一种基于口才表达的互动方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术涉及口才表达领域，尤其涉及一种基于口才表达的互动方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、传统的演讲和口才培训方法通常依赖于个体经验和训练，缺乏科学、系统性和个性化的指导。此外，现有的语音合成和情感识别系统虽然能够处理文本到语音的转换和情感分析，但缺乏多维度的口才分析和综合性的口才增强功能。

2、在传统演讲和口才培训中，一般存在以下问题：1.缺乏个性化指导：无法为不同个体提供个性化的演讲和口才培训建议，导致培训效果有限；2.口才维度不足：通常只关注基本的发音和语法，而忽视了口才中的多维度要素，如情感表达、语言结构、声音调性等；3.缺乏实时反馈：无法在演讲过程中提供实时反馈和指导，学员往往需要在演讲结束后才能得知改进建议；4.有限的情感传达：虽然可以合成语音，但对于情感的传达能力有限，无法实现情感与语音的精确匹配；5.缺乏智能适应性：不能智能地适应不同的演讲情境、听众和目的，导致演讲效果难以优化；6.听众与演讲者的互动仅限于表情、文字输入、点赞等等的常规操作，互动效果差。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种基于口才表达的互动方法、装置、设备及存储介质，以解决相关技术存在的至少一个问题，技术方案如下：

2、第一方面，本技术实施例提供了一种基于口才表达的互动的方法，包括：

3、获取口才表达的语音数据；

4、对所述语音数据进行情感分析，得到原始情感分析结果以及所述原始情感分析结果的情感高潮点，以及对所述语音数据进行口才维度分析，得到口才维度分析结果；

5、根据所述情感高潮点以及所述原始情感分析结果，对所述原始情感分析结果进行情感调整，得到调整后的目标情感分析结果；

6、根据所述目标情感分析结果以及所述口才维度分析结果，确定目标互动元素；

7、根据所述目标情感分析结果以及所述目标互动元素，生成互动内容。

8、在一种实施方式中，所述根据所述目标情感分析结果以及所述口才维度分析结果，确定目标互动元素包括：

9、生成若干个互动元素，每一所述互动元素包含情感标签以及口才维度标签；

10、计算每一所述互动元素中情感标签与所述目标情感分析结果的第一匹配度以及口才维度标签与口才维度分析结果的第二匹配度；

11、获取用户反馈以及情节主题，根据所述第一匹配度、所述第二匹配度、所述用户反馈以及所述情节主题，计算每一所述互动元素的互动权重；

12、确定所述互动权重最大的互动元素为目标互动元素。

13、在一种实施方式中，所述根据所述目标情感分析结果以及所述目标互动元素，生成互动内容包括：

14、根据所述目标互动元素以及自然语言生成算法，生成叙事结构；

15、根据所述目标情感分析结果的情感高潮点和/或所述叙事结构，确定所述语音数据的关键时刻；

16、在所述关键时刻时，生成互动内容。

17、在一种实施方式中，所述方法还包括：

18、确定所述原始情感分析结果、所述口才维度分析结果以及情感戏剧性的强度参数的第一乘积；

19、根据所述第一乘积以及所述语音数据的和值，确定增强情感戏剧性后的目标语音数据；

20、将所述目标语音数据作为新的语音数据。

21、在一种实施方式中，所述根据所述情感高潮点以及所述原始情感分析结果，对所述原始情感分析结果进行情感调整，得到调整后的目标情感分析结果包括：

22、确定所述情感高潮点对应的目标时间点；

23、根据所述目标时间点、情感高潮点的强度调整参数以及宽度调整参数，对所述原始情感分析结果进行情感调整，得到所述目标情感分析结果。

24、在一种实施方式中，所述对所述语音数据进行口才维度分析，得到口才维度分析结果包括：

25、通过深度学习模型对所述语音数据进行口才维度的分析处理，得到原始口才维度向量；

26、确定情感影响度参数与所述原始情感分析结果的第二乘积；

27、根据所述原始口才维度向量与所述第二乘积的和值，得到所述口才维度分析结果。

28、在一种实施方式中，所述方法还包括：

29、根据若干个预设叙事风格权重，生成对应的若干个叙事风格内容；

30、通过深度学习模型对所述叙事风格内容进行口才维度评估，得到口才维度评估结果；

31、获取反馈内容，所述反馈内容包括叙事风格或者满意度；

32、根据所述反馈内容、所述叙事风格内容以及所述口才维度评估结果，调整所述预设叙事风格权重；

33、根据调整后的预设叙事风格权重，确定对应的若干个新的叙事风格内容，以供用户选择。

34、第二方面，本技术实施例提供了一种基于口才表达的互动装置，包括：

35、获取模块，用于获取口才表达的语音数据；

36、分析模块，用于对所述语音数据进行情感分析，得到原始情感分析结果以及所述原始情感分析结果的情感高潮点，以及对所述语音数据进行口才维度分析，得到口才维度分析结果；

37、调整模块，用于根据所述情感高潮点以及所述原始情感分析结果，对所述原始情感分析结果进行情感调整，得到调整后的目标情感分析结果；

38、互动模块，用于根据所述目标情感分析结果以及所述口才维度分析结果，确定目标互动元素；

39、生成模块，用于根据所述目标情感分析结果以及所述目标互动元素，生成互动内容。

40、在一种实施方式中，所述调整模块还用于：

41、确定所述原始情感分析结果、所述口才维度分析结果以及情感戏剧性的强度参数的第一乘积；

42、根据所述第一乘积以及所述语音数据的和值，确定增强情感戏剧性后的目标语音数据；

43、将所述目标语音数据作为新的语音数据。

44、在一种实施方式中，所述生成模块还用于：

45、根据若干个预设叙事风格权重，生成对应的若干个叙事风格内容；

46、通过深度学习模型对所述叙事风格内容进行口才维度评估，得到口才维度评估结果；

47、获取反馈内容，所述反馈内容包括叙事风格或者满意度；

48、根据所述反馈内容、所述叙事风格内容以及所述口才维度评估结果，调整所述预设叙事风格权重；

49、根据调整后的预设叙事风格权重，确定对应的若干个新的叙事风格内容，以供用户选择。

50、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，该存储器中存储指令，该指令由该处理器加载并执行，以实现上述各方面任一种实施方式中的方法。

51、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被执行时实现上述各方面任一种实施方式中的方法。

52、上述技术方案中的有益效果至少包括：

53、通过获取口才表达的语音数据，对语音数据进行情感分析，得到原始情感分析结果以及原始情感分析结果的情感高潮点，以及对语音数据进行口才维度分析，得到口才维度分析结果，根据情感高潮点以及原始情感分析结果，对原始情感分析结果进行情感调整，得到调整后的目标情感分析结果，有利于提升情感的传达能力；根据目标情感分析结果以及口才维度分析结果，确定目标互动元素，根据目标情感分析结果以及目标互动元素，生成互动内容，有利于提升口才表达的吸引力以及提高互动内容的参与性，增强参与感以及互动效果。

54、上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本技术进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。