因为有些重要的消息还是需要瞄一眼，只要消息能很快消失即可。传统地，弹 出消息后是用户拿手去触摸屏幕将消息滑走，这种方式不仅带来用户双手操作 的不便，还会影响用户当前的观看或者娱乐体验。
为了能及时让弹出的消息消失，我们提出一种弹出消息处理的技术方案， 能够及时且方便地处理当前界面上弹出的消息。
如图1所示，其示出了本说明书实施例提供的实施环境的示意图。该实施 环境包括：服务器02和与该服务器02进行信息通信的终端01。
终端01可以为手机、平板电脑、膝上型便携获取机、PAD或台式获取机 等等。终端01中运行有客户端，该客户端可以是任何具有虚拟资源收发功能的 客户端；例如，终端01中运行的客户端可以是社交应用客户端、即时通信客户 端、支付类应用客户端、游戏客户端、阅读客户端、专用于收发虚拟资源的客 户端等等。服务器02可以是一台服务器，也可以是由若干台服务器组成的服务 器集群，或者是一个云获取服务中心。服务器02通过网络与终端01建立通信 连接。
具体地，本说明书实施例提出了一种弹出消息处理方法，如图2所示，所 述方法包括：
S202.在接收弹出消息后，获取用户的当前声音信号；
具体地，客户端从服务器获取到具有统一资源定位符URL的弹出消息，根 据所述弹出消息的呈现形式出现在当前客户端的当前界面上；一般是从终端的 上端进入界面，从而呈现在当前界面的顶部区域；或者直接出现在当前界面的 中间区域。其中，所述弹出消息可以是当前客户端的提示信息，或是同一终端 上的任何其他客户端的提示消息，或者是，终端本身能够接收到的从服务器推 送的消息。
其中，本实施例通过客户端对应终端的声音采集器(比如麦克风)进行当 前声音信号的获取即可；不需要重置设置或安装其他设备，通过直接利用已有 设备，能够减轻对应终端的负担以及设备的复杂性。
S204.从所述当前声音信号中提取出声音频率值，并由所述声音频率值得到 被测特征值；
一种具体的实施方式中，步骤S204中，从所述当前声音信号中提取出声音 频率值；如图3所示，可以包括：
S402.将所述当前声音信号按照预设规则划分为多个被测片段；
具体是，当前声音信号划分为多个被测片段的规则可以为：
将当前声音信号的起始信号作为起始点，以第一固定时长为窗口，从所述 声音信号中得到第一声音片段；保持所述第一固定时长；并以第二固定时长为 移动参数，移动所述第一声音片段的起始点，得到第二声音片段；将所述第二 声音片段更新为新的第一声音片段；根据更新得到的第一声音片段按照获取第 二声音片段的方式，进行下一声音片段的获取，以此得到全部的被测片段。
S404.获取每个被测片段对应的声音频率值。
其中，正常人可以听见20Hz到20000Hz的声音，一般人的发声频率为： 100Hz(男低音)到10000Hz(女高音)；对于不同的声音，其频率是不一样的。 本实施例中用户输出的音频信号是一般范围很窄的频率范围，属于特定声音频 段，比如吹气频段；其中每个用户具有带有不同频率的吹气频段。
具体地，在获取到所述当前声音信号的所有声音片段之后，采用离散傅里 叶变换或离散余弦变换等时域频域正交变换方法，获取每个声音片段的频率值， 进而得到被测特征值。
其中，离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，缩写为DFT)，是傅 里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式，将信号的时域采样变换为其DTFT (离散时间傅里叶变换)的频域采样。详细地，一个长度为N的序列x(n)的 离散傅里叶变换(DFT)及其反变换(IDFT)为
其中，
需要说明的是，本实施例通过波形声音设备可以通过mic麦克风捕捉声音， 并将其转换为数值，然后把它们储存到内存或者磁盘上的波形文件中，波形文 件的扩展名是.WAV；这也是mic麦克风采集到的pcm格式的wav波形。其中， 声音信号在变换前是时域信息，也就是振幅与时间的连续序列，傅里叶变换可 以把时域信息变换到频域，变换后的信息就是声音的频率。
其中，波形声音设备可以通过麦克风捕捉声音，具体地，步骤S204中，由 所述声音频率值得到被测特征值，如图4所示，之前可以包括：
S602.将所有的声音频率值与预设频率范围进行对照；
具体地，在当前声音信号中划分出多个声音片段时，会计算出各自声音频 率值。但是因为用户输出的声音可能存在不稳定的情况，所以需要在声音频率 值进行转换之前，对所有的声音频率值进行检测，判断所述声音频率值是否位 于预设频率范围内。
S604.提取出位于所述预设频率范围内的声音频率值；
具体地，对于没有位于所述频率范围内的声音频率可以直接筛选掉，将位 于所述频率范围的声音频率值提取出，进而能够减轻客户端处理的负担，从而 提升弹出消息处理的效率。
进一步地，由声音频率值得到被测特征值，可以包括：
采用时域频域正交变换方法，计算出所述当前声音信号中每个声音片段对 应的声音频率值；其中所述当前声音信号划分为多个声音片段，可以根据步骤 S402中给出的规则进行划分；
将所有的声音片段对应的声音频率值组合成向量，得到所述当前声音信号 的被测特征值。
下面通过举例给与说明：
假如采集到的被测的声音信号为1S，按照窗口为100ms进行划分，并根据 上述划分为多个被测片段的规则，被测的声音信号能够划分出100个100ms的 声音片段(也就是100个100ms的窗口)；
每个100ms的窗口可以根据时频域正交变换方法得到一个声音频率值(也 就是一个频率向量)；那1S的声音信号就对应出100个声音频率值(比如x1、 x2……x100)；
这100个声音频率值进行组合成特征向量[x1,x2……x100]，也就是被测特 征值。
其中，本实施例中的时频域正交变换方法可以是离散傅里叶变换或离散余 弦变换等时域频域正交变换方法；比如离散傅里叶变换是按照窗口进行变换的， 根据离散傅里叶变换方法将一个时域的窗口信号变换为一个频域值，那么100 个窗口信号的话对应出的100个频域值，组合起来就成为特征向量；也就是说 所述被测特征值由多个声音频率值组合得到。
S206.将所述被测特征值与参照特征值进行匹配；
其中，所述参照特征值预先存储在本地，在需要对声音信号进行检测和特 征值匹配时，从本地调取所述参照特征值进行特征值的比对即可；对于预先存 储的参照特征值可以通过前期对参照声音信号的处理得到；所以，一种可行的 方式中，如图5所示，所述方法还可以包括获取参照特征值的步骤：
S802.采集用户的参照声音信号；
具体地，可以先对当前用户的声音进行采集，从参照声音(声音样本)中 取得用于进行对比的参照参数。其中，所述参照声音也是mic麦克风采集到的 pcm格式的wav波形。如图6所示，属于一段参照声音(声音样本)的示例， 横坐标是时间，纵坐标是声音强度(振幅)。
S804.将所述参照声音信号按照所述预设规则划分为多个参照片段；
具体地，参照声音信号划分为多个参照片段的规则可以为：
由参照声音信号的起始信号作为起始点，以第一固定时长为窗口，从所述 声音信号中得到第一声音片段；保持所述第一固定时长；并以第二固定时长为 移动参数，移动所述第一声音片段的起始点，得到第二声音片段；将所述第二 声音片段更新为新的第一声音片段；根据更新得到的第一声音片段按照获取第 二声音片段的方式，进行下一声音片段的获取，以此得到全部的参照片段。
S806.获取每个参照片段对应的声音频率值，并由每个参照片段的声音频率 值得到对应的参照特征值；
具体地，在获取到所述当前声音信号的所有参照片段之后，采用离散傅里 叶变换或离散余弦变换等时域频域正交变换方法，获取到每个参照片段的声音 频率值，进而得到对应的参照特征值。
S808.存储所有的参照特征值。
具体地，计算得到参照特征值之后，存储所有的参照特征值，在接收到弹 出消息需要对之后的声音信号进行处理时，从本地调取所述参照特征值。
对于获取参照特征值的过程给与举例说明：
在前期先通过声音采集器获取到参照声音信号，比如1S时长的声音；进一 步将采集到的参照声音信号保存为wav声音格式；按照100ms的窗口，10ms 的滑窗进行划分该声音信号；其中窗口是指100ms的音频为一个片段，滑窗是 指第二个片段的起始点比第一个片段的起始点移动10ms；也就是说第一个片段 与第二个片段是有90ms的音频重叠的；之后，按照第一个片段与第二个片段的 重叠方式，将采集到的参照声音信号依次划分为若干个片段。
其中，因为音频是一个连续的流，本身是没有明确的帧的分界；本实施例 通过将声音信号(音频流)抽象为帧，在抽象为帧的过程中对声音信号进行片 段划分，设置音频片段的重叠；利用音频帧的重复的方式，使得每帧提取出的 特征与其相邻的帧有更多的关联性，这样，足够多的帧就可以获取到对应的声 音信号整体内在的稳定特征，这个稳定特征就是鲁棒性的表现。
所以，通过设置参照声音信号中的片段与相邻片段的重叠，能够有助于从 所述参照声音信号中提取出鲁棒性更好的参照特征值，进而提升了所述参照特 征值与被测特征值相似度匹配结果的准确性。
假设采样频率是固定的(同一台设备的采用频率是固定的)，采用离散傅 里叶变换或离散余弦变换等时域频域正交变换方法对每100ms窗口幅值进行计 算，也就是说计算每一个声音片段(每100ms窗口幅值)的傅里叶变换，其中， 变换后是一个频率谱，取这个频率谱作为特征值的一个元素，特征值是这些元 素的组合；也就是说，本实施例中的声音频率值是以频谱的形式呈现(频率谱)， 属于一个数组向量(频率向量)，这个数组可以称为一个值(声音频率值)； 这些值的组合是一个特征向量，也可以称为一个值(比如参照特征值)。其中， 本实施例中所说的向量可以理解为展开的向量，比如一个5x2的矩阵，可以理解为一个10*1的向量。
其中，对于采集到的当前声音信号，可以同样按照100ms的窗口，10ms的 滑窗计算频率值，得到对应的特征值。
需要说明的是，其中参照声音信号划分得到参照片段的预设规则，与所述 当前声音信号划分得到被测片段的预设规则，属于相同的预设规则；所述预设 规则归纳之后，如图7所示，可以是包括：
S1002.将声音信号的起始信号作为起始点，以第一固定时长为窗口，从所述 声音信号中得到第一声音片段；所述声音信号包括当前声音信号或参照声音信 号；
S1004.保持所述第一固定时长；并以第二固定时长为移动参数，移动所述第 一声音片段的起始点，得到第二声音片段；
S1006.将所述第二声音片段更新为新的第一声音片段；
S1008.根据更新得到的第一声音片段按照获取第二声音片段的方式，进行下 一声音片段的获取，以此得到全部的声音片段。
需要说明的是，一般采集到的当前用户声音长度是大于参照声音信号的声 音长度的；所以对应地，当前声音长度对应的特征值数量大于参照声音信号的 特征值数量。在一种可行的实施方式中，对于将所述被测特征值与参照特征值 进行的匹配，如图8所示，具体可以是：
S1202.将所有的被测特征值按照获取顺序排列得到连续特征值序列；
S1204.将所述连续特征序列划分得到多个被测特征片段；
详细地，所述连续特征序列划分得到多个被测特征片段，如图9所示，包 括：
S1402.将获取到的第一个被测特征值作为所述连续特征值序列的起点，以所 述参照特征值的数量为第一固定数量，从所述连续特征值序列中得到第一被测 特征片段；
S1404.保持所述第一固定数量，并以第二固定数量为移动参数，移动所述第 一被测特征片段的起点，得到第二被测特征片段；
S1406.将所述第二被测特征片段更新为新的第一被测特征片段；
S1408.根据更新得到的第一被测特征片段按照获取第二被测特征片段的方 式，进行下一被测特征片段的获取，以此得到全部的被测特征片段。
S1206.利用所述参照特征值与每个被测特征片段进行匹配，得到每个被测特 征片段匹配出的相似度；
需要说明的是，本实施例的特征值的比对也就是两个特征向量的比对；若 两个特征向量分别为[x1,x2……x100]和[z1,z2……z100]；其中100对应的上述示例中的特 征值的数量，也就是1S时间内滑过100ms的窗口数量；其中x1、x2……x100属于 频率向量，也就是被测片段的每个100ms窗口大小对应的频率值；z1、z2……z100也属于频率向量，为参照片段的每个100ms窗口大小对应的频率值。
进一步地，因频率向量中一般只有前几个元素有值，剩下的元素接近于0； 所以在特征匹配时，为了简单高效，并不是特征向量中的每个值都对比，只需 要对比特征向量中频率向量的前1-2个元素即可；所以只需取特征向量中的前 1-2个值即可；因此，两个特征向量的对比实质是利用欧式距离去计算 (x1-z1)2+(x2-z2)2；在计算得到的欧氏距离小于预设阈值时，就认为特征向量相 等了。
其中，所述预设阈值可以根据上述窗口数量100表示为100*x，这个x可以 根据需要进行调整；具体地，可以根据被测声音信息预测得到x的取值，比如 在被测声音信息与参照声音信息的相似度达到80％时，则可以根据被测声音信 息的前0-1S的特征值减去所述被测声音信息的0.2s-1.2s的特征值，将得到的特 征值结果作为x的取值；并且，也可以根据参照声音信息利用相同的获取方式 预测得到x值。
需要给与说明的是，如果被测的声音信号为3S，还是按照100ms的窗口划 分的话，就是300个声音片段，能够得到300个频率值，这300个频率值组成 一个300维的被测特征向量。
其中，如果是300维的被测特征向量与100维的参照特征向量比较的话， 可以是把100维作为一个窗口，1维作为一个滑窗，划分被测特征向量；那么， 100维的参照特征向量与300维的被测特征向量的0--100去比较，之后，100维 的参照特征向量与300维的被测特征向量的1--101去比较；以此进行下去，共 比较200次；其中，只要被测特征向量中的任何一个相似度比较结果满足要求， 都可以认为被测声音信号与参照声音信号相似。
S1208.根据每个被测片段匹配出的相似度得到所有的被测特征值与参照特 征值的相似度。
对于被测特征值与参照特征值的匹配给与举例说明：
结合图10，由所有的被测特征值排序得到连续序列；在所述连续序列上， 以1S时长的参照声音信号对应的100个特征值(第一固定数量)作为窗口，按 照每次10个特征值(第二固定数量)的移动速度在所述被测特征值得到的连续 序列上向右滑动，按照这个划分的方式得到所述连续序列上的全部的被测特征 片段；进一步地，将所述参照特征值与每个被测特征片段进行匹配，得到每个 被测特征片段匹配出的相似度，具体可以通过加权平均的方式进行计算，得到 所有的被测特征值与参照特征值的相似度。
S208.在所述被测特征值与参照特征值的匹配相似度达到预设参数时，将所 述弹出消息退出当前界面。
具体地，如果获取到相似度大于预设参数，比如相似度达到70％以上，则 认为检测到了有效的声音信号，进一步就可以根据所述声音信号调用指令处理 弹出消息。
进一步地，步骤S208将所述弹出消息退出当前界面，包括：
根据判断属于有效的声音信号，调用本地系统函数，使所述弹出消息从当 前界面退出，比如可以从当前界面的上方退出，如图11所示为弹出消息显示在 当前界面上方的示意图。其中，在将所述弹出消息退出界面之后，进入终端的 通知栏进行显示，是用户在之后时间还能够进行详细查看，进而保证弹出消息 不被遗漏。
其中，用于处理弹出消息的系统函数，以Android系统为例，具体为：
Notificationnotification＝builder.build()；
notification.flags＝Notification.FLAG_AUTO_CANCEL；
notificationManager.notify(ID,builder.build())；
或者：
Notificationnotification＝builder.build()；
notificationManager.cancelAll()；
需要说明的是，对于其他操作系统中的系统函数与上述系统函数类似。
下面对于处理客户端上的弹出消息的方案给与进一步说明的是，可以是在 对应客户端(比如视频App或者游戏App)中添加检测线程；利用该检测线程 循环处理消息弹出事件以及后续的声音音频检测事件的方式进行弹出消息的处 理。
详细地，如图12所示，可以设置接收弹出消息的flag，以及，声音信号的 flag，通过所述检测线程循环检测弹出消息的flag以及声音信号的flag。对应地， 在客户端成功接收到该弹出消息，检测线程检测到所述弹出消息对应的flag后， 做进一步声音音频的判断和处理；在客户端成功采集到用户的声音音频，检测 线程检测到所述声音音频对应的flag后，做进一步特征值的比对的判断与处理。
其中，flag属于布尔变量，可以取值“真(1)”或“假(0)”；用来表 示两种状态；在本实施例中，在接收到弹出消息后，弹出消息的flag为1，在未 接收到弹出消息时，弹出消息的flag为0；在成功获取到当前声音信号后，声音 信号对应的flag为1，在未接收到声音信号时，声音信号对应的flag为0。
本说明书实施例，能够通过吹起式操作方法，模拟一种吹掉屏幕灰尘(弹 出消息)的体验；不需额外的气流传感器，利用已有的采集器即可，并且本实 施例中的吹一吹的这个动作发出的是并不是吹口哨发出的那种声音，只是吹出 气流，就像过生日吹蜡烛的那种吹气；所以只需简单识别吹出声音的声调；相 比较语音识别等比较复杂的操作，本发明简单易操作，且识别鲁棒性好，准确 率高。
具体地，本发明能够在获取到弹出消息之后，利用之前采集得到的参照特 征值，通过检测用户输出的声音的频率并得出对应的被测特征值，根据被测特 征值与参照特征值的匹配相似度触发弹出消息及时退出，从当前界面上消失； 相比手动操作或者命令式操作速度更快，相比较语音和气流等检测方式对被测 语音和气流要求的严格性来看，本申请更易操作和实现，并且会增加用户的体 验感受。详细地，用户在观看视频时，如果有消息弹出，可以吹一下把消息吹 回去(例如消息从上方消失)；完全解放双手，这既不耽误错过重要消息，又 提升了影响观影体验。用户在玩游戏时，如果有消息弹出，可以吹一下，把消 息吹回去(例如消息从上方消失)；这既避免了误操作，又增强了游戏体验。
本说明书实施例提供了一种弹出消息处理装置，如图13所示，所述装置包 括：
当前声音信号获取模块202，用于在接收弹出消息后，获取用户的当前声音 信号；
被测特征值获取模块204，用于从所述当前声音信号中提取出声音频率值， 并由所述声音频率值得到被测特征值；
特征值匹配模块206，用于将所述被测特征值与参照特征值进行匹配；
弹出消息处理模块208，用于在所述被测特征值与参照特征值的匹配相似度 达到预设参数时，将所述弹出消息退出当前界面。
进一步地，所述被测特征值获取模块204，如图14所示，包括：
被测片段划分单元402，用于将所述当前声音信号按照预设规则划分为多个 被测片段；
声音频率值获取单元404，用于获取每个被测片段对应的声音频率值。
进一步地，所述装置还包括：
参照特征值获取模块210，如图15所示，包括：
参照声音信号采集单元602，用于采集用户的参照声音信号；
参照片段划分单元604，用于将所述参照声音信号按照所述预设规则划分为 多个参照片段；
参照特征值获取单元606，用于获取每个参照片段对应的声音频率值，并由 每个参照片段的声音频率值得到对应的参照特征值；
参照特征值存储单元608，用于存储所有的参照特征值。
进一步地，所述被测片段划分单元402，或者，所述参照片段划分单元604； 包括，如图16所示所述被测片段划分单元可以包括：
第一声音片段获取子单元802，用于将声音信号的起始信号作为起始点，以 第一固定时长为窗口，从所述声音信号中得到第一声音片段；所述声音信号包 括当前声音信号或参照声音信号；
第二声音片段获取子单元804，用于保持所述第一固定时长；并以第二固定 时长为移动参数，移动所述第一声音片段的起始点，得到第二声音片段；
声音片段更新单元806，用于将所述第二声音片段更新为新的第一声音片 段；
声音片段循环获取子单元808，用于根据更新得到的第一声音片段按照获取 第二声音片段的方式，进行下一声音片段的获取，以此得到全部的声音片段。
进一步地，所述被测特征值获取模块204，如图17所示，包括：
声音频率值检测子单元1002，用于将所有的声音频率值与预设频率范围进 行对照；
声音频率值提取单元1004，用于提取出位于所述预设频率范围内的声音频 率值。
进一步地，所述弹出消息处理模块208，如图18所示，包括：
连续特征值序列获取单元1202，用于将所有的被测特征值按照获取顺序排 列得到连续特征值序列；
被测特征片段获取单元1204，用于将所述连续特征序列划分得到多个被测 特征片段；
被测特征片段相似度获取单元1206，用于利用所述参照特征值与每个被测 特征片段进行匹配，得到每个被测特征片段匹配出的相似度；
匹配相似度获取单元1208，用于根据每个被测片段匹配出的相似度得到所 有的被测特征值与参照特征值的相似度。
需要说明的是，装置实施例具有与方法实施例相同的发明构思。
本说明书实施例提供了一种设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存 储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条 指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实 现上述方法实施例任一所述的弹出消息处理方法。
具体地，本说明书实施例还提供了一种弹出消息处理设备的结构示意图， 如图18所示，该设备可以用于实施上述实施例中提供的弹出消息处理方法。具 体来讲：
所述设备可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路810、包括有一个或 一个以上计算机可读存储介质的存储器820、输入单元830、显示单元840、传 感器850、音频电路860、WiFi(wireless fidelity，无线保真)模块870、包括有一 个或者一个以上处理核心的处理器880、以及电源890等部件。本领域技术人员 可以理解，图18中示出的设备结构并不构成对设备的限定，可以包括比图示更 多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
RF电路810可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地， 将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器880处理；另外，将 涉及上行的数据发送给基站。通常，RF电路810包括但不限于天线、至少一个 放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(SIM)卡、收发信机、耦 合器、LNA(Low Noise Amplifier，低噪声放大器)、双工器等。此外，RF电 路810还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。所述无线通信可以使用任 一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobilecommunication， 全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、 CDMA(Code Division Multiple Access，码分多址)、WCDMA(Wideband CodeDivision Multiple Access,宽带码分多址)、LTE(Long Term Evolution,长期演进)、 电子邮件、SMS(Short Messaging Service，短消息服务)等。
存储器820可用于存储软件程序以及模块，处理器880通过运行存储在存 储器820的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器 820可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、 功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据所述设备的使用所创建的数据 等。此外，存储器820可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存 储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。 相应地，存储器820还可以包括存储器控制器，以提供处理器880和输入单元 830对存储器820的访问。
输入单元830可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以 及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地， 输入单元830可包括触敏表面831以及其他输入设备832。触敏表面831，也称 为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使 用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面831上或在触敏表面831附 近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面 831可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户 的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控 制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器 880，并能接收处理器880发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电 容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触敏表面831。除了触敏表面831， 输入单元830还可以包括其他输入设备832。具体地，其他输入设备832可以包 括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、 鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元840可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及所述 设备的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频 和其任意组合来构成。显示单元840可包括显示面板841，可选的，可以采用 LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示器)、OLED(Organic Light-Emitting Diode, 有机发光二极管)等形式来配置显示面板841。进一步的，触敏表面831可覆盖 显示面板841，当触敏表面831检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理 器880以确定触摸事件的类型，随后处理器880根据触摸事件的类型在显示面 板841上提供相应的视觉输出。其中，触敏表面831与显示面板841可以两个 独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，也可以将触敏表面 831与显示面板841集成而实现输入和输出功能。
所述设备还可包括至少一种传感器850，比如光传感器、运动传感器以及其 他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境 光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板841的亮度，接近传感器可在 所述设备移动到耳边时，关闭显示面板841和/或背光。作为运动传感器的一种， 重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可 检测出重力的大小及方向，可用于识别设备姿态的应用(比如横竖屏切换、相 关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于 所述设备还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路860、扬声器861，传声器862可提供用户与所述设备之间的音频 接口。音频电路860可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器861， 由扬声器861转换为声音信号输出；另一方面，传声器862将收集的声音信号 转换为电信号，由音频电路860接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处 理器880处理后，经RF电路810以发送给比如另一设备，或者将音频数据输出 至存储器820以便进一步处理。音频电路860还可能包括耳塞插孔，以提供外 设耳机与所述设备的通信。
WiFi属于短距离无线传输技术，所述设备通过WiFi模块870可以帮助用户 收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联 网访问。虽然图18示出了WiFi模块870，但是可以理解的是，其并不属于所述 设备的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器880是所述设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个设备的 各个部分，通过运行或执行存储在存储器820内的软件程序和/或模块，以及调 用存储在存储器820内的数据，执行所述设备的各种功能和处理数据，从而对 设备进行整体监控。可选的，处理器880可包括一个或多个处理核心；优选的， 处理器880可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理 操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以 理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器880中。
所述设备还包括给各个部件供电的电源890(比如电池)，优选的，电源可 以通过电源管理系统与处理器880逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理 充电、放电、以及功耗管理等功能。电源890还可以包括一个或一个以上的直 流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电 源状态指示器等任意组件。
尽管未示出，所述设备还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。 具体在本实施例中，设备的显示单元是触摸屏显示器，设备还包括有存储器， 以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中， 且经配置以由一个或者一个以上处理器执行本发明中方法实施例中的指令。
本说明书实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有 至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至 少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述方法实 施例任一所述的弹出消息处理方法；具体地，可以包括：
在接收弹出消息后，获取用户的当前声音信号；
从所述当前声音信号中提取出声音频率值，并由所述声音频率值得到被测 特征值；
将所述被测特征值与参照特征值进行匹配；
在所述被测特征值与参照特征值的匹配相似度达到预设参数时，将所述弹 出消息退出当前界面。
进一步地，所述从所述当前声音信号中提取出声音频率值；包括：
将所述当前声音信号按照预设规则划分为多个被测片段；
获取每个被测片段对应的声音频率值。
进一步地，所述方法还包括：
采集用户的参照声音信号；
将所述参照声音信号按照所述预设规则划分为多个参照片段；
获取每个参照片段对应的声音频率值，并由每个参照片段的声音频率值得 到对应的参照特征值；
存储所有的参照特征值。
进一步地，所述预设规则包括：
将声音信号的起始信号作为起始点，以第一固定时长为窗口，从所述声音 信号中得到第一声音片段；所述声音信号包括当前声音信号或参照声音信号；
保持所述第一固定时长；并以第二固定时长为移动参数，移动所述第一声 音片段的起始点，得到第二声音片段；
将所述第二声音片段更新为新的第一声音片段；
根据更新得到的第一声音片段按照获取第二声音片段的方式，进行下一声 音片段的获取，以此得到全部的声音片段。
进一步地，所述由所述声音频率值得到被测特征值，之前包括：
将所有的声音频率值与预设频率范围进行对照；
提取出位于所述预设频率范围内的声音频率值。
进一步地，所述将所述被测特征值与参照特征值进行匹配，包括：
将所有的被测特征值按照获取顺序排列得到连续特征值序列；
将所述连续特征序列划分得到多个被测特征片段；
利用所述参照特征值与每个被测特征片段进行匹配，得到每个被测特征片 段匹配出的相似度；
根据每个被测片段匹配出的相似度得到所有的被测特征值与参照特征值的 相似度。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络设 备中的至少一个网络设备。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但 不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM， Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码 的介质。
需要说明的是：上述本说明书实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施 例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利 要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照 不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中 描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在 某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相 似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。 尤其，对于装置和服务器实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描 述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
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，并不用以限制本发明，凡在本发明的 精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的 保护范围之内。

Claims (14)

1.一种弹出消息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
在接收弹出消息后，获取用户的当前声音信号；
从所述当前声音信号中提取出声音频率值，并由所述声音频率值得到被测特征值；
将所述被测特征值与参照特征值进行匹配；
在所述被测特征值与参照特征值的匹配相似度达到预设参数时，将所述弹出消息退出当前界面。
2.根据权利要求1所述的弹出消息处理方法，其特征在于，所述从所述当前声音信号中提取出声音频率值；包括：
将所述当前声音信号按照预设规则划分为多个被测片段；
获取每个被测片段对应的声音频率值。
3.根据权利要求2所述的弹出消息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
采集用户的参照声音信号；
将所述参照声音信号按照所述预设规则划分为多个参照片段；
获取每个参照片段对应的声音频率值，并由每个参照片段的声音频率值得到对应的参照特征值；
存储所有的参照特征值。
4.根据权利要求2或3所述的弹出消息处理方法，其特征在于，所述预设规则包括：
将声音信号的起始信号作为起始点，以第一固定时长为窗口，从所述声音信号中得到第一声音片段；所述声音信号包括当前声音信号或参照声音信号；
保持所述第一固定时长；并以第二固定时长为移动参数，移动所述第一声音片段的起始点，得到第二声音片段；
将所述第二声音片段更新为新的第一声音片段；
根据更新得到的第一声音片段按照获取第二声音片段的方式，进行下一声音片段的获取，以此得到全部的声音片段。
5.根据权利要求1所述的弹出消息处理方法，其特征在于，所述由所述声音频率值得到被测特征值，之前包括：
将所有的声音频率值与预设频率范围进行对照；
提取出位于所述预设频率范围内的声音频率值。
6.根据权利要求3所述的弹出消息处理方法，其特征在于，所述将所述被测特征值与参照特征值进行匹配，包括：
将所有的被测特征值按照获取顺序排列得到连续特征值序列；
将所述连续特征序列划分得到多个被测特征片段；
利用所述参照特征值与每个被测特征片段进行匹配，得到每个被测特征片段匹配出的相似度；
根据每个被测片段匹配出的相似度得到所有的被测特征值与参照特征值的相似度。
7.一种弹出消息处理装置，其特征在于，所述装置包括：
当前声音信号获取模块，用于在接收弹出消息后，获取用户的当前声音信号；
被测特征值获取模块，用于从所述当前声音信号中提取出声音频率值，并由所述声音频率值得到被测特征值；
特征值匹配模块，用于将所述被测特征值与参照特征值进行匹配；
弹出消息处理模块，用于在所述被测特征值与参照特征值的匹配相似度达到预设参数时，将所述弹出消息退出当前界面。
8.根据权利要求7所述的弹出消息处理装置，其特征在于，所述被测特征值获取模块，包括：
被测片段划分单元，用于将所述当前声音信号按照预设规则划分为多个被测片段；
声音频率值获取单元，用于获取每个被测片段对应的声音频率值。
9.根据权利要求8所述的弹出消息处理装置，其特征在于，所述装置还包括：
参照特征值获取模块，包括：
参照声音信号采集单元，用于采集用户的参照声音信号；
参照片段划分单元，用于将所述参照声音信号按照所述预设规则划分为多个参照片段；
参照特征值获取单元，用于获取每个参照片段对应的声音频率值，并由每个参照片段的声音频率值得到对应的参照特征值；
参照特征值存储单元，用于存储所有的参照特征值。
10.根据权利要求8或9所述的弹出消息处理装置，其特征在于，所述被测片段划分单元，或者，所述参照片段划分单元；包括：
第一声音片段获取子单元，用于将声音信号的起始信号作为起始点，以第一固定时长为窗口，从所述声音信号中得到第一声音片段；所述声音信号包括当前声音信号或参照声音信号；
第二声音片段获取子单元，用于保持所述第一固定时长；并以第二固定时长为移动参数，移动所述第一声音片段的起始点，得到第二声音片段；
声音片段更新单元，用于将所述第二声音片段更新为新的第一声音片段；
声音片段循环获取子单元，用于根据更新得到的第一声音片段按照获取第二声音片段的方式，进行下一声音片段的获取，以此得到全部的声音片段。
11.根据权利要求7所述的弹出消息处理装置，其特征在于，所述被测特征值获取模块，包括：
声音频率值检测子单元，用于将所有的声音频率值与预设频率范围进行对照；
声音频率值提取单元，用于提取出位于所述预设频率范围内的声音频率值。
12.根据权利要求7所述的弹出消息处理装置，其特征在于，所述弹出消息处理模块，包括：
连续特征值序列获取单元，用于将所有的被测特征值按照获取顺序排列得到连续特征值序列；
被测特征片段获取单元，用于将所述连续特征序列划分得到多个被测特征片段；
被测特征片段相似度获取单元，用于利用所述参照特征值与每个被测特征片段进行匹配，得到每个被测特征片段匹配出的相似度；
匹配相似度获取单元，用于根据每个被测片段匹配出的相似度得到所有的被测特征值与参照特征值的相似度。
13.一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一所述的弹出消息处理方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一所述的弹出消息处理方法。
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