CN105202721A - 空调器及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种空调器的控制方法，利用语音采集装置及语音识别装置对用户发出的语音指令进行识别，获得身份信息和控制指令。同时还利用空调器的学习功能，学习并记录该用户发出的控制指令对应的空调器运行参数，以便在用户下次再发出该控制指令时，根据其对应的空调器运行参数，控制空调器运行。本发明还公开了一种空调器。本发明实施例不但实现了空调器的智能学习功能，从而实现了空调器的智能控制；而且还可以自动识别不同的用户，以使空调器的控制适应对应的人体需求。

Description

空调器及其控制方法

技术领域

本发明涉及空调器领域，特别涉及空调器及其控制方法。

背景技术

在炎炎的夏日，空调器因为可以降低室内的温度，从而备受人们亲睐。而且现在的空调器还具有学习功能，根据当前空调器的运行状态，分析用户的使用习惯，从而实现对空调的个性化控制，满足人体需求。但是，现有的空调器学习无法自动识别用户，从而无法更好地满足人体需求。

发明内容

本发明的主要目的为提供一种空调器及其控制方法，旨在实现空调器的智能学习功能；而且还可以自动识别不同的用户，以使空调器的控制适应对应的人体需求。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种空调器的控制方法，包括以下步骤：

S1、利用语音采集装置采集房间内的声音信号；

S2、利用语音识别装置对所采集的声音信号进行身份识别及指令识别，获得身份信息和控制指令；

S3、根据所述身份信息和控制指令，查找数据库中的历史记录，是否存在与所述身份信息和控制指令均对应的空调器运行参数；所述历史记录用于记录所述身份信息、控制指令及空调器运行参数的映射关系；存在则执行步骤S4，不存在则执行步骤S5；

S4、按照所述空调器运行参数控制空调器运行；

S5、获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储。

优选地，所述历史记录还记录身份信息、控制指令、人体温度、室内温度、温差和空调器运行参数的映射关系；

所述步骤S3之前还包括：

S6、检测房间内的人体当前温度及室内当前温度，并计算人体当前温度与室内当前温度的温差；

所述步骤S3还包括：根据所识别的身份信息、控制指令、人体当前温度以及所计算的温差，查找历史记录中与所述身份信息和控制指令均对应的历史数据，是否存在与所述人体当前温度及温差对应的空调器运行参数。

优选地，所述步骤S2或步骤S6之后还包括：

S7、判断所识别的控制指令是否为开机指令；

S8、当所识别的控制指令为开机指令，则执行步骤S3；

S9、当所识别的控制指令为参数调整指令，则判断该控制指令是否在有效调整时间内；

S10、当所述控制指令在有效调整时间内，则将所述控制指令对应的空调器运行参数替换有效调整时间内上一次的空调器运行参数；

S11、当所述控制指令不在有效调整时间内，则执行步骤S3。

优选地，所述步骤S2之后还包括：

S12、判断空调器是否处于学习模式；

S13、当空调器处于学习模式时，执行步骤S5；

S14、当空调器处于非学习模式时，执行步骤S3。

优选地，所述步骤S3中，从历史记录中筛选出与用户身份信息和控制指令均对应的历史数据，并从所述历史数据中筛选出与所述人体当前温度和室内当前温度的温差最接近的一组数据，再从该组数据中获得空调器运行参数；或者，

从所述历史数据中筛选与所述人体当前温度和室内当前温度的温差最接近的多组数据，再从多组数据中筛选出与人体当前温度最接近的一组数据，从该组数据中获得空调器运行参数。

此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种空调器，所述空调器包括压缩机、换热器、风机，所述空调器上设有语音采集装置、语音识别装置及控制器；所述语音采集装置采集房间内的声音信号；所述语音识别装置对采集的声音信号进行身份识别及指令识别，获得身份信息和控制指令；所述控制器根据所述身份信息和控制指令，查找数据库中的历史记录，是否存在与所述身份信息和控制指令均对应的空调器运行参数；所述历史记录用于记录所述身份信息、控制指令及空调器运行参数的映射关系；存在则按照所述空调器运行参数控制空调器压缩机和风机运行，不存在则获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储。

优选地，所述历史记录还记录身份信息、控制指令、人体温度、室内温度、温差和空调器运行参数的映射关系；

所述空调器还包括温度获取模块，检测房间内的人体当前温度及室内当前温度，并计算人体当前温度与室内当前温度的温差；

所述控制器还根据所识别的身份信息、控制指令、人体当前温度以及所计算的温差，查找历史记录中与所述身份信息和控制指令均对应的历史数据，是否存在与所述人体当前温度及温差对应的空调器运行参数。

优选地，所述控制器还将判断所识别的控制指令是否为开机指令，当所识别的控制指令为开机指令，则查找历史记录，以获得与所述控制指令对应的空调器运行参数；当所识别的控制指令为参数调整指令，则判断该控制指令是否在有效调整时间内，并当所述控制指令在有效调整时间内，则将所述控制指令对应的空调器运行参数替换有效调整时间内上一次的空调器运行参数；当控制指令不在有效调整时间内，则查找历史记录，以获得与所述控制指令对应的空调器运行参数。

优选地，所述控制器还判断空调器是否处于学习模式；当空调器处于学习模式时，则获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储；当空调器处于非学习模式时，则查找历史记录，以获得与所述身份信息和控制指令均对应的空调器运行参数。

优选地，所述控制器从历史记录中筛选出与用户身份信息和控制指令均对应的历史数据，并从所述历史数据中筛选出与所述人体当前温度和室内当前温度的温差最接近的一组数据，再从该组数据中获得空调器运行参数；或者，

从所述历史数据中筛选与所述人体当前温度和室内当前温度的温差最接近的多组数据，再从多组数据中筛选出与人体当前温度最接近的一组数据，从该组数据中获得空调器运行参数。

本发明实施例利用语音采集装置及语音识别装置对用户发出的语音指令进行识别，获得身份信息和控制指令。同时还利用空调器的学习功能，学习并记录该用户发出的控制指令对应的空调器运行参数，以便在用户下次再发出该控制指令时，根据其对应的空调器运行参数，控制空调器运行。因此，本发明实施例不但实现了空调器的智能学习功能，从而实现了空调器的智能控制；而且还可以自动识别不同的用户，以使空调器的控制适应对应的人体需求。

附图说明

图1为本发明空调器的控制方法第一实施例的流程示意图；

图2为本发明空调器的控制方法第二实施例的流程示意图；

图3为本发明空调器的控制方法第三实施例的流程示意图；

图4为本发明空调器的部分结构第一实施例的功能模块示意图；

图5为本发明空调器的部分结构第二实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提出一种空调器的控制方案，利用语音采集装置及语音识别装置对用户发出的语音指令进行识别，获得身份信息和控制指令。同时还利用空调器的学习功能，学习并记录该用户发出的控制指令对应的空调器运行参数，以便在用户下次再发出该控制指令时，根据其对应的空调器运行参数，控制空调器运行。

上述空调器按安装方式可包括挂机、柜机、天花机、窗机、移动式空调、嵌入式空调；按工作原理可包括变频机和定频机；按使用环境可包括家用空调和商用空调。以下空调器将以分体设置的室外机和室内机为例对空调器进行描述。另外，本发明中的空调器上还设有声音采集装置和语音识别装置，以对用户发出的声音信号进行识别，获得该用户的身份信息和控制指令。

如图1所示，基于上述空调器，本发明提出了一种空调器的控制方法第一实施例。该空调器的控制方法包括以下步骤：

S110、利用语音采集装置采集房间内的声音信号；

该语音采集装置可设置在空调器前面板上，也可以设置在空调器的侧面板上。当然，该语音采集装置也可以设置在空调器的其他位置。该语音采集装置的特性必须以采集人的声音为准，而且该语音采集装置还可以具有去噪功能。例如该语音采集装置对人的声音的敏感度较高，对其他物体的声音的敏感度较低。

S120、利用语音识别装置对所采集的声音信号进行身份识别及指令识别，获得身份信息和控制指令；

具体地，语音识别装置对所采集的声音信号进行识别，将该声音信号与数据库中存储的声音数据进行匹配，以识别该用户的身份和发出的指令内容。用户在使用空调器之前，可以先对该用户的声音进行注册，并将注册的声音信号保存在数据库中。同时，该语音识别装置还将用户发出的声音信号转换为文字信息，例如“提高温度”、“降低温度”等等。

S130、根据所述身份信息和控制指令，查找数据库中的历史记录，是否存在与所述身份信息和控制指令均对应的空调器运行参数；所述历史记录用于记录所述身份信息、控制指令及空调器运行参数的映射关系；存在则执行步骤S140，不存在则执行步骤S150；

本发明实施例中，将设置历史记录，存储在数据库中。该历史记录记录身份信息、控制指令以及控制指令对应的空调器运行参数。该空调器的运行参数可以包括设置温度、风机转速等等。例如，用户A发出“提高温度”的语音指令，查询对应的历史记录可以得知该用户A和该语音指令均对应的空调器运行参数为“提高设定温度2℃”。

S140、按照所述空调器运行参数控制空调器运行；

当历史记录中存在该身份信息和控制指令均对应的空调器运行参数，则获取该空调器运行参数后，将控制该空调器运行，即将设定温度提高2℃，或者把风速降低10％。

S150、获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储。

当历史记录中不存在该身份信息和/或控制指令对应的空调器运行参数，则获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储。此时，身份信息、控制指令与空调器运行参数为一一对应的关系。

本发明实施例利用语音采集装置及语音识别装置对用户发出的语音指令进行识别，获得身份信息和控制指令。同时还利用空调器的学习功能，学习并记录该用户发出的控制指令对应的空调器运行参数，以便在用户下次再发出该控制指令时，根据其对应的空调器运行参数，控制空调器运行。因此，本发明实施例不但实现了空调器的智能学习功能，从而实现了空调器的智能控制；而且还可以自动识别不同的用户，以使空调器的控制适应对应的人体需求。

进一步地，上述历史记录还可记录身份信息、控制指令、人体温度、室内温度、温差和空调器运行参数的映射关系。该人体温度为用户的体表温度，由空调器上设置的红外探测器进行检测。具体为，该红外探测器上电后，将对房间内的热源进行扫描，若发现人体热源，则获取该热源上的温度，即为该用户的体表温度。该室内当前温度可以由空调器上设置的温度传感器检测获得，当然也可以由上述红外探测器检测获得。

基于上述历史记录表，本发明还提出了空调器的控制方法第二实施例。如图2所示，该实施例的空调器的控制方法可包括以下步骤：

S310、利用语音采集装置采集房间内的声音信号；

该语音采集装置可设置在空调器前面板上，也可以设置在空调器的侧面板上。当然，该语音采集装置也可以设置在空调器的其他位置。该语音采集装置的特性必须以采集人的声音为准，而且该语音采集装置还可以具有去噪功能。例如该语音采集装置对人的声音的敏感度较高，对其他物体的声音的敏感度较低。

S320、利用语音识别装置对所采集的声音信号进行身份识别及指令识别，获得身份信息和控制指令；

具体地，语音识别装置对所采集的声音信号进行识别，将该声音信号与数据库中存储的声音数据进行匹配，以识别该用户的身份和发出的指令内容。用户在使用空调器之前，可以先对该用户的声音进行注册，并将注册的声音信号保存在数据库中。同时，该语音识别装置还将用户发出的声音信号转换为文字信息，例如“提高温度”、“降低温度”等等。

步骤S330、检测房间内的人体当前温度及室内当前温度，并计算人体当前温度与室内当前温度的温差；

利用红外探测器检测房间内的人体当前温度，利用空调器上的温度传感器检测室内当前温度，并计算该人体当前温度与室内当前温度的温差。

S340、根据所识别的身份信息、控制指令、人体当前温度以及所计算的温差，查找历史记录中与所述身份信息和控制指令对应的历史数据，是否存在与所述人体当前温度及温差对应的空调器运行参数；存在则执行步骤S350，不存在则执行步骤S360；

上述空调器的运行参数可以包括设置温度、风机转速等等。例如，用户A发出“提高温度”的语音指令，且人体当前温度为37℃，室内当前温度为24℃，查询对应的历史记录可以得知该用户A和该语音指令对应的历史数据中，与该人体当前温度和室内当前温度的温差对应的空调器运行参数为“提高设定温度2℃”，或者“设置温度为26℃”。

具体地，可以先从历史记录中筛选出与用户身份信息和控制指令均对应的历史数据，然后从该历史数据中筛选出与人体当前温度和室内当前温度的温差最接近的多组数据，例如3组数据。再从该3组数据中筛选出与人体当前温度最接近的一组数据，并从该组数据中获得空调器运行参数。或者，

可以先从历史记录中筛选出与用户身份信息和控制指令均对应的历史数据，然后从所述历史数据中筛选与所述人体当前温度和室内当前温度的温差最接近的一组数据，再从该组数据中获得空调器运行参数。

S350、按照所述空调器运行参数控制空调器运行；

当历史记录中存在该身份信息和控制指令均对应的空调器运行参数，则获取该空调器运行参数后，将控制该空调器运行，即将设定温度提高2℃，将设定温度设置为26℃。

S360、获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令、人体当前温度、室内当前温度、温差对应存储。

当历史记录中不存在该身份信息和/或控制指令对应的空调器运行参数，则获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令、人体当前温度、室内当前温度、温差对应存储。此时，将身份信息、控制指令、人体温度、室内温度、人体温度和室内温度的温差、空调器运行参数为一一映射关系。

与上述第一实施例的区别在于，本发明实施例还通过获取人体当前温度，以及室内当前温度，以在接收到语音指令时，查找识别该语音指令而获得用户身份信息和控制指令均对应的历史数据中，与该人体当前温度和室内当前温度均对应的空调器运行参数，从而结合当前运行环境进行空调器控制，更加适应人体需求。

进一步地，如图3所示，提出了本发明空调器的控制方法第三实施例。该实施例中，在上述步骤S120或者步骤S330之后还包括：

S160、判断所识别的控制指令是否为开机指令；是则执行步骤S130或步骤S340，否则执行步骤S170；

判断用户发出的语音指令是否为开机指令。例如，用户在进入房间后，希望开启空调，则发出“开空调”的语音指令。采集到该声音信号后，对其进行识别，并获得该控制指令为开机指令。可以理解的是，该语音指令并不是需要完全匹配。例如“开启空调器”，“空调开机”、“打开空调”等等，都被认为是开机指令。

当识别的控制指令为开机指令时，则查找历史记录中与开机指令和该用户身份信息均对应的历史数据，然后从该历史数据中筛选获得与开机指令对应的空调器运行参数，或者从该历史数据中筛选获得与人体当前温度和室内当前温度的温差对应的空调器运行参数。

S170、当所识别的控制指令为参数调整指令，则判断该控制指令是否在有效调整时间内；是则执行步骤S180；否则执行步骤S130或步骤S340；

当识别的控制指令为参数调整指令，例如“提高温度”、“降低温度”、“提高风速”、“制冷模式”等等。可以理解的是，该参数调整指令并不需要完全匹配，而且还可以设置一些同义或近义词语来替代，例如“冷死了”可表示“提高温度”指令，“风太大了”可表示“降低风速”，“热死了”可表示“降低温度”等等。

当控制指令不在有效调整时间内，则将当前调整作为新的调整，记录该控制指令对应的空调器运行参数；或者获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令、人体当前温度、室内当前温度、温差对应存储。

S180、当所述控制指令在有效调整时间内，则将所述控制指令对应的空调器运行参数替换有效调整时间内上一次的空调器运行参数；

本实施例中，将设置有效调整时间，即该有效调整时间内用户可以调整多次，且有效时间内调整的，将以最后一次调整的为准。例如，用户A发出“提高温度”指令，则该对应的空调器运行参数为“设定温度24℃”；若在有效时间内，用户A再次发出“提高温度”指令，则该对应的空调器运行参数为“设定温度为26℃”。优选地，该有效时间可以设置为2-5分钟，优选为3分钟。

该实施例中，通过设置有效调整时间，可以防止用户在短时间内反复发出调整指令而造成空调器的频繁调整。

进一步地，本发明提出了空调器的控制方法第四实施例。该实施例中，在上述步骤S120或者步骤S330之后还包括：

判断空调器是否处于学习模式；当空调器处于学习模式时，执行步骤S150或步骤S360；当空调器处于非学习模式时，执行步骤S130或者步骤S340。

本发明实施例中，将设置一学习模式，以控制空调器处于学习状态。该学习状态下，空调器将接收用户发出的语音指令，对该语音指令进行身份识别和指令识别后，再获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储；或者空调器接收用户发出的语音指令，对该语音指令进行身份识别和指令识别后，再检测人体当前温度和室内当前温度，计算该人体当前温度和室内当前温度之间的温差，然后获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令、人体当前温度、室内当前温度、温差对应存储。经过多次学习后，该记录的数据将形成历史记录，以便在非学习模式下，根据接收到的语音指令，查找识别该语音指令而获得的身份信息和控制指令均对应的历史数据中，与人体当前温度和室内当前温度的温差对应的空调器运行参数，并按照该空调器运行参数控制空调器运行，从而实现了空调的智能控制。

以下将以两个具体场景对上述空调器的控制进行描述。

用户A通过语音控制空调开机，此时语音采集装置采集用户A的声音信息，并通过声纹识别出当前使用者为用户A，同时红外阵列传感器检测出当前用户体感温度为37.5℃，当前用户室内当前温度为33℃，两温度差值为4.5℃，查找存储器中用户A开机时的空调设置参数记录数据，在这些记录数据中查找出温度最接近4.5℃的三组数据，其中数据1为A、开机、37.4、32.5、4.9；数据2为A、开机、37.2、32.2、4；数据3为A、开机、37.3、34、3.3。在这三组数据中找出与当前用户体表温度最接近的数据1，数据1的运行参数为制冷、23℃、高风，此时空调器按照此控制参数运行空调器。一段时间后，检测到用户体表温度为36.8℃，室内当前温度为28℃，匹配到存储器中用户A的一条记录数据为A、运行中、36.8、28、8.8，设置参数为制冷、26℃、中风，并将空调器调整为26℃运行。一段时间后，若用户说“有点冷”指令后，计算当前用户体表温度及室内当前温度的差值为9℃，通过查找存储器中用户A对应有点冷指令的记录数据，并查找到最接近9℃的记录数据为调高2℃，此时控制空调器设定28℃、低风，并记录此时用户体表温度、室内当前温度及空调设置参数。

用户B通过语音控制空调开机，此时语音采集装置拾取用户B声音信息，通过声纹识别出当前使用者为用户B，同时红外阵列传感器检测出当前用户体感温度为37.5℃，当前用户室内当前温度为33℃，两温度差值为4.5℃，查找存储器中用户B开机时的空调设置参数记录数据，在这些记录数据中查找出温度最接近4.5℃的三组数据，其中数据1为B、开机、37.4、32.5、4.9；数据2为B、开机、37.2、32.2、4；数据3为B、开机、37.3、34、3.3。在这三组数据中找出与当前用户体表温度最接近的数据1，数据1的运行参数为制冷、20度、高风，此时空调器按照此控制参数运行空调器。一段时间后，检测到用户体表温度为36.8℃，室内当前温度为28℃，匹配到存储器中用户B的一条记录数据为B、运行中、36.8、28、8.8，设置参数为制冷、23℃、中风，并将空调器调整为23℃运行。一段时间后，若用户说“有点冷”指令后，计算当前用户体表温度及室内当前温度的差值为9℃，通过查找存储器中用户B对应“有点冷”指令的记录数据，并查找到最接近9℃的记录数据为调高1℃，此时控制空调器设定24℃、中风，并记录此时用户体表温度、室内当前温度及空调设置参数。

对应地，本发明还提出了一种空调器。该空调器可包括压缩机、换热器、风机。另外，如图4所示，该空调器上设有语音采集装置110、语音识别装置120及控制器130；所述语音采集装置110采集房间内的声音信号；所述语音识别装置120对采集的声音信号进行身份识别及指令识别，获得身份信息和控制指令；所述控制器130根据所述身份信息和控制指令，查找数据库中的历史记录，是否存在与所述身份信息和控制指令均对应的空调器运行参数；所述历史记录用于记录所述身份信息、控制指令及空调器运行参数的映射关系；存在则按照所述空调器运行参数控制空调器压缩机和风机运行，不存在则获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储。

具体地，该语音采集装置110可设置在空调器前面板上，也可以设置在空调器的侧面板上。当然，该语音采集装置110也可以设置在空调器的其他位置。该语音采集装置的特性必须以采集人的声音为准，而且该语音采集装置110还可以具有去噪功能。例如该语音采集装置110对人的声音的敏感度较高，对其他物体的声音的敏感度较低。

语音识别装置120对所采集的声音信号进行识别，将该声音信号与数据库中存储的声音数据进行匹配，以识别该用户的身份和发出的指令内容。用户在使用空调器之前，可以先对该用户的声音进行注册，并将注册的声音信号保存在数据库中。同时，该语音识别装置还将用户发出的声音信号转换为文字信息，例如“提高温度”、“降低温度”等等。

本发明实施例中，将设置历史记录，存储在数据库中。该历史记录用于记录身份信息、控制指令以及控制指令对应的空调器运行参数。该空调器的运行参数可以包括设置温度、风机转速等等。例如，用户A发出“提高温度”的语音指令，查询对应的历史记录可以得知该用户A和该语音指令均对应的空调器运行参数为“提高设定温度2℃”。当历史记录中存在该身份信息和控制指令均对应的空调器运行参数，则获取该空调器运行参数后，控制器130将控制该空调器运行，即将设定温度提高2℃，或者把风速降低10％。当历史记录中不存在该身份信息和/或控制指令对应的空调器运行参数，则控制器130获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储。此时，身份信息、控制指令与空调器运行参数为一一对应的关系。

本发明实施例利用语音采集装置及语音识别装置对用户发出的语音指令进行识别，获得身份信息和控制指令。同时还利用空调器的学习功能，学习并记录该用户发出的控制指令对应的空调器运行参数，以便在用户下次再发出该控制指令时，根据其对应的空调器运行参数，控制空调器运行。因此，本发明实施例不但实现了空调器的智能学习功能，从而实现了空调器的智能控制；而且还可以自动识别不同的用户，以使空调器的控制适应对应的人体需求。

进一步地，上述历史记录还用于记录身份信息、控制指令、人体温度、室内温度、温差和空调器运行参数的映射关系。如图5所示，该人体温度为用户的体表温度，由空调器上设置的红外探测器140进行检测。具体为，该红外探测器140上电后，将对房间内的热源进行扫描，若发现人体热源，则获取该热源上的温度，即为该用户的体表温度。该室内当前温度可以由空调器上设置的温度传感器检测获得，当然也可以由上述红外探测器检测获得。

所述控制器130还根据所识别的身份信息、控制指令、室内当前温度以及所计算的温差，查找历史记录中与所述身份信息和控制指令均对应的历史数据，是否存在与所述人体当前温度及温差对应的空调器运行参数。

上述空调器的运行参数可以包括设置温度、风机转速等等。例如，用户A发出“提高温度”的语音指令，且人体当前温度为37℃，室内当前温度为24℃，查询对应的历史记录可以得知该用户A和该语音指令均对应的历史数据中，与该人体当前温度和室内当前温度的温差对应的空调器运行参数为“提高设定温度2℃”，或者“设置温度为26℃”。

上述控制器130可以先从历史记录中筛选出与用户身份信息和控制指令均对应的历史数据，然后从该历史数据中筛选出与人体当前温度和室内当前温度的温差最接近的多组数据，例如3组数据。再从该3组数据中筛选出与人体当前温度最接近的一组数据，并从该组数据中获得空调器运行参数。或者，

可以先从历史记录中筛选出与用户身份信息和控制指令均对应的历史数据，然后从所述历史数据中筛选与所述人体当前温度和室内当前温度的温差最接近的一组数据，再从该组数据中获得空调器运行参数。

与上述装置第一实施例的区别在于，本发明实施例还通过获取人体当前温度，以及室内当前温度，以在接收到语音指令时，查找识别该语音指令而获得的身份信息和控制指令均对应的历史数据中，与该人体当前温度和室内当前温度均对应的空调器运行参数，从而结合当前运行环境进行空调器控制，更加适应人体需求。

进一步地，上述控制器130还将判断所识别的控制指令是否为开机指令，当所识别的控制指令为开机指令，则查找历史记录，以获得与所述控制指令对应的空调器运行参数；当所识别的控制指令为参数调整指令，则判断该控制指令是否在有效调整时间内，并当所述控制指令在有效调整时间内，则将所述控制指令对应的空调器运行参数替换有效调整时间内上一次的空调器运行参数；当控制指令不在有效调整时间内，则查找历史记录，以获得与所述控制指令对应的空调器运行参数。

上述控制器130接收并识别语音指令后，还将判断用户发出的语音指令是否为开机指令。例如，用户在进入房间后，希望开启空调，则发出“开空调”的语音指令。采集到该声音信号后，对其进行识别，并获得该控制指令为开机指令。可以理解的是，该语音指令并不是需要完全匹配。例如“开启空调器”，“空调开机”、“打开空调”等等，都被认为是开机指令。

当识别的控制指令为开机指令时，则查找历史记录中与开机指令和该用户身份信息均对应的历史数据，然后从该历史数据中筛选获得与开机指令对应的空调器运行参数，或者从该历史数据中筛选获得与人体当前温度和室内当前温度的温差对应的空调器运行参数。

当识别的控制指令为参数调整指令，例如“提高温度”、“降低温度”、“提高风速”、“制冷模式”等等。可以理解的是，该参数调整指令并不需要完全匹配，而且还可以设置一些同义或近义词语来替代，例如“冷死了”可表示“提高温度”指令，“风太大了”可表示“降低风速”，“热死了”可表示“降低温度”等等。

本实施例中，将设置有效调整时间，即该有效调整时间内用户可以调整多次，且有效时间内调整的，将以最后一次调整的为准。例如，用户A发出“提高温度”指令，则该对应的空调器运行参数为“设定温度24℃”；若在有效时间内，用户A再次发出“提高温度”指令，则该对应的空调器运行参数为“设定温度为26℃”。优选地，该有效时间可以设置为2-5分钟，优选为3分钟。

当控制指令不在有效调整时间内，则将当前调整作为新的调整，记录该控制指令对应的空调器运行参数；或者获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令、人体当前温度、室内当前温度、温差对应存储。

该实施例中，通过设置有效调整时间，可以防止用户在短时间内反复发出调整指令而造成空调器的频繁调整。

进一步的，上述控制器130还判断空调器是否处于学习模式；当空调器处于学习模式时，则获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储；当空调器处于非学习模式时，则查找历史记录，以获得与所述控制指令对应的空调器运行参数。

本发明实施例中，将设置一学习模式，以控制空调器处于学习状态。该学习状态下，空调器将接收用户发出的语音指令，对该语音指令进行身份识别和指令识别后，再获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储；或者空调器接收用户发出的语音指令，对该语音指令进行身份识别和指令识别后，再检测人体当前温度和室内当前温度，计算该人体当前温度和室内当前温度之间的温差，然后获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令、人体当前温度、室内当前温度、温差对应存储。经过多次学习后，该记录的数据将形成历史记录，以便在非学习模式下，根据接收到的语音指令，查找识别该语音指令而获得的身份信息和控制指令均对应的历史数据中，与人体当前温度和室内当前温度的温差对应的空调器运行参数，并按照该空调器运行参数控制空调器运行，从而实现了空调的智能控制。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种空调器的控制方法，其特征在于，所述空调器的控制方法包括以下步骤：

S1、利用语音采集装置采集房间内的声音信号；

S2、利用语音识别装置对所采集的声音信号进行身份识别及指令识别，获得身份信息和控制指令；

S3、根据所述身份信息和控制指令，查找数据库中的历史记录，是否存在与所述身份信息和控制指令均对应的空调器运行参数；所述历史记录用于记录所述身份信息、控制指令及空调器运行参数的映射关系；存在则执行步骤S4，不存在则执行步骤S5；

S4、按照所述空调器运行参数控制空调器运行；

S5、获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储。

2.如权利要求1所述的空调器的控制方法，其特征在于，所述历史记录还记录身份信息、控制指令、人体温度、室内温度、温差、空调器运行参数的映射关系；

所述步骤S3之前还包括：

S6、检测房间内的人体当前温度及室内当前温度，并计算人体当前温度与室内当前温度的温差；

所述步骤S3还包括：

根据所识别的身份信息、控制指令、人体当前温度以及所计算的温差，查找历史记录中与所述身份信息和控制指令均对应的历史数据，是否存在与所述人体当前温度及温差对应的空调器运行参数。

3.如权利要求1或2所述的空调器的控制方法，其特征在于，所述步骤S2或步骤S6之后还包括：

S7、判断所识别的控制指令是否为开机指令；

S8、当所识别的控制指令为开机指令，则执行步骤S3；

S9、当所识别的控制指令为参数调整指令，则判断该控制指令是否在有效调整时间内；

S10、当所述控制指令在有效调整时间内，则将所述控制指令对应的空调器运行参数替换有效调整时间内上一次的空调器运行参数；

S11、当所述控制指令不在有效调整时间内，则执行步骤S3。

4.如权利要求1所述的空调器的控制方法，其特征在于，所述步骤S2之后还包括：

S12、判断空调器是否处于学习模式；

S13、当空调器处于学习模式时，执行步骤S5；

S14、当空调器处于非学习模式时，执行步骤S3。

5.如权利要求2所述的空调器的控制方法，其特征在于，所述步骤S3中，从历史记录中筛选出与用户身份信息和控制指令均对应的历史数据，并从所述历史数据中筛选出与所述人体当前温度和室内当前温度的温差最接近的一组数据，再从该组数据中获得空调器运行参数；或者，

从所述历史数据中筛选与所述人体当前温度和室内当前温度的温差最接近的多组数据，再从多组数据中筛选出与人体当前温度最接近的一组数据，从该组数据中获得空调器运行参数。

6.一种空调器，所述空调器包括压缩机、换热器、风机，其特征在于，所述空调器上设有语音采集装置、语音识别装置及控制器；所述语音采集装置采集房间内的声音信号；所述语音识别装置对采集的声音信号进行身份识别及指令识别，获得身份信息和控制指令；所述控制器根据所述身份信息和控制指令，查找数据库中的历史记录，是否存在与所述身份信息和控制指令均对应的空调器运行参数；所述历史记录用于记录所述身份信息、控制指令及空调器运行参数的映射关系；存在则按照所述空调器运行参数控制空调器压缩机和风机运行，不存在则获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储。

7.如权利要求6所述的空调器，其特征在于，所述历史记录还记录身份信息、控制指令、人体温度、室内温度、温差和空调器运行参数的映射关系；

所述空调器还包括温度获取模块，检测房间内的人体当前温度及室内当前温度，并计算人体当前温度与室内当前温度的温差；

所述控制器还根据所识别的身份信息、控制指令、人体当前温度以及所计算的温差，查找历史记录中与所述身份信息和控制指令均对应的历史数据，是否存在与所述人体当前温度及温差对应的空调器运行参数。

8.如权利要求6或7所述的空调器，其特征在于，所述控制器还将判断所识别的控制指令是否为开机指令，当所识别的控制指令为开机指令，则查找历史记录，以获得与所述控制指令对应的空调器运行参数；当所识别的控制指令为参数调整指令，则判断该控制指令是否在有效调整时间内，并当所述控制指令在有效调整时间内，则将所述控制指令对应的空调器运行参数替换有效调整时间内上一次的空调器运行参数；当控制指令不在有效调整时间内，则查找历史记录，以获得与所述控制指令对应的空调器运行参数。

9.如权利要求6所述的空调器，其特征在于，所述控制器还判断空调器是否处于学习模式；当空调器处于学习模式时，则获取该控制指令对应的空调器运行参数，并将该空调器运行参数与所述身份信息、控制指令对应存储；当空调器处于非学习模式时，则查找历史记录，以获得与所述身份信息和控制指令均对应的空调器运行参数。

10.如权利要求7所述的空调器，其特征在于，所述控制器从历史记录中筛选出与用户身份信息和控制指令均对应的历史数据，并从所述历史数据中筛选出与所述人体当前温度和室内当前温度的温差最接近的一组数据，再从该组数据中获得空调器运行参数；或者，

从所述历史数据中筛选与所述人体当前温度和室内当前温度的温差最接近的多组数据，再从多组数据中筛选出与人体当前温度最接近的一组数据，从该组数据中获得空调器运行参数。