避免大数据在听声音时推送，主要需要从以下几个方面着手：
1. 用户行为分析：通过数据分析工具，对用户的使用习惯、兴趣偏好、访问频率等进行分析。了解用户可能感兴趣的内容类型，从而在推荐系统设计中，优先向用户推送他们可能感兴趣的内容。
2. 个性化推荐算法：采用机器学习和人工智能技术，如协同过滤、内容推荐、深度学习等，来构建个性化的推荐模型。这些模型能够根据用户的历史行为、喜好、互动数据等，提供更加精准的内容推荐。
3. 实时反馈机制：建立有效的用户反馈渠道，收集用户对内容的反馈信息。通过分析用户反馈，不断调整和优化推荐算法，以提高推荐的相关性和准确性。
4. 隐私保护与合规性：确保用户数据的隐私得到保护，遵守相关法律法规。在处理用户数据时，应充分尊重用户的权利，并采取必要的安全措施。
5. 透明度与可解释性：提高推荐系统的透明度，让用户了解推荐算法的工作方式。同时，保证推荐结果的可解释性，使用户能够理解推荐逻辑，增加信任感。
6. 多模态学习：结合文本、图像、声音等多种类型的数据，进行多模态学习。这样不仅可以提升推荐的准确性，还能更好地理解用户的需求，实现更全面的内容推荐。
7. 动态适应能力：推荐系统应具备动态适应的能力，能够根据不同用户群体和上下文环境的变化，实时调整推荐策略。
8. 审核与监控：定期对推荐系统进行审核和监控，确保其推荐过程符合道德标准和法律法规要求，防止不当内容的传播。
9. 人工干预与审核：在必要时，引入人工审核机制，对推荐结果进行审查，确保推荐内容的适宜性和正确性。
10. 持续优化：不断收集新的数据和反馈信息，持续优化推荐算法，提高推荐系统的整体性能和用户体验。
总之，避免大数据在听声音时推送需要综合运用多种技术和方法，包括用户行为分析、个性化推荐算法、实时反馈机制、隐私保护、透明度、多模态学习、动态适应、审核与监控以及人工干预等。通过这些措施的实施，可以有效减少不必要的推送，提升用户体验，同时保护用户隐私和权益。
