[发明专利]一种细粒度电台音频内容个性化组织推荐方法

权利要求书

1.一种细粒度电台音频内容个性化组织推荐方法，其特征在于：

首先，对音频进行分帧；

第二步，进行预处理，消除趋势项和直流分量

第三步，进行降噪；

第四步，进行预加重；

第五步，然后进行特征提取，特征提取是基于帧处理的；

第六步，采用端点检测方法检测出语音的端点，从包含语音的一段信号中确定出语音的起始点和结束点的位置；通过端点检测，把音频切分成一个个句子；

第七步，经过端点检测的音频首先经过SVM1，将帧分为语音/非语音/静音，对语音帧通过SVM1分成纯语音帧以及带噪语音帧，对纯语音帧再通过SVM3分为男声/女声；对非语音帧通过SVM4分为音乐以及噪声；

第八步，对纯人声分离出的男声/女声以及现场报道通过说话人分割与聚类技术，将说话人相同的顺序音频段进行合并；分析出最多音频段的男性声音和女性声音，即为男主持人和女主持人；

第九步，对分离完成的说话人段进行语音识别并存储；

最后，构建广播语义网，使用文本分析技术对相邻的说话人段进行分析处理，对有相似语义的说话人段进行合并并提取摘要进行标注；

还包括节目实时推送，节目实时推送功能的实现包括以下三个模块：

(4.1)实时统计模块：包括实时热播节目统计和在线收听人数统计，统计结果将发送给检测模块和推送模块；

(4.2)实时监测模块：监控节目收听相关的关键指标，包括在线收听人数和节目收听次数，首先采用移动平均法对数据处理，然后判断是否超过或低于系统设定阈值，若满足条件，则发送节目推送指令给节目推送模块告知其进行节目消息推送；

(4.3)节目推送模块：接收来自实时统计和实时监测模块的数据流；当收到节目推送指令后，立即推送节目存入电台业务数据库，客户端将会从数据库中获取推送节目以推送消息的形式发送给用户或者插入用户的个性化节目单中；

模块(4.1)实时统计的指标分为两部分：

(4.1.1)实时热播节目统计；

(4.1.2)在线收听人数统计；

其中的实时热播节目统计，即实时Top N问题；其统计步骤如下：

(4.1.1.1)接收电台用户行为日志，并解析所需要统计的字段，包括：当前收听的节目ID，用户的行为类型；

(4.1.1.2)采用滑动窗口技术统计实时热播节目，得到当前收听节目的Top N；

(4.1.1.3)将统计结果写入MySQL数据库并发给实时监测模块和实时推送模块；统计结果字段包括：时间，节目ID，收听次数；

指标(4.1.2)中的在线收听人数统计，其统计步骤如下：

(4.1.2.1)接收电台用户行为日志，并解析所需要统计的字段，包括：用户ID，用户的行为类型；

(4.1.2.2)当用户的行为类型为“播放”时，将其添加到在线用户列表中；当行为类型为“暂停/停止”时，从在线用户列表中移除；基于Storm的实时统计实现统计频率为1秒；

(4.1.2.3)将统计结果写入MySQL数据库并发给实时监测模块和实时推送模块；统计结果字段包括：时间，收听人数；

模块(4.2)实时监测模块要监测的指标分为如下两种：

(4.2.1)节目收听次数监测；

(4.2.2)在线收听人数监测；

(4.2.1)节目收听次数监测的处理步骤如下：

(4.2.1.1)从实时统计模块中获取实时热播节目的Top N列表；

(4.2.1.2)监测热播节目列表中的收听次数；

(4.2.2)在线收听人数监测的处理步骤如下：

(4.2.2.1)从实时统计模块中获取实时在线收听人数；

(4.2.2.2)采用指数移动平均法计算在线收听人数的变化趋势；

(4.2.2.3)监测平均值，当平均值低于系统设定阈值时，向节目推送模块发送推送指令，此刻节目的推送用以吸引用户，提高节目收听率；

(4.1)节目推送模块的实施步骤如下：

(4.1.1)从实时统计模块获取实时热播节目的Top N节目列表，进行预处理；预处理包括：对相同的节目ID进行去重，保留最新的统计数据；

(4.1.2)接收实时监测模块发送的节目推送指令；

(4.1.3)判断指令类型，如果是通过在线收听人数监测发出的推送指令，则将预处理后的节目推送列表推送给用户；如果是通过节目收听次数监测发送的推送指令，则直接将推送指令中指定的节目进行推送。