CN108470034A - 一种智能设备服务提供方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能设备服务提供方法及系统，其中方法包括：确定当前场景触发的场景模型；根据触发的场景模型向用户提供服务；其中，场景模型是利用用户对智能设备的历史操作记录进行学习得到的，所述历史操作记录包括操作指令及其对应的操作时间信息。应用本发明所述方案，用户可以自动获得或通过一条query获得符合用户习惯的连续服务，相比较现有技术中用户需要频繁说出唤醒词的交互方式，提高了语音交互的效率。
Description
【技术领域】
本发明涉及计算机应用技术，特别涉及智能设备服务提供方法及系统。
【背景技术】
随着语音识别技术的日益成熟，市场中正出现越来越多的智能设备，例如智能音箱，这些智能设备基于语音识别技术，为消费者提供更便捷的交互方式。
目前的智能设备，例如智能音箱，用户在语音交互的时候，都需要通过“唤醒词+内容”来对话，而用户使用智能音箱进行语音对话的场景只有一些固定场景，而且存在一定规律性。比如用户早上睁开眼后，想问时间、问天气、听音乐、最后听新闻。
但是，如果通过智能音箱现有的交互方式，用户需要频繁说出唤醒词，唤醒智能设备再对话，较为繁琐，使用成本很高，极大的影响了语音交互的使用体验。用户需要音箱播报不同的服务，每次都需要先唤醒后，再说出query内容。
比如用户每天早上睁开眼后有着固定的早起习惯，只想默默了解下时间、天气，听听歌曲，然后起床穿衣，顺便停下热门新闻。想先问下现在是几点了好决定要不要起床，用户需要说“小度小度，几点了”。然后用户还想问天气，看看今天外面会下雨不，用户需要说“小度小度，今天天气怎么样？”。了解天气后用户可能想听20分钟的音乐，然后用户需要说“小度小度，播放音乐”。用户有精神了可以起床了，同时想边听新闻边穿衣洗漱，用户需要说“小度小度，播放今日新闻”。
再比如用户有每天做瑜伽的习惯，需要一直播放轻音乐来听，同时计时30分钟，然后休息5分钟后，播放摇滚音乐用来激励自己继续锻炼，又继续计时锻炼30分钟。用户需要先后说出“小度小度，播放轻音乐”、“小度小度，计时30分钟”、“小度小度，计时5分钟”、“小度小度，播放摇滚”、“小度小度，计时30分钟”。
在这样的过程中，用户需要频繁的说出唤醒词和说出query，很大程度考验了用户的耐心。
【发明内容】
本申请的多个方面提供了智能设备服务提供方法、系统、设备及存储介质，能够提高提高语音交互的便捷性。
本申请的一方面，提供一种智能设备服务提供方法，包括：
确定当前场景触发的场景模型；
根据触发的场景模型向用户提供服务；
其中，场景模型是利用用户对智能设备的历史操作记录进行学习得到的，所述历史操作记录包括操作指令及其对应的操作时间信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，利用用户对智能语音服务设备的历史操作记录进行学习得到场景模型包括：
依据操作指令之间的操作时间间隔，对所述历史操作记录进行切分，得到各操作指令串；
对得到的操作指令串进行聚类，利用聚类结果生成各场景模型。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述聚类包括：
根据操作指令内容和操作时间上的相似程度进行聚类。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述场景模型包括根据聚类结果得到的操作指令串以及对应的操作时间间隔。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，场景模型的触发条件包括以下至少一种：
系统时间到达场景模型的预设启动时间；或，
接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为用户预设的启动场景模型的操作指令；或，
接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为场景模型中的第一条操作指令。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，根据触发的场景模型向用户提供服务包括：
根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。
本发明的另一方面，提供一种智能设备服务提供系统，包括：
学习模块，用于利用用户对智能设备的历史操作记录进行学习得到场景模型，所述历史操作记录包括操作指令及其对应的操作时间信息；
触发模块，用于确定当前场景触发的场景模型；
服务提供模块，用于根据触发的场景模型向用户提供服务。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，学习模块具体用于：
依据操作指令之间的操作时间间隔，对所述历史操作记录进行切分，得到各操作指令串；
对得到的操作指令串进行聚类，利用聚类结果生成各场景模型。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述聚类包括：
根据操作指令内容和操作时间上的相似程度进行聚类。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述场景模型包括根据聚类结果得到的操作指令串以及对应的操作时间间隔。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，场景模型的触发条件包括以下至少一种：
系统时间到达场景模型的预设启动时间；或，
接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为用户预设的启动场景模型的操作指令；或，
接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为场景模型中的第一条操作指令。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，服务提供模块具体用于：
根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。
本发明的另一方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
本发明的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法。
基于上述介绍可以看出，采用本发明所述方案，用户可以自动获得或通过一条query获得符合用户习惯的连续服务，相比较现有技术中用户需要频繁说出唤醒词的交互方式，提高了语音交互的效率。
【附图说明】
图1为本发明所述智能设备服务提供方法的流程图；
图2为本发明所述智能设备服务提供装置的结构图；
图3示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器012的框图。
【具体实施方式】
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。
图1为本发明所述智能设备服务提供方法实施例的流程图，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S11、确定当前场景触发的场景模型；其中，场景模型是利用用户对智能设备的历史操作记录进行学习得到的，所述历史操作记录包括操作指令及其对应的操作时间信息；
步骤S12、根据触发的场景模型向用户提供服务。
本实施例的执行主体为与智能设备相连接的服务器，可以是云端服务器，也可以是特定服务器。
在步骤S11的一种优选实现方式中，
用户在使用智能设备，例如智能音箱的过程中，云端服务器接收智能设备监听得到的用户的语音数据；所述语音数据进行语音识别，得到所述语音数据对应的识别文本；对所述识别文本进行语义分析，得到所述识别文本对应的操作指令；执行所述操作执行。
云端服务器将所述操作指令保存在历史操作记录中，其中，历史操作记录以时间顺序以及记录用户的每个操作指令，即，历史操作记录包括每个操作指令以及对应的操作时间信息。
优选地，云端服务器通过声纹识别，为不同的用户建立不同的历史操作记录。
优选地，获取用户在预设时间段，例如一个月内的历史操作记录；因为用户的操作虽然具有一定的固定性和高频性，但也存在一些例外情况，比如，用户在工作日和休息日的操作习惯可能是不同的，只有足够数量的样本才能得到比较准确的分析结果。
例如，用户有着固定的早起习惯，每天早上7点钟左右睁开眼后，只想默默了解下时间、天气，听听歌曲，然后起床穿衣，顺便停下热门新闻。用户向先问下现在是几点了好决定要不要起床，用户需要说“小度小度，几点了”；然后用户还想问天气，看看今天外面会下雨不，用户需要说“小度小度，今天天气怎么样？”；了解天气后用户可能想听20分钟的音乐，然后用户需要说“小度小度，播放音乐”；用户有精神了可以起床了，同时想边听新闻边穿衣洗漱，用户需要说“小度小度，播放今日新闻”。
下表为根据上述列举的用户操作指令所对应的历史操作记录，具体见下表：
云端服务器在一个月的时间内累加记录如上表所述的用户的操作指令，就相当于记录了用户在这一个月内与智能音箱的交互操作，也方便云端服务器判断用户的操作习惯。
云端服务器对所述历史操作记录进行学习，得到场景模型；包括以下子步骤：
子步骤S121、依据操作指令之间的操作时间间隔，对所述历史操作记录进行切分，得到各操作指令串。
根据操作指令对应的时间信息，确定操作指令之间的操作时间间隔，对每天的历史操作记录进行切分，例如，两个操作指令的操作时间之间的间隔超过一个小时，则认为两个操作记录属于不同批次的连续操作，对此进行切分。
例如，用户每天早上7点钟早起后对智能设备的操作与用户每天晚上8点钟播放轻音乐做瑜伽的操作之间，间隔了将近12个小时，因此，这是两个不同的操作指令串。
子步骤S122、根据得到的操作指令串进行相似度匹配；
优选地，根据得到的操作指令串生成对应的操作指令串文本，对生成的操作指令串文本进行相似度匹配；
优选地，使用字符串编辑距离、TF-IDF、SimHash、doc2vec,word2vec等方法进行文本相似度匹配。
优选地，可以基于语义识别技术，将所述识别文本与预设的操作指令进行匹配。例如，基于语义识别技术对所述识别文本与预设的操作指令进行处理，并计算二者之间的相似度，若二者之间的相似度大于相似度阈值，则确定匹配成功；否则，确定匹配不成功。本实施例中对相似度阈值不作具体限定，如相似度阈值可以为0.8。
优选地，根据操作指令内容和操作时间上的相似程度进行聚类，只有不同操作指令串中相同操作对应的操作时间差值小于预设阈值时(例如5分钟)，才对其进行聚类。这样，得到的聚类结果即是具有高频性与固定性的连续操作。
优选地，为了提高提供服务的准确率，可以对执行次数较少的聚类结果进行剔除，例如，分别获取多个聚类结果对应的操作指令串的个数，将个数小于预设阈值的聚类结果进行剔除。其中，预设阈值可由云端服务器默认设定，也可根据历史操作记录设定，例如，当历史操作记录中的数据较多时(如一个月的历史操作记录)，聚类结果对应的操作指令串执行的概率会大些，可将预设阈值设定的大些，如15；当历史操作记录中的数据较少时(如一周的历史操作记录)，聚类结果对应的操作指令串执行的概率小，可将预设阈值设定的小些，如3。
子步骤S123、利用聚类结果生成各场景模型。
所述场景模型包括根据聚类结果得到的操作指令串以及对应的操作时间间隔。
优选地，当生成所述场景模型后，通过语音或mataAPP(给智能音箱配网及设备管理的APP)向用户发送通知，以便用户确认所述场景模型或对所述场景模型进行进一步修改。
优选地，用户可以通过语音或mataAPP对所述场景模型进行命名。
云端服务器根据当前场景，确定当前场景触发的场景模型。
在以下几种场景中，场景模型被触发：
系统时间到达场景模型的预设启动时间；或，
接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为用户预设的启动场景模型的语音操作指令；或，
接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为场景模型中的第一条语音操作指令。
在步骤S12的一种优选实现方式中，
优选地，云端服务器根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。
优选地，当系统时间到达预设时间，云端服务器控制智能音箱向用户发出语音提示“是否进入XX场景”，当接收到用户的确认指令后，进入对应场景。其中，所述预设时间为XX场景的启动时间与默认等待时间之和，当XX场景的启动时间之后，经过默认等待时间(例如，五分钟)仍未接收到用户的语音操作指令，则控制智能音箱向用户发出语音提示“是否进入XX场景”，当接收到用户的确认指令后，根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。可选的，云端服务器可以直接根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令而不需要控制智能音箱向用户发出语音提示。
例如，在早上7点零五分，云端服务器仍未接收到用户的语音操作指令，则控制智能音箱向用户发出语音提示“是否进入起床场景”，当接收到用户的确认指令后，根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令；若未接收到用户的确认指令，或接收到用户的取消指令，则控制智能音箱再次进入休眠状态，等待用户唤醒。
优选地，当接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为用户预设的启动场景模型的语音操作指令；云端服务器判断所述操作指令是否是用户预设的启动场景模型的语音操作指令，如果是，则云端服务器根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。
例如，用户向智能音箱说“小度小度，起床了”，云端服务器接收到所述语音操作指令，启动所述操作指令对应的起床场景模型。所述起床场景模型包括：先自动指向到时间服务，播报当前时间；然后自动指向到天气服务，查询播报当日天气；再自动指向到音乐服务，播放时长为20分钟；最后再自动指向到新闻服务，播放时长为5分钟，然后结束。
优选地，当接收到用户发出的场景对应操作中的第一条语音操作指令，例如“小度小度，几点了”，云端服务器判断所述操作指令是否是预设场景对应操作中的第一条语音操作指令，且所述语音操作指令的发出时间是否位于对应场景的启动时间的阈值范围内(例如，启动时间之前五分钟到启动时间之后五分钟)，如果是，则云端服务器控制智能音箱向用户发出语音提示“是否进入XX场景”，当接收到用户的确认指令后，根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。
例如，用户早上6点58分向智能音箱说“小度小度，几点了”，云端服务器接收到用户发出的语音操作指令，在预设的各场景中进行搜索，确定所述语音操作指令是否是预设场景对应操作中的第一条语音操作指令，并判断所述云因操作指令的发出时间是否位于对应场景的启动时间的阈值范围内。其中，“小度小度，几点了”是起床场景对应操作中的第一条语音操作指令，且6点58分位于起床场景的启动时间早上7点的阈值范围内，因此，云端服务器控制智能音箱向用户发出语音提示“是否进入起床场景”，当接收到用户的确认指令后，进入起床场景。可选的，云端服务器可以启动所述操作指令对应的场景模型而不需要控制智能音箱向用户发出语音提示。
应用本发明所述方案，能够向用户智能提供服务，用户可以自动获得或通过一条query获得符合用户习惯的连续服务，大大增强了语音交互的体验和便捷性，满足了用户在高频、固定场景的使用需求。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
以上是关于方法实施例的介绍，以下通过装置实施例，对本发明所述方案进行进一步说明。
图2为本发明所述智能设备服务提供系统实施例的结构图，如图2所示，包括：
学习模块21，用于利用用户对智能设备的历史操作记录进行学习得到场景模型，所述历史操作记录包括操作指令及其对应的操作时间信息；
触发模块22，用于确定当前场景触发的场景模型；
服务提供模块23，用于根据触发的场景模型向用户提供服务.
在学习模块21的一种优选实现方式中，
用户在使用智能设备，例如智能音箱的过程中，云端服务器接收智能设备监听得到的用户的语音数据；所述语音数据进行语音识别，得到所述语音数据对应的识别文本；对所述识别文本进行语义分析，得到所述识别文本对应的操作指令；执行所述操作执行。
云端服务器将所述操作指令保存在历史操作记录中，其中，历史操作记录以时间顺序以及记录用户的每个操作指令，即，历史操作记录包括每个操作指令以及对应的操作时间信息。
优选地，云端服务器通过声纹识别，为不同的用户建立不同的历史操作记录。
优选地，学习模块21获取用户在预设时间段，例如一个月内的历史操作记录；因为用户的操作虽然具有一定的固定性和高频性，但也存在一些例外情况，比如，用户在工作日和休息日的操作习惯可能是不同的，只有足够数量的样本才能得到比较准确的分析结果。
例如，用户有着固定的早起习惯，每天早上7点钟左右睁开眼后，只想默默了解下时间、天气，听听歌曲，然后起床穿衣，顺便停下热门新闻。用户向先问下现在是几点了好决定要不要起床，用户需要说“小度小度，几点了”；然后用户还想问天气，看看今天外面会下雨不，用户需要说“小度小度，今天天气怎么样？”；了解天气后用户可能想听20分钟的音乐，然后用户需要说“小度小度，播放音乐”；用户有精神了可以起床了，同时想边听新闻边穿衣洗漱，用户需要说“小度小度，播放今日新闻”。
下表为根据上述列举的用户操作指令所对应的历史操作记录，具体见下表：
云端服务器在一个月的时间内累加记录如上表所述的用户的操作指令，就相当于记录了用户在这一个月内与智能音箱的交互操作，也方便云端服务器判断用户的操作习惯。
学习模块21对所述历史操作记录进行学习，得到场景模型；包括：
依据操作指令之间的操作时间间隔，对所述历史操作记录进行切分，得到各操作指令串；对得到的操作指令串进行聚类；利用聚类结果生成各场景模型。
优选地，根据操作指令对应的时间信息，确定操作指令之间的操作时间间隔，对每天的历史操作记录进行切分，例如，两个操作指令的操作时间之间的间隔超过一个小时，则认为两个操作记录属于不同批次的连续操作，对此进行切分。
例如，用户每天早上7点钟早起后对智能设备的操作与用户每天晚上8点钟播放轻音乐做瑜伽的操作之间，间隔了将近12个小时，因此，这是两个不同的操作指令串。
优选地，根据得到的操作指令串生成对应的操作指令串文本，对生成的操作指令串文本进行相似度匹配；
优选地，使用字符串编辑距离、TF-IDF、SimHash、doc2vec,word2vec等方法进行文本相似度匹配。
优选地，可以基于语义识别技术，将所述识别文本与预设的操作指令进行匹配。例如，基于语义识别技术对所述识别文本与预设的操作指令进行处理，并计算二者之间的相似度，若二者之间的相似度大于相似度阈值，则确定匹配成功；否则，确定匹配不成功。本实施例中对相似度阈值不作具体限定，如相似度阈值可以为0.8。
优选地，根据操作指令内容和操作时间上的相似程度进行聚类，只有不同操作指令串中相同操作对应的操作时间差值小于预设阈值时(例如5分钟)，才对其进行聚类。这样，得到的聚类结果即是具有高频性与固定性的连续操作。
优选地，为了提高提供服务的准确率，可以对执行次数较少的聚类结果进行剔除，例如，分别获取多个聚类结果对应的操作指令串的个数，将个数小于预设阈值的聚类结果进行剔除。其中，预设阈值可由云端服务器默认设定，也可根据历史操作记录设定，例如，当历史操作记录中的数据较多时(如一个月的历史操作记录)，聚类结果对应的操作指令串执行的概率会大些，可将预设阈值设定的大些，如15，当历史操作记录中的数据较少时(如一周的历史操作记录)，聚类结果对应的操作指令串执行的概率小，可将预设阈值设定的小些，如3。
所述场景模型包括根据聚类结果得到的操作指令串以及对应的操作时间间隔。
优选地，当生成所述场景模型后，通过语音或mataAPP(给智能音箱配网及设备管理的APP)向用户发送通知，以便用户确认所述场景模型或对所述场景模型进行进一步修改。
优选地，用户可以通过语音或mataAPP对所述场景模型进行命名。
在触发模块22的一种优选实现方式中，
触发模块22根据当前场景，确定当前场景触发的场景模型。
在以下几种场景中，场景模型被触发：
系统时间到达场景模型的预设启动时间；或，
接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为用户预设的启动场景模型的语音操作指令；或，
接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为场景模型中的第一条语音操作指令。
在服务提供模块23的一种优选实现方式中，
优选地，服务提供模块23根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。
优选地，当系统时间到达预设时间，服务提供模块23控制智能音箱向用户发出语音提示“是否进入XX场景”，当接收到用户的确认指令后，进入对应场景。其中，所述预设时间为XX场景的启动时间与默认等待时间之和，当XX场景的启动时间之后，经过默认等待时间(例如，五分钟)仍未接收到用户的语音操作指令，则控制智能音箱向用户发出语音提示“是否进入XX场景”，当接收到用户的确认指令后，服务提供模块23根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。可选的，服务提供模块23可以直根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令接而不需要控制智能音箱向用户发出语音提示。
例如，在早上7点零五分，仍未接收到用户的语音操作指令，则触发模块22确定当前场景触发的场景模型为起床场景，服务提供模块23控制智能音箱向用户发出语音提示“是否进入起床场景”，当接收到用户的确认指令后，进入对应场景；若未接收到用户的确认指令，或接收到用户的取消指令，则控制智能音箱再次进入休眠状态，等待用户唤醒。
优选地，当接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为用户预设的启动场景模型的语音操作指令；触发模块22判断所述操作指令是否是用户预设的启动场景模型的语音操作指令，如果是，则服务提供模块23根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。
例如，用户向智能音箱说“小度小度，起床了”，触发模块22接收到所述语音操作指令，触发所述操作指令对应的起床场景模型。服务提供模块23根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。所述起床场景模型包括：先自动指向到时间服务，播报当前时间；然后自动指向到天气服务，查询播报当日天气；再自动指向到音乐服务，播放时长为20分钟；最后再自动指向到新闻服务，播放时长为5分钟，然后结束。
优选地，当接收到用户发出的场景对应操作中的第一条语音操作指令，例如“小度小度，几点了”，触发模块22判断所述操作指令是否是预设场景对应操作中的第一条语音操作指令，且所述语音操作指令的发出时间是否位于对应场景的启动时间的阈值范围内(例如，启动时间之前五分钟到启动时间之后五分钟)，如果是，则服务提供模块23控制智能音箱向用户发出语音提示“是否进入XX场景”，当接收到用户的确认指令后，根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。
例如，用户早上6点58分向智能音箱说“小度小度，几点了”，触发模块22接收到用户发出的语音操作指令，在预设的各场景中进行搜索，确定所述语音操作指令是否是预设场景对应操作中的第一条语音操作指令，并判断所述语音操作指令的发出时间是否位于对应场景的启动时间的阈值范围内。其中，“小度小度，几点了”是起床场景对应操作中的第一条语音操作指令，且6点58分位于起床场景的启动时间早上7点的阈值范围内，因此，服务提供模块23控制智能音箱向用户发出语音提示“是否进入起床场景”，当接收到用户的确认指令后，根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。可选的，服务提供模块23可以直根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令接而不需要控制智能音箱向用户发出语音提示。
应用本发明所述方案，能够向用户智能提供服务，用户可以自动获得或通过一条query获得符合用户习惯的连续服务，大大增强了语音交互的体验和便捷性，满足了用户在高频、固定场景的使用需求。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的终端和服务器的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
图3示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器012的框图。图3显示的计算机系统/服务器012仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示，计算机系统/服务器012以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器012的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元016，系统存储器028，连接不同系统组件(包括系统存储器028和处理单元016)的总线018。
总线018表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机系统/服务器012典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器012访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器028可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)030和/或高速缓存存储器032。计算机系统/服务器012可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统034可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图3未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图3中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线018相连。存储器028可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块042的程序/实用工具040，可以存储在例如存储器028中，这样的程序模块042包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块042通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机系统/服务器012也可以与一个或多个外部设备014(例如键盘、指向设备、显示器024等)通信，在本发明中，计算机系统/服务器012与外部雷达设备进行通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器012交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器012能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口022进行。并且，计算机系统/服务器012还可以通过网络适配器020与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图3所示，网络适配器020通过总线018与计算机系统/服务器012的其它模块通信。应当明白，尽管图3中未示出，可以结合计算机系统/服务器012使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元016通过运行存储在系统存储器028中的程序，从而执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
上述的计算机程序可以设置于计算机存储介质中，即该计算机存储介质被编码有计算机程序，该程序在被一个或多个计算机执行时，使得一个或多个计算机执行本发明上述实施例中所示的方法流程和/或装置操作。
随着时间、技术的发展，介质含义越来越广泛，计算机程序的传播途径不再受限于有形介质，还可以直接从网络下载等。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (14)
1.一种智能设备服务提供方法，其特征在于，包括以下步骤：
确定当前场景触发的场景模型；
根据触发的场景模型向用户提供服务；
其中，场景模型是利用用户对智能设备的历史操作记录进行学习得到的，所述历史操作记录包括操作指令及其对应的操作时间信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用用户对智能语音服务设备的历史操作记录进行学习得到场景模型包括：
依据操作指令之间的操作时间间隔，对所述历史操作记录进行切分，得到各操作指令串；
对得到的操作指令串进行聚类；
利用聚类结果生成各场景模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述聚类包括：
根据操作指令内容和操作时间上的相似程度进行聚类。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述场景模型包括根据聚类结果得到的操作指令串以及对应的操作时间间隔。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，场景模型的触发条件包括以下至少一种：
系统时间到达场景模型的预设启动时间；或，
接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为用户预设的启动场景模型的操作指令；或，
接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为场景模型中的第一条操作指令。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据触发的场景模型向用户提供服务包括：
根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。
7.一种智能设备服务提供系统，其特征在于，包括：
学习模块，用于利用用户对智能设备的历史操作记录进行学习得到场景模型，所述历史操作记录包括操作指令及其对应的操作时间信息；
触发模块，用于确定当前场景触发的场景模型；
服务提供模块，用于根据触发的场景模型向用户提供服务。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，学习模块具体用于：
依据操作指令之间的操作时间间隔，对所述历史操作记录进行切分，得到各操作指令串；
对得到的操作指令串进行聚类，利用聚类结果生成各场景模型。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述聚类包括：
根据操作指令内容和操作时间上的相似程度进行聚类。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述场景模型包括根据聚类结果得到的操作指令串以及对应的操作时间间隔。
11.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，场景模型的触发条件包括以下至少一种：
系统时间到达场景模型的预设启动时间；或，
接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为用户预设的启动场景模型的操作指令；或，
接收到用户发出的操作指令，所述操作指令为场景模型中的第一条操作指令。
12.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，服务提供模块具体用于：
根据触发的场景模型包含的操作指令串对应的操作时间间隔，控制智能设备依次执行各操作指令。
13.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～6中任一项所述的方法。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1～6中任一项所述的方法。
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