CN109080567A - 基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器 - Google Patents

基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器 Download PDF

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CN109080567A CN201810955041.4A CN201810955041A CN109080567A CN 109080567 A CN109080567 A CN 109080567A CN 201810955041 A CN201810955041 A CN 201810955041A CN 109080567 A CN109080567 A CN 109080567A
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Abstract

本申请涉及一种基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器，基于声纹识别的车辆控制方法应用于云端服务器，包括：对车辆的个性数据进行监测，个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据；当监测到车辆的个性数据发生变化时，根据个性数据的变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存；当接收到使用个性数据的语音指令时，提取语音指令的声纹特征及语音指令包含的个性数据的名称；根据个性数据的名称获取与声纹特征相匹配的声纹模型所对应的个性数据以对车辆执行相应的控制操作。通过这种方式，本申请能够通过声纹识别驾驶个性化设置，优化了用户体验。

Description

基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器
技术领域
本申请涉及车联网技术领域，具体涉及一种基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器。
背景技术
随着社会的发展，人们生活水平的提高，汽车越来越成为人们出行的重要交通工具，在开始驾驶前或驾驶过程中，乘员通常都会进行各种个性化设置，例如调整座椅的位置，调整后视镜的位置，甚至收听自己爱听的电台或者音乐。但是很多家庭只有一部车，则这部车将经常由几个常用乘员乘坐，当不同乘员乘坐该车辆时，均需要重新调整座位高度、后视镜角度、空调温度、风口大小等非常多的参数，操作繁琐，用户体验差。
发明内容
本申请的目的在于，提供一种基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器，其可以解决上述技术问题，能够通过声纹识别进行驾驶个性化设置，优化了用户体验。
为解决上述技术问题，本申请提供一种基于声纹识别的车辆控制方法，包括：
对车辆的个性数据进行监测，所述个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据；
当监测到车辆的个性数据发生变化时，根据个性数据的变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存；
当接收到使用个性数据的语音指令时，提取所述语音指令的声纹特征及所述语音指令包含的个性数据的名称；
根据所述个性数据的名称获取与所述声纹特征相匹配的声纹模型所对应的个性数据以对所述车辆执行相应的控制操作。
其中，所述根据个性数据的变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存，包括：
当个性数据的变化幅度大于或等于预设阈值时，输出保存个性数据的语音提示，所述保存个性数据的语音提示包括变化的个性数据的名称；
若接收到保存个性数据的语音指令，则根据所述保存个性数据的语音指令的声纹特征匹配关联的声纹模型，所述保存个性数据的语音指令包括需保存的个性数据的名称；
若匹配出关联的声纹模型，则将变化的个性数据中和需保存的个性数据的名称对应的个性数据与所述关联的声纹模型进行对应保存。
其中，所述根据变化的个性数据及变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存，还包括：
当个性数据的变化幅度小于预设阈值时，确认当前的缺省声纹模型为关联的声纹模型；
将变化的个性数据与当前的缺省声纹模型进行对应保存。
其中，所述根据所述个性数据的名称获取与所述声纹特征相匹配的声纹模型所对应的个性数据以对所述车辆执行相应的控制操作，包括：
将所述声纹特征与当前账号关联的声纹模型进行匹配；
若匹配出对应的声纹模型，则从匹配出的声纹模型对应的个性数据中获取所述个性数据的名称对应的个性数据；
根据获取的个性数据对关联的车内设备执行相应的控制操作。
其中，所述将所述声纹特征与当前账号关联的声纹模型进行匹配，包括：
将所述声纹特征与当前账号关联的每一个声纹模型进行比对，计算所述声纹特征与各声纹模型的相似度；
将相似度大于或等于阈值且相似度最高的声纹模型确认为相匹配的声纹模型。
其中，在所述对车辆的个性数据进行监测之前，所述方法还包括：
采集第一语音训练数据；
根据所述第一语音训练数据的声纹特征建立当前账号的缺省声纹模型。
其中，在所述根据所述第一语音训练数据的声纹特征建立当前账号的缺省声纹模型之后，所述方法还包括：
若采集到第二语音训练数据，则根据所述第二语音训练数据的声纹特征建立当前账号的附加声纹模型，其中，所述缺省声纹模型与所述附加声纹模型均为与当前账号关联的声纹模型。
其中，所述方法还包括：
当收到缺省声纹模型的更改指令时，若所述更改指令包含预设的附加声纹模型，则将原缺省声纹模型更改为所述更改指令包含的附加声纹模型；或，
当收到缺省声纹模型的更改指令时，重新采集语音训练数据并根据采集的语音训练数据的声纹特征建立缺省声纹模型以替换原缺省声纹模型。
其中，所述车内设置参数包括座椅参数、后视镜参数、空调参数、出风口参数中的至少一种，所述车机使用数据包括显示界面、音乐列表、电台列表、历史记录、偏好数据、智能提醒、账号信息中的至少一种。
本申请还提供一种云端服务器，包括存储器和处理器，所述存储器存储有至少一条程序指令，所述处理器通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现如上所述的基于声纹识别的车辆控制方法。
本申请的基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器，通过对车辆的个性数据进行监测，个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据，当监测到车辆的个性数据发生变化时，根据个性数据的变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存，并在接收到使用个性数据的语音指令时，提取语音指令的声纹特征及语音指令包含的个性数据的名称，根据个性数据的名称获取与声纹特征相匹配的声纹模型所对应的个性数据以对车辆执行相应的控制操作，从而能够通过声纹识别实现车辆乘员的驾驶个性化设置，优化了用户体验。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图,详细说明如下。
附图说明
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于声纹识别的车辆控制方法的流程示意图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种云端服务器的结构示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本申请为达成预定申请目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本申请基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器提出的具体实施方式、方法、步骤、结构、特征及其效果，详细说明如下。
有关本申请的前述及其他技术内容、特点及功效,在以下配合参考图式的较佳实施例的详细说明中将可清楚呈现。通过具体实施方式的说明,当可对本申请为达成预定目的所采取的技术手段及功效得以更加深入且具体的了解，然而所附图式仅是提供参考与说明之用,并非用来对本申请加以限制。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于声纹识别的车辆控制方法的流程示意图。请参考图1，本实施例的基于声纹识别的车辆控制方法，包括：
步骤110，对车辆的个性数据进行监测，个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据。
其中，车内设置参数包括座椅参数、后视镜参数、空调参数、出风口参数中的至少一种，具体还可分为驾驶座椅、副驾驶座椅、驾驶位置空调风向、副驾驶位置空调风向等。车机是安装在汽车里面的车载信息娱乐产品的简称，其通常具有车联网网关的功能，能够用于实现人与车，车与外界(车与车)的信息通讯，现有的车机从早期的CD、DVD导航向智能化、信息化发展，除了基本的收音机、音乐视频播放、导航功能以外，还可带有3G及Telematics(车载信息服务)功能，能结合汽车的CAN-BUS技术，实现人与车，车与外界的信息通讯，使乘员可以通过互联网对车辆进行远程控制，甚至通过车辆直接完成购物、付款等金融功能。车机使用数据包括显示界面、音乐列表、电台列表、历史记录、偏好数据、智能提醒、账号信息中的至少一种，车机使用数据主要为针对驾驶员的个性化数据，但实际实现时根据车内车机显示屏、车机关联显示屏的设置方式不同可不做限制。将车机使用数据作为个性数据的一部分，可以根据车机使用数据为不同乘员(账号)提供“多人多面”的车联网服务，例如，根据当前乘员对应的偏好数据进行电台推荐、音乐推荐、路径推荐，根据当前乘员的账号信息进行消费支付，根据当前乘员对应的智能提醒方式进行相关提示等。
在车辆的使用过程中，车载端例如车机或TBOX(Telematics BOX)可以持续监测车内乘员对车内设置参数和/或车机使用数据的修改操作，例如调整座椅高度、靠背角度、空调温度、出风大小、出风方向、添加喜好音乐、电台或增加收藏的兴趣点等，并将监测到的数据发送给云端服务器以实现对个性数据的监测。
步骤120，当监测到车辆的个性数据发生变化时，根据个性数据的变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存。
在一实施方式中，根据个性数据的变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存，包括：
当个性数据的变化幅度大于或等于预设阈值时，输出保存个性数据的语音提示，保存个性数据的语音提示包括变化的个性数据的名称；
若接收到保存个性数据的语音指令，则根据保存个性数据的语音指令的声纹特征匹配关联的声纹模型，保存个性数据的语音指令包括需保存的个性数据的名称；
若匹配出关联的声纹模型，则将变化的个性数据中和需保存的个性数据的名称对应的个性数据与关联的声纹模型进行对应保存。
在一实施方式中，根据变化的个性数据及变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存，还包括：
当个性数据的变化幅度小于预设阈值时，确认当前的缺省声纹模型为关联的声纹模型；
将变化的个性数据与当前的缺省声纹模型进行对应保存。
其中，变化幅度可以是调整前与调整后的数值之差或比例，根据不同个性参数的特点，不同车内设置参数、车机使用数据所对应的预设阈值可设置成相同或不同，例如座椅、后视镜的调整幅度的阈值可以相对空调温度、风向的调整幅度的阈值较小，通过比较变化幅度和对应的预设阈值即可确定变化幅度是否大于或等于预设阈值，而对于车机使用数据，例如显示界面、偏好数据、智能提醒、账号信息等，由于变化的方式通常是采用切换或直接更改的方式进行，则可认为变化幅度无穷大或将预设阈值设置为零，如此，只要这些车机使用数据发生变化即可认为变化幅度大于预设阈值。
个性数据的变化幅度用于反映乘员的意图，通常，若每次驾驶车辆的人员没有发生变化，则个性数据的变化幅度不会太大，表现在对座椅、后视镜等进行微调，而若某次驾驶车辆的人员发生变化，则个性数据的变化幅度会比较大，表现在对座椅、后视镜等进行较大幅度的调整，或对车机使用数据例如显示界面、偏好数据、智能提醒、账号信息等进行修改，从而可以根据个性数据的变化幅度判断乘员的意图，得知是否需要将变化后的个性数据保存至不同乘员的关联数据中。
声纹(Voiceprint)，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱，声纹具有特定性及相对稳定性的特点，将声纹作为驾驶个性设置的乘员辨认信息，可准确识别出乘员的身份以提高个性设置的准确性与便利性，减少设置过程对驾驶的影响。声纹模型用于对声纹进行识别，在启用个性化设置功能以对个性数据进行监测时，需要首先建立与不同乘员对应的声纹模型以与对应的个性数据进行关联存储，从而区分不同乘员的个性数据。
在本实施例中，一辆车使用同一个账号进行管理，声纹识别用于管理个性数据而非管理账号，该账号关联有多个声纹模型，这些声纹模型与不同的乘员对应，从而使不同乘员可以根据需要使用所需的个性数据，将个性数据的控制化整为零而非一刀切，控制更加细化、灵活。其中，该账号关联的声纹模型包括缺省声纹模型与附加声纹模型，缺省声纹模型为默认的级别最高的声纹模型，其所对应的乘员通常为车主(常用人)，具有包括对车辆的个性数据进行调整在内的多种权利，而附加声纹模型所对应的乘员则仅具有对车辆的个性数据进行调整的权利，当然，也可以认为缺省声纹模型所对应的乘员相对附加声纹模型所对应的乘员具有的权利更多，不限于附加声纹模型所对应的乘员则仅具有对车辆的个性数据进行调整的权利，并且附加声纹模型并未每个账号均需要设置的声纹模型。
在一实施方式中，在对车辆的个性数据进行监测前，建立缺省声纹模型的过程具体包括：
采集第一语音训练数据；
根据第一语音训练数据的声纹特征建立当前账号的缺省声纹模型。
其中，在一实施方式中，在根据第一语音训练数据的声纹特征建立当前账号的缺省声纹模型之后，还包括：
若采集到第二语音训练数据，则根据第二语音训练数据的声纹特征建立当前账号的附加声纹模型，其中，缺省声纹模型与附加声纹模型均为与当前账号关联的声纹模型。
在一实施方式中，在建立与当前账号关联的缺省声纹模型与附加声纹模型之后，还包括：
当收到缺省声纹模型的更改指令时，若更改指令包含预设的附加声纹模型，则将原缺省声纹模型更改为更改指令包含的附加声纹模型；或，
当收到缺省声纹模型的更改指令时，重新采集语音训练数据并根据采集的语音训练数据的声纹特征建立缺省声纹模型以替换原缺省声纹模型。
通过上述方式，车辆的使用者可以根据需要添加缺省声纹模型、附加声纹模型，并对缺省声纹模型、附加声纹模型进行调整、更改、删除。
接上述，由于个性数据的变化幅度可以反映出乘员是否变化，因此，在变化幅度大于或等于预设阈值时，即可认为本次驾驶或乘坐车辆的乘员发生变化，需要将变化后的个性数据保存至不同乘员的关联数据中，此时输出保存个性数据的语音提示，保存个性数据的语音提示包括变化的个性数据的名称，例如“发现座位和后视镜调整”，若需要保存数据，则说出具有特定关键字和需保存的个性数据的名称以输入保存个性数据的语音指令，例如“保存座位和后视镜”，此时，根据保存个性数据的语音指令的声纹特征匹配关联的声纹模型，若匹配出关联的声纹模型，则将变化的个性数据中和需保存的个性数据的名称对应的个性数据与关联的声纹模型进行对应保存，也即，将变化后的座位和后视镜参数与关联的声纹模型进行对应保存，更新原有数据。反之，在变化幅度小于预设阈值时，即可认为本次驾驶或乘坐车辆的乘员没有发生变化或者调整的影响不大，无需将变化后的个性数据保存至不同乘员的关联数据中，因而只需将变化后的个性数据与当前的缺省声纹模型进行对应保存即可。
步骤130，当接收到使用个性数据的语音指令时，提取语音指令的声纹特征及语音指令包含的个性数据的名称。
其中，在乘员打开车门上车时，通过车门的打开信号或座椅的传感信号触发车载端对使用个性数据的语音指令进行接收，此时，车载端开始接收使用个性数据的语音指令并发送给云端服务器进行声纹识别，使用个性数据的语音指令包含待使用的个性数据的名称，通常还需要包含特定的词语，语音指令的形式例如为“恢复座位”、“使用座位”等，特殊语句还可以是“全部恢复”，此时“全部”默认为所有个性数据的名称，从而可以触发有效的语音指令，在接收到语音指令的同时，提取语音指令的声纹特征以对乘员的身份进行识别。
步骤140，根据个性数据的名称获取与声纹特征相匹配的声纹模型所对应的个性数据以对车辆执行相应的控制操作。
在一实施方式中，根据个性数据的名称获取与声纹特征相匹配的声纹模型所对应的个性数据以对车辆执行相应的控制操作，包括：
将声纹特征与当前账号关联的声纹模型进行匹配；
若匹配出对应的声纹模型，则从匹配出的声纹模型对应的个性数据中获取个性数据的名称对应的个性数据；
根据获取的个性数据对关联的车内设备执行相应的控制操作。
在一实施方式中，将声纹特征与当前账号关联的声纹模型进行匹配，包括：
将声纹特征与当前账号关联的每一个声纹模型进行比对，计算声纹特征与各声纹模型的相似度；
将相似度大于或等于阈值且相似度最高的声纹模型确认为相匹配的声纹模型。
其中，云端服务器中预先存储有声纹模型，声纹模型通过采集对应乘员的语音训练数据进行模型训练得到，每个账号对应的缺省声纹模型仅为一个，而附加声纹模型则可以为一个、两个或多个，从而可以根据声纹模型区分不同的乘员身份，进而对应到不同乘员的个性数据。声纹识别时，将提取到的声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算声纹特征与各声纹模型的相似度，当其中一个声纹模型与提取出的声纹特征的相似度大于或等于设定阈值且相似度最高时，说明当前的说话者即为该声纹模型对应的乘员，当声纹特征没有相匹配的声纹模型时，该乘员无法进行个性化设置，如此，在确定声纹模型后，即可从对应的个性数据中获取个性数据的名称对应的个性数据对车辆进行调整，例如调整座位、后视镜，而其它的车内设置参数及车机使用数据不发生变化。
值得一提的是，由于驾驶车辆的人员变化频率通常较低，经常是开过一两次就归还车主了，因此，可以在乘员下车后，根据缺省声纹模型对应的个性数据对车辆进行相应的控制，从而自动将车辆的个性设置恢复至与使用前基本相同的状态，以便车主下次使用。
本申请的基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器，通过对车辆的个性数据进行监测，个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据，当监测到车辆的个性数据发生变化时，根据个性数据的变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存，并在接收到使用个性数据的语音指令时，提取语音指令的声纹特征及语音指令包含的个性数据的名称，根据个性数据的名称获取与声纹特征相匹配的声纹模型所对应的个性数据以对车辆执行相应的控制操作，从而能够通过声纹识别实现车辆乘员的驾驶个性化设置，优化了用户体验。
图2是根据一示例性实施例示出的一种云端服务器的结构示意图。请参考图2，本申请还提供一种云端服务器，包括存储器210和处理器220，存储器210存储有至少一条程序指令，处理器220通过加载并执行至少一条程序指令以实现如下方法：
对车辆的个性数据进行监测，个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据；
当监测到车辆的个性数据发生变化时，根据个性数据的变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存；
当接收到使用个性数据的语音指令时，提取语音指令的声纹特征及语音指令包含的个性数据的名称；
根据个性数据的名称获取与声纹特征相匹配的声纹模型所对应的个性数据以对车辆执行相应的控制操作。
在一实施方式中，处理器220根据个性数据的变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存，包括：
当个性数据的变化幅度大于或等于预设阈值时，输出保存个性数据的语音提示，保存个性数据的语音提示包括变化的个性数据的名称；
若接收到保存个性数据的语音指令，则根据保存个性数据的语音指令的声纹特征匹配关联的声纹模型，保存个性数据的语音指令包括需保存的个性数据的名称；
若匹配出关联的声纹模型，则将变化的个性数据中和需保存的个性数据的名称对应的个性数据与关联的声纹模型进行对应保存。
在一实施方式中，处理器220根据变化的个性数据及变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存，还包括：
当个性数据的变化幅度小于预设阈值时，确认当前的缺省声纹模型为关联的声纹模型；
将变化的个性数据与当前的缺省声纹模型进行对应保存。
在一实施方式中，处理器220根据个性数据的名称获取与声纹特征相匹配的声纹模型所对应的个性数据以对车辆执行相应的控制操作，包括：
将声纹特征与当前账号关联的声纹模型进行匹配；
若匹配出对应的声纹模型，则从匹配出的声纹模型对应的个性数据中获取个性数据的名称对应的个性数据；
根据获取的个性数据对关联的车内设备执行相应的控制操作。
在一实施方式中，处理器220将声纹特征与当前账号关联的声纹模型进行匹配，包括：
将声纹特征与当前账号关联的每一个声纹模型进行比对，计算声纹特征与各声纹模型的相似度；
将相似度大于或等于阈值且相似度最高的声纹模型确认为相匹配的声纹模型。
在一实施方式中，处理器220在对车辆的个性数据进行监测之前，通过加载并执行至少一条程序指令以实现的方法还包括：
采集第一语音训练数据；
根据第一语音训练数据的声纹特征建立当前账号的缺省声纹模型。
在一实施方式中，处理器220在根据第一语音训练数据的声纹特征建立当前账号的缺省声纹模型之后，通过加载并执行至少一条程序指令以实现的方法还包括：
若采集到第二语音训练数据，则根据第二语音训练数据的声纹特征建立当前账号的附加声纹模型，其中，缺省声纹模型与附加声纹模型均为与当前账号关联的声纹模型。
在一实施方式中，处理器220通过加载并执行至少一条程序指令以实现的方法还包括：
当收到缺省声纹模型的更改指令时，若更改指令包含预设的附加声纹模型，则将原缺省声纹模型更改为更改指令包含的附加声纹模型；或，
当收到缺省声纹模型的更改指令时，重新采集语音训练数据并根据采集的语音训练数据的声纹特征建立缺省声纹模型以替换原缺省声纹模型。
在一实施方式中，车内设置参数包括座椅参数、后视镜参数、空调参数、出风口参数中的至少一种，车机使用数据包括显示界面、音乐列表、电台列表、历史记录、偏好数据、智能提醒、账号信息中的至少一种。
本实施例的云端服务器中处理器220调用存储器210中的可执行程序代码实现的具体步骤过程，请参见上述图1所示实施例中描述的具体内容，在此不再赘述。
本申请的基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器，通过对车辆的个性数据进行监测，个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据，当监测到车辆的个性数据发生变化时，根据个性数据的变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存，并在接收到使用个性数据的语音指令时，提取语音指令的声纹特征及语音指令包含的个性数据的名称，根据个性数据的名称获取与声纹特征相匹配的声纹模型所对应的个性数据以对车辆执行相应的控制操作，从而能够通过声纹识别实现车辆乘员的驾驶个性化设置，优化了用户体验。
以上所述，仅是本申请的较佳实施例而已，并非对本申请作任何形式上的限制，虽然本申请已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本申请,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本申请技术方案内容，依据本申请的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本申请技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种基于声纹识别的车辆控制方法，其特征在于，包括：
对车辆的个性数据进行监测，所述个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据；
当监测到车辆的个性数据发生变化时，根据个性数据的变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存；
当接收到使用个性数据的语音指令时，提取所述语音指令的声纹特征及所述语音指令包含的个性数据的名称；
根据所述个性数据的名称获取与所述声纹特征相匹配的声纹模型所对应的个性数据以对所述车辆执行相应的控制操作。
2.根据权利要求1所述的基于声纹识别的车辆控制方法，其特征在于，所述根据个性数据的变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存，包括：
当个性数据的变化幅度大于或等于预设阈值时，输出保存个性数据的语音提示，所述保存个性数据的语音提示包括变化的个性数据的名称；
若接收到保存个性数据的语音指令，则根据所述保存个性数据的语音指令的声纹特征匹配关联的声纹模型，所述保存个性数据的语音指令包括需保存的个性数据的名称；
若匹配出关联的声纹模型，则将变化的个性数据中和需保存的个性数据的名称对应的个性数据与所述关联的声纹模型进行对应保存。
3.根据权利要求2所述的基于声纹识别的车辆控制方法，其特征在于，所述根据变化的个性数据及变化幅度确定关联的声纹模型以与变化后的个性数据进行对应保存，还包括：
当个性数据的变化幅度小于预设阈值时，确认当前的缺省声纹模型为关联的声纹模型；
将变化的个性数据与当前的缺省声纹模型进行对应保存。
4.根据权利要求1所述的基于声纹识别的车辆控制方法，其特征在于，所述根据所述个性数据的名称获取与所述声纹特征相匹配的声纹模型所对应的个性数据以对所述车辆执行相应的控制操作，包括：
将所述声纹特征与当前账号关联的声纹模型进行匹配；
若匹配出对应的声纹模型，则从匹配出的声纹模型对应的个性数据中获取所述个性数据的名称对应的个性数据；
根据获取的个性数据对关联的车内设备执行相应的控制操作。
5.根据权利要求4所述的基于声纹识别的车辆控制方法，其特征在于，所述将所述声纹特征与当前账号关联的声纹模型进行匹配，包括：
将所述声纹特征与当前账号关联的每一个声纹模型进行比对，计算所述声纹特征与各声纹模型的相似度；
将相似度大于或等于阈值且相似度最高的声纹模型确认为相匹配的声纹模型。
6.根据权利要求1所述的基于声纹识别的车辆控制方法，其特征在于，在所述对车辆的个性数据进行监测之前，所述方法还包括：
采集第一语音训练数据；
根据所述第一语音训练数据的声纹特征建立当前账号的缺省声纹模型。
7.根据权利要6所述的基于声纹识别的车辆控制方法，其特征在于，在所述根据所述第一语音训练数据的声纹特征建立当前账号的缺省声纹模型之后，所述方法还包括：
若采集到第二语音训练数据，则根据所述第二语音训练数据的声纹特征建立当前账号的附加声纹模型，其中，所述缺省声纹模型与所述附加声纹模型均为与当前账号关联的声纹模型。
8.根据权利要6或7所述的基于声纹识别的车辆控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
当收到缺省声纹模型的更改指令时，若所述更改指令包含预设的附加声纹模型，则将原缺省声纹模型更改为所述更改指令包含的附加声纹模型；或，
当收到缺省声纹模型的更改指令时，重新采集语音训练数据并根据采集的语音训练数据的声纹特征建立缺省声纹模型以替换原缺省声纹模型。
9.根据权利要求1所述的基于声纹识别的车辆控制方法，其特征在于，所述车内设置参数包括座椅参数、后视镜参数、空调参数、出风口参数中的至少一种，所述车机使用数据包括显示界面、音乐列表、电台列表、历史记录、偏好数据、智能提醒、账号信息中的至少一种。
10.一种云端服务器，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有至少一条程序指令，所述处理器通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现如权利要求1至9中任一项所述的基于声纹识别的车辆控制方法。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109671438A (zh) * 2019-01-28 2019-04-23 武汉恩特拉信息技术有限公司 一种利用语音提供辅助服务的装置及方法
CN111583918A (zh) * 2019-02-19 2020-08-25 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 语音控制方法、车载终端及车辆
CN111619304A (zh) * 2019-02-28 2020-09-04 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 车辆空调的控制方法、系统及车辆
CN111696548A (zh) * 2020-05-13 2020-09-22 深圳追一科技有限公司 显示行车提示信息的方法、装置、电子设备以及存储介质
CN112835900A (zh) * 2021-02-01 2021-05-25 深圳市科荣软件股份有限公司 农村污水智慧运营系统、方法、电子设备及存储介质
CN113312070A (zh) * 2021-06-03 2021-08-27 海信集团控股股份有限公司 车载应用的应用名称更新方法及车辆
CN113830026A (zh) * 2020-06-24 2021-12-24 华为技术有限公司 一种设备控制方法及计算机可读存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103761462A (zh) * 2013-12-25 2014-04-30 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司 一种通过声纹识别进行汽车驾驶个性化设置的方法
CN106683673A (zh) * 2016-12-30 2017-05-17 智车优行科技（北京）有限公司 驾驶模式的调整方法、装置和系统、车辆
DE102016200815A1 (de) * 2015-12-15 2017-06-22 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Sprachsteuerung eines Kraftfahrzeugs
CN108075892A (zh) * 2016-11-09 2018-05-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种语音处理的方法、装置和设备
CN108091329A (zh) * 2017-12-20 2018-05-29 江西爱驰亿维实业有限公司 基于语音识别控制汽车的方法、装置及计算设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103761462A (zh) * 2013-12-25 2014-04-30 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司 一种通过声纹识别进行汽车驾驶个性化设置的方法
DE102016200815A1 (de) * 2015-12-15 2017-06-22 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Sprachsteuerung eines Kraftfahrzeugs
CN108075892A (zh) * 2016-11-09 2018-05-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种语音处理的方法、装置和设备
CN106683673A (zh) * 2016-12-30 2017-05-17 智车优行科技（北京）有限公司 驾驶模式的调整方法、装置和系统、车辆
CN108091329A (zh) * 2017-12-20 2018-05-29 江西爱驰亿维实业有限公司 基于语音识别控制汽车的方法、装置及计算设备

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109671438A (zh) * 2019-01-28 2019-04-23 武汉恩特拉信息技术有限公司 一种利用语音提供辅助服务的装置及方法
CN111583918A (zh) * 2019-02-19 2020-08-25 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 语音控制方法、车载终端及车辆
CN111619304A (zh) * 2019-02-28 2020-09-04 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 车辆空调的控制方法、系统及车辆
CN111696548A (zh) * 2020-05-13 2020-09-22 深圳追一科技有限公司 显示行车提示信息的方法、装置、电子设备以及存储介质
CN113830026A (zh) * 2020-06-24 2021-12-24 华为技术有限公司 一种设备控制方法及计算机可读存储介质
CN112835900A (zh) * 2021-02-01 2021-05-25 深圳市科荣软件股份有限公司 农村污水智慧运营系统、方法、电子设备及存储介质
CN113312070A (zh) * 2021-06-03 2021-08-27 海信集团控股股份有限公司 车载应用的应用名称更新方法及车辆

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