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申请/专利权人：平安银行股份有限公司

摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了视讯问答流程的控制方法、装置、设备及存储介质，用于减少了视讯问答流程中的卡顿现象。本发明方法包括：从服务器获取目标用户的目标用户画像；根据目标用户画像预测目标视讯问题分支；根据目标视讯问题分支从服务器下载对应的语音资源；根据对应的语音资源开始视讯问答流程，获取目标用户在视讯问题节点处转换的多个答复文本、在视讯问答流程中录制的多个音频文件和多个视频文件，并通过异步方式上传至服务器，以使得服务器根据多个答复文本将多个音频文件和多个视频文件合成为目标音视频文件。此外，本发明还涉及区块链技术，目标视讯问题分支可存储于区块链中。

主权项：1.一种视讯问答流程的控制方法，其特征在于，包括：从服务器获取目标用户的目标用户画像，所述目标用户画像包括多种类型的标签数据集，每种类型的标签数据集包括多个标签，每个标签用于指示目标用户的一个属性；根据所述目标用户画像预测目标视讯问题分支，所述目标视讯问题分支用于指示各个视讯节点中将要提问的视讯问题；根据所述目标视讯问题分支从所述服务器下载对应的语音资源，所述对应的语音资源为所述目标视讯问题分支中包含的视讯问题的播报语音，其中，目标视讯问题分支包括多个视讯问题，且每个视讯问题具有唯一对应的标识；根据所述对应的语音资源开始视讯问答流程，获取所述目标用户在视讯问题节点处转换的多个答复文本、在视讯问答流程中录制的多个音频文件和多个视频文件，并通过异步方式上传至服务器，以使得服务器根据所述多个答复文本将所述多个音频文件和所述多个视频文件合成为目标音视频文件，其中，所述音频文件和视频文件是分开录制得到的，音频流能够在终端的离线语音识别ASR模型转成文本，整个视讯过程只需要将用户回答转成的文本实时上送服务器；所述根据所述目标用户画像预测目标视讯问题分支，所述目标视讯问题分支用于指示各个视讯节点中将要提问的视讯问题，包括：根据所述目标用户画像中的标签数据集和主成分分析PCA算法进行降维处理，得到目标用户的主成分特征向量；基于皮尔逊相关系数公式和所述目标用户的主成分特征向量计算所述目标用户与当前视讯节点的多个历史用户的相似度，得到N个候选相似度，每个候选相似度对应一个历史用户，N为正整数；根据所述N个候选相似度预测所述目标用户对当前视讯问题的目标回答，所述目标回答为所述目标用户在当前视讯节点中回答当前视讯问题最可能的答案选项；根据所述目标回答确定下一个视讯节点的问题，依次确定所有视讯节点的问题，并依据所有视讯节点的问题生成目标视讯问题分支，所述目标视讯问题分支用于指示各个视讯节点中将要提问的视讯问题。

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