《2020全球数字报告》显示,人们每天花在手机上的时间平均为3.7个小时,其中大约一半是花在社交和通讯应用上,社交类应用的重要性可见一斑。诚然,社交市场存在一定的马太效应,但其实也是有许多的细分场景机会,如横空出世的Clubhouse,短时间内成为互联网圈子津津乐道的话题,国内也随之涌出了很多语音社交应用。

社交类应用开发难度较大,涉及功能较多,HMS Core开放能力的引入,将让开发事半功倍,且能让一些创新的应用场景成为可能。

红极一时的Clubhouse,主打语音聊天室,在功能上做得相当克制,用户无法在房间里发送文字和图片,语音聊天内容也无法保存和回放。这种克制让沟通变得更直接简单,很好地还原了线下聚会的感觉,加上科技圈众多名人的“带货”,短时间内吸引了圈内圈外的众多用户,聊天内容质量也非常高。但这种功能限制也存在一个问题,优秀的内容无法保存下来。

这里可以设计一个小的功能,对内容记录有需求的用户只需按一个按钮,就能将聊天室的语音保存下来,这些语音也可以转成文字。 HMS Core 机器学习服务可以提供音频文件转写服务,可以将5小时内的音频文件转换成文字,支持输出标点符号,形成断句合理、易于理解的文本信息。同时,该服务支持生成带有时间戳的文本信息,便于后续进行更多功能开发。

陌陌、探探等约会类应用相信大家不会陌生,这类颜值交友软件存在一个典型的问题,就是“照骗”、甚至机器人的存在,影响用户体验。通过HMS Core机器学习服务中活体检测+人脸对比能力的组合,快速实现用户真实性和头像相似度对比,让用户交友信息更真实。在产品设计可以考虑两种方式,一种是强制或半强制用户做人脸检测,引导所有用户都做下人脸检测,整体提升交友体验,但是这种方式对部分用户来说会有些难以接受;另一种方式是鼓励用户做人脸对比,对比度高的用户增加展示曝光机会,或在个人资料中增加已人脸认证一栏。

抖音里的各类特效琳琅满目,很多都有不错的效果,这类特效都是通过识别人脸特征点,然后将特定的动画效果准确地放到相应位置,实现以假乱真的效果。比如猫耳、眼镜、表情控制等等。 基于HMS Core 机器学习服务的人脸检测服务,检测855个关键点,返回人脸轮廓,眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等部位的坐标,人脸偏转角度等信息,再通过这些信息辅助人脸特效的实现。

从爆火的Clubhouse说起,浅谈HMS Core与社交-LMLPHP

社交类应用的很重要的一个场景就是内容发布和分享,发图之前,用户都会对图片编辑和美化一番,美美的风景,让人食欲大振的美食,帅气的自拍。此前,用户大多会选择专门的美图软件进行美化,频繁的应用切换让体验打了折扣。越来越多的应用内置了图片编辑和美化功能,无需切换就可在社交应用内编辑图片并发布。华为图像服务也能提供丰富的图片编辑能力,包括圆形/方形剪裁,贴纸花字,丰富滤镜,动效等。

对于社交类应用,HMS Core提供的网络、音视频等能力同样有着非常实用的价值,在此不再赘述,感兴趣的小伙伴可以访问华为开发者联盟官网,了解更多相关内容。

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