【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习，尤其涉及一种基于机器学习的智能短信语音转化方法。
技术介绍
1、在当前的通信和信息处理领域，智能短信语音转化技术已经成为一种重要的研究方向。随着移动互联网和智能设备的普及，用户对便捷、高效的通信方式的需求不断增加，智能短信语音转化技术应运而生。然而，传统的短信和语音转化技术在实际应用中往往面临一些问题。传统的文本到语音(tts)和语音识别技术在处理复杂语境和多样化口音时，容易产生错误，导致转化准确性不高。模型的泛化能力有限，难以处理不同用户和环境下的变异。
技术实现思路
1、本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种基于机器学习的智能短信语音转化方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、本申请提供了一种基于机器学习的智能短信语音转化方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取短信文本数据、短信语音数据以及用户移动路线数据；
4、步骤s2：根据短信文本数据、短信语音数据以及用户移动路线数据进行特征提取，得到短信文本特征数据、短信语音特征数据以及用户移动路线特征数据，并根据短信文本特征数据、短信语音特征数据以及用户移动路线特征数据进行图融合，得到短信文本语音融合图特征数据；
5、步骤s3：根据短信文本语音融合图特征数据进行图卷积计算，得到文本语音图卷积数据，根据文本语音图卷积数据进行图池化处理，得到文本语音图池化数据，根据文本语言图池化数据进行全连接计算，得到文本语音全连接层数据；
6、步骤s4：根据用户移动路
7、本专利技术中通过获取多种数据源，包括文本、语音和用户移动路线，确保模型具有丰富的数据输入，提高模型的泛化能力和准确性。获取与用户移动行为相关的数据，能够更好地理解用户的上下文，从而提升短信语音转化的精度和相关性。通过特征提取，获取文本、语音和用户移动路线的多维特征，确保输入数据的多样性和丰富性。利用图融合技术，将不同数据源的特征进行融合，构建短信文本语音融合图特征数据，从而捕捉数据之间的复杂关系，提高模型的表征能力。通过图融合技术，可以更好地利用用户的移动路线信息，增强语音转化的上下文理解能力。通过图卷积计算，能够更好地提取图融合数据的局部和全局特征，提高特征表达的能力。图池化处理能够有效地减少特征维度，保留重要信息，减少计算复杂度，同时避免过拟合。通过全连接计算，将提取到的特征进行进一步融合和抽象，得到更加精确的文本语音全连接层数据，为后续模型构建提供高质量输入。通过私密性处理，对用户移动数据进行保护，确保用户隐私不被泄露，增加模型的安全性和用户信任度。根据用户的移动路线和私密性数据，能够提供更加定制化和个性化的语音转化服务，提高用户体验。通过迭代训练模型，能够不断优化智能短信语音转化模型的性能，提高转化的准确性和效率。
8、优选地，步骤s1具体为：
9、步骤s11：从短信服务商进行初级文本数据采集，得到初级短信文本数据；
10、步骤s12：从公共语音数据库进行初级语音数据采集，得到初级短信语音数据；或者，根据初级短信文本数据进行语音转换，得到初级短信语音数据；
11、步骤s13：根据初级短信文本数据进行用户移动路线数据采集，得到用户移动路线数据；
12、步骤s14：根据用户移动路线数据对初级短信文本数据以及初级短信语音数据进行关联，得到短信语音关联数据以及短信文本关联数据；
13、步骤s15：对短信语音关联数据以及短信文本关联数据进行去重处理，得到短信语音数据以及短信文本数据。
14、本专利技术中整合了来自不同数据源的信息，包括短信文本、语音和用户移动路线数据，为后续处理提供了全面的数据基础。通过关联数据的生成，可以更好地理解用户在特定情境下的行为和需求，提高数据的利用价值。去重处理可以确保数据的唯一性，避免重复信息对模型训练和结果分析造成的干扰。从初级数据到关联数据再到去重处理，整个步骤确保了数据的准确性和可靠性，提高了后续分析和应用的效果。通过授权方式获取用户移动路线数据，确保了用户隐私信息的安全性，提升了用户对服务的信任度。
15、优选地，步骤s2具体为：
16、根据短信文本数据、短信语音数据以及用户移动路线数据进行特征提取，得到短信文本特征数据、短信语音特征数据以及用户移动路线特征数据；
17、根据短信文本特征数据以及用户移动路线特征数据进行关联图构建，得到短信文本路线关联特征图数据；
18、根据短信语音特征数据以及用户移动路线特征数据进行关联图构建，得到短信语音路线关联特征图数据；
19、根据短信文本路线关联特征图数据以及短信语音路线关联特征图数据进行图融合，得到短信文本语音融合图特征数据。
20、本专利技术中将短信文本、语音和用户移动路线数据进行融合，得到更加全面和丰富的特征数据，有助于提高模型的表达能力和预测精度。通过构建关联特征图，可以更好地捕捉不同数据源之间的关联信息，提高了模型对数据的理解和分析能力。通过图融合技术，将不同数据源的特征进行融合，可以更好地捕获数据之间的复杂关系，提高了模型的表征能力和泛化能力。将不同数据源的特征进行融合，可以提高特征的多样性和表达能力，有助于更准确地描述数据的特性。
21、优选地，步骤s3具体为：
22、根据短信文本语音融合图特征数据进行邻接矩阵归一化处理，得到图特征归一化数据；
23、对图特征归一化数据进行信息熵计算，得到图特征信息熵数据；
24、确定图特征信息熵数据大于或等于预设的图特征信息熵阈值数据时，则将图特征信息熵数据以及图特征归一化数据进行特征拼接，得到图特征调整数据；
25、确定图特征信息熵数据小于预设的图特征信息熵阈值数据时，则将图特征信息熵数据确定为图特征调整数据；
26、根据图特征信息熵数据以及预设的图卷积激活函数数据进行激活函数参数映射，得到图卷积激活函数数据；
27、根据图特征调整数据通过图卷积激活函数进行图卷积计算，得到文本语音图卷积数据；
28、根据图特征信息熵数据以及文本语音图卷积数据进行图池化处理，得到文本语音图池化数据；
29、根据文本语言图池化数据进行全连接计算，得到文本语音全连接层数据。
30、本专利技术中通过信息熵计算和特征拼接，可以动态调整图特征数据，提高特征表达能力，有助于提高模型的性能和泛化能力。根据信息熵数据进行激活函数参数映射，可以根据数据的特征动态调整激活函数，提高模型的适应性和效果。通过图卷积计算，可以更好地利用图结构信息，提取数据之间的关系，增强了模型对数据的理解能力。图池化处理可以减少数据维度，保留重要信息，降低计算复杂度，同时避免过拟合，有助于提高模型的泛化能力。通过全本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的智能短信语音转化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2具体为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4具体为：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中短信语音数据包括第一短信语音数据以及第二短信语音数据，短信文本数据包括第一短信文本数据以及第二短信文本数据，去重处理具体为：
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，其中短信文本语音融合图特征数据包括第一短信文本语音融合图特征数据以及第二短信文本语音融合图特征数据，图融合具体为：
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中图特征信息熵数据包括第一图特征信息熵数据以及第二图特征信息熵数据，信息熵计算具体为：
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，私密性评估具体为：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，其中私
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的智能短信语音转化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1具体为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2具体为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s3具体为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s4具体为：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中短信语音数据包括第一短信语音数据以及第二短信语音数据，短信文本数据包括第一短信文本数据以及第二短信文本数据，去重处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：金剑辉，张书良，
申请(专利权)人：福建鸣鹤网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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