基于语音交互的电视节目点播系统

发布时间：2017-05-11 01:01

  本文关键词：基于语音交互的电视节目点播系统，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息技术的发展进步,智能电视异军突起,各大厂商都在进行自己的战略布局,智能电视已经成为整个行业中的发展热点。目前Linux,Android和iOS等各个操作系统是大多数厂商采用的用来搭建智能电视系统的平台,其中基于Android平台的智能电视系统种类最多。目前智能电视领域一般存在如下问题:1.随着广播电视产业的蓬勃发展,电视节目数量变多,采用基于遥控器的交互方式用户不容易在海量的电视节目中找到自己想要收看的电视节目。2.一些智能电视系统,比如基于Android的APP应用程序,随着功能的增加,其操作逐渐变得复杂,一些老年人和儿童使用起来会感觉很不方便。3.虽然智能电视的发展,消费,普及是一个趋势,但是一些厂商设计的电视系统成本过高,家庭用户经济负担过重。4.在海量电视节目的应用场景下,根据用户的历史观看记录,为用户推荐符合用户兴趣的电视节目,已经成为用户的基本需求。针对智能电视领域的若干问题,本文设计实现了基于语音交互的电视节目点播系统。本文分别对上述问题提出了解决方法。本文设计的电视节目点播系统如下:1.人机交互方式采用语音交互,可以使用户避免使用复杂的APP操作或者复杂的遥控器操作。2.本文设计实现的系统支持用户通过频道名字切换电视频道。解决了切换台不方便的问题。3.本文设计实现的系统支持用户使用电视节目名字或者演员名字点播电视节目,使用户更方便地观看喜欢的电视节目。4.本文设计实现的系统不需要用户购买昂贵的设备,减轻了用户负担。使家庭用户在继续使用传统电视机的前提下,享受到智能电视的操作体验。5.本文设计实现的系统提供个性化电视节目推荐模块,为用户提供个性化的电视节目推荐列表。本文实现的系统采用C/S结构,该结构可以充分利用客户端和服务器端的硬件环境优势,降低系统的通讯开销。同时为保证语音交互的稳定性和实时性,本系统将各种服务器端后台服务程序搭建在阿里云平台,使各个服务进程可以高效,稳定地运行。
【关键词】：语音交互 scrapy Lucene 节目点播 节目推荐
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN948.64
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 引言10-11
• 1.2 研究的背景11-12
• 1.3 研究的目的和意义12-14
• 1.4 研究的内容和方法14-15
• 1.5 论文的组织结构15-16
• 第二章 电视节目信息获取模块16-23
• 2.1 抓取网站的选择16-17
• 2.2 使用Scrapy获取电视节目信息17-20
• 2.2.1 获取电视节目单信息17-19
• 2.2.2 获取电视剧库19-20
• 2.2.3 获取综艺节目库20
• 2.3 电视节目数据库设计20-21
• 2.4 模块算法描述21-22
• 2.5 本章小结22-23
• 第三章 建立索引模块23-28
• 3.1 建立索引模块23-26
• 3.1.1 Lucene简介23-24
• 3.1.2 为数据表建立索引的原因24-25
• 3.1.3 本系统索引的设计方案25-26
• 3.2 模块算法描述26-27
• 3.3 本章小结27-28
• 第四章 语音识别模块28-31
• 4.1 语音识别技术28
• 4.2 讯飞语音云平台简介28-29
• 4.3 本系统语音识别解决方案29
• 4.4 模块算法描述29-30
• 4.5 本章小结30-31
• 第五章 客户端介绍31-33
• 5.1 系统客户端介绍31
• 5.2 客户端相关界面31-32
• 5.3 本章小结32-33
• 第六章 用户指令识别模块33-46
• 6.1 语音控制面临的问题33
• 6.2 系统中标准指令库33
• 6.3 用户指令识别模块功能33-34
• 6.4 用户指令识别模块简介34-35
• 6.4.1 实验测试方案34-35
• 6.4.2 使用余弦相似度计算指令相似度35
• 6.5 模块性能改善方案35-42
• 6.5.1 同义词词林和余弦相似度计算指令相似度35-37
• 6.5.2 对同义词词林和余弦相似度方法的改进使用37-38
• 6.5.3 用Lucene来进行相似文本的检索38-39
• 6.5.4 改进的基于Lucene的相似文本的检索39-41
• 6.5.5 采用二级操作指令识别机制41
• 6.5.6 添加对用户指令中同音词的处理41-42
• 6.6 用户指令的识别详细示例42-43
• 6.7 用户指令识别流程43-45
• 6.8 模块算法描述45
• 6.9 本章小结45-46
• 第七章 家庭兴趣分析模块46-53
• 7.1 家庭兴趣分析模块46-47
• 7.2 用户的个性化信息以及获取方式47
• 7.3 系统中用户点播电视节目记录的筛选47-48
• 7.4 用户对电视节目兴趣的变化48-49
• 7.5 用户电视节目兴趣模型的构建49-51
• 7.6 家庭电视节目兴趣模型51
• 7.7 模块算法描述51-52
• 7.8 本章小结52-53
• 第八章 电视节目推荐模块53-59
• 8.1 推荐系统简介53-54
• 8.2 该模块设计过程54-56
• 8.3 电视节目推荐质量实验结果56-57
• 8.4 模块算法描述57-58
• 8.5 本章小结58-59
• 第九章 系统的使用介绍59-62
• 9.1 系统的使用场景59-60
• 9.1.1 用户使用控制终端按钮控制电视机59
• 9.1.2 用户使用语音控制电视机基本操作59
• 9.1.3 用户使用语音点播各个频道的电视节目59
• 9.1.4 用户使用语音通过节目名字点播电视节目59-60
• 9.1.5 用户使用语音通过演员名字点播电视节目60
• 9.2 用户满意度调研60-61
• 9.3 本章总结61-62
• 第十章 总结和展望62-64
• 10.1 论文总结62
• 10.2 工作展望62-64
• 参考文献64-66
• 在学期间的研究成果66-67
• 致谢67

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