[发明专利]体育赛事智能解说方法、服务器及显示设备

权利要求书

1.一种体育赛事智能解说方法，其特征在于，包括：

实时获取显示设备上当前播放的体育赛事内容；所述体育赛事内容用于表示显示设备当前播放的体育赛事的实时图像和与实时图像匹配的实时转播声音；

根据所述实时图像的图像解析结果和所述实时转播声音的声音解析结果，对所述体育赛事内容进行场景分类；

将所述场景分类结果作为输入，从深度学习模型中获得所述体育赛事内容对应的目标解说词；所述深度学习模型为根据历史赛事的相关信息训练学习后获得的模型；所述历史赛事与当前体育赛事的类型相同；

将所述目标解说词发送给显示设备，以使所述显示设备在播放当前的体育赛事的同时以语音方式播放所述目标解说词。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标解说词发送给显示设备的步骤包括：

将所述目标解说词从文字内容转化为目标风格的语音内容；所述目标风格用于表示用户选择的显示设备播放所述目标解说词时的内容风格和语音音色；

将目标风格的所述语音内容发送给所述显示设备。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述实时图像的图像解析结果和所述实时转播声音的声音解析结果，对所述体育赛事内容进行场景分类的步骤包括：

分别识别所述实时图像中的图像元素和所述实时转播声音中的声音元素；所述图像元素用于表示所述实时图像中的人物、文字、数字和/或物体；所述声音元素用于表示所述实时图像中裁判发出的声音和/或观众声音和/或教练、队员的声音；

根据所述图像元素和所述声音元素分别判断出所述实时图像的图像类别和所述实时转播声音的声音类别；

结合所述图像类别和所述声音类别，对所述体育赛事内容进行场景分类。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述场景分类结果作为输入，从深度学习模型中获得所述体育赛事内容对应的目标解说词的步骤之前，还包括训练所述深度学习模型；训练所述深度学习模型的步骤包括：

从所述历史赛事的视频资料中提取每一帧图像对应的现场声音和历史解说词；所述历史解说词用于表示在所述历史赛事中由解说员说出的解说词；

利用所述历史赛事的相关知识图谱和预设规则分析每一帧图像的图像内容和所述现场声音，生成每一帧图像相应的预测解说词；所述知识图谱用于表示与所述历史赛事相关的人员、教练、队伍和历史比赛信息；

将每一帧图像对应的历史解说词与每一帧图像对应的所述预测解说词对比；

根据对比结果优化所述预设规则；

利用优化后的所述预设规则和所述相关知识图谱再次分析每一帧图像的图像内容和所述现场声音，生成新的预测解说词；

将每一帧图像对应的历史解说词再次与每一帧图像对应的所述预测解说词对比，直至对比结果达到预设要求，进而获得针对于当前的体育赛事训练的深度学习模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述场景分类结果作为输入，从深度学习模型中获得所述体育赛事内容对应的目标解说词的步骤，包括：

利用所述深度学习模型中的预设规则和知识图谱针对于分类后场景中的实时图像和实时声音生成相应的目标解说词。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将所述目标解说词发送给显示设备的步骤之后，还包括：

接收所述显示设备发送的用户对于所述目标解说词的反馈内容；

根据所述反馈内容优化所述深度学习模型中的预设规则。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像类别包括：远景图像、近景图像和/或回放图像。