【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多媒体交互，尤其涉及一种多媒体情景互动数据的处理方法及系统。
技术介绍
1、移动互联网和物联网技术的广泛应用使人们可以随时随地通过手机、平板电脑、智能穿戴设备等终端设备访问和使用多媒体内容。这一趋势不仅使得多媒体情景互动数据的采集和处理面临更广泛的应用场景，还导致了用户生成的多媒体内容急剧增加。处理这些海量用户生成的多媒体内容不仅需要高效的算法来应对大规模数据，还需要能够根据用户的交互提供个性化服务的能力。然而，传统的多媒体情景互动数据的处理方法通常采用串行处理方式，对于大规模数据处理，效率低下，特别是在处理高清视频、大型音频文件等情况下，处理速度无法满足需求。同时传统方法往往局限于浅层次的特征提取，缺乏对多媒体数据背后语义的深层次理解和建模，限制了对情景的高级理解和推理能力。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种多媒体情景互动数据的处理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种多媒体情景互动数据的处理方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：对智能终端设备进行事件驱动模型选择，得到事件驱动模型数据；根据事件驱动模型数据进行采集事件实时响应，从而生成异步数据流采集策略；将异步数据流采集策略应用至智能终端设备，并基于预设的初始互动任务数据对用户进行异步交互数据采集，得到初始多媒体互动数据；
4、步骤s2：对初始多媒体互动数据进行异步解构处理，分别得到交互环境标签数据、用户交互状态数据以及融合情感感知数据；p>
5、步骤s3：根据融合情感感知数据进行情感特征提取，分别得到文本情感类型数据以及语音情感数据；通过文本情感类型数据以及语音情感数据进行情感模式分析，生成修正情感模式数据；
6、步骤s4：根据交互环境标签数据进行交互环境识别，生成交互环境数据；通过修正情感模式数据对用户交互状态数据进行交互心理分析，得到用户交互心理数据；通过交互环境数据对用户交互心理数据进行智能个性化交互策略匹配，生成智能个性化交互策略；
7、步骤s5：根据初始多媒体互动数据进行上下文需求分析，得到用户互动需求数据；根据用户互动需求数据进行动态情景需求推理，生成动态情感需求数据；根据动态情感需求数据进行多媒体推送情景生成，并根据智能个性化交互策略进行个性化推送，从而得到智能推送场景数据。
8、本专利技术通过选择合适的事件驱动模型，可以有效地处理智能终端设备上产生的各种事件，提高系统的响应速度和资源利用效率。实时响应事件并生成异步数据流采集策略可以确保系统对事件的捕获和处理能够及时有效地进行。将采集策略应用到设备上，可以实现对设备数据的有效管理和采集。这有助于提高系统的可扩展性和灵活性，使其能够适应不同场景和需求的变化。通过异步解构处理初始多媒体互动数据，可以将复杂的多媒体数据进行有效的分解和处理，这有助于提取出数据中的关键信息和特征。通过提取交互环境标签数据，可以了解用户在不同环境下的行为和偏好，从而为个性化推荐、环境适应性调整等应用提供数据支持。这有助于提高系统对用户环境的感知能力，为用户提供更加个性化和贴合实际情况的服务。通过提取融合情感感知数据中的情感特征，可以深入分析用户在交互过程中所表达的情感内容。文本情感类型数据和语音情感数据的获取可以更全面地理解用户的情感状态，这有助于系统更好地感知用户的情感变化和需求，提高情感交互的准确性和质量。通过分析文本情感类型数据和语音情感数据，可以识别出用户的情感模式和趋势，了解用户在不同情境下的情感表达方式和变化规律。情感模式分析可以帮助系统更好地理解用户的情感需求和态度，为情感驱动的交互提供数据支持。这有助于系统更好地个性化用户体验、提高交互效果和用户满意度。通过识别交互环境标签数据，系统能够准确地了解当前用户所处的环境特征，例如工作场所、家庭环境、户外等，从而根据环境的不同特点进行智能化的交互服务调整。这有助于系统根据环境特征对用户提供更贴合实际情况的服务，提升交互的针对性和个性化程度。通过分析修正后的情感模式数据和用户交互状态数据，系统能够深入了解用户在交互过程中的心理状态和情感体验，包括情感偏好、情感稳定性等，更好地理解用户的情感需求和心理状态，为个性化交互提供数据支持。结合交互环境数据和用户交互心理数据，系统可以智能地匹配适合当前环境和用户心理状态的交互策略，实现个性化的交互服务，这有助于系统更好地根据用户的情感和环境特征进行智能化的服务调整。基于动态情感需求数据，系统可以生成针对不同用户的多媒体推送情景，包括文本、图片、视频等形式。通过智能个性化交互策略，系统能够根据用户的个性化需求和偏好进行推送，提升推送内容的相关性和吸引力。因此，本专利技术的一种多媒体情景互动数据的处理方法通过事件驱动模型对多媒体互动数据进行异步数据流采集，考虑多媒体数据中的多类型处理效率，对多媒体数据进行异步解构处理，以提高大规模数据处理效率。通过智能识别交互用户的情绪状态，并根据交互环境以及用户交互行为的反应状态进行个性化交互方式定制，得到智能个性化交互策略。进一步，通过用户的情绪指标数据构建情感需求推理模型，利用情感需求推理模型进行动态情景需求推理，并根据智能个性化交互策略进行推送，从而实现个性化动态情景交互。
9、优选地，步骤s1包括以下步骤：
10、步骤s11：对智能终端设备进行采集数据流定义，生成采集数据流数据；
11、步骤s12：根据采集数据流数据进行中继角色设计，得到中继角色数据；通过中继角色数据对采集数据流数据进行异步逻辑层次划分，生成异步数据流数据；
12、步骤s13：根据异步数据流数据进行事件驱动模型选择，得到事件驱动模型数据；
13、步骤s14：基于预设的事件触发条件数据利用事件驱动模型数据进行采集事件实时响应，并进行多媒体数据格式标准化处理，从而得到异步数据流采集策略；
14、步骤s15：将异步数据流采集策略应用至智能终端设备，并基于预设的初始互动任务数据对用户进行异步交互数据采集，得到初始多媒体互动数据。
15、本专利技术对智能终端设备进行数据流定义，确保能够准确、高效地采集各类数据。通过定义数据流，可以明确需要收集的数据类型、格式、采集频率等关键信息。通过对采集数据流进行中继角色设计和异步逻辑层次划分，可以更好地组织和管理数据流。中继角色的设计能够帮助确定数据流在整个系统中的流动路径和处理方式，从而保证数据能够按照预期进行传输和处理。通过选择合适的事件驱动模型，可以更好地处理异步数据流，提高系统的实时性和效率。事件驱动模型能够有效地处理数据流中的各种事件，根据事件的发生进行相应的响应和处理。通过基于预设的事件触发条件数据，利用事件驱动模型数据进行采集事件的实时响应，并进行多媒体数据格式标准化处理。这样做有助于确保采集的数据能够在不同设备和平台之间进行有效的传输和共享，提高数据的可用性和可访问性。将制定好的异步数据流采集策略应用至智能终端设备上，并根据预设的初始互动任务数据对用户进行异步交互数据采集。这样可本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，应用于智能终端设备，所述多媒体情景互动数据的处理方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，融合情感感知数据包括音频频谱数据、情感文本词汇数据以及交互对象表情特征数据，步骤S14包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，步骤S22包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，步骤S224包括以下步骤：
6.根据权利要求3所述的多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：
7.根据权利要求3所述的多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于
10.一种多媒体情景互动数据的处理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的多媒体情景互动数据的处理方法，该多媒体情景互动数据的处理系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，应用于智能终端设备，所述多媒体情景互动数据的处理方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，融合情感感知数据包括音频频谱数据、情感文本词汇数据以及交互对象表情特征数据，步骤s14包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，步骤s22包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的多媒体情景互动数据的处理方法，其特征在于，步骤s...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜海鹰，颜思威，
申请(专利权)人：西安隆腾科技文化有限公司，
类型：发明
国别省市：
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