CN115022654A - 一种直播场景下的视频编辑方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种直播场景下的视频编辑方法、装置及电子设备，涉及视频推广领域。具体步骤为：响应于主播客户端处于直播状态，录制直播视频流并生成待评分视频；将所述待评分视频推送至至少一个观众客户端，接收所述观众客户端的反馈数据；根据所述反馈数据生成所述待评分视频的综合评分；根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频。通过机器识别抓取主播精彩操作的视频，实现了由观众对视频内容打分，并根据视频的综合评分来推荐视频，避免了主播直播不能实时发布精彩操作的视频的情况，并让观众参与到视频的评判当中，增加了观众的互动性，提高用户的观看时长且能够给主播筛选视频内容提供参考标准，可以更准确的发布用户喜爱的视频，提高用户的观看体验。
Description
技术领域
本公开涉及视频推广领域，尤其涉及一种直播场景下的视频编辑方法、装置及电子设备。
背景技术
相关技术中，游戏主播在直播时，直播平台会通过内容识别生成游戏精彩时刻的视频片段，供主播作为发布游戏视频的素材。在视频片段过多时，主播要花费大量精力进行筛选、编辑、发布等操作，视频处理效率较低。
发明内容
本公开提供一种直播场景下的视频编辑方法、装置及***，以至少解决相关技术中的问题之一。本公开的技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供一种直播场景下的视频编辑方法，包括：
响应于主播客户端处于直播状态，录制直播视频流并生成待评分视频；
将所述待评分视频推送至至少一个观众客户端，接收所述观众客户端的反馈数据；
根据所述反馈数据生成所述待评分视频的综合评分；
根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频。可选的，
所述录制直播视频流并生成待评分视频的步骤具体包括：
将所述直播视频流分段以生成视频片段；
根据所述视频片段提取待编辑视频；
拼接所述待编辑视频并加入背景音乐和背景图片，生成所述待评分视频。
可选的，所述反馈数据具体包括：
观众客户端打分数据；
观众客户端评论数据；
观众客户端点赞数据。
可选的，所述根据所述反馈数据生成所述待评分视频的综合评分的步骤具体包括：
根据所述观众客户端打分数据生成第一观众评分；
根据所述观众客户端评论数据生成第二观众评分；
根据所述观众客户端点赞数据量生成第三观众评分；
可选的，所述根据所述反馈数据生成所述待评分视频的综合评分的步骤具体包括：
根据所述观众客户端打分数据生成第一观众评分；
根据所述观众客户端评论数据生成第二观众评分；
根据所述观众客户端点赞数据量生成第三观众评分；
根据所述第一观众评分、所述第二观众评分和所述第三观众评分生成所述综合评分。
可选的，所述根据所述观众客户端评论数据生成第二观众评分的步骤具体包括：
将所述观众客户端评论数据输入评分模型，生成对应的评论评分；
根据所述评论评分和观众客户端权重来获取第二观众评分。
可选的，所述根据所述观众客户端点赞数据量生成第三观众评分的步骤具体包括：
根据观众客户端点赞数据量与观众客户端总量的比值生成所述第三观众评分。
可选的，所述根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频的步骤具体包括：
若所述综合评分大于或等于预设的综合评分阈值，确定所述待评分视频为所述推荐视频；
若所述综合评分小于预设的综合评分阈值，确定所述待评分视频不为所述推荐视频。
可选的，所述根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频步骤之后还包括：
在主播客户端发布所述推荐视频。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种直播场景下的视频编辑装置，包括；
视频编辑模块，用于响应于主播客户端处于直播状态，录制直播视频流并生成待评分视频；
视频推送模块，用于将所述待评分视频推送至至少一个观众客户端，接收所述观众客户端的反馈数据；
评分模块，用于根据所述反馈数据生成所述待评分视频的综合评分；
推荐视频确定模块，用于根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频。
可选的，所述视频编辑模块具体包括：
分段子模块，用于将所述直播视频流分段以生成视频片段；
提取子模块，用于根据所述视频片段提取待编辑视频；
拼接子模块，用于拼接所述待编辑视频并加入背景音乐和背景图片，生成所述待评分视频。
可选的，所述反馈数据具体包括：
观众客户端打分数据；
观众客户端评论数据；
观众客户端点赞数据。
可选的，所述评分模块具体包括：
第一评分子模块，用于根据所述观众客户端打分数据生成第一观众评分；
第二评分子模块，用于根据所述观众客户端评论数据生成第二观众评分；
第三评分子模块，用于根据所述观众客户端点赞数据量生成第三观众评分；
综合评分子模块，用于根据所述第一观众评分、所述第二观众评分和所述第三观众评分生成所述综合评分。
可选的，所述第二评分子模块具体包括：
第一评分单元，用于将所述观众客户端评论数据输入评分模型，生成对应的评论评分；
第二评分单元，用于根据所述评论评分和观众客户端权重来获取第二观众评分。
可选的，所述第三评分子模块具体包括：
第三评分单元，用于根据观众客户端点赞数据量与观众客户端总量的比值生成所述第三观众评分。
可选的，所述推荐视频确定模块具体包括：
第一确定子模块，若所述综合评分大于或等于预设的综合评分阈值，确定所述待评分视频为所述推荐视频；
第二确定子模块，若所述综合评分小于预设的综合评分阈值，确定所述待评分视频不为所述推荐视频。
可选的，所述装置还包括：
发布模块，用于在主播客户端发布所述推荐视频。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如上述第一方面任一项所述的方法。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如上述第一方面任一项所述的方法。
根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上述第一方面任一项所述的方法。
本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
通过机器识别抓取主播精彩操作的视频，由观众对视频内容打分，并根据视频的综合评分来推荐视频，避免了主播直播不能实时发布精彩操作的视频的情况，并让观众参与到视频的评判当中，增加了观众的互动性，提高用户的观看时长且能够给主播筛选视频内容提供参考标准，可以更准确的发布用户喜爱的视频，提高用户的观看体验。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
图1是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下的视频编辑方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下的视频编辑方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下的视频编辑方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下的视频编辑方法的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下的视频编辑装置的框图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下的视频编辑方法的流程图。
图7是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下的视频编辑装置700的框图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下的视频编辑装置800的框图。
具体实施方式
为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
相关技术中，游戏主播在直播操作类游戏时会产生一些高光操作视频片段，这些视频片段是很好的发布短视频的素材。目前市面上的直播平台会通过内容识别生成一些精彩的原始视频片段，在主播直播中推送给主播，或者在直播结束后将这些视频片段以列表的形式展示给主播，供主播筛选发布。
然而，主播在直播时专注于直播效果，不能及时的将精彩片段进行编辑和发布。并且在直播结束后，精彩视频片段过多且都是没有经过处理的视频片段，主播要花费大量精力进行筛选，编辑，发布等操作。
下面参考附图描述本公开实施例的一种直播场景下的视频编辑方法、装置及电子设备。
图1是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下视频编辑方法的流程图，如图1所示，直播场景下的视频编辑方法用直播视频中，包括以下步骤：
在步骤101中，响应于主播客户端处于直播状态，录制直播视频流并生成待评分视频。
本实施例中，当主播客户端处于直播状态时，录制直播视频流，通过机器识别技术，识别所述直播视频流中的精彩操作对应的视频片段，然后在视频片段中加上合适的背景音乐，背景图片和满足视频场景的氛围效果，生成一段待评分视频。其中背景音乐和背景图片可以选取近期热门的音乐与图片来增加曝光量。在步骤102中，将所述待评分视频推送至至少一个观众客户端，接收所述观众客户端的反馈数据。
本实施例中，通过服务器将待评分视频推送到观众客户端的直播间里面，用户收到推送后，可以以小窗的形式播放，其中用户在观众客户端可以进行的操作有：对待评分视频进行评论，对待评分视频进行点赞以及对待评分视频进行打分。
可选的，所述反馈数据具体包括：
观众客户端打分数据；
观众客户端评论数据；
观众客户端点赞数据。在步骤103中，根据所述反馈数据生成所述待评分视频的综合评分。
本申请实施例中，对所述反馈数据进行识别，并根据所述反馈数据对所述待评分视频进行综合评分。评论数据不能直接量化，为了获取观众客户端评论数据对应的评分，预先训练评分模型，所述评分模型为神经网络，用于获取所述评论对应的评分。在一种可能的实施例里，识别观众客户端评论内容里面的“操作很厉害”，“关注主播了”，“666”等关键词的数量，根据用户的点赞总量和用户对视频的评分给出待评分视频的综合评分。
在步骤104中，根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频本申请实施例里，所述综合评分反映了观众客户端的用户对所述待评分视频的认可程度，评分越高说明在观众客户端上的观看待评分视频的用户越认可该待评分视频，可以将综合评分较高的待评分视频确定为推荐视频并推送给更多的用户，吸引更多观众客户端进入主播客户端的直播间观看直播，提升主播人气。
可选的，所述根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频的步骤具体包括：
若所述综合评分大于或等于预设的综合评分阈值，确定所述待评分视频为所述推荐视频；
若所述综合评分小于预设的综合评分阈值，确定所述待评分视频不为所述推荐视频。本实施例中，根据主播客户端设置的综合评分阈值来决定待评分视频是否为推荐视频。
一种可能的实施例中，主播设置综合评分阈值为80分，且待推荐视频综合评分为60分，则待评分视频不为推荐视频。
一种可能的实施例中，主播设置综合评分阈值为80分，且待推荐视频综合评分为90分，则待评分内容为推荐视频。
本申请实施例通过机器识别抓取主播精彩操作的视频，实现了由观众对视频内容打分，并根据视频的综合评分来推荐视频，避免了主播直播不能实时发布精彩操作的视频的情况，并让观众参与到视频的评判当中，增加了观众的互动性，提高用户的观看时长且能够给主播筛选视频内容提供参考标准，减轻了主播筛选，编辑，发布视频的工作量。
图2是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下视频编辑方法的流程图，如图2所示，直播场景下的视频编辑方法用于直播视频中，步骤101还包括以下步骤：
步骤201，将所述直播视频流分段以生成视频片段；
本申请实施例中，为了方便剪辑，将所述直播视频流切分为多个视频片段。
步骤202，根据所述视频片段提取待编辑视频；
本申请实施例中，通过预先训练好的神经网络模型识别所述视频片段中是否存在精彩操作。
在一种可能的实施例里，所述神经网络模型识别所述视频片段中的文字进行文本识别，并判断其中是否存在用于提示精彩操作的文本。如果出现用于提示精彩操作的文本，则可以利用所述视频片段进行视频编辑，确定所述视频片段为待编辑视频。
在另一种可能的实施例里，所述神经网络模型识别所述视频片段中的计分板上的内容，所述计分板内容包括判断游戏内容的变化，如得分情况、击杀情况、占领情况等游戏中较为重要的变化，出现这些变化时说明游戏进入较为精彩的阶段，则可以利用所述视频片段进行视频编辑，确定所述视频片段为待编辑视频。
步骤203，拼接所述待编辑视频并加入背景音乐和背景图片，生成所述待评分视频。
本实施例中，主播在直播的过程中，通过机器识别技术，识别一些主播精彩操作的视频原始阶段，再根据视频内容提取待编辑视频，通过加上合适的背景音乐，背景图片和满足视频场景的氛围效果，生成一段极具氛围感的视频内容，其中背景音乐和背景图片可以选取近期热门的音乐与图片来增加曝光量。
本申请实施例通过给视频内容加入背景音乐和背景图片，完善了视频内容，有利于观众观看与视频曝光。
图3是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下视频编辑方法的流程图，如图2所示，直播场景下的视频编辑方法用直播视频中，步骤103还包括以下步骤：
步骤301，根据所述观众客户端打分数据生成第一观众评分；
在一种可能的实施例中，计算所述观众客户端打分数据的平均值，以生成所述第一观众评分。
在另一种可能的实施例中，根据观众客户端的总观看时长和等级为所述观众客户端赋予权重，并根据所述权重对所述观众客户端打分数据进行加权平均，以生成所述第一观众评分。总观看时长越长，观众客户端等级越高，对应的观众客户端的打分数据可信度越高，这获取的第一观众评分可以更好地反映待评分视频在观众客户端中的人气。
步骤302，根据所述观众客户端评论数据生成第二观众评分；
步骤303，根据所述观众客户端点赞数据量生成第三观众评分。
可选的，所述根据所述观众客户端点赞数据量生成第三观众评分的步骤具体包括：
根据观众客户端点赞数据量与观众客户端总量的比值生成所述第三观众评分。
步骤304，根据所述第一观众评分、所述第二观众评分和所述第三观众评分生成所述综合评分。
本实施例中，根据用户打分数据、用户评论数据以及用户点赞数据量的不同权重，来获取对应的观众评分。
一种可能的实施例中，第一观众评分、第二观众评分和第三观众评分的权重分别为0.6、0.3、0.1。
根据不同的权重，获取观众客户端打分数据对应的第一观众评分，观众客户端评论数据对应的第二观众评分以及观众客户端点赞数据量对应的第三观众评分，第一观众评分、第二观众评分、第三观众评分分别和对应的权重相乘后再相加即为所述综合评分。
本申请实施例通过观众客户端打分数据、观众客户端评论数据以及观众客户端点赞数据量的不同权重，可以获取待评分视频合适的综合评分。
可选的，所述根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频步骤之后还包括：
在主播客户端发布所述推荐视频。
图4是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下视频编辑方法的流程图，如图4所示，直播场景下的视频编辑方法用直播视频中，步骤302还包括以下步骤：
步骤401，将所述观众客户端评论数据输入评分模型，生成对应的评论评分；
本公开实施例中，用户评论数据可以反映用户对待评分视频的认可程度，评论数据不能直接量化，为了获取观众客户端评论数据对应的评分，需要根据预先训练评分模型提取用户评论数据中的有用数据，所述评分模型为神经网络，用于获取所述评论对应的评分。
在一种可能的实施例里，所述评分模型用于识别用户评论数据中的“666，操作很秀，厉害”等词语，这些词语为正面评价，为每种正面评价赋予一定的评论评分，将待评分视频中所有正面评价对应的评论评分相加，以生成对应的评论评分。
步骤402，根据所述评论评分和用户的权重生成所述第二观众评分。
本实施例中，根据所述评论评分和观众客户端权重来获取第二观众评分。
本申请实施例中，根据观众客户端的总观看时长和等级为所述观众客户端赋予权重，并根据所述权重对所述评论评分进行加权平均，以生成所述第二观众评分。总观看时长越长，观众客户端等级越高，对应的观众客户端的打分数据可信度越高，这样获取的第二观众评分可以更好地反映待评分视频在观众客户端中的人气。
本公开实施例中，通过评分模型，可以对用户评论数据进行再筛选以获取用户评论数据中需要的数据，能够给主播筛选视频内容提供参考标准。
图5是根据一示例性实施例示出的一种直播场景下的视频编辑装置的框图500。参照图5，该装置包括视频编辑模块501、视频推送模块502、评分装置503和推荐视频确定模块504。
视频编辑模块501，用于响应于主播客户端处于直播状态，录制直播视频流并生成待评分视频。
视频推送模块502，用于将所述待评分视频推送至至少一个观众客户端，接收所述观众客户端的反馈数据。
评分模块503，用于根据所述反馈数据生成所述待评分视频的综合评分。
推荐视频确定模块504，用于根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图6是根据一示例性实施例示出的一种视频发布方法的流程图。
如图6所示，所述方法包括以下步骤：
步骤一：主播在主播客户端直播过程中，服务器对直播视频流分段以生成视频片段，并通过机器识别技术，识别出包含主播精彩操作的视频片段，即所述待编辑视频。
步骤二：服务器通过内容识别技术将这些视频片段进行模版化处理，以生成待评分视频，例如：根据视频内容加上合适的背景音乐，背景图片和满足视频场景的氛围效果。生成一段极具氛围感的待评分视频。
步骤三：服务器通过将生成的待评分视频推送到观众客户端的直播间内。观众客户端收到推送后，弹出一个视频播放窗口，可以让观众观看生成的视频内容效果，让观众对这段视频内容进行打分，评论，点赞等操作。
步骤四：服务器根据观众客户端的评分，产生精彩片段的时间段内用户的评论内容(如：666，操作很秀，厉害等)的量，观众客户端在该段时间内的点赞量等维度计算出该段内容的综合评分。
步骤五：根据主播客户端的设置，在综合评分达到一定的阈值时(例如：综合评分达到80分)确定该待评分视频为推荐视频，自动将推荐视频内容发布到主播的快手账号内，同时将视频发布的消息推送到直播间，引导用户通过观众客户端去为视频评论和点赞，如果视频点赞和评论量增长较快，可以对该直播间进行流量推广，让更多的观众进入该主播的直播间。
步骤六：服务器根据最终的评分，将综合评分达到一定的值(例如：60分)的所有待评分视频，按照评分从高到低的顺序在主播结束直播时推送到主播客户端上，供主播参考评分来进行后续的筛选，编辑，发布等。
本公开实施例中，解决了主播直播中不能实时发布经过精心处理的视频内容，并且让观众参与到视频的评判当中，增加了观众的互动性，提高用户的观看时长，并且能够给主播筛选视频内容提供参考标准，减轻了主播筛选，编辑，发布视频的工作量，让那些没有视频编辑能力的主播也能发布高质量的视频内容，提高优质内容的产出，同时也能通过发布优质视频内容，让更多的观众进入主播的直播间，增加主播人气，提高主播直播的动力。
图7是根据一示例性实施例示出的一种用于视频发布的装置700的框图。例如，装置700可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图7，装置700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电力组件706，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(I/O)的接口712，传感器组件714，以及通信组件716。
处理组件702通常控制装置700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件702可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理组件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。
存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在设备700的操作。这些数据的示例包括用于在装置700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件706为装置700的各种组件提供电力。电源组件706可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置700生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件708包括在所述装置700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(MIC)，当装置700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口712为处理组件702和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为装置700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件714可以检测到设备700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测装置700或装置700一个组件的位置改变，用户与装置700接触的存在或不存在，装置700方位或加速/减速和装置700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件716被配置为便于装置700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置700可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，运营商网络(如2G、3G、4G或5G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件716经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件716还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器704，上述指令可由装置700的处理器620执行以完成上述方法。可选地，存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
图8是根据一示例性实施例示出的一种用于视频发布的装置800的框图。例如，装置800可以被提供为一服务器。参照图8，装置800包括处理组件822，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器832所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件822的执行的指令，例如应用程序。存储器832中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件822被配置为执行指令，以执行上述方法。
装置800还可以包括一个电源组件826被配置为执行装置800的电源管理，一个有线或无线网络接口850被配置为将装置800连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口858。装置800可以操作基于存储在存储器832的操作***，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种直播场景下的视频编辑方法，其特征在于，包括：
响应于主播客户端处于直播状态，录制直播视频流并生成待评分视频；
将所述待评分视频推送至至少一个观众客户端，接收所述观众客户端的反馈数据；
根据所述反馈数据生成所述待评分视频的综合评分；
根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频。
2.根据权利要求1所述的视频编辑方法，其特征在于，所述录制直播视频流并生成待评分视频的步骤具体包括：
将所述直播视频流分段以生成视频片段；
根据所述视频片段提取待编辑视频；
拼接所述待编辑视频并加入背景音乐和背景图片，生成所述待评分视频。
3.根据权利要求1所述的视频编辑方法，其特征在于，所述反馈数据具体包括：
观众客户端打分数据；
观众客户端评论数据；
观众客户端点赞数据。
4.根据权利要求3所述的视频编辑方法，其特征在于，所述根据所述反馈数据生成所述待评分视频的综合评分的步骤具体包括：
根据所述观众客户端打分数据生成第一观众评分；
根据所述观众客户端评论数据生成第二观众评分；
根据所述观众客户端点赞数据量生成第三观众评分；
根据所述第一观众评分、所述第二观众评分和所述第三观众评分生成所述综合评分。
5.根据权利要求4所述的视频编辑方法，其特征在于，所述根据所述观众客户端评论数据生成第二观众评分的步骤具体包括：
将所述观众客户端评论数据输入评分模型，生成对应的评论评分；
根据所述评论评分和观众客户端权重来获取第二观众评分。
6.根据权利要求4所述的视频编辑方法，其特征在于，所述根据所述观众客户端点赞数据量生成第三观众评分的步骤具体包括：
根据观众客户端点赞数据量与观众客户端总量的比值生成所述第三观众评分。
7.根据权利要求1所述的视频编辑方法，其特征在于，所述根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频的步骤具体包括：
若所述综合评分大于或等于预设的综合评分阈值，确定所述待评分视频为所述推荐视频；
若所述综合评分小于预设的综合评分阈值，确定所述待评分视频不为所述推荐视频。
8.根据权利要求1所述的视频编辑方法，其特征在于，所述根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频步骤之后还包括：
在主播客户端发布所述推荐视频。
9.一种直播场景下的视频编辑装置，其特征在于，包括：
视频编辑模块，用于响应于主播客户端处于直播状态，录制直播视频流并生成待评分视频；
视频推送模块，用于将所述待评分视频推送至至少一个观众客户端，接收所述观众客户端的反馈数据；
评分模块，用于根据所述反馈数据生成所述待评分视频的综合评分；
推荐视频确定模块，用于根据所述综合评分和所述待评分视频确定推荐视频。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。
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