基于文字的視頻合成方法及其系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于文字的視頻合成方法，其特征在于，所述方法基于輸入的文字信息生成相對應的視頻，并將相應的視頻進行顯示。本發(fā)明能夠?qū)ι梢曨l進行再編輯處理，從而得到最優(yōu)化的視頻。
【專利說明】
基于文字的視頻合成方法及其系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種視頻合成方法及其系統(tǒng)，尤其涉及一種基于輸入的文字來自動生 成視頻的視頻合成方法及其系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著電子技術(shù)的快速發(fā)展，人們對電子產(chǎn)品的視覺效果要求越來越高，人們已不 再滿足單一的文字信息，而演變?yōu)樽非笊鷦有蜗蟮膱D片或視頻。圖片或視頻的最大特點是 能直觀地將需求者所需要的信息進行顯示，增加趣味感和視覺沖擊感。
[0003] 目前，智能手機已被廣泛的普及，人的大部分時間基本上都在與智能手機為伴，可 以從手機中獲取所需要的各種信息，如通過在手機中的APP就可以搜索到想要的各種信息。
[0004] 然而，現(xiàn)有的手機APP不能基于輸入的文字信息來獲得相關(guān)的視頻，以及將獲得的 相關(guān)視頻進行合成并顯示，這無疑弱化了用戶的視覺體驗和獲取信息的趣味性。
[0005] 因此，亟待出現(xiàn)一種能夠基于用戶輸入的文字信息來自動生成視頻的方法及其系 統(tǒng)，以提高用戶的視覺體驗和趣味性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種能夠基于用戶輸入的文字信息來自動生成視 頻的方法及其系統(tǒng)。
[0007] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案包括：
[0008] 本發(fā)明的一個實施方式提供一種基于文字的視頻合成方法，所述方法基于輸入的 文字信息生成相對應的視頻，所述文字信息至少包括一個句子，所述方法包括：
[0009] 步驟1:智能分詞
[0010] 將句子進行拆分，生成若干個基本詞，并分析每個基本詞的詞性；
[0011] 步驟2:句法分析
[0012] 根據(jù)步驟1的分詞結(jié)果，分析所述若干個基本詞之間的關(guān)系；
[0013] 步驟3:關(guān)鍵詞提取
[0014] 根據(jù)上述步驟1和步驟2的分析結(jié)果，從所述句子中提取關(guān)鍵詞；
[0015] 步驟4:關(guān)鍵詞的權(quán)重分析
[0016] 根據(jù)上述步驟1和步驟3的分析結(jié)果，計算關(guān)鍵詞在句子中的權(quán)重，并按照權(quán)重由 尚至低的順序?qū)﹃P(guān)鍵詞進彳丁排序，確定關(guān)鍵詞的級別；
[0017] 步驟5:形成同義詞庫
[0018] 對步驟4中的關(guān)鍵詞進行擴展，形成同義詞庫，根據(jù)每個同義詞與關(guān)鍵詞的語義關(guān) 系，賦予每個關(guān)鍵詞的同義詞的權(quán)重；
[0019] 步驟6:視頻匹配和顯示
[0020] 根據(jù)步驟4得到的關(guān)鍵詞和步驟5得到的關(guān)鍵詞的同義詞，形成關(guān)鍵詞庫+關(guān)鍵詞 的同義詞的搜索矩陣庫，并計算該搜索矩陣庫所形成的每個組合的權(quán)重，按照得到的組合 權(quán)重從高到低的順序，搜索視頻，得到匹配的視頻，并將獲得的匹配視頻進行顯示。
[0021] 優(yōu)選地，，所述文字信息包括K個句子(2SKSn)，對每個句子K執(zhí)行上述步驟1至步 驟6,得到與所述K句子相匹配的視頻，按照句子K在文字信息中出現(xiàn)的順序，將所得到的個 與所述K句子相匹配的視頻進行連接，并將連接的視頻進行顯示。
[0022]優(yōu)選地，所述步驟4具體包括：
[0023] 根據(jù)上述步驟1和步驟3的分析結(jié)果，分別賦予所述關(guān)鍵詞第一權(quán)重系數(shù)和第二權(quán) 重系數(shù)，根據(jù)所述第一權(quán)重系數(shù)和第二權(quán)重系數(shù)來計算關(guān)鍵詞在句子中的最終權(quán)重，并按 照權(quán)重由尚至低的順序?qū)﹃P(guān)鍵詞進彳丁排序，確定關(guān)鍵詞的級別。
[0024] 優(yōu)選地，還包括:對獲得的視頻進行自定義編輯。
[0025]優(yōu)選地，所述自定義編輯包括:視頻濾鏡處理、視頻剪輯處理、錄音、添加音樂和再 編輯處理。
[0026]優(yōu)選地，所述再編輯處理包括同一個人對所形成的視頻進行再編輯和其他人對所 形成的視頻進行再編輯。
[0027]優(yōu)選地，再編輯處理得到的視頻可根據(jù)影片熱度值來獲得最優(yōu)視頻。
[0028] 優(yōu)選地，每個句子形成一個視頻。
[0029] 優(yōu)選地，所述文字信息可直接輸入或者通過語音輸入。
[0030] 本發(fā)明的另一實施方式還提供一種基于文字的視頻合成系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括服務(wù) 端和至少一個客戶端，所述服務(wù)端與所述客戶端通信連接，所述服務(wù)端基于所述客戶端輸 入的文字信息來生成相對應的視頻，所述文字信息至少包括一個句子，所述客戶端包括輸 入單元和顯示單元，所述服務(wù)端包括控制單元以及與所述控制單元連接的數(shù)據(jù)庫和處理單 元，其中，用戶通過所述輸入單元輸入所述文字信息，所述處理單元對所述文字信息進行處 理，基于處理的結(jié)果，所述控制單元從所述數(shù)據(jù)庫中搜尋相匹配的視頻，并將搜索的視頻進 行合成，得到基于文字信息的合成視頻，并將所述合成視頻在所述顯示單元上進行顯示。
[0031] 本發(fā)明的基于文字的視頻合成方法能夠基于用戶輸入的文字信息來自動從數(shù)據(jù) 庫中獲取相對應的視頻，并將獲得視頻形象生動的進行顯示出來，增加用戶獲取信息的趣 味性和視覺感。
【附圖說明】
[0032] 圖1是本發(fā)明的基于文字的視頻合成方法的流程圖。
[0033] 圖2是本發(fā)明的基于文字的視頻合成系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖
[0034] 圖3是根據(jù)本發(fā)明的基于文字的視頻合成方法得到的句子中的基本詞的關(guān)系圖。
[0035] 圖4是根據(jù)本發(fā)明的基于文字的視頻合成方法得到的匹配視頻示意圖。
【具體實施方式】
[0036]以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】進行描述。
[0037] 首先，對本發(fā)明的基于文字的視頻合成系統(tǒng)進行介紹。
[0038] 如圖1所示，本發(fā)明的基于文字的視頻合成系統(tǒng)可包括服務(wù)端1和與服務(wù)端連接的 至少一個客戶端2。客戶端可為智能手機、PAD等智能設(shè)備，可包括輸入單元21和顯示單元 22。服務(wù)端可包括控制單元11、數(shù)據(jù)庫12和處理單元13。服務(wù)端基于客戶端輸入的至少包括 一個句子的文字信息來生成相對應的視頻。
[0039] 具體地，用戶通過輸入單元21輸入文字信息，處理單元13對文字信息進行處理，基 于處理的結(jié)果，控制單元11從數(shù)據(jù)庫12中搜尋相匹配的視頻，并將搜索的視頻進行合成，得 到基于文字信息的合成視頻，并將合成視頻在顯示單元上進行顯示。
[0040] 在本發(fā)明中，數(shù)據(jù)庫12中包括采集的影視作品的視頻中的720p以上的高清影視視 頻文件，該視頻文件被切分為一定時間長度的視頻片段(素材），每個素材表現(xiàn)一個主題或 特定鏡頭，長度在5-15秒之間，每個素材有特定的文字標簽(最少3個），表明素材的主題和 含義，并被消除了聲音和原視頻字幕，每個視頻片段都被標注了標簽，如片名、場景、人物、 鏡頭性質(zhì)等。此外，數(shù)據(jù)庫中形成有視頻數(shù)據(jù)庫索引，包括視頻來源、關(guān)鍵標簽、視頻內(nèi)容描 述文字等標引信息，這樣，可知道每個視頻片段的視頻來源、標簽信息和視頻內(nèi)容描述等信 息。
[0041] 接著，參考圖2至圖4,對本發(fā)明的基于文字的視頻合成方法進行描述。
[0042] 本發(fā)明的基于文字的視頻合成方法能夠基于輸入的文字信息生成相對應的視頻， 改文字信息可至少包括一個句子。以下以一個句子為例進行介紹，如圖2所示，本發(fā)明的方 法可包括以下步驟：
[0043] S1:智能分詞
[0044]將輸入的句子進行拆分，生成若干個基本詞，并對得到這些基本詞的詞性進行分 析。
[0045]具體地，可采用已有的成熟的第三方工具的API來對句子進行拆分，根據(jù)第三方工 具的數(shù)據(jù)庫（如漢語詞性標記集)來將句子拆分成若干個基本詞。在句子拆分過程中，以句 號為單位進行拆分。一般而言，為體現(xiàn)簡要和精確性，一個句子僅對應一個視頻。例如，可采 用中科院計算所的NLPIR漢語分詞系統(tǒng)來進行分詞，但是并不局限于此，例如可為 perminusminus、Stanford漢語分詞工具、哈工大語言云（LTP-cloud)、Jcseg、Ansj、庖丁解 牛分詞、盤古分詞、IKAnalyzer、imdict-chinese-analyzer、mmseg4 j、FudanNLP (復旦大 學）、如868、5015、？48〇、!1111^^、1訃111111868、(^611〇^5和〇^++等。中科院計算所的1?11?漢 語分詞系統(tǒng)的漢語詞性標記集主要參考了以下詞性標記集：
[0046] (1)北大《人民日報》語料庫詞性標記集；
[0047] (2)北大2002新版詞性標記集(草稿）；
[0048] (3)清華大學漢語樹庫詞性標記集；
[0049] (4)教育部語用所詞性標記集（國家推薦標準草案2002版）；
[0050] (5)美國賓州大學中文樹庫(ChinesePennTreeBank)詞性標記集。
[0051] 對每個基本詞的詞性進行，主要從動詞、名詞、形容詞、介詞、助詞等方面進行，即 分析該基本詞屬于何種詞性。在本發(fā)明中，詞性的作用一方面是作為分詞的依據(jù)，另一方面 是作為關(guān)鍵詞權(quán)重分析的依據(jù)。
[0052]在本發(fā)明的一【具體實施方式】中，采用中科院計算所的NLPIR漢語分詞系統(tǒng)來進行 分詞，根據(jù)該分詞系統(tǒng)，詞性可包括22個一類，66個二類，11個三類，共計99個，具體如下表1 所示：
[0053] 表1詞性分類表

[0056]
[0057] S2:句法分析
[0058] 根據(jù)S1的分詞結(jié)果，分析若干個基本詞彼此之間的關(guān)系，它們之間的關(guān)系可包括 主謂關(guān)系、動賓關(guān)系、間賓關(guān)系、前置賓語、兼語、定中關(guān)系、狀中結(jié)構(gòu)、動補結(jié)構(gòu)、并列關(guān)系、 介賓關(guān)系、附加關(guān)系、獨立結(jié)構(gòu)、核心關(guān)系等。在本發(fā)明中，也可根據(jù)基本詞之間的關(guān)系來獲 得句子的主干。
[0059]具體的，可采用已有的成熟的第三方工具的API進行句法分析，如玻森中文語義開 放平臺，但是并不局限于此，例如還可以采用騰訊文智中文語義平臺、NiuParser中文句法 語義分析系統(tǒng)、玻森數(shù)據(jù)中文語義分析、中科院ICTCLAS等。在利用玻森中文語義開放平臺 進行句法分析(依存文法分析)時，句子中詞與詞之間可包括如下表2所示出的23種關(guān)系：
[0060] 表2:關(guān)系表
[0061]
[0062] 在本發(fā)明中，句法分析就是把一句話中的關(guān)系用上述23種關(guān)系標注出來。
[0063] S3:關(guān)鍵詞提取
[0064] 根據(jù)上述步驟S2的分析結(jié)果，從句子中提取關(guān)鍵詞。
[0065]具體地，可采用已有的成熟的第三方工具的API進行分詞，來自動提取關(guān)鍵詞，如 可采用中科院計算所的NLPIR漢語分詞系統(tǒng)，但是并不局限于此，例如還可以采用騰訊文智 中文語義平臺、NiuParser中文句法語義分析系統(tǒng)、玻森數(shù)據(jù)中文語義分析、中科院ICTCLAS 等。該NLPIR漢語分詞系統(tǒng)的關(guān)鍵詞提取能夠在全面把握文章中心思想的基礎(chǔ)上，提取出若 干個代表文章語義內(nèi)容的詞匯或短語，NLPIR主要采用交叉信息熵計算每個候選詞的上下 文條件熵，所處理的文檔不受行業(yè)領(lǐng)域限制，且能夠識別出最新出現(xiàn)的新詞語，以及可將所 輸出的詞語自動配以權(quán)重，即可利用現(xiàn)有的分詞工具來自動提取句子中的關(guān)鍵詞，并賦予 關(guān)鍵詞在詞庫中的權(quán)重系數(shù)。
[0066] S4:關(guān)鍵詞權(quán)重分析
[0067] 根據(jù)上述步驟S1和S3的分析結(jié)果，計算步驟S3中的關(guān)鍵詞在句子中的最終權(quán)重， 并按照權(quán)重順序?qū)﹃P(guān)鍵詞進彳丁排序，確定關(guān)鍵詞的級別。
[0068] 具體地，關(guān)鍵詞的權(quán)重的確定包括以下步驟：
[0069] (1)根據(jù)步驟S1的詞性分析，本發(fā)明的基于文字的視頻合成系統(tǒng)會基于系統(tǒng)自定 義的準則，賦予不同詞性的關(guān)鍵詞的權(quán)重系數(shù)（以下稱第一權(quán)重系數(shù)）。系統(tǒng)設(shè)定名詞、動 詞、形容詞的權(quán)重系數(shù)要高于其他詞性，具體如下：
[0070] 名詞權(quán)重系數(shù)=2 [007?]動詞權(quán)重系數(shù)= 1.7 [0072]形容詞權(quán)重系數(shù)=1.3 [0073]其他詞性權(quán)重系數(shù)=1
[0074] (2)根據(jù)步驟S3，在利用第三方工具自動提取關(guān)鍵詞時，如中科院計算所的NLPIR 漢語分詞系統(tǒng)、騰訊文智中文語義平臺、NiuParser中文句法語義分析系統(tǒng)、玻森數(shù)據(jù)中文 語義分析、中科院ICTCLAS等，可根據(jù)該第三方工具的詞庫自動賦予所提取的句子中不同關(guān) 鍵詞的權(quán)重系數(shù)(以下稱第二權(quán)重系數(shù)），具體如下：
[0075]關(guān)鍵詞A1(名詞）的權(quán)重系數(shù)=xl [0076]關(guān)鍵詞A2(動詞）的權(quán)重系數(shù)=x2
[0077] 關(guān)鍵詞A3的權(quán)重系數(shù)(形容詞）=x3
[0078] 關(guān)鍵詞A4(代詞）的權(quán)重系數(shù)=x4
[0079] ……
[0080] 關(guān)鍵詞An的權(quán)重系數(shù)=xn
[0081] (3)根據(jù)上述步驟(1)和(2)，可以得出關(guān)鍵詞的最終權(quán)重系數(shù)，即關(guān)鍵詞的最終權(quán) 重系數(shù)=第一權(quán)重系數(shù)X第二權(quán)重系數(shù)，如下所示：
[0082] 關(guān)鍵詞A1的權(quán)重系數(shù)=xl * 2 = yl
[0083] 關(guān)鍵詞A2的權(quán)重系數(shù)= x2*1.7 = y2
[0084] 關(guān)鍵詞A3的權(quán)重系數(shù)=x3 * 1.3 = y3
[0085] 關(guān)鍵詞A4的權(quán)重系數(shù)=x4 * 1 =y4 [0086]關(guān)鍵詞An的權(quán)重系數(shù)=yn
[0087] S5:形成同義詞庫
[0088] 對步驟S3中提取的關(guān)鍵詞進行擴展，形成同義詞list，生成相應的同義詞庫，根據(jù) 每個同義詞與關(guān)鍵詞的語義關(guān)系，賦予每個關(guān)鍵詞的同義詞的權(quán)重。
[0089]具體地，可以采用已有的成熟的第三方工具，如騰訊文智中文語義平臺、 NiuParser中文句法語義分析系統(tǒng)、玻森數(shù)據(jù)中文語義分析、中科院ICTCLAS等，以及可采用 已有的同義詞庫算法如word2vec來處理中文語料，但并不局限于此。word2vec是一個將單 詞轉(zhuǎn)換成向量形式的方法?？梢园褜ξ谋緝?nèi)容的處理簡化為向量空間中的向量運算，計算 出向量空間上的相似度，來表示文本語義上的相似度，并自動賦予每個關(guān)鍵詞的同義詞的 權(quán)重。
[0090] 關(guān)鍵詞A1及其同義詞按權(quán)重系數(shù)從高到低可定義為：
[0091] 同義詞Al-〇(關(guān)鍵詞A1)權(quán)重系數(shù)= alz0
[0092] 同義詞A1-1權(quán)重系數(shù)= alzl
[0093] 同義詞A1-2權(quán)重系數(shù)= alz2
[0094] 同義詞A1-3權(quán)重系數(shù)= alz3
[0095] ……
[0096] 同義詞Al-n權(quán)重系數(shù)= alzn
[0097] 關(guān)鍵詞A2的同義詞按權(quán)重系數(shù)從高到低可定義為：
[0098] 同義詞A2_0(關(guān)鍵詞A2)權(quán)重系數(shù)= a2z0
[0099] 同義詞A2-1權(quán)重系數(shù)= a2zl
[0100] 同義詞A2-2權(quán)重系數(shù)= a2z2
[0101] 同義詞A2-3權(quán)重系數(shù)= a2z3
[0102] 同義詞A2-4權(quán)重系數(shù)= a2z4
[0103] ……
[0104] 同義詞A2_n權(quán)重系數(shù)= a2zn
[0105] 關(guān)鍵詞A3的同義詞按權(quán)重系數(shù)從高到低可定義為：
[0106] 同義詞A3-0(關(guān)鍵詞A3)權(quán)重系數(shù)= a3z0
[0107] 同義詞A3-1權(quán)重系數(shù)= a3zl
[0108] 同義詞A3-2權(quán)重系數(shù)= a3z2
[0109] 同義詞A3-3權(quán)重系數(shù)= a3z3
[0110] ……
[0111] 同義詞A3_n權(quán)重系數(shù)= a3zn
[0112] 關(guān)鍵詞A4的同義詞按權(quán)重系數(shù)從高到低可定義為：
[0113] 同義詞A4_0(關(guān)鍵詞A4)權(quán)重系數(shù)= a4z0
[0114] 同義詞A4-1權(quán)重系數(shù)= a4zl
[0115] 同義詞A4-2權(quán)重系數(shù)= a4z2
[0116] 同義詞A4-3權(quán)重系數(shù)= a4z3
[0117] ……
[0118] 同義詞A4_n權(quán)重系數(shù)= a4zn
[0119] 關(guān)鍵詞An的同義詞按權(quán)重系數(shù)從高到低可定義為：
[0120] 同義詞An-〇(關(guān)鍵詞An)權(quán)重系數(shù)= anz0
[0121 ] 同義詞An-1權(quán)重系數(shù)= anzl
[0122] 同義詞An-2權(quán)重系數(shù)= anz2
[0123] 同義詞An-3權(quán)重系數(shù)= anz3
[0124] ……
[0125] 同義詞An-n權(quán)重系數(shù)= anzn
[0126] S6:視頻匹配
[0127] 根據(jù)S4得到的關(guān)鍵詞和S5得到的關(guān)鍵詞的同義詞，形成關(guān)鍵詞+關(guān)鍵詞的同義詞 庫，這些關(guān)鍵詞及其同義詞共同形成新的關(guān)鍵詞庫（以下稱新關(guān)鍵詞庫），并按照關(guān)鍵詞和 同義詞的權(quán)重從高到低的順序，從視頻數(shù)據(jù)庫中搜索視頻素材庫索引，得到相匹配的視頻。
[0128] 具體地，基于S4和S5獲得的關(guān)鍵詞最終權(quán)重及其同義詞權(quán)重，可獲得如下表3所示 的矩陣：
[0129] 表3:關(guān)鍵詞及其同義詞矩陣
[0131] 相應的新關(guān)鍵詞庫中的每個關(guān)鍵詞的權(quán)重分布如下表4所示：
[0132] 表4:新關(guān)鍵詞的權(quán)重分布
[0134] 這樣，可得到每個新關(guān)鍵詞在句子中的權(quán)重，進而可得到每個新關(guān)鍵詞所組成的 句子的權(quán)重，新關(guān)鍵詞庫矩陣中的新關(guān)鍵詞按照矩陣算法可形成若干個組合，即可形成若 干個句子，形成的每個句子的的權(quán)重公式=關(guān)鍵詞A1權(quán)重值+關(guān)鍵詞A2權(quán)重值+關(guān)鍵詞A3權(quán) 重值+關(guān)鍵詞A4權(quán)重值+......+關(guān)鍵詞An權(quán)重值=z
[0135] 根據(jù)計算的每個組合的權(quán)重結(jié)果，按權(quán)重值從大往小排列，可生成不同權(quán)重值的 組合:ζ1>ζ2>ζ3>··_ · ·>ζη
[0136] 每個組合在視頻數(shù)據(jù)庫中對應相應的標簽組合，標簽匹配度最高的視頻即為匹配 視頻。即，系統(tǒng)會按照組合形成的新句子的權(quán)重值，按照由高到低的順序在視頻數(shù)據(jù)庫中搜 索視頻，一旦具有較高權(quán)重值的句子在視頻數(shù)據(jù)庫中被找到，將停止搜尋，否則，則繼續(xù)搜 尋，直到找到與組合中的權(quán)重值相匹配的視頻為止。
[0137] 以上描述的是對一個句子的視頻匹配方法，當輸入多個句子時，可對拆分的每個 句子都執(zhí)行上述方法，即當輸入的文字信息包括Κ個句子(2SKSn)，可分別對每個句子Κ執(zhí) 行上述步驟S1-S6,得到與所述K句子相匹配的視頻，按照句子K在文字信息中出現(xiàn)的順序， 將所得到的個與所述K句子相匹配的視頻進行連接，并將連接的視頻進行顯示。本發(fā)明對輸 入的文字信息并沒有特別的限制，可以輸入任何類型的文字，可以輸入1個文字，也可以輸 入過個文字，可以輸入一個段落，也可以輸入多個段落，輸入多個段落的時候，需要每輸入 一段進行回車。
[0138] 具體地，可基于文字段落出現(xiàn)的順序，對視頻進行排序連接，段落中的每個句子對 應一個視頻，一個文字段落可包括多個句子，因此，可根據(jù)句子出現(xiàn)的順序來將對應的視頻 進行排序連接。視頻可按照電影轉(zhuǎn)場方式來進行連接，最基本的方式是直接連接，也可包括 淡入淡出、定格、翻轉(zhuǎn)等。一般，每個文字片段匹配一段影片，沒有數(shù)量限制，一般來說，獲得 的視頻可以是3-5分鐘的影片，也可以是1分鐘或1小時的影片。
[0139] 此外，可對獲得視頻進行優(yōu)化處理。
[0140] 例如，如果對獲取的視頻(影片)不滿足，可以手動在視頻素材庫中選擇，替換原有 視頻，在視頻素材庫中可以選擇時長、類型、來源、關(guān)鍵詞搜索等，找到匹配度更高的視頻。 又例如，可以對影片進行濾鏡、剪輯、錄音和添加音樂等處理，主要包括：
[0141] (1)視頻濾鏡處理:設(shè)置有高亮、黑白、懷舊、漫畫等視頻特效，用戶點擊相應按鈕， 原始視頻的風格即時生成相應的效果。
[0142] (2)視頻剪輯處理：用戶可以添加、刪除、移動視頻或照片素材;視頻可以進行播放 區(qū)域的裁切、播放時長的裁切，調(diào)整視頻的播放范圍和播放的起始、結(jié)束位置;對視頻對應 的字幕可以做編輯修改。
[0143] (3)錄音功能：用戶跟隨畫面，即時進行錄音，與畫面同步。
[0144] (4)添加音樂:根據(jù)視頻，可以選擇不同風格的音樂，即時成為視頻的背景音樂。
[0145] (5)同一人可以對影片進行再編輯(獨立作業(yè)），其他人可以對影片進行再編輯(協(xié) 同作業(yè)）。具體地，生成的每部影片都有編輯入口，本人或他人可以對影片進行再編輯。編輯 者進入編輯界面后，可以看到影片的原始素材，包括視頻片段、字幕、音樂等可編輯的內(nèi)容 對象。編輯者可以做如下的編輯:替換、刪除、增加、調(diào)整視頻片段和相應的字幕;更換或取 消音樂；重新配音。編輯者編輯完成后可修改標題和基本信息，提交新的版本。后來的編輯 者可以基于任一版本進行修改。也就是說，用戶可以基于自己的需求來自定義所合成的視 頻。
[0146] 此外，在選擇視頻上，可以自動選擇，也可以自動推介并手動選擇，以使得整個影 片中的各個視頻的風格相接近。可以從服務(wù)器側(cè)對視頻進行類似的處理。這樣，對于同一句 話或同一段話，可能會生成多個不同的視頻影片，所有生成的視頻影片都會被顯示，這樣會 形成瀏覽量、分享量、點贊量等數(shù)據(jù)。用戶可根據(jù)分享量和點贊量來判斷所生成的影片的熱 度值，影片熱度值=分享量+點贊量，這樣，可根據(jù)影片熱度值，可以對所有影片、同一主題 的影片、同一類別的影片等做熱度排序，篩選出熱度值最高的視頻為最優(yōu)視頻。需要注意的 是，不同用戶可對同一個主題的視頻進行再編輯，同一主題可能生成不止一個影片，用戶可 對同一主題的影片可以進行比較，點贊或分享最滿意的版本。最滿意的版本為同一主題影 片中的最優(yōu)視頻。
[0147] 在本發(fā)明中，文字信息可直接輸入或者通過語音輸入。
[0148] 具體地，可直接在輸入單元中通過相應的輸入法輸入所需文字信息?；蛘哂脩魧?著輸入單元輸入語音，處理單元會對輸入的語音進行識別，并轉(zhuǎn)化為文字。可采用現(xiàn)有技術(shù) 中的語音識別技術(shù)來對輸入的語音進行處理，例如可在處理單元中集成科大訊飛語義平 臺、百度語音開放平臺等的語音識別技術(shù)來將用戶輸入的語音進行識別，并轉(zhuǎn)化為文字，但 是并不局限于此。
[0149] 【實施例】
[0150] 以下，通過一個示例對發(fā)明的基于文字的視頻合成方法進行介紹。
[0151] 本發(fā)明以例句"在夏天天熱的時候，小公主常常來到這片森林，坐在清涼的水潭邊 上。"（以下簡稱例句1)進行說明。
[0152] 當用戶將上述例句1在客戶端的輸入單元中進行輸入后，本發(fā)明的視頻合成系統(tǒng) 會對該例句1進行分析處理，然后生成對應的視頻并呈現(xiàn)給用戶，具體如下：
[0153] 步驟1:采用NLPIR漢語分詞系統(tǒng)對上述例句1進行拆分，結(jié)果如下：
[0154] 詞性拆分結(jié)果：
[0155] 在/p夏天/t天/qt熱/a的Adel時候/n，/wd小/a公主/η常常/d來到/v這/rzv片/q 森林/η，/wd坐/ν在/ρ清涼/a的/ude 1水潭/η邊/k上/η。/w j
[0156] 分詞結(jié)果：
[0157] 在/夏天/天/熱/的/時候/，/小/公主/常常/來到/這/片/森林/，/坐/在/清涼/的/ 水潭/邊/上/。/
[0158] 步驟2:利用玻森中文語義開放平臺對上述例句1進行句法分析，分析結(jié)果如圖3所 不。
[0159] 步驟3:采用NLPIR漢語分詞系統(tǒng)提取句子的關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞提取結(jié)果如下(括號中 為關(guān)鍵詞）：
[0160] 在(夏天)天熱的（時候），小（公主)常常(來到)這片(森林），坐在(清涼）的（水潭） 邊上。
[0161] 步驟4:根據(jù)對例句1的基本詞的詞性和句法分析結(jié)果，利用中科院計算所的NLPIR 漢語分詞系統(tǒng)對關(guān)鍵詞的權(quán)重進行分析，分析結(jié)果如下表5:
[0162]表5:權(quán)重分析結(jié)果
[0164] 步驟5:利用W〇rd2VeC來形成關(guān)鍵詞的同義詞庫，得到同義詞庫及權(quán)重如下表6所 示：
[0165]表6:同義詞庫權(quán)重分析
[0168]步驟6:根據(jù)步驟4和步驟5,得到關(guān)鍵詞和同義詞所組成的若干句子的權(quán)重，并按 照權(quán)重的高低順序搜索匹配視頻，根據(jù)計算，最終能與視頻素材庫匹配的權(quán)重系數(shù)為:62* 0.5046 (河)+35 (森林)+32*0.4496 (女孩）=80.6724，在視頻數(shù)據(jù)庫中搜索到的匹配的視頻 如圖4所示。
[0169]以上內(nèi)容僅為本發(fā)明的較佳實施例，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的 思想，在【具體實施方式】及應用范圍上均會有改變之處，本說明書內(nèi)容不應理解為對本發(fā)明 的限制。
【主權(quán)項】
1. 一種基于文字的視頻合成方法，其特征在于，所述方法基于輸入的文字信息生成相 對應的視頻，所述文字信息至少包括一個句子，所述方法包括： 步驟1:智能分詞 將句子進行拆分，生成若干個基本詞，并分析每個基本詞的詞性； 步驟2:句法分析 根據(jù)步驟1的分詞結(jié)果，分析所述若干個基本詞之間的關(guān)系； 步驟3:關(guān)鍵詞提取 根據(jù)上述步驟1和步驟2的分析結(jié)果，從所述句子中提取關(guān)鍵詞； 步驟4:關(guān)鍵詞的權(quán)重分析 根據(jù)上述步驟1和步驟3的分析結(jié)果，計算關(guān)鍵詞在句子中的權(quán)重，并按照權(quán)重由高至 低的順序?qū)﹃P(guān)鍵詞進彳丁排序，確定關(guān)鍵詞的級別； 步驟5:形成同義詞庫 對步驟4中的關(guān)鍵詞進行擴展，形成同義詞庫，根據(jù)每個同義詞與關(guān)鍵詞的語義關(guān)系， 賦予每個關(guān)鍵詞的同義詞的權(quán)重； 步驟6:視頻匹配和顯示 根據(jù)步驟4得到的關(guān)鍵詞和步驟5得到的關(guān)鍵詞的同義詞，形成關(guān)鍵詞庫+關(guān)鍵詞的同 義詞的搜索矩陣庫，并計算該搜索矩陣庫所形成的每個組合的權(quán)重，按照得到的組合權(quán)重 從高到低的順序，搜索視頻，得到匹配的視頻，并將獲得的匹配視頻進行顯示。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于文字的視頻合成方法，其特征在于，所述文字信息包括K 個句子(2SKSn)，對每個句子K執(zhí)行上述步驟1至步驟6,得到與所述K句子相匹配的視頻， 按照句子K在文字信息中出現(xiàn)的順序，將所得到的個與所述K句子相匹配的視頻進行連接， 并將連接的視頻進行顯示。3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于文字的視頻合成方法，其特征在于，所述步驟4具體包 括： 根據(jù)上述步驟1和步驟3的分析結(jié)果，分別賦予所述關(guān)鍵詞第一權(quán)重系數(shù)和第二權(quán)重系 數(shù)，根據(jù)所述第一權(quán)重系數(shù)和第二權(quán)重系數(shù)來計算關(guān)鍵詞在句子中的最終權(quán)重，并按照權(quán) 重由尚至低的順序?qū)﹃P(guān)鍵詞進彳丁排序，確定關(guān)鍵詞的級別。4. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于文字的視頻合成方法，其特征在于，還包括:對獲得的 視頻進行自定義編輯。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于文字的視頻合成方法，其特征在于，所述自定義編輯包 括:視頻濾鏡處理、視頻剪輯處理、錄音、添加音樂和再編輯處理。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于文字的視頻合成方法，其特征在于，所述再編輯處理包括 同一個人對所形成的視頻進行再編輯和其他人對所形成的視頻進行再編輯。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于文字的視頻合成方法，其特征在于，再編輯處理得到的視 頻可根據(jù)影片熱度值來獲得最優(yōu)視頻。8. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于文字的視頻合成方法，其特征在于，每個句子形成一 個視頻。9. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于文字的視頻合成方法，其特征在于，所述文字信息可 直接輸入或者通過語音輸入。10. -種基于文字的視頻合成系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括服務(wù)端和至少一個客戶 端，所述服務(wù)端與所述客戶端通信連接，所述服務(wù)端基于所述客戶端輸入的文字信息來生 成相對應的視頻，所述文字信息至少包括一個句子，所述客戶端包括輸入單元和顯示單元， 所述服務(wù)端包括控制單元以及與所述控制單元連接的數(shù)據(jù)庫和處理單元， 其中，用戶通過所述輸入單元輸入所述文字信息，所述處理單元對所述文字信息進行 處理，基于處理的結(jié)果，所述控制單元從所述數(shù)據(jù)庫中搜尋相匹配的視頻，并將搜索的視頻 進行合成，得到基于文字信息的合成視頻，并將所述合成視頻在所述顯示單元上進行顯示。
【文檔編號】G06F17/27GK105868176SQ201610116357
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年3月2日
【發(fā)明人】侯強
【申請人】北京同塵世紀科技有限公司, 侯強