CN117858031B - 一种低延时无线对讲和tws无缝切换系统、方法及介质 - Google Patents
一种低延时无线对讲和tws无缝切换系统、方法及介质 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及人工智能技术，揭露了一种低延时无线对讲和TWS无缝切换系统、方法及介质，该系统中系统包括请求匹配模块、目标平台生成模块、传输序列生成模块、无线对讲响应模块、行为特征提取模块及TWS切换响应模块，根据目标用户的用户请求类型，确定需要使用的任务平台，其中，可以利用数据的优先级调度实现无线对讲平台的低延时对讲，利用切换时间的预测算法实现TWS切换平台的TWS无缝切换。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种低延时无线对讲和TWS无缝切换系统、方法及介质。
背景技术
随着移动互联网的快速发展和智能手机的普及，人们对于无线通信的需求越来越高，同时也对通信质量和体验提出了更高的要求。在这种背景下，降低无线对讲的延时和提高TWS切换速度成为了通信技术发展的关键方向。
在目前的技术中，由于切换算法效率低下导致TWS切换过程中仍可能出现切换延时、断音或卡顿等问题，同时，在网络拥堵或信号弱等情况下无线对讲仍可能存在一定的延时。
发明内容
本发明提供一种低延时无线对讲和TWS无缝切换系统、方法及介质，其主要目的在于解决TWS切换过程中出现的切换延时和无线对讲存在一定的延时等问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种低延时无线对讲和TWS无缝切换系统，其特征在于，所述系统包括请求匹配模块、目标平台生成模块、传输序列生成模块、无线对讲响应模块、行为特征提取模块及TWS切换响应模块，其中：
所述请求匹配模块，用于接受目标用户的用户请求，对所述用户请求进行请求匹配，得到所述用户请求的匹配结果；
所述目标平台生成模块，用于根据所述匹配结果生成所述目标用户的目标平台，其中所述目标平台包括：无线对讲平台和TWS切换平台；
所述传输序列生成模块，用于根据所述用户请求获取所述无线对讲平台的实时数据，根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据排序，得到所述实时数据的动态传输顺序；
所述无线对讲响应模块，用于根据所述动态传输顺序对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据；
所述行为特征提取模块，用于根据预先获取的用户使用习惯提取所述目标用户的行为特征；
所述TWS切换响应模块，用于根据所述行为特征和预设的预测算法生成所述TWS切换平台的切换预测时间，根据所述切换预测时间对所述目标用户进行请求响应，其中，所述预设的预测算法为：其中，/>是根据所述行为特征确定的TWS切换预测时间，/>是权重向量，/>是权重向量的转置，/>是所述行为特征，/>是偏置项。
可选地，所述请求匹配模块在对所述用户请求进行请求匹配，得到所述用户请求的匹配结果时，具体用于：
对所述用户请求进行请求解析，得到所述用户请求的解析数据；
根据预设的匹配规则和所述解析数据对所述用户请求进行请求匹配，得到所述用户请求的匹配结果。
可选地，所述传输序列生成模块在根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据排序，得到所述实时数据的动态传输顺序时，具体用于：
根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据入队处理，得到所述实时数据的初级数据队列；
对所述初级数据队列中的数据包进行优先级排序，得到所述实时数据的动态传输顺序。
可选地，所述传输序列生成模块在对所述初级数据队列中的数据包进行优先级排序，得到所述实时数据的动态传输顺序时，具体用于：
利用预设的调度算法生成所述初级数据队列中的数据包的响应比，其中，所述预设的调度算法为：其中，/>是所述数据包的响应比，/>是所述数据包所需要的等待时间，/>是所述数据包所需要的执行时间；
根据所述响应比对所述数据包进行优先级排序，得到所述数据包的优先级；
根据所述优先级生成所述实时数据的动态传输顺序。
可选地，所述无线对讲响应模块在根据所述动态传输顺序对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据时，具体用于：
根据所述动态传输顺序生成所述实时数据的调度策略；
获取所述实时数据的调度资源；
根据所述调度策略和所述调度资源对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据。
可选地，所述行为特征提取模块在根据预先获取的用户使用习惯提取所述目标用户的行为特征时，具体用于：
根据预先获取的用户使用习惯生成所述目标用户的行为模式矩阵；
监测所述目标用户的使用环境；
根据所述使用环境对所述行为模式矩阵进行加权处理，所述行为模式矩阵的加权矩阵；
根据所述加权矩阵生成所述目标用户的行为特征。
可选地，所述TWS切换响应模块在根据所述行为特征和预设的预测算法生成所述TWS切换平台的切换预测时间时，具体用于：
确定所述行为特征的特征标签，利用预设的预测算法构建所述TWS切换平台的切换预测模型；
根据所述行为特征和所述特征标签生成所述切换预测模型的训练集；
将所述训练集中的行为特征输入至所述切换预测模型，得到所述切换预测模型的模型输出；
根据所述训练集中的特征标签和所述模型输出对所述切换预测模型进行模型优化，得到优化后的切换预测模型；
利用所述优化后的切换预测模型生成TWS切换平台的切换预测时间。
可选地，所述TWS切换响应模块在根据所述训练集中的特征标签和所述模型输出对所述切换预测模型进行模型优化，得到优化后的切换预测模型时，具体用于：
利用预设的损失函数、所述特征标签和所述模型输出计算所述切换预测模型的损失值，其中，所述预设的损失函数为：其中，/>是所述切换预测模型的损失值，/>是权重向量，/>是权重向量的转置，/>是所述训练集中的行为特征，/>是偏置项，/>是所述模型输出，/>是所述训练集中训练样本的数量；
根据所述损失至对所述切换预测模型进行模型优化，得到优化后的切换预测模型。
为了解决上述问题，本发明还提供一种低延时无线对讲和TWS无缝切换方法，其特征在于，所述方法包括：
接受目标用户的用户请求，对所述用户请求进行请求匹配，得到所述用户请求的匹配结果；
根据所述匹配结果生成所述目标用户的目标平台，其中所述目标平台包括：无线对讲平台和TWS切换平台；
根据所述用户请求获取所述无线对讲平台的实时数据，根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据排序，得到所述实时数据的动态传输顺序；
根据所述动态传输顺序对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据；
根据预先获取的用户使用习惯提取所述目标用户的行为特征；
根据所述行为特征和预设的预测算法生成所述TWS切换平台的切换预测时间，根据所述切换预测时间对所述目标用户进行请求响应，其中，所述预设的预测算法为：其中，/>是根据所述行为特征确定的TWS切换预测时间，/>是权重向量，/>是权重向量的转置，/>是所述行为特征，/>是偏置项。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的低延时无线对讲和TWS无缝切换方法。
本发明通过接受用户请求并进行匹配，可以快速确定目标用户的无线对讲平台和TWS切换平台，通过根据预先设定的优先级队列进行数据排序和调度，以确保数据能够按照动态传输顺序进行传输，从而减少延时，同时，通过提取目标用户的行为特征，并结合预设的预测算法来生成TWS切换平台的切换预测时间，可以预测用户何时需要进行TWS切换，从而在合适的时机进行响应，实现了TWS的无缝切换，因此本发明提出的低延时无线对讲和TWS无缝切换系统、方法及介质，可以降低无线对讲的延时和提高TWS切换速度。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的低延时无线对讲和TWS无缝切换系统的系统架构图；
图2为本发明一实施例提供的低延时无线对讲和TWS无缝切换方法的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作出创造性劳动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。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
另外，下述各方法实施例中的步骤时序仅为一种举例，而非严格限定。
实际上，低延时无线对讲和TWS无缝切换系统所部署的服务端设备可能是由一台或多台设备构成的。上述低延时无线对讲和TWS无缝切换系统可以实现为：业务实例、虚拟机、硬件设备。比如，该低延时无线对讲和TWS无缝切换系统可以实现为部署在云节点中的一个或多个设备上的一种业务实例。简单来说，该低延时无线对讲和TWS无缝切换系统可以理解为是部署在云节点上的一种软件，用于为各用户端提供低延时无线对讲和TWS无缝切换系统。或者，该低延时无线对讲和TWS无缝切换系统也可以实现为部署在云节点中的一个或多个设备上的一种虚拟机。该虚拟机中安装有用于管理各用户端的应用软件。或者，该低延时无线对讲和TWS无缝切换系统还可以实现为由众多相同或不同类型的硬件设备构成的服务端，设置一个或多个硬件设备用于为各用户端提供低延时无线对讲和TWS无缝切换系统。
在实现形式上，低延时无线对讲和TWS无缝切换系统和用户端相互适应。即，低延时无线对讲和TWS无缝切换系统作为安装于云服务平台的应用，则用户端作为与该应用建立通信连接的客户端；或实现低延时无线对讲和TWS无缝切换系统作为网站实现，则用户端作为网页实现；再或实现低延时无线对讲和TWS无缝切换系统作为云服务平台实现，则用户端作为即时通信应用中的小程序实现。
如图1所示，是本发明一实施例提供的低延时无线对讲和TWS无缝切换系统的系统架构图。
本发明所述低延时无线对讲和TWS无缝切换系统100可以设置于云端服务器中，在实现形式上，可以作为一个或多个服务设备，也可以作为一应用安装于云端(例如移动服务运营方的服务器、服务器集群等)上，或者也可以开发为网站。根据实现的功能，所述低延时无线对讲和TWS无缝切换系统100可以包括请求匹配模块101、目标平台生成模块102、传输序列生成模块103、无线对讲响应模块104、行为特征提取模块105及TWS切换响应模块106。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
本发明实施例中，低延时无线对讲和TWS无缝切换系统中，上述各个模块均可独立实现，且与其他模块调用。这里的调用可以理解为，某一模块可以连接另一类型的多个模块，并为其连接的多个模块提供相应服务。比如，分享评测模块可以调用同一信息采集模块，以获取该信息采集模块采集的信息基于上述特性，本发明实施例提供的低延时无线对讲和TWS无缝切换系统中，无需修改程序代码，即可通过增加模块、并直接调用的形式来调整低延时无线对讲和TWS无缝切换系统架构的适用范围，实现集群式水平拓展，以便达到快捷灵活拓展低延时无线对讲和TWS无缝切换系统的目的。实际应用中，上述模块可以设置在同一设备或不同设备中，也可以是设置在虚拟设备中，例如云端服务器中的服务实例。
下面结合具体实施例，分别针对低延时无线对讲和TWS无缝切换系统的各个组成部分以及具体工作流程进行说明：
所述请求匹配模块101，用于接受目标用户的用户请求，对所述用户请求进行请求匹配，得到所述用户请求的匹配结果。
在本发明实施例中，所述请求匹配模块101在接受目标用户的用户请求，具体用于：接受目标用户的无线对讲请求或者TWS切换请求，其中，所述无线对讲请求是指用户发起对无线对讲平台的使用请求，可能需要与特定用户或群组进行通讯，或者进行语音信息的传输；所述TWS切换请求是指用户希望进行真无线立体声耳机（TWS）的切换，可能是从一个耳机切换到另一个，或者与多个设备之间进行切换。
详细地，所述TWS是True Wireless Stereo的缩写，意为真无线立体声，TWS技术是指通过蓝牙等无线技术实现两个耳机之间的完全无线连接，消除了传统耳机线缆的束缚，让用户可以更自由地使用耳机而不受线缆的限制。
进一步地，在TWS耳机中，每只耳机都包含了独立的蓝牙芯片，可以直接与音频源设备（如手机、平板电脑等）进行连接，同时左右耳机之间也可以通过无线方式进行通信，实现立体声音频输出，这种无线连接方式使得用户在使用耳机时更加便捷舒适，不再受到传统有线耳机的线缆纠缠和限制。
在本发明实施例中，所述请求匹配模块101在对所述用户请求进行请求匹配，得到所述用户请求的匹配结果时，具体用于：
对所述用户请求进行请求解析，得到所述用户请求的解析数据；
根据预设的匹配规则和所述解析数据对所述用户请求进行请求匹配，得到所述用户请求的匹配结果。
详细地，对用户请求进行解析，提取出关键信息，如对讲对象、通讯频道、切换设备等。
详细地，请求解析是指对用户提出的请求进行分析和解释，从中提取出关键信息和数据。在这里，请求可能包含各种参数、指令或描述，需要经过解析才能准确理解用户的意图。
详细地，请求匹配是指根据预设的规则或模型，将解析后的用户请求与事先定义的模式或条件进行比较，以确定最合适的匹配结果。
所述目标平台生成模块102，用于根据所述匹配结果生成所述目标用户的目标平台，其中所述目标平台包括：无线对讲平台和TWS切换平台。
在本发明实施例中，所述目标平台生成模块102在根据所述匹配结果生成所述目标用户的目标平台时，具体用于：根据所述匹配结果确定需要控制的平台。
进一步地，通过设计一个统一的通信平台，集成无线对讲和TWS切换功能，用户可以通过这个平台管理和控制两种通信方式，实现一键切换和便捷操作。
详细地，设计智能的切换策略，根据用户的需求和环境情况自动选择使用无线对讲还是TWS耳机，比如，在需要进行实时语音通信时自动切换到无线对讲模式，在需要个人音频享受时切换到TWS耳机模式。
进一步地，根据用户请求的匹配结果，确定目标用户需要接入的无线对讲频道或者通讯对象，确定目标用户所在的通讯组或频道，并将其加入或建立相应的通讯环境，针对目标用户的设备特性和通讯需求，进行相关参数设置，以确保目标用户能够顺利使用无线对讲功能。
进一步地，如果匹配结果包括TWS设备切换的需求，根据用户请求的匹配结果，确定目标用户需要切换到的TWS设备或者切换的目标设备清单，协调目标用户当前连接的TWS设备和目标设备，进行连接状态的切换，以确保目标用户能够快速、便捷地切换到目标设备上。
所述传输序列生成模块103，用于根据所述用户请求获取所述无线对讲平台的实时数据，根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据排序，得到所述实时数据的动态传输顺序。
在本发明实施例中，所述传输序列生成模块103在根据所述用户请求获取所述无线对讲平台的实时数据时，具体用于：
提取所述用户请求的关键信息；
根据所述关键信息对所述无线对讲平台进行平台匹配，得到所述无线对讲平台的匹配平台；
在所述匹配平台上采集所述用户请求所对应的实时数据。
详细地，获取目标用户发起的无线对讲请求，根据用户请求中提取出的关键信息，与已有的无线对讲平台进行匹配，得到匹配的平台信息，连接已匹配到的无线对讲平台，并从该平台中获取实时数据。
详细地，实时数据可以包括用户语音数据、通讯频道信息、设备状态信息等。
详细地，所述无线对讲平台中的匹配平台不止一个，需要选取最合适的匹配平台。
在本发明实施例中，所述传输序列生成模块103在根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据排序，得到所述实时数据的动态传输顺序时，具体用于：
根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据入队处理，得到所述实时数据的初级数据队列；
对所述初级数据队列中的数据包进行优先级排序，得到所述实时数据的动态传输顺序。
详细地，优先级队列是一种能够根据元素的优先级自动排序的数据结构，其中优先级高的元素排在队列前面，通过对实时数据应用适当的优先级规则，可以将其按照优先级顺序加入到初级数据队列中。
详细地，一旦初级数据队列中有足够的数据包，可以对这些数据包进行优先级排序，根据数据包的优先级，可以使用合适的排序算法对数据包进行排序，以确定其动态传输的顺序，排序后，数据包将按照优先级从高到低的顺序进行传输。
详细地，根据数据包的优先级，将实时数据进行入队处理并排序，以确定其动态传输的顺序，这样可以确保在传输过程中，优先发送具有较高优先级的数据包，从而满足用户的实时性需求。
详细地，所述传输序列生成模块103在对所述初级数据队列中的数据包进行优先级排序，得到所述实时数据的动态传输顺序时，具体用于：
利用预设的调度算法生成所述初级数据队列中的数据包的响应比，其中，所述预设的调度算法为：其中，/>是所述数据包的响应比，/>是所述数据包所需要的等待时间，/>是所述数据包所需要的执行时间；
根据所述响应比对所述数据包进行优先级排序，得到所述数据包的优先级；
根据所述优先级生成所述实时数据的动态传输顺序。
详细地，所述根据所述响应比对所述数据包进行优先级排序，得到所述数据包的优先级是指对响应比进行排序，根据排序后的响应比确定数据包的优先级，其中，响应比越大的数据包，优先级越高。
详细地，预先构建一个优先级队列，用于存储实时数据，并为每个数据包分配一个优先级，将获取到的实时数据按照一定的规则和条件加入到优先级队列中，同时根据数据包的特性为其分配相应的优先级，根据优先级队列中数据包的优先级进行排序，确保高优先级的数据包在队列的前面，低优先级的数据包在队列的后面。
详细地，通过优先级队列对实时数据进行排序和动态传输顺序的管理，可以有效提高数据传输的效率和优先级处理的准确性，提升系统的整体性能和用户体验。
所述无线对讲响应模块104，用于根据所述动态传输顺序对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据。
在本发明实施例中，所述无线对讲响应模块104在根据所述动态传输顺序对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据时，具体用于：
根据所述动态传输顺序生成所述实时数据的调度策略；
获取所述实时数据的调度资源；
根据所述调度策略和所述调度资源对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据。
详细地，根据所述调度策略和所述调度资源对所述实时数据进行数据调度是指根据数据流的优先级和网络状况来动态调整数据传输顺序，比如，在网络拥堵时，优先发送高优先级数据；在网络空闲时，可以适当提高低优先级数据的传输速率。
详细地，根据前面步骤得到的动态传输顺序，会制定相应的调度策略，其中，所述调度策略包括确定传输优先级高低、传输频率、数据处理方式等内容，以确保实时数据能够按照一定的顺序被传输和处理。
详细地，在实施调度策略之前，需要获取必要的调度资源，这些资源包括传输通道、计算资源、存储资源等，以确保实时数据能够按照调度策略进行传输和处理。
详细地，基于制定的调度策略和获取的调度资源，系统对实时数据进行数据调度包括按照动态传输顺序逐个处理数据包，确保按照规定的顺序传输数据，并在需要时进行实时处理和响应。
所述行为特征提取模块105，用于根据预先获取的用户使用习惯提取所述目标用户的行为特征。
在本发明实施例中，所述行为特征提取模块105在根据预先获取的用户使用习惯提取所述目标用户的行为特征时，具体用于：
根据预先获取的用户使用习惯生成所述目标用户的行为模式矩阵；
监测所述目标用户的使用环境；
根据所述使用环境对所述行为模式矩阵进行加权处理，所述行为模式矩阵的加权矩阵；
根据所述加权矩阵生成所述目标用户的行为特征。
详细地，可以通过内置的传感器（比如加速度传感器、光学传感器等）实时监测用户的使用情况和周围环境的状态，例如，检测耳机是否被取下或戴上，检测周围是否有其他蓝牙设备等。
详细地， 根据环境监测的数据，结合用户的行为模式进行分析。比如，用户通常什么时候会切换耳机、切换的频率是多少、是否有规律可循等。
详细地，使用环境对行为模式矩阵进行加权处理，生成行为模式矩阵的加权矩阵，其中，加权处理可以根据使用环境的不同因素对行为模式矩阵中的各个特征进行赋权，以反映不同环境下特定行为的重要性或影响程度，这样可以更准确地描述目标用户在特定环境下的行为特征。
所述TWS切换响应模块106，用于根据所述行为特征和预设的预测算法生成所述TWS切换平台的切换预测时间，根据所述切换预测时间对所述目标用户进行请求响应。
在本发明实施例中，所述TWS切换响应模块106在根据所述行为特征和预设的预测算法生成所述TWS切换平台的切换预测时间时，具体用于：
确定所述行为特征的特征标签，利用预设的预测算法构建所述TWS切换平台的切换预测模型；
根据所述行为特征和所述特征标签生成所述切换预测模型的训练集；
将所述训练集中的行为特征输入至所述切换预测模型，得到所述切换预测模型的模型输出；
根据所述训练集中的特征标签和所述模型输出对所述切换预测模型进行模型优化，得到优化后的切换预测模型；
利用所述优化后的切换预测模型生成TWS切换平台的切换预测时间。
详细地，特征标签可以用于训练切换预测模型，以预测未来的TWS切换时间，具体而言，利用预设的预测算法构建切换预测模型，该模型可以基于行为特征来预测切换时间。
详细地，特征标签显示了不同行为特征下所对应的切换时间。
详细地，所述预设的预测算法为：其中，/>是根据所述行为特征确定的TWS切换预测时间，/>是权重向量，/>是权重向量的转置，/>是所述训练集中的行为特征，/>是偏置项。
详细地，预测算法通过将权重向量与行为特征进行加权求和，并加上偏置项来得到TWS切换预测时间，其中，权重向量和偏置项是模型的参数，可以优化，以获得更准确的预测结果。
详细地，所述TWS切换响应模块106在根据所述训练集中的特征标签和所述模型输出对所述切换预测模型进行模型优化，得到优化后的切换预测模型时，具体用于：
利用预设的损失函数、所述特征标签和所述模型输出计算所述切换预测模型的损失值，其中，所述预设的损失函数为：其中，/>是所述切换预测模型的损失值，/>是权重向量，/>是权重向量的转置，/>是所述训练集中的行为特征，/>是偏置项，/>是所述模型输出，/>是所述训练集中训练样本的数量；
根据所述损失至对所述切换预测模型进行模型优化，得到优化后的切换预测模型。
详细地，通过计算每个训练样本的预测误差的平方和，然后除以训练样本数量n，得到整体的模型损失值，该损失值衡量了模型在训练集上的预测性能，即模型的预测结果与实际标签之间的差异程度。
详细地，根据计算得到的损失值，利用优化算法（如梯度下降法）来更新模型的参数（权重向量w和偏置项b），以使损失值最小化，优化的过程就是通过调整模型参数，让模型更好地拟合训练数据，从而提高模型的预测准确性。
进一步地，通过反复迭代优化过程，逐渐调整模型的参数，直到达到损失函数的最小值或收敛值，最终得到的模型即为优化后的切换预测模型，它能够更准确地预测TWS切换时间。
在本发明实施例中，利用预测算法对目标用户的行为特征进行分析和处理，从而预测出TWS切换时间，即目标用户可能需要进行网络切换的时间点，再根据实际情况对预测的切换时间进行调整，最后，实现用户的请求响应。
参照图2所示，为本发明一实施例提供的低延时无线对讲和TWS无缝切换方法的流程示意图。在本实施例中，所述低延时无线对讲和TWS无缝切换方法包括：
S1、接受目标用户的用户请求，对所述用户请求进行请求匹配，得到所述用户请求的匹配结果；
S2、根据所述匹配结果生成所述目标用户的目标平台，其中所述目标平台包括：无线对讲平台和TWS切换平台；
S3、根据所述用户请求获取所述无线对讲平台的实时数据，根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据排序，得到所述实时数据的动态传输顺序；
S4、根据所述动态传输顺序对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据；
S5、根据预先获取的用户使用习惯提取所述目标用户的行为特征；
S6、根据所述行为特征和预设的预测算法生成所述TWS切换平台的切换预测时间，根据所述切换预测时间对所述目标用户进行请求响应，其中，所述预设的预测算法为：其中，/>是根据所述行为特征确定的TWS切换预测时间，/>是权重向量，/>权重向量的转置，/>是所述行为特征，/>是偏置项。
本发明通过接受用户请求并进行匹配，可以快速确定目标用户的无线对讲平台和TWS切换平台，通过根据预先设定的优先级队列进行数据排序和调度，以确保数据能够按照动态传输顺序进行传输，从而减少延时，同时，通过提取目标用户的行为特征，并结合预设的预测算法来生成TWS切换平台的切换预测时间，可以预测用户何时需要进行TWS切换，从而在合适的时机进行响应，实现了TWS的无缝切换，因此本发明提出的低延时无线对讲和TWS无缝切换方法，可以降低无线对讲的延时和提高TWS切换速度。
本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
接受目标用户的用户请求，对所述用户请求进行请求匹配，得到所述用户请求的匹配结果；
根据所述匹配结果生成所述目标用户的目标平台，其中所述目标平台包括：无线对讲平台和TWS切换平台；
根据所述用户请求获取所述无线对讲平台的实时数据，根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据排序，得到所述实时数据的动态传输顺序；
根据所述动态传输顺序对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据；
根据预先获取的用户使用习惯提取所述目标用户的行为特征；
根据所述行为特征和预设的预测算法生成所述TWS切换平台的切换预测时间，根据所述切换预测时间对所述目标用户进行请求响应，其中，所述预设的预测算法为：其中，/>是根据所述行为特征确定的TWS切换预测时间，/>是权重向量，/>是权重向量的转置，/>是所述行为特征，/>是偏置项。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能（Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种低延时无线对讲和TWS无缝切换系统，其特征在于，所述系统包括请求匹配模块、目标平台生成模块、传输序列生成模块、无线对讲响应模块、行为特征提取模块及TWS切换响应模块，其中：
所述请求匹配模块，用于接受目标用户的用户请求，对所述用户请求进行请求解析，得到所述用户请求的解析数据，根据预设的匹配规则和所述解析数据对所述用户请求进行请求匹配，得到所述用户请求的匹配结果，其中，所述用户请求包括目标用户的无线对讲请求或者TWS切换请求；
所述目标平台生成模块，用于根据所述匹配结果生成所述目标用户的目标平台，其中所述目标平台包括：无线对讲平台和TWS切换平台；
所述传输序列生成模块，用于根据所述用户请求获取所述无线对讲平台的实时数据，根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据排序，得到所述实时数据的动态传输顺序；
所述无线对讲响应模块，用于根据所述动态传输顺序对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据；
所述行为特征提取模块，用于根据预先获取的用户使用习惯生成所述目标用户的行为模式矩阵，监测所述目标用户的使用环境，根据所述使用环境对所述行为模式矩阵进行加权处理，所述行为模式矩阵的加权矩阵，根据所述加权矩阵生成所述目标用户的行为特征；
所述TWS切换响应模块，用于根据所述行为特征和预设的预测算法生成所述TWS切换平台的切换预测时间，根据所述切换预测时间对所述目标用户进行请求响应，其中，所述预设的预测算法为：其中，/>是根据所述行为特征确定的TWS切换预测时间，/>是权重向量，/>是权重向量的转置，/>是所述行为特征，/>是偏置项。
2.如权利要求1所述的低延时无线对讲和TWS无缝切换系统，其特征在于，所述传输序列生成模块在根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据排序，得到所述实时数据的动态传输顺序时，具体用于：
根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据入队处理，得到所述实时数据的初级数据队列；
对所述初级数据队列中的数据包进行优先级排序，得到所述实时数据的动态传输顺序。
3.如权利要求2所述的低延时无线对讲和TWS无缝切换系统，其特征在于，所述传输序列生成模块在对所述初级数据队列中的数据包进行优先级排序，得到所述实时数据的动态传输顺序时，具体用于：
利用预设的调度算法生成所述初级数据队列中的数据包的响应比，其中，所述预设的调度算法为：其中，/>是所述数据包的响应比，/>是所述数据包所需要的等待时间，/>是所述数据包所需要的执行时间；
根据所述响应比对所述数据包进行优先级排序，得到所述数据包的优先级；
根据所述优先级生成所述实时数据的动态传输顺序。
4.如权利要求1所述的低延时无线对讲和TWS无缝切换系统，其特征在于，所述无线对讲响应模块在根据所述动态传输顺序对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据时，具体用于：
根据所述动态传输顺序生成所述实时数据的调度策略；
获取所述实时数据的调度资源；
根据所述调度策略和所述调度资源对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据。
5.如权利要求1至4中任一项所述的低延时无线对讲和TWS无缝切换系统，其特征在于，所述TWS切换响应模块在根据所述行为特征和预设的预测算法生成所述TWS切换平台的切换预测时间时，具体用于：
确定所述行为特征的特征标签，利用预设的预测算法构建所述TWS切换平台的切换预测模型；
根据所述行为特征和所述特征标签生成所述切换预测模型的训练集；
将所述训练集中的行为特征输入至所述切换预测模型，得到所述切换预测模型的模型输出；
根据所述训练集中的特征标签和所述模型输出对所述切换预测模型进行模型优化，得到优化后的切换预测模型；
利用所述优化后的切换预测模型生成TWS切换平台的切换预测时间。
6.如权利要求5所述的低延时无线对讲和TWS无缝切换系统，其特征在于，所述TWS切换响应模块在根据所述训练集中的特征标签和所述模型输出对所述切换预测模型进行模型优化，得到优化后的切换预测模型时，具体用于：
利用预设的损失函数、所述特征标签和所述模型输出计算所述切换预测模型的损失值，其中，所述预设的损失函数为：其中，/>是所述切换预测模型的损失值，/>是权重向量，/>是权重向量的转置，/>是所述训练集中的行为特征，/>是偏置项，/>是所述模型输出，/>是所述训练集中训练样本的数量；
根据所述损失至对所述切换预测模型进行模型优化，得到优化后的切换预测模型。
7.一种低延时无线对讲和TWS无缝切换方法，其特征在于，所述方法包括：
接受目标用户的用户请求，对所述用户请求进行请求解析，得到所述用户请求的解析数据，根据预设的匹配规则和所述解析数据对所述用户请求进行请求匹配，得到所述用户请求的匹配结果，其中，所述用户请求包括目标用户的无线对讲请求或者TWS切换请求；
根据所述匹配结果生成所述目标用户的目标平台，其中所述目标平台包括：无线对讲平台和TWS切换平台；
根据所述用户请求获取所述无线对讲平台的实时数据，根据预先构建的优先级队列对所述实时数据进行数据排序，得到所述实时数据的动态传输顺序；
根据所述动态传输顺序对所述实时数据进行数据调度，得到所述用户请求所对应的调度数据；
根据预先获取的用户使用习惯生成所述目标用户的行为模式矩阵，监测所述目标用户的使用环境，根据所述使用环境对所述行为模式矩阵进行加权处理，所述行为模式矩阵的加权矩阵，根据所述加权矩阵生成所述目标用户的行为特征；
根据所述行为特征和预设的预测算法生成所述TWS切换平台的切换预测时间，根据所述切换预测时间对所述目标用户进行请求响应，其中，所述预设的预测算法为：其中，/>是根据所述行为特征确定的TWS切换预测时间，/>是权重向量，/>是权重向量的转置，/>是所述行为特征，/>是偏置项。
8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求7所述的低延时无线对讲和TWS无缝切换方法。
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