CN107833573A - 一种基于机器学习的家庭场景语义理解辅助方法 - Google Patents

一种基于机器学习的家庭场景语义理解辅助方法 Download PDF

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Abstract

一种基于机器学习的家庭场景语义理解辅助方法，用电流感应器来采集家用电器的使用状态；使用智能终端采集用户的电器操作行为；智能终端还采集温湿度传感器、天气数据、PM2.5、室内外光照数据；所述智能终端按采集时间对采集到的数据进行合并，相同采集时间整理为一条记录，对合并后的数值数据进行标准化处理，使各数值均为0～1之间的小数；对标准化处理后的数据标注各电器的开关状态；对标准化的数据进行特征工程，再进行训练得到模型后，通过该模型对家用电器状态进行预测；在用户发出电器控制的语音指令，无法准确判定其含义时，参照机器学习模型对电器的预测结果，综合进行判断，实现语义识别。

Description

一种基于机器学习的家庭场景语义理解辅助方法
技术领域
本发明属于人工智能技术领域，特别涉及一种基于机器学习的家庭场景语义理解辅助方法。
背景技术
近来语音识别技术得到了迅速发展，语音识别系统的应用领域越来越广。例如:车载语音识别系统、远场语音识别系统，语音输入法系统以及智能家居系统。
目前，虽然语音识别准确率得到了大大的提高。但是在非标普通话且在远场语音识别环境中，识别准确率会大幅度降低。语音识别中的错误，会严重降低后续语义理解准确率，从而大大影响用户体验。因此迫切需要提出各种切实可行的方案，提升非理想情况下语义理解的准确率。
发明内容
本发明提供了一种基于机器学习的家庭场景语义理解辅助方法，以提高语义理解的准确率。
一种基于机器学习的家庭场景语义理解辅助方法，该方法包括步骤：
步骤1，用电流感应器来采集家用电器的使用状态；
步骤2，使用智能终端采集用户的电器操作行为；
步骤3，智能终端还采集温湿度传感器、天气数据、PM2.5、室内外光照数据；
步骤4，所述智能终端按采集时间对采集到的数据进行合并，相同采集时间整理为一条记录，对合并后的数值数据进行标准化处理，使各数值均为0～1之间的小数；
步骤5，对标准化处理后的数据标注各电器的开关状态；
步骤6，对标准化的数据进行特征工程，再进行训练得到模型后，通过该模型对家用电器状态进行预测；
步骤7，在用户发出电器控制的语音指令，无法准确判定其含义时，参照机器学习模型对电器的预测结果，综合进行判断，实现语义识别。
在步骤4中，将采集的数据与电器的开关状态按照采集时间合并为一条记录，并进行标准化，将所有温度、湿度等连续数值标准化为0～1之间的小数，开关状态为0或1，采集的数据包括：采集时间、室内温度、室内湿度、室内光照、室内PM2.5、室内氧气、吸顶灯亮度、室外温度、室外光照、电视状态、空调状态和新风状态。
所述步骤6进一步包括，将标准化的数据进行特征工程，用作机器学习算法的输入，具体步骤有：
3.1，将所述0～1之间的小数，划分为：高(0.8～1.0)，偏高(0.6～0.8)，中(0.4～0.6),偏低(0.2～0.4)，低(0.0～0.2)，用来减少模型的复杂度；
3.2，将电视状态、空调状态、新风状态等开关量，整理为：
a.平均每天打开的时间
b.已经打开时间
c.距离上次关闭的时间
d.距离上次最高打开时长的时间；
3.3，将3.2中的a,b,c,d项加入表一的结构中，其中电视状态、空调状态、新风状态作为预测目标，其余选项作为特征输入模型，从而进行建模。
所述步骤6进一步包括：
4.1，将训练后的模型部署在智能终端，采集后的数据进行标准化，特征处理后，作为参数输入给模型，对家用电器的使用状态做出预测，其预测结果(N)为0～100之间的整数；
4.2，使用语义理解+传感器辅助的方式，进行综合判断用户的实际意图，以此给所有意图进行打分，得分高者认定为最终意图，
其公式为：
M>80分时，Y＝M
M<＝80分，且Wb<70时，Y＝M
M<＝80分，且Wb>＝70时，Y＝M+Wb*N
Y代表此时用户的意图；
M：代表基于语音语义理解的评分，此评分由语音语义模块输出；
Wb：传感器数据的权重，此数值会动态调整，其值为0～1之间的小数；
N：代表传感器的评分，此数值有本文提出的模型给出；
Wb的调整方法包括，以M来来确定Wb，当M的评分超过设定值，则判定此时语音语义模块输出为正确，此时判定传感器答案是否正确，如正确则有：Wb＝Wb+0.05，否则Wb＝Wb–0.05，
进一步的，Wb不可超过最大值，且不可小于最小值，这里的最大值与最小值为预设值。
本发明公开了一种根据用户习惯的、机器学习的、基于家庭场景的语义辅助理解方法。通过该方法，能够减少以家庭为单位的日常家居电气设备在使用语音控制时，因方言、非标普通话、噪音等因素所引起的语义理解错误。
与现有技术相比，本发明的算法从另一个角度有效的对语义理解进行辅助判断，具有自动迭代、更贴合用户使用习惯等优点。
具体实施方式
本发明的一种基于机器学习的家庭场景语义理解辅助方法，该方法包括步骤：
步骤1，用电流感应器来采集家用电器的使用状态(电视、空调、新风系统等)；
步骤2，使用智能终端采集用户的电器操作行为(如电视、空调的操作指令等)；
步骤3，智能终端还采集温湿度传感器、天气数据、PM2.5、室内外光照数据；
步骤4，所述智能终端按采集时间对采集到的数据进行合并，相同采集时间整理为一条记录，对合并后的数值数据进行标准化处理，使各数值均为0～1之间的小数；
步骤5，对标准化处理后的数据标注各电器的开关状态；
步骤6，对标准化的数据进行特征工程，再进行训练得到模型后，通过该模型对家用电器状态进行预测；
步骤7，在用户发出电器控制的语音指令，无法准确判定其含义时，参照机器学习模型对电器的预测结果，综合进行判断，实现语义识别。
在步骤4中，将采集的数据与电器的开关状态按照采集时间合并为一条记录，并进行标准化，将所有温度、湿度等连续数值标准化为0～1之间的小数，开关状态为0或1，采集的数据包括：采集时间、室内温度、室内湿度、室内光照、室内PM2.5、室内氧气、吸顶灯亮度、室外温度、室外光照、电视状态、空调状态和新风状态。
所述步骤6进一步包括，将标准化的数据进行特征工程，用作机器学习算法的输入，具体步骤有：
3.1，将所述0～1之间的小数，划分为：高(0.8～1.0)，偏高(0.6～0.8)，中(0.4～0.6),偏低(0.2～0.4)，低(0.0～0.2)，用来减少模型的复杂度；
3.2，将电视状态、空调状态、新风状态等开关量，整理为：
a.平均每天打开的时间
b.已经打开时间
c.距离上次关闭的时间
d.距离上次最高打开时长的时间；
3.3，将3.2中的a,b,c,d项加入表一的结构中，其中电视状态、空调状态、新风状态作为预测目标，其余选项作为特征输入模型，从而进行建模。
所述步骤6进一步包括：
4.1，将训练后的模型部署在智能终端，采集后的数据进行标准化，特征处理后，作为参数输入给模型，对家用电器的使用状态做出预测，其预测结果(N)为0～100之间的整数；
4.2，使用语义理解+传感器辅助的方式，进行综合判断用户的实际意图，以此给所有意图进行打分，得分高者认定为最终意图，
其公式为：
M>80分时，Y＝M
M<＝80分，且Wb<70时，Y＝M
M<＝80分，且Wb>＝70时，Y＝M+Wb*N
Y代表此时用户的意图；
M：代表基于语音语义理解的评分，此评分由语音语义模块输出；
Wb：传感器数据的权重，此数值会动态调整，其值为0～1之间的小数；
N：代表传感器的评分，此数值有本文提出的模型给出；
Wb的调整方法包括，以M来来确定Wb，当M的评分超过设定值，则判定此时语音语义模块输出为正确，此时判定传感器答案是否正确，如正确则有：Wb＝Wb+0.05，否则Wb＝Wb–0.05，
进一步的，Wb不可超过最大值，且不可小于最小值，这里的最大值与最小值为预设值。
值得说明的是，虽然前述内容已经参考若干具体实施方式描述了本发明创造的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。

Claims (4)

1.一种基于机器学习的家庭场景语义理解辅助方法，其特征在于，该方法包括步骤：
步骤1，用电流感应器来采集家用电器的使用状态；
步骤2，使用智能终端采集用户的电器操作行为；
步骤3，智能终端还采集温湿度传感器、天气数据、PM2.5、室内外光照数据；
步骤4，所述智能终端按采集时间对采集到的数据进行合并，相同采集时间整理为一条记录，对合并后的数值数据进行标准化处理，使各数值均为0～1之间的小数；
步骤5，对标准化处理后的数据标注各电器的开关状态；
步骤6，对标准化的数据进行特征工程，再进行训练得到模型后，通过该模型对家用电器状态进行预测；
步骤7，在用户发出电器控制的语音指令，无法准确判定其含义时，参照机器学习模型对电器的预测结果，综合进行判断，实现语义识别。
2.如权利要求1所述的基于机器学习的家庭场景语义理解辅助方法，其特征在于，在步骤4中，将采集的数据与电器的开关状态按照采集时间合并为一条记录，并进行标准化，将所有温度、湿度等连续数值标准化为0～1之间的小数，开关状态为0或1，采集的数据包括：采集时间、室内温度、室内湿度、室内光照、室内PM2.5、室内氧气、吸顶灯亮度、室外温度、室外光照、电视状态、空调状态和新风状态。
3.如权利要求2所述的基于机器学习的家庭场景语义理解辅助方法，其特征在于，所述步骤6进一步包括，将标准化的数据进行特征工程，用作机器学习算法的输入，具体步骤有：
3.1，将所述0～1之间的小数，划分为：高(0.8～1.0)，偏高(0.6～0.8)，中(0.4～0.6),偏低(0.2～0.4)，低(0.0～0.2)，用来减少模型的复杂度；
3.2，将电视状态、空调状态、新风状态等开关量，整理为：
a.平均每天打开的时间
b.已经打开时间
c.距离上次关闭的时间
d.距离上次最高打开时长的时间；
3.3，将3.2中的a,b,c,d项加入表一的结构中，其中电视状态、空调状态、新风状态作为预测目标，其余选项作为特征输入模型，从而进行建模。
4.如权利要求3所述的基于机器学习的家庭场景语义理解辅助方法，其特征在于，所述步骤6进一步包括：
4.1，将训练后的模型部署在智能终端，采集后的数据进行标准化，特征处理后，作为参数输入给模型，对家用电器的使用状态做出预测，其预测结果(N)为0～100之间的整数；
4.2，使用语义理解+传感器辅助的方式，进行综合判断用户的实际意图，以此给所有意图进行打分，得分高者认定为最终意图，
其公式为：
M>80分时，Y＝M
M<＝80分，且Wb<70时，Y＝M
M<＝80分，且Wb>＝70时，Y＝M+Wb*N
Y代表此时用户的意图；
M：代表基于语音语义理解的评分，此评分由语音语义模块输出；
Wb：传感器数据的权重，此数值会动态调整，其值为0～1之间的小数；
N：代表传感器的评分，此数值有本文提出的模型给出；
Wb的调整方法包括，以M来来确定Wb，当M的评分超过设定值，则判定此时语音语义模块输出为正确，此时判定传感器答案是否正确，如正确则有：Wb＝Wb+0.05，否则Wb＝Wb–0.05，
进一步的，Wb不可超过最大值，且不可小于最小值，这里的最大值与最小值为预设值。
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