CN110362666A - 应用虚拟人物的交互处理方法、装置、存储介质和设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及应用虚拟人物的交互处理方法、装置、存储介质和设备，属于计算机技术领域。本申请中的交互处理方法包括，获取包括目标人像信息的二维图像；根据二维图像，生成目标三维人像模型；获取目标人声数据；对目标人声数据进行解析，得到目标特征数据；基于目标三维人像模型和目标特征数据，建立虚拟人物交互模型；利用虚拟人物交互模型进行语音交互。本申请通过该虚拟人物进行语音交互来实现智能生活助理的相关功能，满足了用户的个体需求，能一定程度上给予用户情感慰藉。
Description
技术领域
本发明属于计算机技术领域，特别涉及应用虚拟人物的交互处理方法、装置、存储介质和设备。
背景技术
随着现代人生活日渐繁忙，消费者也越来越要求企业在提供服务时可以更快速、更便捷，于是出现了各种智能助理应用。而在相关的智能助理应用中，针对用户侧仅仅是提供了一种功能性的交互界面，没有更进一步考虑每个用户使用应用的个体需求。
发明内容
为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供应用虚拟人物的交互处理方法、装置、存储介质和设备，在智能助理应用中，通过个性化生成的虚拟人物交互模型来进行语音交互，满足了用户的个体需求。
为实现以上目的，本申请采用如下技术方案：
第一方面，
本申请提供一种应用虚拟人物的交互处理方法，该方法包括，
获取包括目标人像信息的二维图像；
根据所述二维图像，生成目标三维人像模型；
获取目标人声数据；
对所述目标人声数据进行解析，得到目标特征数据；
基于所述目标三维人像模型和目标特征数据，建立虚拟人物交互模型；
利用所述虚拟人物交互模型进行语音交互。
可选地，所述利用所述虚拟人物交互模型进行语音交互，包括，
接收用户实时的语音信息；
利用预设的自然语言模型对所述语音信息进行解析；
基于解析出的内容根据预设规则生成业务消息，并将其分发给第三方业务服务平台；
接收第三方业务服务平台反馈回的业务处理消息并推送给用户。
可选地，所述利用所述虚拟人物交互模型进行语音交互，还包括，
接收用户实时的语音信息；
利用预设的自然语言模型对所述语音信息进行解析，对解析出的内容进行分析，确定所要回答的内容，将确定出的所要回答的内容通过语音回答给用户。
可选地，所述利用所述虚拟人物交互模型进行语音交互，还包括，
基于对用户的个人基本信息和历史交互信息的分析，通过语音主动向用户推送消息。
可选地，所述根据所述二维图像，生成目标三维人像模型，包括，
对所述二维图像进行预处理；
将预处理后的二维图像输入已训练好的基于神经网络的人像建模模型，以生成所述目标三维人像模型。
可选地，所述对所述目标人声数据进行解析，得到目标特征数据，包括：
对所述目标人声数据的每一帧进行解析；
提取出与所述目标人声数据相对应的音素特征信息，以得到所述目标特征数据。
可选地，所述音素特征信息至少包括人声的语调信息、口音信息、语速信息和频率信息。
第二方面，
本申请提供一种应用虚拟人物的交互处理装置，所述装置包括，
第一获取模块，用于获取包括目标人像信息的二维图像；
三维人像生成模块，用于根据所述二维图像，生成目标三维人像模型；
第二获取模块，用于获取目标人声数据；
人声解析模块，用于对所述目标人声数据进行解析，得到目标特征数据；
建模模块，用于基于所述目标三维人像模型和目标特征数据，建立虚拟人物交互模型；
交互处理模块，用于利用所述虚拟人物交互模型进行语音交互。
第三方面，
本申请提供一种可读存储介质，其上存储有可执行程序，所述可执行程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
第四方面，
本申请提供一种电子设备，包括：
存储器，其上存储有可执行程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述可执行程序，以实现上述所述方法的步骤。
本申请采用以上技术方案，至少具备以下有益效果：
本申请通过用户输入的包含有人像信息的二维图像，和人声数据，建立具有目标形象和声音特点的虚拟人物，让用户通过该虚拟人物进行语音交互来实现智能生活助理的相关功能，满足了用户的个体需求，能一定程度上给予用户情感慰藉。
本发明的其他优点、目标，和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书，权利要求书，以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本申请的技术方案或现有技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分。其中，表达本申请实施例的附图与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，但并不构成对本申请技术方案的限制。
图1为本申请一个实施例提供的应用虚拟人物的交互处理方法的流程示意图；
图2为本申请一个实施例提供的应用虚拟人物的交互处理装置的结构示意图；
图3为本申请一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
图1为本申请一个实施例提供的应用虚拟人物的交互处理方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤。
步骤S110，获取包括目标人像信息的二维图像；
步骤S120，根据二维图像，生成目标三维人像模型；
步骤S130，获取目标人声数据；
步骤S140，对目标人声数据进行解析，得到目标特征数据；
步骤S150中，基于目标三维人像模型和目标特征数据，建立虚拟人物交互模型；
步骤S160中，利用建立的虚拟人物交互模型进行语音交互。
本申请通过用户输入的包含有人像信息的二维图像，和人声数据，建立具有目标形象和声音特点的虚拟人物，让用户通过该虚拟人物进行语音交互来实现智能生活助理的相关功能，满足了用户的个体需求，能一定程度上给予用户情感慰藉。
下面通过另一实施例对本申请的技术方案进行具体说明。
该实施例中，为实现上述应用虚拟人物的交互处理方法，采用用户终端结合云处理的整体系统架构。该系统中部署有账号子系统，用户通过运行在手机终端的APP进行账号注册，系统引导用户填写个人基本信息，创建账号。
用户登陆账号，通过APP上传包括目标人像信息的二维图像，这里的二维图像可采用真人照片，如通过手机拍摄目标对象以得到其照片。上传的二维图像被传输到系统云端，在云端对该二维图像进行预处理，以满足后续生成人像模型的要求，如对二维图像进行降噪预处理等。
在云端部署有已训练好的基于神经网络的人像建模模型，将预处理后的二维图像输入该人像建模模型，从而生成目标三维人像模型。需要说明的是，这里的人像建模模型属于现有技术，本申请仅是利用其产生三维人像模型。
在该实施例中，还需获取目标人声数据，例如通过APP提示，让目标对象朗读指定文本，手机对其进行录音，以得到目标人声数据。同样的，目标人声数据被传输到系统云端，在云端对该目标人声数据的每一帧进行解析，提取出与目标人声数据相对应的音素特征信息，以得到目标特征数据，这里的音素特征信息至少包括人声的语调信息、口音信息、语速信息和频率信息。
基于得到的目标三维人像模型和目标特征数据就可以建立用于语音交互的虚拟人物交互模型了，该虚拟人物具有目标对象动态的三维立体形象，且可模拟目标对象的声音与用户进行语音交互，应用这样的虚拟人物进行交互，增强了用户的亲切感，例如该虚拟人物具有用户爱人的形象和声音特点。
下面对该实施例中，利用建立的虚拟人物交互模型进行语音交互的几种模式进行说明。
拉取模式的语音交互
该模式主要用于实现为用户提供各种第三方生活服务。
具体的，用户与手机终端中显示的虚拟人物进行语音交互，终端采集用户的实时语音，通过部署在本地的语音识别引擎将其识别转换为文本数据，该文本数据被传输到云端进行处理。
在云端，利用预设的自然语言模型对文本数据包含的信息的进行解析，以解析理解用户的意图。进而基于解析出的内容根据预设规则生成业务消息，并将其分发给第三方业务服务平台，并接收第三方业务服务平台反馈回的业务处理消息并推送给用户。这里的第三业务服务平台包括叫车、购物、订票、影视第三方平台。
举例而言，如用户的实时语音是“我要买衣服”，在终端该语音被识别转换为文本数据，并被传输至云端。通过云端的自然语言模型解析该文本数据，理解用户的意图为购物，且购买的对象为衣服。进而根据预设规则生成要发往第三方购物平台的业务消息，该业务消息包含有购买对象的信息。生成的业务消息被分发给第三方购物平台，购物平台对业务消息进行处理并反馈回业务处理消息，如根据购物对象进行检索，将检索到的产品链接作为业务处理消息进行反馈。云端接收购物平台反馈的产品链接，并将其向用户终端推送，以使用户得到衣服的相关购买链接。
在上述交互处理过程中，在业务消息生成阶段，还可以基于对用户的大数据分析，对生成的业务消息进行优化，以使第三方业务平台返回的业务处理消息更好的符合用户需求。如在上述买衣服的例子中，基于对用户的个人基本信息数据、历史交互数据等的分析，分析得出用户喜好白色衣服，则在生成的业务消息中也包含该喜好信息，以使购物平台基于业务消息进行检索返回的产品链接更符合用户的需求。
此外，还需要说明的是，在上述交互处理过程中，在接收第三方业务服务平台反馈回的业务处理消息并推送给用户时，还可以先对业务处理消息进行优化处理，之后再推送给用户。例如，同样以上述买衣服为例，接收购物平台反馈回的产品链接后，基于约定规则对产品链接进行解析过滤，去除相应产品页面的广告营销信息，仅将链接中有效的信息推过给用户。
应答模式的语音交互
该模式主要用于实现与用户实现人机聊天。
具体的，与拉取模式类似，同样是用户与手机终端中显示的虚拟人物进行语音交互，终端采集用户的实时语音，通过部署在本地的语音识别引擎将其识别转换为文本数据，该文本数据被传输到云端进行处理。
在云端，利用预设的自然语言模型对文本数据包含的信息的进行解析，对解析出的内容进行分析，确定所要回答的内容，将确定出的所要回答的内容，并以文本格式传输给手机终端。
手机终端中的虚拟人物模拟目标对象的声音，将要回答的内容以语音形式呈现给用户(基于Text To Speech技术)，以实现应答式的人机聊天。
推送模式的语音交互
该模式主要用于实现对用户的事务信息提醒和相关辅助信息的推送。
具体的，基于对用户的个人基本信息和历史交互信息的分析，通过语音主动向用户推送消息。系统中存在账号子系统，在云端，基于账号体系每个用户的个人基本信息和历史交互信息都被保存，基于对这些信息的分析，系统可主动向对应用户推送消息，并以语音形式呈现给用户。
举例而言，例如用户的个人基本信息包括用户的生日信息，则在其生日当天时，可向用户推送生日祝福信息，并用以目标对象的语音呈现。再例如，基于历史交互信息的分析，得知用户喜好电影，就可以将近期院线的相关信息主动推送给用户。
图2为本申请另一个实施例提供的应用虚拟人物的交互处理装置的结构示意图，如图2所示，该装置交互处理装置2包括，
第一获取模块201，用于获取包括目标人像信息的二维图像；
三维人像生成模块202，用于根据二维图像，生成目标三维人像模型；
第二获取模块203，用于获取目标人声数据；
人声解析模块204，用于对目标人声数据进行解析，得到目标特征数据；
建模模块205，用于基于目标三维人像模型和目标特征数据，建立虚拟人物交互模型；
交互处理模块206，用于利用虚拟人物交互模型进行语音交互。
关于上述相关实施例中的交互处理装置2，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
在一个实施例中，本申请提供还一种可读存储介质，其上存储有可执行程序，可执行程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
关于上述实施例中的可读存储介质，其存储的执行程序执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图3为本申请一个实施例提供的电子设备的结构示意图，如图3所示，该电子设备3包括：
存储器301，其上存储有可执行程序；
处理器302，用于执行存储器301中的可执行程序，以实现上述方法的步骤。
关于上述实施例中的电子设备3，其处理器302执行存储器301中的程序的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是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，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，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模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种应用虚拟人物的交互处理方法，其特征在于，包括，
获取包括目标人像信息的二维图像；
根据所述二维图像，生成目标三维人像模型；
获取目标人声数据；
对所述目标人声数据进行解析，得到目标特征数据；
基于所述目标三维人像模型和目标特征数据，建立虚拟人物交互模型；
利用所述虚拟人物交互模型进行语音交互。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述虚拟人物交互模型进行语音交互，包括，
接收用户实时的语音信息；
利用预设的自然语言模型对所述语音信息进行解析；
基于解析出的内容根据预设规则生成业务消息，并将其分发给第三方业务服务平台；
接收第三方业务服务平台反馈回的业务处理消息并推送给用户。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述虚拟人物交互模型进行语音交互，还包括，
接收用户实时的语音信息；
利用预设的自然语言模型对所述语音信息进行解析，对解析出的内容进行分析，确定所要回答的内容，将确定出的所要回答的内容通过语音回答给用户。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述虚拟人物交互模型进行语音交互，还包括，
基于对用户的个人基本信息和历史交互信息的分析，通过语音主动向用户推送消息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述二维图像，生成目标三维人像模型，包括，
对所述二维图像进行预处理；
将预处理后的二维图像输入已训练好的基于神经网络的人像建模模型，以生成所述目标三维人像模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标人声数据进行解析，得到目标特征数据，包括：
对所述目标人声数据的每一帧进行解析；
提取出与所述目标人声数据相对应的音素特征信息，以得到所述目标特征数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述音素特征信息至少包括人声的语调信息、口音信息、语速信息和频率信息。
8.一种应用虚拟人物的交互处理装置，其特征在于，包括，
第一获取模块，用于获取包括目标人像信息的二维图像；
三维人像生成模块，用于根据所述二维图像，生成目标三维人像模型；
第二获取模块，用于获取目标人声数据；
人声解析模块，用于对所述目标人声数据进行解析，得到目标特征数据；
建模模块，用于基于所述目标三维人像模型和目标特征数据，建立虚拟人物交互模型；
交互处理模块，用于利用所述虚拟人物交互模型进行语音交互。
9.一种可读存储介质，其上存储有可执行程序，其特征在于，所述可执行程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，其上存储有可执行程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述可执行程序，以实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
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Effective date of registration: 20191120 Address after: 200120 room 2512, building 24, No.2, Nicheng Xincheng Road, Pudong New Area, Shanghai Applicant after: Shanghai Wenxin Network Technology Co.,Ltd. Address before: 200120 4th floor, No.18 Yinyi Binjiang center, Lane 21, Pusan Road, Pudong New Area, Shanghai Applicant before: Wu Xinlin |
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Effective date of registration: 20210610 Address after: 200120 4th floor, No.18, Yinyi center, Lane 21, Pusan Road, Pudong New Area, Shanghai Applicant after: Wu Xinlin Address before: Room 2512, building 24, No.2, Xincheng Road, Nicheng Town, Pudong New Area, Shanghai, 200120 Applicant before: Shanghai Wenxin Network Technology Co.,Ltd. |
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| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
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Application publication date: 20191022 |