CN113194350B - 推送待播报数据、播报数据的方法和装置 - Google Patents

推送待播报数据、播报数据的方法和装置 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种推送待播报数据、播报数据的方法和装置，本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及智能语音播报技术领域。实现方案为：基于待播报数据，获取配置信息，该配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，该配置信息包括至少一个特征配置信息，该至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使虚拟主播模型显示与该待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及推送该待播报数据和该配置信息。

Description

推送待播报数据、播报数据的方法和装置
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及智能语音播报技术领域，具体涉及一种推送待播报数据的方法和装置、播报数据的方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
背景技术
智能语音技术已经渗透到各个领域。其中，智能语音播报技术，通过将播报数据转化为语音音频，并配以相应的虚拟主播模型以在播放语音音频的过程中进行展示，实现通过虚拟主播模型进行语音播报。
在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。
发明内容
本公开提供了一种推送待播报数据、播报数据的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
根据本公开的一方面，提供了一种推送待播报数据的方法，包括：基于待播报数据，获取配置信息，所述配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，所述配置信息包括至少一个特征配置信息，所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型显示与所述待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及推送所述待播报数据和所述配置信息。
根据本公开的另一方面，提供了一种播报数据的方法，包括：获取推送数据，所述推送数据包括待播报数据和与所述待播报数据相关的配置信息，所述配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，所述配置信息包括与至少一个特征配置信息，所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型显示与所述待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及基于所述播报数据进行语音播报，并且基于所述配置信息配置虚拟主播模型。
根据本公开的另一方面，提供了一种用于推送待播报数据的装置，包括：获取单元，被配置用于基于待播报数据，获取配置信息，所述配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，所述配置信息包括至少一个特征配置信息，所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型显示与所述待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及推送单元，被配置用于推送所述待播报数据和所述配置信息。
根据本公开的另一方面，提供了一种播报数据的装置，包括：
获取单元，被配置用于获取推送数据，所述推送数据包括待播报数据和与所述待播报数据相关的配置信息，所述配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，所述配置信息包括与至少一个特征配置信息，所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型显示与所述待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及播报单元，被配置用于基于所述播报数据进行语音播报，并且基于所述配置信息配置虚拟主播模型。
根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，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实现根据上述的方法。
根据本公开的另一方面，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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机实现根据上述的方法。
根据本公开的另一方面，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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述的方法。
根据本公开的一个或多个实施例，服务器在向客户端推送待播报数据进行语音播报时，还推送与该待播报数据相关的配置信息，使客户端在基于待播报数据进行语音播报时，客户端上的虚拟主播模型显示至少一个播报特征，该播报特征例如可以是动作、表情等，提升基于推送数据进行语音播报的虚拟主播模型的智能感。
同时，配置信息由服务器基于待播报数据获取，在客户端上进行配置，使服务器能够根据待播报数据灵活设置配置信息的组成，并且使服务器推送到客户端的数据和客户端接收的推送数据量小。
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
附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
图1示出了根据本公开的实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图；
图2示出了根据本公开的实施例的一种推送待播报数据的方法的流程图；
图3示出了根据本公开的实施例的一种推送待播报数据的方法中获取配置信息的方法的流程图；
图4示出了根据本公开的实施例的一种推送待播报数据的方法中获取配置信息的方法的流程图；
图5示出了根据本公开的实施例的一种播报数据的方法的流程图；
图6示出了可以实现根据本公开的实施例的实现一种播报数据的方法的场景图；
图7示出了根据本公开的实施例的一种播报数据的方法中显示待播报数据的方法的流程图；
图8示出了根据本公开的实施例的一种推送待播报数据的装置的结构框图；
图9示出了根据本公开的实施例的一种播报数据的装置的结构框图；以及
图10示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开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，而不会背离本公开的范围。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。
在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。
在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。
下面将结合附图详细描述本公开的实施例。
图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括一个或多个客户端设备101、102、103、104、105和106、服务器120以及将一个或多个客户端设备耦接到服务器120的一个或多个通信网络110。客户端设备101、102、103、104、105和106可以被配置为执行一个或多个应用程序。
在本公开的实施例中，服务器120可以运行使得能够执行向客户端设备推送待播报数据的方法的一个或多个服务或软件应用。
在某些实施例中，服务器120还可以提供可以包括非虚拟环境和虚拟环境的其他服务或软件应用。在某些实施例中，这些服务可以作为基于web的服务或云服务提供，例如在软件即服务(SaaS)模型下提供给客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户。
在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。操作客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户可以依次利用一个或多个客户端应用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本文所描述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。
用户可以使用客户端设备101、102、103、104、105和/或106来基于服务器120推送的推送数据，进行语音播报，以实现播报数据的方法。客户端设备可以提供使客户端设备的用户能够与客户端设备进行交互的接口。客户端设备还可以经由该接口向用户输出信息。尽管图1仅描绘了六种客户端设备，但是本领域技术人员将能够理解，本公开可以支持任何数量的客户端设备。
客户端设备101、102、103、104、105和/或106可以包括各种类型的计算机设备，例如便携式手持设备、通用计算机(诸如个人计算机和膝上型计算机)、工作站计算机、可穿戴设备、游戏系统、瘦客户端、各种消息收发设备、传感器或其他感测设备等。这些计算机设备可以运行各种类型和版本的软件应用程序和操作系统，例如Microsoft Windows、AppleiOS、类UNIX操作系统、Linux或类Linux操作系统(例如Google Chrome OS)；或包括各种移动操作系统，例如Microsoft Windows Mobile OS、iOS、Windows Phone、Android。便携式手持设备可以包括蜂窝电话、智能电话、平板电脑、个人数字助理(PDA)等。可穿戴设备可以包括头戴式显示器和其他设备。游戏系统可以包括各种手持式游戏设备、支持互联网的游戏设备等。客户端设备能够执行各种不同的应用程序，例如各种与Internet相关的应用程序、通信应用程序(例如电子邮件应用程序)、短消息服务(SMS)应用程序，并且可以使用各种通信协议。
网络110可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种(包括但不限于TCP/IP、SNA、IPX等)来支持数据通信。仅作为示例，一个或多个网络110可以是局域网(LAN)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(WAN)、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(VPN)、内部网、外部网、公共交换电话网(PSTN)、红外网络、无线网络(例如蓝牙、WIFI)和/或这些和/或其他网络的任意组合。
服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如PC(个人计算机)服务器、UNIX服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器120可以包括运行虚拟操作系统的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构(例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池)。在各种实施例中，服务器120可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。
服务器120中的计算单元可以运行包括上述任何操作系统以及任何商业上可用的服务器操作系统的一个或多个操作系统。服务器120还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括HTTP服务器、FTP服务器、CGI服务器、JAVA服务器、数据库服务器等。
在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，以分析和合并从客户端设备101、102、103、104、105和106的用户接收的数据馈送和/或事件更新。服务器120还可以包括一个或多个应用程序，以经由客户端设备101、102、103、104、105和106的一个或多个显示设备来显示数据馈送和/或实时事件。
在一些实施方式中，服务器120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。服务器120也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。云服务器是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(VPS，Virtual Private Server)服务中存在的管理难度大、业务扩展性弱的缺陷。
系统100还可以包括一个或多个数据库130。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库130中的一个或多个可用于存储诸如音频文件和视频文件的信息。数据存储库130可以驻留在各种位置。例如，由服务器120使用的数据存储库可以在服务器120本地，或者可以远离服务器120且可以经由基于网络或专用的连接与服务器120通信。数据存储库130可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器120使用的数据存储库可以是数据库，例如关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。
在某些实施例中，数据库130中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件系统支持的常规存储库。
图1的系统100可以以各种方式配置和操作，以使得能够应用根据本公开所描述的各种方法和装置。
本公开的一方面提供了一种推送待播报数据的方法。
参看图2，根据本公开的一些实施例的一种推送待播报数据的方法200包括：
步骤S210：基于待播报数据，获取配置信息，所述配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，所述配置信息包括至少一个特征配置信息，所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型显示与所述待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及
步骤S220：推送所述待播报数据和所述配置信息。
根据本公开的推送待播报数据的方法，可以使客户端上的虚拟主播模型在基于向客户端推送的推送数据进行语音播报时，显示至少一个播报特征，其中，播报特征是虚拟主播模型显示的与待播报数据的内容不同的任何随时间变化具有可变性的特征。例如，播报特征可以是虚拟主播模型的动作、表情，也可以是虚拟主播模型在语音播报过程中的音效、背景音等等，在此不作限制。由于在基于推送数据进行语音播报的过程中，虚拟主播模型除了进行语音播报以外，还显示了与播报内容不同的播报特征，提升了基于推送数据进行语音播报的虚拟主播模型的智能感。
同时，根据本公开的推送待播报数据的方法，可以根据推送的数据获取配置信息，使配置信息在客户端上配置虚拟主播模型，由于配置信息由服务器基于待播报数据获取，其可以灵活设置配置信息的组成，并且使服务器推送到客户端的数据和客户端接收的推送数据量小。
根据一些实施例，在步骤S210中，待播报数据是任何可以对其进行语音播报和/或显示的数据。在一些实施例中，待播报数据包括可以对其进行语音播报的文本数据和可以对其进行显示的图像数据。在另一些实施例中，待播报数据包括可以对其进行语音播报的文本数据和可以对其进行显示的视频数据。在另一些实施例中，待播报数据包括视频数据，其中视频数据中包括音频数据、图像数据和/或文本数据。
根据一些实施例，在步骤S210中，基于待播报数据，获取包括与待播报数据相关的至少一个特征配置信息的配置信息，其中特征配置信息包括表情特征配置信息、动作特征配置信息、嘴型特征配置信息或音效特征配置信息等。
在一些实施例中，表情配置信息包括对应于不同表情的表情标签。服务器基于预设的数据协议将表情标签通过网络推送到客户端，客户端对该表情标签进行解析后，使该解析后的表情标签能够配置虚拟主播模型以显示相应的表情。该表情可以是与待播报数据相关的高兴、悲伤、严肃或哭泣的表情等，从而使虚拟主播模型在语音播报过程中显示不同的表情特征，提升虚拟主播模型的智能感。
在一些实施例中，动作特征配置信息包括对应于不同动作的动作标签。服务器基于预设的数据协议将动作标签通过网络推送到客户端，客户端对该动作标签进行解析后，使该解析后的动作标签能够配置虚拟主播模型以执行相应的动作。该动作可以是与待播报数据相关的指示动作、跳舞动作等，从而使虚拟主播模型在语音播报过程中显示不同的动作特征，提升虚拟主播模型的智能感。
在一些实施例中，音效特征配置信息包括对应于不同音效的音效地址。服务器基于预设的数据协议将音效地址通过网络推送到客户端，客户端基于该音效地址可以播放对应的音效。该音效可以是与待播报数据相关的音乐、背景音或者语音音色等，从而使虚拟主播模型在语音播报过程中播放不同的音效，提升虚拟主播模型的智能感。
需要理解的是，本公开的实施例中，以特征配置信息包括表情特征配置信息、动作特征配置信息或音效特征配置信息为示例进行说明仅仅是示例性的，本领域技术人员应当理解，任何可以配置虚拟主播模型，使虚拟主播模型显示播报特征的特征配置信息，均能实现本公开的技术效果。
在一些实施例中，服务器可以对提供上述特征配置信息的特征配置信息数据库进行改写，使特征配置信息数据库包括更多的特征配置信息，以供步骤S210基于待播报数据从中获取特征配置信息。如此，服务器可以灵活设置配置信息的组成。同时，将地址、标签等的数据格式的配置信息推送到客户端，其较图片、视频格式的文件数据量小，使客户端处理的数据量小。
根据一些实施例，在步骤S210中，基于待播报数据获取配置信息，其中所述配置信息还包括与所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息对应的时间配置信息，该时间配置信息用于在所述客户端上配置所述虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型在预设的时间点显示对应的播报特征。
由于语音播报过程中，往往需要虚拟主播模型在不同的时间点(包括开始时间点和结束时间点)显示不同的播报特征。例如，在对一段悲伤的新闻进行语音播报过程中，往往需要虚拟主播模型在语音播报的过程中做出动作，在语音播报完成后显示哭泣表情并且播放哭泣的音效。
针对每一特征配置信息设置相应的时间配置信息，使配置信息在客户端上配置虚拟主播模型时，针对不同特征配置信息，配置不同的时间配置信息，使虚拟主播模型在不同的时间点显示不同的播放特征，进一步提升虚拟主播模型的智能感。
根据一些实施例，如图3所示，在步骤S210中，对于所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息，获取配置信息包括：
步骤S310：获取该特征配置信息对应的播报特征的显示时长；
步骤S320：基于该特征配置信息对应的播报特征的显示时长和针对所述待播报数据的播报时长，获取与该特征配置信息对应的所述时间配置信息。
由于不同的特征配置信息在配置虚拟主播模型以显示播报特征时，虚拟主播模型显示播报特征的时间长度不一样。例如，音效配置信息配置虚拟主播模型可以在整个语音播报过程中播放背景音，也可以在特定时长内播放背景音；表情配置信息配置虚拟主播模型以显示表情时，可以使虚拟主播模型完成语音播报后显示表情，也可以在语音播报的过程中在不同的时间点显示不同时长的表情；动作配置信息配置虚拟主播模型时，仅仅使虚拟主播模型在特定的语音播报时间点显示特定时长的动作。上述配置信息配置虚拟主播模型使虚拟主播模型显示特定时长的播报特征时，虚拟主播模型显示的播报特征完成度与基于待播报数据进行语音播报的整体播报时长密切相关，当虚拟主播模型完成语音播报而未完成播报特征的显示时，影响虚拟主播模型的整体智能感。
在根据本公开的实施例中，对于至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息，基于该特征配置信息对应的播报特征的显示时长和针对待播报数据的播报时长，获取与该特征配置信息对应的时间配置信息，使在针对该待播报数据的播报时长内，特征配置信息配置虚拟主播模型后，虚拟主播模型所显示的播报特征全部显示完，提升虚拟主播模型的整体智能感。
根据一些实施例，在步骤S310之前，步骤S210、获取配置信息可以包括：基于所述待播报数据，获取至少一个特征配置信息。
根据一些实施例，待播报数据包括文本数据和图像数据，基于该图像数据，获取至少一个特征配置信息。例如，基于图像数据获取动作配置信息，该动作配置信息用于配置虚拟主播模型，以在语音播报过程中使虚拟主播模型做出指示屏幕上显示的该图像数据的动作。
根据一些实施例，待播报数据包括文本数据，基于文本数据，获取至少一个特征配置信息以及与该至少一个特征配置信息中的每一特征配置信息相对应的时间配置信息。
文本数据通过文字传递信息，通过文本数据能够分析出较多的与播报特征相关的信息，例如感情色彩(例如赞扬、贬损等)信息、情绪(例如喜悦、悲伤等)信息等。基于本文数据获取配置信息，使获得的特征配置信息与文本数据传递的播报特征相关的信息匹配度高。使基于文本数据获得的该特征信息配置虚拟主播模型后，虚拟主播模型显示的播报特征与文本数据传递的感情、情绪匹配度更高，提升虚拟主播模型的整体智能感。
同时，文本数据是语音播报中语音音频的来源；并且文本数据中的文字信息与语音音频中的语音信息一一对应。基于文本数据，可以获得用以进行语音播报的语音音频，其对应于该文本数据的语音播报时长。同时基于文本数据还可以获得文本数据中传递与播报特征相关的信息(例如感情、情绪信息等)的位置。进而，基于文本数据对应的语音音频长度和文本数据中传递与播报特征相关的信息的位置，可以得到在基于该文本数据进行语音播报时，虚拟主播模型显示播报特征的时间点(包括开始时间点和结束时间点)，即时间配置信息。通过上述方法能够准确获取与特征配置信息对应的时间配置信息。
如图4所示，根据本公开的一些实施例的步骤S210、获取配置信息包括：
步骤S410：基于所述文本数据，获取所述文本数据的至少一个语意特征；以及
步骤S420：针对所述至少一个语意特征中的每一个语意特征，获取该语意特征对应的特征配置信息。
文本数据的语义特征是传递与文本数据所表达的感情、情绪的关键特征。在本公开的实施例中，基于文本数据的语意特征，能够准确分析出待播报数据对应的情绪、情感信息。根据该语意特征获取的特征配置信息更加准确，从而使特征配置信息配置虚拟主播模型显示与当前播报数据相关的准确的播报特征(例如表情、音效等)，提升虚拟主播模型的智能感。
根据一些实施例，在步骤S410中，对文本数据进行语义分析，获取该至少一个语义特征。在一些实施例中，对文本数据的标题进行语义分析，获取该至少一个语义特征。在另一些实施例中，对文本数据中的每一语句进行语义分析，获取对应于每一语句的语义特征。
根据一些实施例，在步骤S420中，针对在步骤S410中获取的至少一个语义特征中的每一语义特征，从预设特征配置信息数据库中获取对应于该语义特征的配置信息。在一些实施例中，预设特征配置信息数据库可以包括：一个或多个表情特征配置信息、一个或多个动作特征配置信息、一个或多个嘴型特征配置信息或一个或多个音效特征配置信息等。在另一些实施例中，预设特征配置信息数据库可以包括：表情特征配置信息数据库、动作特征配置信息数据库库或音效特征配置信息数据库，其中，每一配置信息数据库分别对应于其各自的特征配置信息。
根据一些实施例，在完成步骤S420之后，执行在步骤S310。在一些实施例中，在步骤S310中，对于至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息，根据该特征配置信息的属性特征，获取该特征配置信息对应的播报特征的显示时长。根据另一些实施例，在步骤S310中，对于至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息，根据该特征配置信息对应的语义特征的音频长度，获取该特征配置信息对应的播报特征的显示时长。例如，在文本数据中，通过获取语义特征获取特征配置信息，其中该特征配置信息对应的播报特征为悲伤表情，则获取该特征配置信息对应表现悲伤语义的语义特征的音频长度，作为该特征配置信息对应的播报特征的显示时长。
根据一些实施例，在步骤S320中，所述播报时长包括所述文本数据对应的语音音频的时间长度。
由于且文本数据中的文字信息与语音音频中的语音信息一一对应，基于文本数据获得语音音频的时间长度作为播报时长，使获取的播报时长准确。同时，基于语音音频可以使获取的时间配置信息准确对应于文本数据中的传递与播报特征相关的信息的位置，使获取的时间配置信息准确。进一步，基于语音音频获取的播报时长和基于语音音频获取的时间配置信息，可以使根据时间配置信息配置虚拟主播模型后，虚拟主播模型展示的播报特征根据语音音频的播报速度自由调整。即，在虚拟主播模型进行语音播报的过程中，可以随意调整虚拟主播模型的语速，而基于时间配置信息配置后的虚拟主播模型显示的播报特征可以随着语音播报的语速的快慢匹配变化，提升虚拟主播模型的智能感。
根据一些实施例，采用TTS(文本到语音，TextToSpeech)技术获取与文本数据对应的语音音频的时间长度。
根据另一些实施例，基于播报的语速和文本数据获取文本数据对应的语音音频的时间长度。例如，根据文本数据中的文字字数和预设的播报语速(预设字数/分钟)，获取文本数据对应的语音音频的时间长度。
根据一些实施例，在步骤S320中，基于特征配置信息配置虚拟主播模型后虚拟主播模型显示播报特征的时间长度与语音音频的时间长度，获取配置信息。
例如，在基于动作配置信息配置虚拟主播模型使虚拟主播模型显示播报动作的示例中，虚拟主播模型做出播报动作需要2s，播报动作例如包括介绍动作(双手打开)和指示动作(指向屏幕)。文本数据对应的语音音频的时间长度为31s。则在步骤S520中，获取时间配置信息，配置虚拟主播模型在播放语音音频的前30s中循环显示上述播报动作，而在在播放语音音频的最后1s时，虚拟主播模型停止显示上述播报动作。这样，使特征配置信息配置虚拟主播模型显示播报动作的过程与对文本数据进行语音播报的时间长度对应，避免在语音播报结束后仍然执行动作，提升虚拟主播模型的智能感。
在步骤S220中，将步骤S210中的配置信息和与该配置信息对应的待播报数据一起作为推送数据进行推送。根据一些实施例，在步骤S220中，将推送数据直接推送至客户端，使客户端基于该推送数据中的待播报数据进行语音播报，同时基于该推送数据中的配置数据配置虚拟主播模型以使虚拟主播模型显示与该带播报数据相对应的播报特征。根据另一些实施例，在步骤S220中，将推送数据推送至推送服务器，推送服务器将该推送数据转发至客户端。
根据一些实施例，在步骤S220中，推送待播报数据和配置信息的同时，还推送待播报数据的分类标签。
分类标签例如可以是对播报内容进行分类的标签，如娱乐新闻、医疗新闻、广告等。将待播报数据的分类标签推送至客户端，使客户端基于分类标签确定虚拟主播模型，其中，虚拟主播模型可以是人物模型、服饰模型和背景模型。由于分类标签具有典型性和数据量小的特点，客户端基于分类标签获得虚拟主播模型，使获得的虚拟主播模型与待播报内容相关度高，且客户端处理的数据量小。
在一些实施例中，在步骤S210基于带播报数据获取配置信息之前，还包括获取待播报数据，其中在获取待播报数据时还获取待播报数据的分类标签，在步骤S220中，推送待播报数据和配置信息的同时还推送待播报数据的分类标签。上述过程，对待播报数据本身不作任何处理，使接收推送数据进行语音播报的客户端基于该待播报数据本身进行处理。
本公开的另一方面，还提供了一种播报数据的方法。
参看图5，根据本公开的一些实施例的播报数据的方法可以包括：
步骤S510：获取推送数据，所述推送数据包括待播报数据和与所述待播报数据相关的配置信息，所述配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，所述配置信息包括与至少一个特征配置信息，所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型显示与所述待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及
步骤S520：基于所述播报数据进行语音播报，并且基于所述配置信息配置虚拟主播模型。
根据本公开的播报数据的方法，基于推送数据中的待播报数据进行语音播报时，基于推送数据中的配置信息配置虚拟主播模型以显示播报特征，其中，播报特征是虚拟主播模型显示的与待播报数据的内容不同的任何随时间变化具有可变性的特征。例如，播报特征可以是虚拟主播模型的动作、表情，也可以是虚拟主播模型在语音播报过程中的音效、背景音等等，在此不作限制。由于在基于推送数据进行语音播报的过程中，虚拟主播模型显示了与播报内容相关的播报特征，提升基于推送数据进行语音播报的虚拟主播模型的智能感。
同时，根据本公开的播报数据的方法，客户端基于服务器推送数据中的配置信息配置虚拟主播模型以使虚拟主播模型显示与播报内容相关的播报特征，服务器能够灵活设置配置信息的组成而使客户端接收多种配置信息，同时使客户端接收的推送数据的数据量小。
图6，示出了根据本公开的一些实施例的虚拟主播模型基于服务器推送的待播报数据进行播报的示意性场景图。如图6所示，在虚拟主播模型610对服务器推动的待播报数据621、622和623的依次进行语音播报的过程中，虚拟主播模型展示出播报特征，例如动作、表情、音效等。这些播报特征与待播报数据621、622和623相关，其随着待播报数据621、622和623的不同而不同，从而提升虚拟主播模型进行语音播报的智能感。
根据一些实施例，在步骤S510中，待播报数据是任何用以对其进行语音播报和/或显示的数据。在一些实施例中，待播报数据包括用以对其进行语音播报的播报文本数据和用以对其进行显示的图像数据。在另一些实施例中，待播报数据包括以对其进行语音播报文本数据和用以对其进行显示的视频数据。在另一些实施例中，待播报数据包括视频数据，其中视频数据中包括图像数据和与该图像数据匹配的文本数据，其中，文本数据用于进行语音播报，图像数据进行显示。
根据一些实施例，在步骤S610中，与待播报数据相关的配置信息中特征配置信息包括表情特征配置信息、动作特征配置信息或音效特征配置信息。
在一些实施例中，表情配置信息包括对应于不同表情的表情标签。服务器基于预设的数据协议将表情标签通过网络推送到客户端，客户端对该表情标签进行解析后，使该解析后的表情标签能够配置虚拟主播模型以显示相应的表情。该表情可以是与待播报数据相关的高兴、悲伤、严肃或哭泣的表情等，从而使虚拟主播模型在语音播报过程中显示不同的表情特征，提升虚拟主播模型的智能感。
在一些实施例中，动作特征配置信息包括对应于不同动作的动作标签。服务器基于预设的数据协议将动作标签通过网络推送到客户端，客户端对该动作标签进行解析后，使该解析后的动作标签能够配置虚拟主播模型以执行相应的动作。该动作可以是与待播报数据相关的指示动作、跳舞动作等，从而使虚拟主播模型在语音播报过程中显示不同的动作特征，提升虚拟主播模型的智能感。
在一些实施例中，音效特征配置信息包括对应于不同音效的音效地址。服务器基于预设的数据协议将音效地址通过网络推送到客户端，客户端基于该音效地址可以播放对应的音效。该音效可以是与待播报数据相关的音乐、背景音等，从而使虚拟主播模型在语音播报过程中播放不同的音效，提升虚拟主播模型的智能感。
需要理解的是，本公开的实施例中，以特征配置信息包括表情特征配置信息、动作特征配置信息或音效特征配置信息为示例进行说明仅仅是示例性的，本领域技术人员应当理解，任何可以配置虚拟主播模型以显示播报特征的特征配置信息，均能实现本公开的技术效果。
在根据本公开的实施例中，由于配置信息由服务器提供，服务器可以对提供上述特征配置信息的特征配置信息数据库进行改写，使特征配置信息数据库包括更多的特征配置信息，以供推送至客户端，以在客户端上配置。如此，服务器可以灵活设置配置信息的组成，同时使客户端获得灵活组成的配置信息。进一步，客户端获得的配置信息是地址、标签的数据格式的文件，其较图片、视频格式的文件数据量小，使客户端处理的数据量小。
根据一些实施例，配置信息还包括与所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息对应的时间配置信息，该时间配置信息用于在所述客户端上配置所述虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型在预设的时间点显示对应的播报特征。
由于语音播报过程中，往往需要虚拟主播模型在不同的时间点(包括开始时间点和结束时间点)显示不同的播报特征。例如，在对一段悲伤的新闻进行语音播报过程中，往往需要虚拟主播模型在语音播报的过程中做出动作，在语音播报完成后显示哭泣表情并且播放哭泣的音效。
针对每一特征配置信息设置相应的时间配置信息，使配置信息在客户端上配置虚拟主播模型时，针对不同特征配置信息，配置不同的时间配置信息，使虚拟主播模型在不同的时间点显示不同的播放特征，进一步提升虚拟主播模型的智能感。
在步骤S520中，基于步骤S510中获取的推送数据进行语音播报，其中，对推送数据中的待播报数据进行语音播报，同时基于推送数据中的配置信息配置虚拟主播模型，使虚拟主播模型显示与播报数据相关的播报特征。在一些实施例中，客户端在接收到推送信息时，首先对配置信息进行解析，以获得客户端可处理的解析数据，基于解析数据对虚拟主播模型进行配置。在另一实施例中，客户端在对配置信息进行解析时，对推送数据中的待播报数据中的文本数据进行TTS获取与文本数据对应的语音音频；在解析并配置虚拟主播模型后，是虚拟主播模型基于该语音音频进行语音播报。
根据一些实施例，在步骤S510中获取的推送数据还包括待播报数据的分类标签，其中，方法500还包括基于所述分类标签，确定虚拟主播模型，以及其中，基于所述配置信息配置虚拟主播模型包括：基于所述配置信息配置所选择的虚拟主播模型。
分类标签例如可以是对播报内容进行分类的标签，如娱乐新闻、医疗新闻、广告等。将待播报数据的分类标签推送至客户端，使客户端基于分类标签确定虚拟主播模型，其中，虚拟主播模型可以是人物模型、服饰模型和背景模型。由于分类标签具有典型性和数据量小的特点，客户端基于分类标签获得虚拟主播模型，使获得的虚拟主播模型与待播报内容相关度高，且客户端处理的数据量小。
在一些实施例中，服务器基于用户的拉取请求推送待播报数据，待播报数据带有对应于该用户的拉取请求的分类标签。基于该分类标签，确定虚拟主播模型，可以设置对应于用户的拉取请求的不同的虚拟主播模型，例如，基于拉取的医疗新闻分类标签，确定着医生或护士服装的虚拟主播模型；又例如，基于拉取的军事新闻分类标签，确定着军装的虚拟主播模型。从而使虚拟主播模型随拉取的数据不同，具有不同的形象。进一步提升虚拟主播模型的智能感。
根据一些实施例，虚拟主播模型包括人物模型、服饰模型或背景模型等，在此不作限制。在一些实施例中，基于分类标签，通过组合对应于该分类模型的人物模型、服饰模型或背景模型，从而确定虚拟主播模型。在另一些实施例中，基于分类标签，通过从人物模型数据库、服饰模型数据库或背景模型数据库中获取对应于该分类标签的人物模型、服饰模型或背景模型，并基于对应于该分类标签的人物模型、服饰模型或背景模型对预设的虚拟主播模型进行渲染，从而确定虚拟主播模型。
根据一些实施例，如图7所示，方法500还包括：在所述语音播报的过程中，显示所述待播报数据。
在语音播报的过程中显示基于其进行语音播报的待播报数据，使虚拟主播模型提供在听觉上的语音播报的内容时，还可以提供视觉上的语音播报的内容，提升虚拟主播模型的智能感。
在一些实施例中，待播报数据文本数据，在语音播报过程中显示当前语音播报时间段内播报的文字。在一些实施例中，待播报数据包括文本数据和图像数据，在语音播报过程中显示当前语音播报时间段内播报的文字及其对应的图片。
如图7所示，根据一些实施例的方法500中在语音播报的过程中显示图像数据的方法包括：
步骤S710：对所述语音播报的过程进行监控，获取播报进程；以及
步骤S720：基于所述播报进程，显示所述待播报。
根据语音播报的进程和对待播报数据进行显示，使语音播报的语音音频与显示界面中的内容匹配，进一步提升语音播报的智能感。
例如，对包括图像数据的待播报数据进行语音播报过程中，待播报数据中的图像数据往往对应于不同的语音播报的文字内容，起到对文字内容进行补充说明的效果。在语音播报的过程中根据语音播报的进程对图片进行显示，使图片的展示与语音播报的文字匹配，提升语音播报的智能感。
继续参看图6，对根据本公开的一些实施例的虚拟主播进行语音播报的过程进行示例性介绍。如图6所示，在虚拟主播模型610对待播报数据621、622和623的依次进行语音播报的过程中，在虚拟主播模型610的左侧显示有屏幕630，其中屏幕630的上方展示虚拟主播模型610当前基于其正在播报的待播报数据621中的图像数据621a，屏幕630的下方展示虚拟主播模型610当前基于其正在播报的待播报数据621中的文字621b，从而使待播报数据中的图像数据和文本数据在语音播报的同时均得到显示。
根据一些实施例，所述待播报数据包括文本数据，其中，所述播报进程包括所述文本数据中已播报的数据的长度。
根据文本数据获取播报进程，使客户端基于文本数据进行处理就可以获得播报进行，减少数据处理量。并且，文本数据的长度(如文字字数)，严格对应语音播报的语音音频；基于文本数据中的已播报的数据的长度(如文字字数)，可以获取准确的播报进程。
例如，在语音播报过程中显示播报的文字，在语音播报过程中获取已播报播报的文字的字数作为已播报的数据长度，根据语音播报的文字的数量，获取语音播报的进程。例如，将播报预设字数(例如，26个字)的文字的语音播报过程作为一个单位的播报进程；在语音播报过程中，当播报了预设字数的文字之后，当前播报进程完成，并进入下一播报进程，同时停止显示当前播报进程中的预设字数的文字，以及显示下一播报进程中待播报的预设字数的文字。
根据本公开的另一方面，还提供推送待播报数据的装置。如图8所示，该装置800可以包括：获取单元810，被配置用于基于待播报数据，获取配置信息，所述配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，所述配置信息包括至少一个特征配置信息，所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型显示与所述待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及推送单元820，被配置用于推送所述待播报数据和所述配置信息。
根据本公开的另一方面，还提供播报数据的装置。如图9所示，该装置900可以包括：获取单元910，被配置用于获取推送数据，所述推送数据包括待播报数据和与所述待播报数据相关的配置信息，所述配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，所述配置信息包括与至少一个特征配置信息，所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型显示与所述待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及播报单元920，被配置用于基于所述播报数据进行语音播报，并且基于所述配置信息配置虚拟主播模型。
根据本公开的另一方面，还提供一种电子设备，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计算机程序，所述计算机程序在被所述至少一个处理器执行时实现根据上述的方法。
根据本公开的另一方面，还提供一种存储有计算机程序的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述的方法。
根据本公开的另一方面，还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
参考图10，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备1000的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，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/或者要求的本公开的实现。
如图10所示，设备1000包括计算单元1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的计算机程序或者从存储单元1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM1003中，还可存储设备1000操作所需的各种程序和数据。计算单元1001、ROM 1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。
设备1000中的多个部件连接至I/O接口1005，包括：输入单元1006、输出单元1007、存储单元1008以及通信单元1009。输入单元1006可以是能向设备1000输入信息的任何类型的设备，输入单元1006可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元1007可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元1008可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元1009允许设备1000通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙TM设备、1302.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
计算单元1001可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1001的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1001执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法200或方法500。例如，在一些实施例中，方法200或方法500可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1008。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1002和/或通信单元1009而被载入和/或安装到设备1000上。当计算机程序加载到RAM 1003并由计算单元1001执行时，可以执行上文描述的方法200或方法500的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元1001可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法200或方法500。
本文中以上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、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、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。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
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)和互联网。
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。
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，本公开中记载的各步骤可以并行地执行、也可以顺序地或以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。

Claims (18)

1.一种推送待播报数据的方法，包括：
基于待播报数据，获取配置信息，所述配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，所述配置信息包括至少一个特征配置信息，所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型显示与所述待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及
推送所述待播报数据和所述配置信息，其中，所述配置信息还包括与所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息对应的时间配置信息，该时间配置信息用于在所述客户端上配置所述虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型在预设的时间点显示对应的播报特征，并且其中，所述获取配置信息包括：
对于所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息，获取该特征配置信息对应的播报特征的显示时长；以及
基于该特征配置信息对应的播报特征的显示时长和针对所述待播报数据的播报时长，获取与该特征配置信息对应的所述时间配置信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待播报数据包括文本数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，获取所述配置信息包括：
基于所述文本数据，获取所述文本数据的至少一个语意特征；以及
针对所述至少一个语意特征中的每一个语意特征，获取该语意特征对应的特征配置信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述播报时长包括所述文本数据对应的语音音频的时间长度。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，还包括：
获取所述待播报数据的分类标签，其中，推送所述待播报数据和所述配置信息包括：
推送所述待播报数据的分类标签。
6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述特征配置信息包括下列至少一项：表情特征配置信息、动作特征配置信息和音效特征配置信息。
7.一种播报数据的方法，包括：
获取推送数据，所述推送数据包括待播报数据和与所述待播报数据相关的配置信息，所述配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，所述配置信息包括与至少一个特征配置信息，所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型显示与所述待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及
基于所述播报数据进行语音播报，并且基于所述配置信息配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播显示至少一个播报特征，其中，所述至少一个播报特征中的每一个播报特征具有显示时长，所述配置信息还包括与所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息对应的时间配置信息，该时间配置信息用于配置所述虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型在预设的时间点显示对应的播报特征，并且其中，该时间配置信息是基于该特征配置信息对应的播报特征的显示时长和针对所述待播报数据的播报时长而获得的。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述配置信息还包括与所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息对应的时间配置信息，该时间配置信息用于在所述客户端上配置所述虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型在预设的时间点显示对应的播报特征。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述特征配置信息包括以下各项组成的组中的至少一项：表情特征配置信息、动作特征配置信息和音效特征配置信息。
10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述推送数据还包括所述待播放数据的分类标签，所述方法还包括：
基于所述分类标签，确定所述虚拟主播模型，以及其中，基于所述配置信息配置虚拟主播模型包括：
基于所述配置信息配置所确定的虚拟主播模型。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述虚拟主播模型包括下列各项中的至少一项：人物模型、服饰模型和背景模型。
12.根据权利要求7-11中任一项所述的方法，所述方法还包括：在所述语音播报的过程中，显示所述待播报数据。
13.根据权利要求12的方法，其中，在所述语音播报的过程中，显示所述待播报数据包括：
对所述语音播报的过程进行监控，获取播报进程；以及
基于所述播报进程，显示所述待播报数据。
14.根据权利要求13的方法，其中，所述待播报数据包括文本数据，其中，所述播报进程包括所述文本数据中已播报的数据的长度。
15.一种推送待播报数据的装置，包括：
获取单元，被配置用于基于待播报数据，获取配置信息，所述配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，所述配置信息包括至少一个特征配置信息，所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型显示与所述待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及
推送单元，被配置用于推送所述待播报数据和所述配置信息，其中，所述配置信息还包括与所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息对应的时间配置信息，该时间配置信息用于在所述客户端上配置所述虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型在预设的时间点显示对应的播报特征，并且其中，所述获取配置信息包括：
对于所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息，获取该特征配置信息对应的播报特征的显示时长；以及
基于该特征配置信息对应的播报特征的显示时长和针对所述待播报数据的播报时长，获取与该特征配置信息对应的所述时间配置信息。
16.一种播报数据的装置，包括：
获取单元，被配置用于获取推送数据，所述推送数据包括待播报数据和与所述待播报数据相关的配置信息，所述配置信息用于配置虚拟主播模型，其中，所述配置信息包括与至少一个特征配置信息，所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息用于在客户端上配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型显示与所述待播报数据相关的对应于该特征配置信息的播报特征；以及
播报单元，被配置用于基于所述播报数据进行语音播报，并且基于所述配置信息配置虚拟主播模型，以使所述虚拟主播显示至少一个播报特征，其中，所述至少一个播报特征中的每一个播报特征具有显示时长，所述配置信息还包括与所述至少一个特征配置信息中的每一个特征配置信息对应的时间配置信息，该时间配置信息用于配置所述虚拟主播模型，以使所述虚拟主播模型在预设的时间点显示对应的播报特征，并且其中，该时间配置信息是基于该特征配置信息对应的播报特征的显示时长和针对所述待播报数据的播报时长而获得的。
17.一种电子设备，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1-14中任一项所述的方法。
18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-14中任一项所述的方法。
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