[發明專利]來電提醒方法及裝置

有效

• 申請號: 201710093578.X
• 申請日: 2017-02-21
• 公開（公告）號: CN106911845B
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 陳志軍
• 申請（專利權）人: 北京小米移動軟件有限公司
• 主分類號: H04M1/725
• 分類號: H04M1/725;H04M1/65;H04M1/663
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 林錦瀾

1.一種來電提醒方法，其特征在于，所述方法包括：

對可疑來電接通時產生的語音進行語音識別，得到文本信息，所述可疑來電基于云端識別確定；

采用來電類型分類模型，確定所述文本信息的來電類型，所述來電類型至少包括正常來電和異常來電；

若所述文本信息的來電類型為異常來電，則進行提醒；

其中，所述來電類型分類模型的訓練過程，包括：

統計多個終端在預設天數內接到的可疑來電，基于所述可疑來電的文本特征將所述可疑來電分為正常來電樣本和異常來電樣本；

分別提取多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關鍵詞；

采用分類算法對所述多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關鍵詞進行模型訓練，得到所述來電類型分類模型；

所述若所述文本信息的來電類型為異常來電，則進行提醒包括：

生成提醒消息，所述提醒消息用于指示當前終端接收到可疑來電；

將所述提醒消息發送至目標終端，所述目標終端為所述當前終端上預先設置的指定聯系人聯系方式所指示的終端，以使所述目標終端對所述提醒消息進行展示；

所述生成提醒消息包括：

基于錄音文件，生成第一提醒消息，所述第一提醒消息攜帶所述錄音文件，所述錄音文件為對所述可疑來電接通時產生的語音進行錄制得到；

或，

基于所述文本信息和所述文本信息的來電類型中的至少一項，生成第二提醒消息，所述文本信息是進行語音識別得到的文本信息，所述第二提醒消息攜帶所述文本信息和所述文本信息的來電類型中的至少一項。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對可疑來電接通時產生的語音進行語音識別，得到文本信息之前，所述方法還包括：

基于當前來電的來電號碼，在云端數據庫中查找是否存在與所述來電號碼一致的可疑號碼，所述云端數據庫包括至少一個可疑號碼；

若所述云端數據庫中存在與所述來電號碼一致的可疑號碼，則將所述當前來電確定為可疑來電；

若所述云端數據庫中不存在與所述來電號碼一致的可疑號碼，則將所述當前來電確定為正常來電。

3.一種來電提醒裝置，其特征在于，所述裝置包括：

識別模塊，被配置為對可疑來電接通時產生的語音進行語音識別，得到文本信息，所述可疑來電基于云端識別確定；

第一確定模塊，被配置為采用來電類型分類模型，確定所述文本信息的來電類型，所述來電類型至少包括正常來電和異常來電；

提醒模塊，被配置為若所述文本信息的來電類型為異常來電，則進行提醒；

其中，所述裝置還包括：

提取模塊，被配置為統計多個終端在預設天數內接到的可疑來電，基于所述可疑來電的文本特征將所述可疑來電分為正常來電樣本和異常來電樣本；分別提取所述多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關鍵詞；

訓練模塊，被配置為采用分類算法對所述多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關鍵詞進行模型訓練，得到所述來電類型分類模型；

所述提醒模塊，包括：

生成子模塊，被配置為生成提醒消息，所述提醒消息用于指示當前終端接收到可疑來電；

發送子模塊，被配置為將所述提醒消息發送至目標終端，所述目標終端為所述當前終端上預先設置的指定聯系人聯系方式所指示的終端，以使所述目標終端對所述提醒消息進行展示；

所述生成子模塊，被配置為基于錄音文件，生成第一提醒消息，所述第一提醒消息攜帶所述錄音文件，所述錄音文件為對所述可疑來電接通時產生的語音進行錄制得到；或，基于所述文本信息和所述文本信息的來電類型中的至少一項，生成第二提醒消息，所述文本信息是進行語音識別得到的文本信息，所述第二提醒消息攜帶所述文本信息和所述文本信息的來電類型中的至少一項。

4.根據權利要求3所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

查找模塊，被配置為基于當前來電的來電號碼，在所述云端數據庫中查找是否存在與所述來電號碼一致的可疑號碼，所述云端數據庫包括至少一個可疑號碼；

第二確定模塊，被配置為若所述云端數據庫中存在與所述來電號碼一致的可疑號碼，則將所述當前來電確定為可疑來電；

所述第二確定模塊，還被配置為若所述云端數據庫中不存在與所述來電號碼一致的可疑號碼，則將所述當前來電確定為正常來電。

5.一種來電提醒裝置，其特征在于，包括：

處理器；

用于存儲處理器可執行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為：對可疑來電接通時產生的語音進行語音識別，得到文本信息，所述可疑來電基于云端識別確定；采用來電類型分類模型，確定所述文本信息的來電類型，所述來電類型至少包括正常來電和異常來電；若所述文本信息的來電類型為異常來電，則進行提醒；

其中，所述來電類型分類模型的訓練過程，包括：

統計多個終端在預設天數內接到的可疑來電，基于所述可疑來電的文本特征將所述可疑來電分為正常來電樣本和異常來電樣本；

分別提取多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關鍵詞；

采用分類算法對所述多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關鍵詞進行模型訓練，得到所述來電類型分類模型；

所述若所述文本信息的來電類型為異常來電，則進行提醒包括：

生成提醒消息，所述提醒消息用于指示當前終端接收到可疑來電；

將所述提醒消息發送至目標終端，所述目標終端為所述當前終端上預先設置的指定聯系人聯系方式所指示的終端，以使所述目標終端對所述提醒消息進行展示；

所述生成提醒消息包括：

基于錄音文件，生成第一提醒消息，所述第一提醒消息攜帶所述錄音文件，所述錄音文件為對所述可疑來電接通時產生的語音進行錄制得到；

或，

基于所述文本信息和所述文本信息的來電類型中的至少一項，生成第二提醒消息，所述文本信息是進行語音識別得到的文本信息，所述第二提醒消息攜帶所述文本信息和所述文本信息的來電類型中的至少一項。