CN111918073B - 直播间的管理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种直播间的管理方法和装置，涉及深度学习领域、视频处理领域。具体实现方案为：获取直播间正在直播的直播视频；然后对直播视频进行分析以获取主播的动作特征；再根据主播的动作特征生成虚拟观众的互动行为，并在直播间之中通过控制虚拟观众添加互动行为。由此，实现了在直播间中根据主播的动作特征，自动在直播间中发布互动行为的直播间管理效果。

Description

直播间的管理方法和装置

技术领域

本申请公开了直播间的管理方法和装置，涉及深度学习领域、视频处理领域。

背景技术

随着直播行业的爆发，越来越多的人开始进入直播行业，然而，要想管理好一个直播间，让直播间活跃起来，就必不可少的需要在直播间中有良好的主播和观众之间的互动，但是在观众较少的直播间中，主播与观众间的互动往往较差。

发明内容

本公开提供了一种用于直播间的管理的方法、装置，实现了在直播间中根据主播的动作特征，自动在直播间中发布互动行为的直播间管理效果。

根据本公开的一方面，提供了一种直播间的管理方法，包括：获取直播间正在直播的直播视频；然后对直播视频进行分析以获取主播的动作特征；再根据主播的动作特征生成虚拟观众的互动行为，并在直播间之中通过控制虚拟观众添加互动行为。

根据本公开的另一方面，提供了一种直播间的管理装置，包括：获取模块，用于获取直播间正在直播的直播视频；分析模块，用于对直播视频进行分析以获取主播的动作特征；生成模块，用于根据主播的动作特征生成虚拟观众的互动行为，并在直播间之中添加互动行为。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上述第一方面实施例描述的直播间的管理方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面实施例描述的直播间的管理方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面实施例描述的直播间的管理方法。

本申请提供的技术方案，至少具备如下有益技术效果：

获取直播间正在直播的直播视频；然后对直播视频进行分析以获取主播的动作特征；再根据主播的动作特征生成虚拟观众的互动行为，并在直播间之中通过控制虚拟观众添加互动行为。由此，实现了在直播间中根据主播的动作特征，自动在直播间中发布互动行为的直播间管理效果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是根据本申请第一实施例的直播间的管理方法的流程示意图；

图2是根据本申请第二实施例的一种直播间的管理场景示意图；

图3是根据本申请第三实施例的另一种直播间的管理场景示意图；

图4是根据本申请第四实施例的一种生成虚拟观众互动行为的方法的示意图；

图5是根据本申请第五实施例的一种虚拟观众发布虚拟评论的方法的示意图；

图6是根据本申请第六实施例的另一种虚拟观众发布虚拟评论的方法的示意图；

图7是根据本申请第七个实施例的直播间的管理装置的结构示意图；

图8是用来实现本申请实施例的直播间的管理的方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

针对上述背景技术中提到的，在观众较少的直播间中，主播与观众间的互动往往较差的问题，本申请提出了一种增加直播间互动的直播间的管理方法，在该方法中，能够自动根据直播间正在直播的视频，分析得到直播间主播的动作特征，然后根据主播的动作特征，自动生成虚拟观众的互动行为，并在直播间中添加该互动行为，有效的增加了直播间的互动。

具体而言，图1是根据本申请一个实施例的直播间的管理方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

步骤101，获取直播间的直播视频；

其中，直播间的直播视频可以理解为直播间的摄像设备所采集到的视频，在一些实施例中，也可以包含直播间的摄像设备所采集到的音频。当然，在另一些实施例中，也可以理解为直播间观众的设备接收到的经过美颜等加工过的视频。

在本申请的一个实施例中，使用视频处理技术领域中的相关技术在直播间正在进行直播的过程中，可以通过在直播间的视频输出流中截取，获取观众的设备接收到的直播间的直播视频，并将直播视频导出。

应当理解的是，在实际应用中，如图2所示，是否获取直播间的直播视频并实施本申请的直播间的管理方法可以由主播在主播端的直播界面中进行选择，也可以由系统自动识别直播间的互动情况来决定是否实施本申请的直播间的管理方法。

步骤102，对直播视频进行分析以获取主播的动作特征；

其中，主播的动作特征可以理解为主播正在进行的肢体动作，通过该肢体动作可以确定主播正在表演的内容，也可以直接理解为主播正在表演的内容的名称。

在本申请的一个实施例中，在获得导出的直播视频以后，对直播视频进行分析，得到其中主播的画面，分析主播的画面进而获得主播的动作特征。

其中，通过直播视频分析主播的动作特征有不同的方法。

作为一种可能的实现方式，可以使用深度学习领域的模型训练方法预先训练一个以直播视频为输入，以主播动作特征为输出的动作识别模型，当获取到直播间的直播视频以后，只要把该直播间的直播视频导入预先训练的动作识别模型中，就可以得到输出的主播的动作特征。

在一些实施例中，上述动作识别模型的训练可以通过深度学习领域的模型训练方法来实现，比如，首先采集大量已经被标注好动作特征的样本视频，然后将这些视频输入到需要训练的动作识别模型中，进而获得动作识别模型输出的预测动作特征，然后根据预测动作特征和标注动作特征生成预测动作特征的损失值，最后再根据获得的损失值对动作识别模型进行反复训练，以不断提高动作识别模型的识别能力，降低其生成的损失值。

作为另一种可能的实现方式，如图3所示，也可以在主播直播的过程中，让主播通过主播端直播画面中显示的输入或选择栏，输入或选择正在互动的动作特征或者接下来要进行的动作特征并显示在直播视频中，从而通过直播视频来确定直播视频中主播的动作特征。

作为又一种可能的实现方式，可以在直播视频中，识别并收集直播视频中评论区观众的评论内容，通过评论内容中的关键词，分析获取主播的动作特征。比如，在直播视频的评论区识别并收集到的用户评论的内容有“主播跳舞真好看”进而可以分析获得主播现在的动作特征为跳舞。

作为又一种可能的实现方式，在直播过程中，还可以实时采集直播视频中主播的语音，通过语音识别技术，识别出主播所说的话的内容和语义，进而通过内容和语义的分析，确定主播当前的动作特征。

步骤103，根据主播的动作特征生成虚拟观众的互动行为，并在直播间之中添加互动行为。

其中，虚拟观众可以理解为系统注册的机器人观众账号，该机器人观众账号会出现在需要添加虚拟互动的直播间中，以直播间观众的身份进行互动，且虚拟观众的行为受基于本申请的系统所控制。另外，互动行为可以理解为观众发表评论、刷礼物、发弹幕等行为。

在本申请的一个实施例中，在确定直播视频中主播的动作特征以后，则根据主播的动作特征生成虚拟观众的互动行为，并控制虚拟观众在直播间中完成其互动行为。其中，生成虚拟观众的互动行为的方式，可以根据直播视频中主播的动作特征的不同而不同，下面实施例会具体详述，在此不再赘述。

综上，本申请实施例的直播间的管理方法，获取直播间正在直播的直播视频；然后对直播视频进行分析以获取主播的动作特征；再根据主播的动作特征生成虚拟观众的互动行为，并在直播间之中通过控制虚拟观众添加互动行为。由此，实现了在直播间中根据主播的动作特征，在直播间中发布互动行为的直播间管理效果。

在实际应用中，为了确保生成的虚拟观众的互动行为与直播视频中主播的动作特征在场景上匹配，可以以人工智能领域的智能识别技术为基础，在识别出直播视频中主播的动作特征以后，按照不同的方法智能地生成与其匹配的虚拟观众的互动行为，下面示例说明：

示例一：

在本示例中，如图4所示，虚拟观众的互动行为可以根据主播的动作特征类型生成。

步骤201，获取动作特征所属的类别；

步骤202，根据动作特征所属的类别生成互动行为。

其中，动作特征所属的类别可以理解为各种动作特征的分类信息，不同动作特征属于不同的类别，同一类别可以包含多个不同的动作特征。动作特征所属的类别可以有舞蹈类、魔术类、唱歌类等。

在本申请的一个实施例中，可以提前建立动作特征和类别的对应关系，在分析获得主播的动作特征以后，通过使用获得的动作特征在动作特征和类别的对应关系中查询，获得动作特征所属的类别，然后再根据动作特征所属的类别生成互动行为。其中，根据动作特征所属的类别生成互动行为的方法可以是预先为每个动作特征类别建立一个互动行为模板库，该互动行为模板库中的互动行为模板适用于该动作特征类别的所有动作特征。在确定动作特征的所属类别以后，可以从动作特征类别对应的互动行为模板库中随机抽取若干互动行为模板，生成互动行为。比如，当识别到视频中主播的动作特征属于肢体动作的时候，则可以判断主播当前的动作特征所属类别为舞蹈，当识别到视频中主播的动作特征属于口型动作的时候，则可以判断主播当前的动作特征所属类别为唱歌，根据舞蹈类别或唱歌类别的动作特征可以确定生成的互动行为为刷礼物；当然，当识别到视频中主播的动作特征属于其他类型的时候，也可以确定生成的互动行为为发表指定内容评论或者弹幕等。

示例二：

在本示例中，可以通过收集以往在通过直播视频识别到主播不同的动作特征时，观众做出的互动行为，建立主播不同动作特征与观众互动行为的对应关系库，并对观众的互动行为按照出现的频率进行排名。在本示例中，当通过直播视频识别到主播做出某特定的动作特征时，从该动作特征对应的主播动作特征与观众互动行为的对应关系库中，挑出指定排名的互动行为，将其确定为虚拟观众的互动行为，从而实现根据主播的动作特征生成虚拟观众的互动行为的效果。

综上，本实施例的直播间的管理方法，根据主播的动作特征，生成虚拟观众的互动行为可以确保生成的虚拟观众的互动行为与直播视频中主播的动作特征在场景上匹配，保证虚拟评论的质量。

基于上述实施例，在实际应用中，发送评论是一种用户习惯的互动行为，如果能够充分挖掘评论来生成虚拟评论营造直播间的气氛，显然能调动直播间的互动积极性，下面示例说明如何挖掘出虚拟评论：

示例一：

在本示例中，如图5所示，通过聚类评论词中的高频词汇生成虚拟观众发表的评论，然后再控制虚拟观众发送评论词。

步骤301，记录直播间预设时间段内用户评论区的多个用户评论；

其中，预设时间段可以理解为同一主播在一次直播过程中，直播间内的预设时间段，在另一些可能的实施例中，也可以理解为同一主播所有直播过程中，直播间内预设的时间段，在又一些可能的实施例中，也可以理解为任意指定主播直播过程中，直播间内预设的时间段。

在本实施例中，在直播间直播的过程中，记录本次直播的直播间内观众在预设时间段内发布在评论区的所有评论内容。

应当理解的是，本申请的方法可以确定直播过程中主播的动作特征，也可以收集评论区发表的评论，在本示例的一些实施例中，记录观众评论的过程中，也可以对应的记录评论发布时，主播的动作特征。

作为一种可能的实施例，记录的格式为下表1所示，记录的内容包括观众的评论内容和发表评论时，主播的动作特征。

表1

主播动作特征	评论内容
		动作特征1	主播太逗了，再来一个！
动作特征2	主播唱的太好了！
		动作特征3	我也想学这个！
动作特征2	主播嗓子真好！

步骤302，对多个用户评论进行聚类以生成多个评论类；

其中，聚类可以理解为根据用户评论的内容和时间等的不同，对所有记录的评论进行分类汇集，形成多个类别的评论。

在本实施例中，可以直接将多个用户的评论内容收集起来，进行词语拆分，将包含相同词汇的评论进行聚类，生成多个评论类，也可以以上述提到的评论发布时，主播的动作特征的不同进行聚类，将所有评论划分成多个评论类。

步骤303，分别提取多个评论类对应的代表词，以及代表词的出现频率；

步骤304，根据代表词的出现频率进行排序并根据排序结果生成目标代表词；

其中，代表词可以理解为各评论类中出现频率较高的词汇。目标代表词可以理解为在评论类中出现频率高于预定值的代表词，也可以理解为在评论类中按照出现频率进行排序以后指定排名的代表词。

在本实施例中，可以将各个评论类中的评论进行解析、分词，然后分别统计各个评论类中出现频率高于预设值的高频词汇，将这些高频词汇作为该评论类的代表词，提取代表词及其出现的频率，根据代表词及其出现的频率再次进行排序，并将排序结果中，满足预设要求的代表词确定为目标代表词。

步骤305，根据目标代表词生成虚拟评论；

步骤306，在直播间之中添加虚拟评论。

其中，虚拟评论可以理解为由目标代表词组合而来的多种不同的评论内容，也可以理解为根据目标代表词，使用人工智能技术生成的多种不同的评论内容。

在本实施例中，在获得目标代表词以后，根据目标代表词，使用人工智能技术生成的拟人语气的虚拟评论，将生成的虚拟评论发送给多个虚拟观众以后，控制虚拟观众在直播间中发布虚拟评论。

示例二：

在本示例中，如图6所示，根据直播间场景确定对应场景的常用评论，进而在直播间中添加常用评论。

步骤401，获取直播间内预定时间段的评论的内容；

步骤402，根据评论的内容确定当前直播间的场景；

其中，预定时间段可以理解为从当前时间往前的一段指定长度的时间，比如，当前时间3分钟内。另外，当前直播间的场景可以理解为当前直播间内主播所表演的内容或形式，比如，场景可以是游戏、跳舞、讲笑话等。

在本实施例中，获取直播间内当前时间往前指定时间内所有的用户评论的内容，然后根据评论的内容确定直播间中主播当前正在互动的场景。其中，根据评论的内容确定直播间中主播当前正在互动的场景的方法可以是提前训练一个输入为评论内容，输出为直播间场景的场景识别模型，将获得的直播间内预定时间段的评论的内容输入该场景识别模型，即可得到输出的当前直播间的场景。

步骤403，根据当前直播间的场景确定当前直播间的场景的常用评论；

步骤404，将常用评论确定为虚拟评论，在直播间之中添加虚拟评论。

其中，常用评论可以理解为系统或人工筛选的适用于当前直播间的场景的评论内容，且该评论出现的评论较高。

当确定当前直播间的场景以后，可以根据其确定当前直播间的常用评论，然后这些常用评论确定为虚拟评论，发送给直播间内的虚拟观众，控制虚拟观众在直播间中发布收到的虚拟评论。应当理解的是，确定当前直播间的常用评论的方法可以是预先收集各个直播间的场景中出现的各个评论内容，统计各个评论内容出现的频率，将出现频率高于预设值的频率内容确定为常用评论，然后建立直播间场景和其常用评论的对应关系，在获得当前直播间的场景以后可以通过查询直播间场景和其常用评论的对应关系获得常用评论。

综上，本实施例的直播间的管理方法，自动生成虚拟观众所发送的虚拟评论，并控制虚拟观众发送虚拟评论可以有效的提供直播间的互动氛围。

为了实现上述实施例，本申请还提出了一种直播间的管理装置。图7是根据本申请一个实施例的直播间的管理装置的结构示意图，如图7所示，该直播间的管理装置包括：获取模块10、分析模块20、互动添加模块30其中，

获取模块10，用于获取直播间的直播视频；

分析模块20，用于对直播视频进行分析以获取主播的动作特征；以及

互动添加模块30，用于根据主播的动作特征生成虚拟观众的互动行为，并在直播间之中添加互动行为。

在本申请的一个实施例中，分析模块20，具体用于：

将直播视频输入至动作识别模型之中以获取主播的动作特征。

其中，上述动作识别模型的训练可以通过大数据技术领域的数据分析方法来实现的，比如：

获取样本视频，以及样本视频的标注动作特征；

将样本视频输入至动作识别模型以生成预测动作特征；

根据标注动作特征和预测动作特征生成损失值；以及

根据损失值对动作识别模型进行训练。

需要说明的是，前述对直播间的管理方法也适用于本申请实施例的直播间的管理装置，其实现原理类似，在此不再赘述。

综上，本申请实施例的直播间的管理装置，获取模块获取直播间正在直播的直播视频；然后分析模块对直播视频进行分析以获取主播的动作特征；互动添加模块再根据主播的动作特征生成虚拟观众的互动行为，并在直播间之中通过控制虚拟观众添加互动行为。由此，实现了在直播间中根据主播的动作特征，在直播间中发布互动行为的直播间管理效果。

在实际应用中，为了确保生成的虚拟观众的互动行为与直播视频中主播的动作特征在场景上匹配，互动添加模块30可以以人工智能领域的智能识别技术为基础，在识别出直播视频中主播的动作特征以后，按照不同的方法智能地生成与其匹配的虚拟观众的互动行为，下面示例说明：

示例一：

互动添加模块30，具体用于：

获取动作特征所属的类别；

根据动作特征所属的类别生成互动行为。

示例二：

互动添加模块30，具体用于：

根据主播以往直播过程中，在做出不同的动作特征时，观众做出的互动行为，建立主播不同动作特征与观众互动行为的对应关系库，并对观众的互动行为按照出现的频率进行排名。在本示例中，当通过直播视频识别到主播做出某特定的动作特征时，从该动作特征对应的主播动作特征与观众互动行为的对应关系库中，挑出指定排名的互动行为，将其确定为虚拟观众的互动行为，从而实现根据主播的动作特征生成虚拟观众的互动行为的效果。

需要说明的是，前述对直播间的管理方法也适用于本申请实施例的直播间的管理装置，其实现原理类似，在此不再赘述。

综上，本实施例的直播间的管理装置，互动添加模块30根据主播的动作特征，生成虚拟观众的互动行为可以确保生成的虚拟观众的互动行为与直播视频中主播的动作特征在场景上匹配，保证虚拟评论的质量。

基于上述实施例，在实际应用中，发送评论是一种用户习惯的互动行为，如果能够充分挖掘评论来生成虚拟评论营造直播间的气氛，显然能调动直播间的互动积极性，下面示例说明互动添加模块30如何挖掘出虚拟评论：

示例一：

互动添加模块30，具体用于：

记录直播间预设时间段内用户评论区的多个用户评论；

对多个用户评论进行聚类以生成多个评论类；

分别提取多个评论类对应的代表词，以及代表词的出现频率；

根据代表词的出现频率进行排序并根据排序结果生成目标代表词；

根据目标代表词生成虚拟评论；

在直播间之中添加虚拟评论。

示例二：

互动添加模块30，具体用于：

获取直播间内预定时间段的评论的内容；

根据评论的内容确定当前直播间的场景；

根据当前直播间的场景确定当前直播间的场景的常用评论；

将常用评论确定为虚拟评论，在直播间之中添加虚拟评论。

需要说明的是，前述对直播间的管理方法也适用于本申请实施例的直播间的管理装置，其实现原理类似，在此不再赘述。

综上，本实施例的直播间的管理装置，互动添加模块30自动生成虚拟观众所发送的虚拟评论，并控制虚拟观众发送虚拟评论可以有效的提供直播间的互动氛围。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

如图8所示，是根据本申请实施例的直播间的管理方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图8所示，该电子设备包括：一个或多个处理器801、存储器802，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图8中以一个处理器801为例。

存储器802即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器执行本申请所提供的直播间的管理方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的直播间的管理方法。

存储器802作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的直播间的管理方法对应的程序指令/模块(例如，附图7所示的获取模块10、分析模块20和互动添加模块20)。处理器801通过运行存储在存储器802中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的直播间的管理方法。

存储器802可以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、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据直播间的管理的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器802可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器802可选包括相对于处理器801远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至直播间的管理的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

直播间的管理的方法的电子设备还可以包括：输入装置803和输出装置804。处理器801、存储器802、输入装置803和输出装置804可以通过总线或者其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。

输入装置803可接收输入的数字或字符信息，以及产生与直播间的管理的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置804可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网以及区块链网络。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务端可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务(“Virtual Private Server”，或简称“VPS”)中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的直播间的管理方法。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (8)

1.一种直播间的管理方法，包括：

获取所述直播间的直播视频；

对所述直播视频进行分析以获取主播的动作特征；以及

根据所述动作特征与预先建立的动作特征和类别的对应关系确定所述动作特征所属的类别，根据所述动作特征所属的类别从预先构建的互动行为模板库中确定互动行为模板，生成虚拟观众的互动行为，并在所述直播间之中添加所述互动行为，当所述主播的动作特征不属于唱歌类别的动作特征，且不属于舞蹈类别的动作特征时，则确定生成的互动行为为发表虚拟评论，其中，通过下述方式生成所述虚拟评论：

记录所述直播间预设时间段内用户评论区的多个用户评论和发表评论时主播的动作特征；

根据所述主播的动作特征对所述多个用户评论进行聚类以生成多个评论类；

分别提取所述多个评论类对应的代表词，以及所述代表词的出现频率；

根据所述代表词的出现频率进行排序并根据排序结果生成目标代表词，其中，将各个评论类中的评论进行分词，分别统计各个评论类中出现频率高于预设值的高频分词，将所述高频分词作为评论类对应的代表词，根据代表词和所述代表词出现的频率进行排序，将排序结果中满足预设要求的代表词确定为目标代表词；

根据所述目标代表词生成虚拟评论，所述虚拟评论由所述目标代表词的组合得到；

在所述直播间之中添加所述虚拟评论。

2.如权利要求1所述的直播间的管理方法，其中，所述对所述直播视频进行分析以获取主播的动作特征，包括：

将所述直播视频输入至动作识别模型之中以获取所述主播的所述动作特征。

3.如权利要求2所述的直播间的管理方法，其中，所述动作识别模型通过以下步骤训练获得：

获取样本视频，以及所述样本视频的标注动作特征；

将所述样本视频输入至所述动作识别模型以生成预测动作特征；

根据所述标注动作特征和所述预测动作特征生成损失值；以及

根据所述损失值对所述动作识别模型进行训练。

4.如权利要求1所述的直播间的管理方法，其中，获取所述动作特征所属的类别，包括：

如果所述动作特征属于肢体动作，则判断所述类别为舞蹈；

如果所述动作特征属于口型动作，则判断所述类别为唱歌；

其中，根据所述动作特征所属的类别生成所述互动行为，包括：

如果所述类别为舞蹈或唱歌，则所述互动行为为刷礼物。

5.一种直播间的管理装置，包括：

获取模块，用于获取所述直播间的直播视频；

分析模块，用于对所述直播视频进行分析以获取主播的动作特征；以及

互动添加模块，用于根据所述动作特征与预先建立的动作特征和类别的对应关系确定所述动作特征所属的类别，根据所述动作特征所属的类别从预先构建的互动行为模板库中确定互动行为模板，生成虚拟观众的互动行为，并在所述直播间之中添加所述互动行为，当所述主播的动作特征不属于唱歌类别的动作特征，且不属于舞蹈类别的动作特征时，则确定生成的互动行为为发表虚拟评论，其中，通过下述方式生成所述虚拟评论：

记录所述直播间预设时间段内用户评论区的多个用户评论和发表评论时主播的动作特征；

根据所述主播的动作特征对所述多个用户评论进行聚类以生成多个评论类；

分别提取所述多个评论类对应的代表词，以及所述代表词的出现频率；

根据所述代表词的出现频率进行排序并根据排序结果生成目标代表词，其中，将各个评论类中的评论进行分词，分别统计各个评论类中出现频率高于预设值的高频分词，将所述高频分词作为评论类对应的代表词，根据代表词和所述代表词出现的频率进行排序，将排序结果中满足预设要求的代表词确定为目标代表词；

根据所述目标代表词生成虚拟评论，所述虚拟评论由所述目标代表词的组合得到；

在所述直播间之中添加所述虚拟评论。

6.如权利要求5所述的直播间的管理装置，所述分析模块将所述直播视频输入至动作识别模型之中以获取所述主播的所述动作特征。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4中任一项所述的方法。

8.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-4中任一项所述的方法。

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