[發明專利]一種語音交互與品牌定位關系的評價方法及裝置在審
| 申請號： | 202310049218.5 | 申請日： | 2023-02-01 |
| 公開（公告）號： | CN116108177A | 公開（公告）日： | 2023-05-12 |
| 發明（設計）人： | 張惠;蘆聰;王聃星;張大權;于愛群 | 申請（專利權）人： | 中國第一汽車股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/35 | 分類號： | G06F16/35;G06F16/33;G06F18/23213 |
| 代理公司： | 北京翔宇專利代理事務所(普通合伙) 11960 | 代理人： | 田昱川 |
| 地址： | 130011 吉林省長*** | 國省代碼： | 吉林;22 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 語音 交互 品牌 定位 關系 評價 方法 裝置 | ||
1.一種基于多模態決策融合的語音交互與品牌定位關系的評價方法，其特征在于，所述基于多模態決策融合的語音交互與品牌定位關系的評價方法包括：
獲取語音助手信息包括，語音助手語音形象、語音聲音的信息；
根據語音助手語音形象、語音聲音的信息，生成感受描述樣本信息；
將所述感受描述樣本信息做分類處理，獲得對應語音形象、語音聲音信息維度屬性類別的數據集；
篩選所述數據集，獲得數值型數據、文本型數據的新數據集；
基于優勢比函數，處理所述數值型數據的新數據集，獲得語音助手與品牌定位的關聯信息；
基于K-Means算法，處理所述文本型數據的新數據集，獲得語音助手與品牌定位的聚類信息；
融合所述關聯、聚類信息，獲得語音助手與品牌定位匹配的評價信息。
2.如權利要求1所述基于多模態決策融合的語音交互與品牌定位關系的評價方法，其特征在于，所述感受描述樣本信息包括：
根據語音助手在語音交互過程中呈現的語音形象，獲取語音交互對象描述語音交互過程中感受的信息；
根據語音助手在語音交互過程中呈現的語音聲音，獲取語音交互對象描述語音交互過程中感受的信息。
3.如權利要求2所述基于多模態決策融合的語音交互與品牌定位關系的評價方法，其特征在于，所述將所述感受描述樣本信息做分類處理包括：
對應語音形象維度的感受描述樣本信息分類包括，形象吸引力、形象時代感、形象創造性、形象生動性、形象認同感、形象品質感；
對應語音聲音維度的感受描述樣本信息分類包括，聲音第一感受、音頻年齡、音頻職業、音頻性格氣質、音頻符合氣質、音頻符合語氣、語調起伏程度、語速快慢程度、說話強弱程度。
4.如權利要求3所述基于多模態決策融合的語音交互與品牌定位關系的評價方法，其特征在于，所述獲得對應語音形象、語音聲音信息維度屬性類別的數據集包括：
采樣n個組別對語音助手的感受描述信息數據A＝(A1,A2,…,An)，其中，Ai表示第i個組別下的m個屬性類別的信息數據Ai＝(Ai1,Ai2,…,Aim)；
根據所述維度屬性定義數據屬性類別C＝(C1,C2,…,Ck)；
取1≤ab≤n，1≤ij≤m；
若，Aai(Cs)＝Abj(Cs)，s＝1,2,…,k，數據Aai與數據Abj屬性類別相同，則將屬性類別相同的數據納入集合Ds,s＝1,2,…,k；
遍歷所有信息數據，形成集合空間D＝{D1,D2,…,Ds}，分別對應屬性類別為C＝(C1,C2,…,Ck)的數據集。
5.如權利要求4所述基于多模態決策融合的語音交互與品牌定位關系的評價方法，其特征在于，所述篩選所述數據集，獲得數值型數據、文本型數據的新數據集包括：
根據對語音助手語音形象、語音聲音的語義信息描述篩選文本型數據；
根據對語音助手語音形象、語音聲音的量化信息描述篩選數值型數據；
根據文本型數據、數值型數據的屬性類別篩選所述數據集，生成對應文本型數據、數值型數據屬性類別的新數據集。
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