一種電視節(jié)目推薦方法與系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電視節(jié)目推薦方法與系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著數(shù)字電視技術(shù)的快速發(fā)展，有線數(shù)字電視系統(tǒng)在目前編碼與調(diào)制制式下可 以達(dá)到數(shù)百套節(jié)目的傳輸容量。再加上內(nèi)置操作系統(tǒng)的智能電視，能夠?yàn)g覽互聯(lián)網(wǎng)上海量 的視頻資源，因此電視用戶難以在如此眾多的視頻中挑選他們感興趣的內(nèi)容。為了解決這 種電視信息"過(guò)載"問(wèn)題，電子節(jié)目指南必須具有智能性，它能夠根據(jù)用戶的興趣，愛(ài)好和使 用歷史自動(dòng)提前向用戶推薦電視節(jié)目。同時(shí)它還能自動(dòng)跟蹤用戶興趣的變化而對(duì)所推薦的 電視節(jié)目作出調(diào)整。這就是數(shù)字電視節(jié)目推薦系統(tǒng)的概念。
[0003] 現(xiàn)有的電視節(jié)目推薦方法大多根據(jù)用戶的顯性特征及隱性特征來(lái)推薦節(jié)目。顯 性特征指用戶注冊(cè)成為推薦系統(tǒng)用戶時(shí)，提供的特性屬性，包括：性別，年齡，職業(yè)等硬件信 息；隱性特征指用戶收看電視節(jié)目的時(shí)間段，節(jié)目類型，經(jīng)常收看的節(jié)目等軟件信息。
[0004] 現(xiàn)有技術(shù)的電視電視節(jié)目推薦方法的缺點(diǎn)在于：利用顯性信息時(shí)，需要注冊(cè)成為 推薦系統(tǒng)用戶，并提供足夠的顯性信息，沒(méi)有充分考慮不熟練掌握普通話及人機(jī)操作的老 年用戶；利用隱性信息時(shí)，利用的用戶特性描述特征不夠，不能給用戶推薦足夠準(zhǔn)確的電視 口 ~P目。
[0005] 最近，市場(chǎng)上也出現(xiàn)了一種基于語(yǔ)音控制的電視節(jié)目調(diào)整方案。根據(jù)用戶語(yǔ)音，進(jìn) 行換臺(tái)。例如，用戶發(fā)音"我想看湖南臺(tái)"，則自動(dòng)切換至湖南臺(tái)。此種方案的智能化程度不 高，只能識(shí)別固定的語(yǔ)句，可以看作是一種控制系統(tǒng)，不能為用戶智能推薦電視節(jié)目。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明實(shí)施例提出一種電視節(jié)目推薦方法與系統(tǒng)，能夠推薦出更符合用戶文化語(yǔ) 言背景的節(jié)目，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，特別是對(duì)于那些并不熟練掌握普通話及人機(jī)操作的老年用 戶。
[0007] 本發(fā)明實(shí)施例提供一種電視節(jié)目推薦方法，包括：
[0008] 接收用戶的語(yǔ)音信號(hào)；
[0009] 將所述語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散的語(yǔ)音數(shù)據(jù)；
[0010] 根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)識(shí)別出用戶所用的方言類別；
[0011] 向用戶推薦與所述方言類別相關(guān)的電視節(jié)目。
[0012] 進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)識(shí)別出用戶所用的方言類別，具體包括：
[0013] 對(duì)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)分幀；
[0014] 獲取每一幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征，形成所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的第一特征序列X = (X1, X2, ...，xM};其中，xM代表第M幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征；
[0015] 去除所述第一特征序列X中的靜音片段，得到所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的第二特征序列Y = Iy1, y2,...，yN};其中，yN代表去除所述第一特征序列X中的靜音片段后第N幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的 魯棒特征，N < M ;
[0016] 根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的第二特征序列Y，計(jì)算所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)在不同方言模型下的似 然度；
[0017] 根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)在不同方言模型下的似然度判定用戶所用的方言類別。
[0018] 通過(guò)提取每一幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征并經(jīng)過(guò)除靜處理后，能夠得到最能表征所述 語(yǔ)音數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)：第二特征序列；然后再利用所述第二特征序列計(jì)算所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)在 不同的方言模型下的似然度；似然度越高，說(shuō)明該組第二特征序列與所述方言模型越相似， 其中似然度最高的方言模型即判定為用戶所用的方言類別。
[0019] 進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的第二特征序列Y，計(jì)算所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)在不同方 言模型下的似然度，具體根據(jù)以下公式計(jì)算：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種電視節(jié)目推薦方法，其特征在于，包括： 接收用戶的語(yǔ)音信號(hào)； 將所述語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散的語(yǔ)音數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)識(shí)別出用戶所使用的方言類別； 向用戶推薦與所述方言類別相關(guān)的電視節(jié)目。
2. 如權(quán)利要求1所述的電視節(jié)目推薦方法，其特征在于，所述根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)識(shí)別 出用戶所用的方言類別，具體包括： 對(duì)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)分幀； 獲取每一幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征，形成所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的第一特征序列X = (X1, X2, ...，XM};其中，Xm代表第M幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征； 去除所述第一特征序列X中的靜音片段，得到所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的第二特征序列Y = Iy1, y2,...，yN};其中，yN代表去除所述第一特征序列X中的靜音片段后第N幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的 魯棒特征，N < M ; 根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的第二特征序列Y，計(jì)算所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)在不同方言模型下的似然 度； 根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)在不同方言模型下的似然度判定用戶所用的方言類別。
3. 如權(quán)利要求2所述的電視節(jié)目推薦方法，其特征在于，根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的第二特 征序列Y，計(jì)算所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)在不同方言模型下的似然度，具體根據(jù)以下公式計(jì)算：
其中，Ρ(Υ/λ,)為所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)在第k種方言模型下的似然度；p(yi/Ak)為所述第二 特征序列的第i幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征現(xiàn)在第k個(gè)方言模型的概率；ω (kh_為第k種 方言模型的第j個(gè)高斯子模型的權(quán)重；C0^為第k種方言模型的第j個(gè)高斯子模型的協(xié)方 差；μ (kh_為第k種方言模型的第j個(gè)高斯子模型的均值。
4. 如權(quán)利要求2或3所述的電視節(jié)目推薦方法，其特征在于，在所述輸入用戶的語(yǔ)音信 號(hào)之前，還包括構(gòu)建方言模型的步驟，具體包括： 獲取基于已知方言的第二特征序列； 采用決策樹(shù)聚類的方法將所述第二特征序列的每一幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征進(jìn)行聚類， 每個(gè)類別采用高斯子模型進(jìn)行表征； 根據(jù)每個(gè)類別所包含的魯棒特征，采用極大似然算法計(jì)算每個(gè)類別所對(duì)應(yīng)的高斯子模 型的權(quán)重、均值以及協(xié)方差； 根據(jù)每個(gè)高斯子模型的權(quán)重、均值以及協(xié)方差，生成所述已知方言的方言模型；其中， 所述第二特征序列的第i幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征現(xiàn)在第k個(gè)方言模型的概率為
ω (kh_為第k種方言模型的第j個(gè)高斯子模型的權(quán)重；C (kh_為第k種方言模型的第j個(gè) 高斯子模型的協(xié)方差；μ _為第k種方言模型的第j個(gè)高斯子模型的均值。
5. 如權(quán)利要求4所述的電視節(jié)目推薦方法，其特征在于，所述魯棒特征包含每一幀語(yǔ) 音數(shù)據(jù)的能量、梅爾頻率倒譜系數(shù)、梅爾頻率倒譜系數(shù)的一階差分和二階差分。
6. -種電視節(jié)目推薦系統(tǒng)，其特征在于，包括： 信號(hào)接收模塊，用于接收用戶的語(yǔ)音信號(hào)； 信號(hào)轉(zhuǎn)換模塊，用于將所述語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散的語(yǔ)音數(shù)據(jù)； 識(shí)別模塊，用于根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)識(shí)別出用戶所使用的方言類別； 推薦模塊，用于向用戶推薦與所述方言類別相關(guān)的電視節(jié)目。
7. 如權(quán)利要求6所述的電視節(jié)目推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述識(shí)別模塊包括： 分幀單元，用于對(duì)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)分幀； 第一序列獲取單元，用于獲取每一幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征，形成所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的第一 特征序列X = (X1, χ2, ...，xM};其中，xM代表所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)中第M幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征； 第二序列獲取單元，用于去除所述第一特征序列中的靜音片段，得到所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的 第二特征序列Y = {yi，y2,...，yN};其中，yN代表去除所述第一特征序列X中的靜音片段后 第N幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征，N < M ; 似然度計(jì)算單元，用于所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)的第二特征序列Y，計(jì)算所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)在不同方言 模型下的似然度； 判定單元，用于根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)在不同方言模型下的似然度判定用戶所用的方言類 別。
8. 如權(quán)利要求7所述的電視節(jié)目推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述似然度計(jì)算單元具體根 據(jù)以下公式計(jì)算所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)在不同方言模型下的似然度：
其中，Ρ(Υ/λ,)為所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)在第k種方言模型下的似然度；p(yi/Ak)為所述第二 特征序列的第i幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征現(xiàn)在第k個(gè)方言模型的概率；ω (kh_為第k種 方言模型的第j個(gè)高斯子模型的權(quán)重；C0^為第k種方言模型的第j個(gè)高斯子模型的協(xié)方 差；μ (kh_為第k種方言模型的第j個(gè)高斯子模型的均值。
9. 如權(quán)利要求7或8所述的電視節(jié)目推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述電視節(jié)目推薦系統(tǒng)還 包括方言模型構(gòu)建模塊；所述方言模型構(gòu)建模塊具體包括： 樣本序列獲取單元，用于獲取基于已知方言的第二特征序列； 聚類單元，用于采用決策樹(shù)聚類的方法將所述第二特征序列的每一幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒 特征進(jìn)行聚類，每個(gè)類別采用高斯子模型進(jìn)行表征； 模型參數(shù)計(jì)算單元，用于根據(jù)每個(gè)類別所包含的魯棒特征，采用極大似然算法計(jì)算每 個(gè)類別所對(duì)應(yīng)的高斯子模型的權(quán)重、均值以及協(xié)方差； 模型生成單元，用于根據(jù)每個(gè)高斯子模型的權(quán)重、均值以及協(xié)方差，生成所述已知方言 的方言模型；其中，所述第二特征序列的第i幀語(yǔ)音數(shù)據(jù)的魯棒特征yia現(xiàn)在第k個(gè)方言 模型的概率為
ω (kh_為第k種方言模型的第j個(gè)高斯子模型的權(quán)重；C (kh_為第k種方言模型的第j個(gè) 高斯子模型的協(xié)方差；μ _為第k種方言模型的第j個(gè)高斯子模型的均值。
10.如權(quán)利要求9所述的電視節(jié)目推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述魯棒特征包含每一幀語(yǔ) 音數(shù)據(jù)的能量、梅爾頻率倒譜系數(shù)、梅爾頻率倒譜系數(shù)的一階差分和二階差分。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種電視節(jié)目推薦方法，包括：接收用戶的語(yǔ)音信號(hào)；將所述語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散的語(yǔ)音數(shù)據(jù)；根據(jù)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)識(shí)別出用戶所用的方言類別；向用戶推薦與所述方言類別相關(guān)的電視節(jié)目。采用本發(fā)明實(shí)施例，能夠推薦出更符合用戶文化語(yǔ)言背景的節(jié)目，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，特別是對(duì)于那些并不熟練掌握普通話及人機(jī)操作的老年用戶。同時(shí)，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種電視節(jié)目推薦系統(tǒng)，能夠執(zhí)行所述電視節(jié)目推薦方法的所有方法步驟。
【IPC分類】H04N21-258, G10L15-20, H04N21-466, G10L15-18
【公開(kāi)號(hào)】CN104766607
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510098643
【發(fā)明人】雷延強(qiáng)
【申請(qǐng)人】廣州視源電子科技股份有限公司
【公開(kāi)日】2015年7月8日
【申請(qǐng)日】2015年3月5日