[发明专利]用于识别应用的使用场景的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于识别应用的使用场景的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于检测到目标应用的归属于预设类别的子应用被运行，对周围环境中的语音信息进行采集；对采集到的语音信息进行特征提取，将提取出的特征信息输入预先训练的场景识别模型，得到识别结果，其中，识别结果包括语音信息是在预设场景下采集的概率，场景识别模型用于表征特征信息与识别结果之间的对应关系；基于该概率，确定目标应用当前的使用场景是否为预设场景。该实施方式实现了对目标应用当前的使用场景的识别。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于识别应用的使用场景的方法和装置。

背景技术

现有的应用一般有至少一种使用场景。以导航应用为例，导航应用的使用场景大体可分为两种，一种是在车上，例如用户在车上使用导航应用进行导航；另一种是不在车上，例如用户在室内或其它场所使用导航应用进行路线查询等。通过对应用当前的使用场景进行识别，可以将所得的识别结果应用于信息推送和/或用户画像生成等应用场景。

发明内容

本申请实施例提出了用于识别应用的使用场景的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于识别应用的使用场景的方法，该方法包括：响应于检测到目标应用的归属于预设类别的子应用被运行，对周围环境中的语音信息进行采集；对采集到的语音信息进行特征提取，将提取出的特征信息输入预先训练的场景识别模型，得到识别结果，其中，上述识别结果包括上述语音信息是在预设场景下采集的概率，上述场景识别模型用于表征特征信息与识别结果之间的对应关系；基于上述概率，确定上述目标应用当前的使用场景是否为上述预设场景。

在一些实施例中，上述方法还包括：生成用于提示上述目标应用的使用场景是否为上述预设场景的提示信息，以及输出上述提示信息。

在一些实施例中，上述输出上述提示信息，包括：将上述提示信息输出至对上述目标应用提供支持的服务端。

在一些实施例中，上述基于上述概率，确定上述目标应用当前的使用场景是否为上述预设场景，包括：确定上述概率是否大于概率阈值；若上述概率大于上述概率阈值，则确定上述目标应用当前的使用场景是上述预设场景。

在一些实施例中，上述基于上述概率，确定上述目标应用当前的使用场景是否为上述预设场景，还包括：若上述概率不大于上述概率阈值，则确定上述目标应用当前的使用场景不是上述预设场景。

在一些实施例中，上述对采集到的语音信息进行特征提取，包括：采用快速傅里叶变换算法提取出上述语音信息的频谱，将上述频谱作为上述特征信息。

在一些实施例中，上述场景识别模型是通过对预设的深度神经网络进行以下训练操作训练得到的：获取预设的训练样本集合，其中，训练样本包括语音信息和标注信息，上述标注信息用于指示所对应的语音信息是否为在上述预设场景下采集的语音信息；对于上述训练样本集合中的训练样本，对该训练样本中的语音信息进行特征提取，将提取出的特征信息输入上述深度神经网络，得到该训练样本中的语音信息是在上述预设场景下采集的概率，确定该概率与该训练样本中的标注信息之间的差异，基于上述差异调整上述深度神经网络的参数。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于识别应用的使用场景的装置，该装置包括：采集单元，被配置成响应于检测到目标应用的归属于预设类别的子应用被运行，对周围环境中的语音信息进行采集；识别单元，被配置成对采集到的语音信息进行特征提取，将提取出的特征信息输入预先训练的场景识别模型，得到识别结果，其中，上述识别结果包括上述语音信息是在预设场景下采集的概率，上述场景识别模型用于表征特征信息与识别结果之间的对应关系；确定单元，被配置成基于上述概率，确定上述目标应用当前的使用场景是否为上述预设场景。

在一些实施例中，上述装置还包括：输出单元，被配置成生成用于提示上述目标应用的使用场景是否为上述预设场景的提示信息，以及输出上述提示信息。