[发明专利]信息推送方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：

获取环境音频数据，所述环境音频数据用于指示终端所处场景的声音信号；

获取场景分类模型，所述场景分类模型用于表示基于样本环境音频数据进行训练得到的场景分类规律；

对所述环境音频数据进行预处理和特征提取，将经过特征提取后的数据确定为特征向量，将所述特征向量确定为音频特征，其中，预处理是将采集组件采集到的环境音频数据进行处理，得到半结构化数据形式的音频特征的过程；特征提取是从预处理后的音频特征中提取部分特征，并将部分特征转换为结构化数据的过程；

将所述音频特征输入至所述场景分类模型中，计算得到目标场景标识，所述目标场景标识用于指示所述终端所处场景的场景类型，所述场景分类模型是根据至少一组样本数据组训练得到的，每组所述样本数据组包括：样本环境音频数据和预先标注的正确场景标识；

获取所述终端的实时地理位置信息，所述实时地理位置信息用于指示所述终端当前所处的目标区域，所述目标区域包括k个候选场所；

确定所述目标场景标识所指示的场景类型；

在所述k个候选场所中确定与所述场景类型对应的候选场所作为指定场所；

根据第二预设对应关系，推送与所述指定场所对应的所述目标推荐信息，所述第二预设对应关系包括候选场所与推荐信息之间的对应关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取场景分类模型，包括：

获取训练样本集，训练样本集包括所述至少一组样本数据组，每组所述样本数据组包括：样本环境音频数据和预先标注的正确场景标识；

根据所述至少一组样本数据组，采用误差反向传播算法对原始参数模型进行训练，得到所述场景分类模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一组样本数据组，采用误差反向传播算法对原始参数模型进行训练，得到所述场景分类模型，包括：

对于所述至少一组样本数据组中的每组样本数据组，从所述样本环境音频数据中提取样本音频特征；

将所述样本音频特征输入所述原始参数模型，得到训练结果；

将所述训练结果与所述正确场景标识进行比较，得到计算损失，所述计算损失用于指示所述训练结果与所述正确场景标识之间的误差；

根据所述至少一组样本数据组各自对应的计算损失，采用所述误差反向传播算法训练得到所述场景分类模型。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述将所述音频特征输入至所述场景分类模型中，计算得到所述目标场景标识之后，还包括：

将所述环境音频数据和所述目标场景标识添加至所述训练样本集，得到更新后的训练样本集；

根据所述更新后的训练样本集对所述场景分类模型进行训练，得到更新后的场景分类模型。

5.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述获取环境音频数据，包括：

当检测到预设控件对应的预设触发操作时，开启场景检测功能；

实时采集所述终端所处场景的m种声音信号；

根据所述m种声音信号，生成所述环境音频数据。

6.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述根据第一预设对应关系，推送与所述目标场景标识对应的目标推荐信息，包括：

获取待推送的原始推荐信息，所述原始推荐信息携带有原始场景标识；

当所述原始场景标识与所述目标场景标识不匹配时，根据所述第一预设对应关系，获取与所述目标场景标识对应的目标推荐信息；

显示所述目标推荐信息。