[发明专利]一种衣服搭配智能推送系统及方法在审

专利信息
申请号: 201911070786.3 申请日: 2019-11-05
公开(公告)号: CN111091438A 公开(公告)日: 2020-05-01
发明(设计)人: 郭玲;龚兰芳 申请(专利权)人: 广东水利电力职业技术学院(广东省水利电力技工学校)
主分类号: G06Q30/06 分类号: G06Q30/06;G06F16/9535;G10L15/02;G10L15/14;G10L15/22
代理公司: 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 代理人: 蔡伟杰
地址: 510925 广东省*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 衣服 搭配 智能 推送 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种衣服搭配智能推送系统,其特征在于,包括:

衣物数据库,所述衣物数据库用于按照用户的衣物分类对用户的衣物编号以及衣物照片进行存储;

移动设备,包括,

请求指令按钮,所述请求指令按钮用于触发用户的请求指令;

语音获取模块,所述语音获取模块用于获取用户的语音信息;

语音预处理模块,所述语音预处理模块用于对用户的语音信息进行预处理得到第一语音信息;

通信模块,所述通信模块用于与所述衣物数据库通信连接;

语音识别模块,所述语音识别模块用于对第一语音信息进行语音识别;

匹配模块,所述匹配模块用于根据语音识别的结果匹配衣物数据库中的相应风格的衣物给用户;

显示模块,所述显示模块用于显示所述匹配模块挑选出的推送给客户的衣物照片。

2.根据权利要求1所述的一种衣服搭配智能推送系统,其特征在于,所述移动设备还包括:

兴趣推送子单元:所述兴趣推送子单元用于当语音识别失败时,获取用户近3日的日均运动步数,判断用户近3日的日均运动步数是否高于第一阈值,若是,则判断用户需要运动类衣物,随机从衣柜中的运动类衣物中选取8件衣物推送给用户;若否,则判断用户不需要运动类衣物,随机从衣柜中的非运动类衣物中选取8件衣物推送给用户。

3.根据权利要求2所述的一种衣服搭配智能推送系统,其特征在于,所述第一阈值根据用户的前一个月的每日运动步数求得,具体为,用户的前一个月的每日运动步数的算术平均值。

4.一种衣服搭配智能推送方法,其特征在于,包括以下:

步骤401、将衣柜中的衣物进行编号,并,按照衣柜中的衣物风格建立衣物数据库,获取用户的请求指令,在接收用户的请求指令后,获取用户的语音信息;

步骤402、对用户的语音信息进行预处理得到第一语音信息;

步骤403、对第一语音信息进行特征提取后通过HMM语音识别模型进行语音识别;

步骤404、根据语音识别的结果推送在衣物数据库中的相应风格的8件衣物给用户。

5.根据权利要求4所述的一种衣服搭配智能推送方法,其特征在于,上述步骤401中的接受用户的请求指令的操作具体包括以下:

用户通过按压移动设备的请求指令按钮触发请求指令信号,所述请求指令按钮为设置于所述移动设备上的机械按钮,或,显示于所述移动设备的图形界面的虚拟按钮。

6.根据权利要求4所述的一种衣服搭配智能推送方法,其特征在于,上述步骤402中的对用户的语音信息进行预处理的操作具体包括以下:

步骤601、对用户的语音信息进行预加重处理得到中间语音信息,所述预加重具体为如下关系式,

Bn=An-a*An-1,

其中Bn代表中间语音信息,An代表用户的语音信息,a为常数,a的取值范围为[0.95,1.00];

步骤602、对中间语音信息进行加窗处理得到第一语音信息,所述加窗具体为如下关系式,

Cn=Bn*W(n),

其中Cn代表第一语音信号,W(n)为窗函数,W(n)具体为

步骤603、通过短时能量的形式对第一语音信息进行端点检测进行区分清音短与浊音段。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东水利电力职业技术学院(广东省水利电力技工学校),未经广东水利电力职业技术学院(广东省水利电力技工学校)许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911070786.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top