CN109412910A - 控制智能家居设备的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了控制智能家居设备的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：响应于检测到声音，识别出声音是否为语音；若声音为语音，则识别发出声音的用户的身份信息，以及根据身份信息确定出用户是否为合法用户；响应于确定出用户为合法用户，对声音进行语音识别，得到控制指令；响应于确定出控制指令为与身份信息匹配的指令，执行控制指令。该实施方式实现了对智能家居设备的安全管控，说话者安全管理和安全防护。
Description
技术领域
本申请实施例涉及物联网技术领域，具体涉及控制智能家居设备的方法和装置。
背景技术
当前智能家庭设备越来越多，通过语音助手来控制家庭智能设备具有广泛的应用场景，但是当前的操作很多都是开放的，所有人都可以通过语音对设备操作或者获取设备内信息，安全性低，对于陌生人尤其陌生用户的管控不足。而对于老人和孩子因为对操控的不熟悉或者容易误操作，易导致这类人群的使用具有一定的困难和安全风险。
发明内容
本申请实施例提出了控制智能家居设备的方法和装置。
第一方面，本申请实施例提供了一种控制智能家居设备的方法，包括：响应于检测到声音，识别出声音是否为语音；若声音为语音，则识别发出声音的用户的身份信息，以及根据身份信息确定出用户是否为合法用户；响应于确定出用户为合法用户，对声音进行语音识别，得到控制指令；响应于确定出控制指令为与身份信息匹配的指令，执行控制指令。
在一些实施例中，在识别出声音是否为语音之前，该方法还包括：对声音进行以下至少一项预处理：噪声去除，语音加强，声源定向，定向拾音，回声消除，降噪处理。
在一些实施例中，识别发出声音的用户的身份信息，包括：提取声音的声学特征；将声学特征输入预先训练的声纹模型，得到匹配结果，其中，声纹模型是将预定用户的语音作为样本进行深度学习训练得到的；根据匹配结果确定发出声音的用户的身份信息。
在一些实施例中，识别发出声音的用户的身份信息，还包括：提取声音的音频特征；基于音频特征，通过深度学习训练模型确定发出声音的用户的性别和/或年龄。
在一些实施例中，对声音进行语音识别，得到控制指令，包括：对声音进行语种分析和识别；对声音进行语音识别，得到文字内容；对文字内容进行语义分析，得到控制指令。
在一些实施例中，该方法还包括：根据用户的身份信息执行如下至少一项管理操作：权限管理，使用指引，特殊需求管理。
在一些实施例中，该方法还包括：响应于确定出用户为陌生用户，向合法用户的终端发送授权请求；响应于接收到合法用户的终端发送的授权确认，识别发出声音的陌生用户的性别和/或年龄，以及确定陌生用户的权限；对声音进行语音识别，得到陌生用户的控制指令；基于陌生用户的权限对陌生用户的控制指令进行分析处理。
在一些实施例中，该方法还包括：响应于未接收到合法用户的终端发送的授权确认，禁止陌生用户访问。
第二方面，本申请实施例提供了一种控制智能家居设备的装置，包括：声音识别单元，被配置成响应于检测到声音，识别出声音是否为语音；身份识别单元，被配置成若声音为语音，则识别发出声音的用户的身份信息，以及根据身份信息确定出用户是否为合法用户；语音识别单元，被配置成响应于确定出用户为合法用户，对声音进行语音识别，得到控制指令；指令执行单元，被配置成响应于确定出控制指令为与身份信息匹配的指令，执行控制指令。
在一些实施例中，该装置还包括预处理单元，被配置成：在识别出声音是否为语音之前，对声音进行以下至少一项预处理：噪声去除，语音加强，声源定向，定向拾音，回声消除，降噪处理。
在一些实施例中，身份识别单元进一步被配置成：提取声音的声学特征；将声学特征输入预先训练的声纹模型，得到匹配结果，其中，声纹模型是将预定用户的语音作为样本进行深度学习训练得到的；根据匹配结果确定发出声音的用户的身份信息。
在一些实施例中，身份识别单元进一步被配置成：提取声音的音频特征；基于音频特征，通过深度学习训练模型确定发出声音的用户的性别和/或年龄。
在一些实施例中，语音识别单元进一步被配置成：对声音进行语种分析和识别；对声音进行语音识别，得到文字内容；对文字内容进行语义分析，得到控制指令。
在一些实施例中，该装置还包括管理单元，被配置成：根据用户的身份信息执行如下至少一项管理操作：权限管理，使用指引，特殊需求管理。
在一些实施例中，该装置还包括陌生用户管理单元，被配置成：响应于确定出用户为陌生用户，向合法用户的终端发送授权请求；响应于接收到合法用户的终端发送的授权确认，识别发出声音的陌生用户的性别和/或年龄，以及确定陌生用户的权限；对声音进行语音识别，得到陌生用户的控制指令；基于陌生用户的权限对陌生用户的控制指令进行分析处理。
在一些实施例中，陌生用户管理单元进一步被配置成：响应于未接收到合法用户的终端发送的授权确认，禁止陌生用户访问。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中任一的方法。
本申请实施例提供的控制智能家居设备的方法和装置，通过识别对智能家居设备下命令的说话者的声纹、性别和年龄，实现对智能家居设备的安全管控，说话者安全管理和安全防护。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图2是根据本申请的控制智能家居设备的方法的一个实施例的流程图；
图3是根据本申请的控制智能家居设备的方法的又一个实施例的流程图；
图4a-4i是根据本申请的控制智能家居设备的方法的应用场景的示意图；
图5是根据本申请的控制智能家居设备的装置的一个实施例的结构示意图；
图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的控制智能家居设备的方法或控制智能家居设备的装置的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示，系统架构100可以包括智能音箱101，智能家居设备102，云端服务器103。网络用以在智能音箱101、智能家居设备102，云端服务器103之间提供通信链路的介质。网络可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用智能音箱101通过网络与云端服务器103交互，以接收或发送消息等。智能音箱101上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
智能音箱101是一个音箱升级的产物，是家庭消费者用语音进行上网的一个工具，比如点播歌曲、上网购物，或是了解天气预报，它也可以对智能家居设备进行控制，比如打开窗帘、设置冰箱温度、提前让热水器升温等。智能音箱101可将用户指令发送到服务器103，由服务器进行语音识别，再由服务器103控制智能家居设备102。
智能家居设备102可以是灯、电视、空调、窗帘等可受网络控制的家用电器。智能家居设备102可受智能音箱的控制，也可直接接收用户的语音指令。
云端服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如对智能音箱101上传的用户语音信息提供解析服务的后台解析服务器。后台解析服务器可以对接收到的语音指令等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如控制指令)反馈给智能音箱。
需要说明的是，云端服务器可以是硬件，也可以是软件。当云端服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
需要说明的是，本申请实施例所提供的控制智能家居设备的方法一般由智能音箱101或智能家居设备102执行，相应地，控制智能家居设备的装置一般设置于智能音箱101或智能家居设备102中。
应该理解，图1中的智能音箱、智能家居设备、云端服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的智能音箱、智能家居设备、云端服务器。
继续参考图2，示出了根据本申请的控制智能家居设备的方法的一个实施例的流程200。该控制智能家居设备的方法，包括以下步骤：
步骤201，响应于检测到声音，识别出声音是否为语音。
在本实施例中，控制智能家居设备的方法的执行主体(例如图1所示的智能音箱或其它智能家居设备)可以通过内置的麦克风接收声音，该声音可能是用户的语音，然后智能音箱将语音转换成用户语音信息。用户语音信息中可包括指令的内容，例如“播放XX歌曲”、“打开空调”等。该声音还可能是背景噪音。可通过现有的声音识别技术判断出检测到的声音是语音还是噪音。如果是噪音则不再进行语音识别。如果是语音，则执行后续步骤。
可选地，还可识别出声音是否是特殊声音，例如，宠物吠叫、巨大撞击声等。如果检测到特殊声音则通知智能家居设备的管理者有异常事件，或者直接启动视频监控，并把拍摄的内容发送给管理者。
在本实施例的一些可选的实现方式中，在识别出声音是否为语音之前，该方法还包括：对声音进行以下至少一项预处理：噪声去除，语音加强，声源定向，定向拾音，回声消除，降噪处理。
步骤202，若声音为语音，则识别发出声音的用户的身份信息，以及根据身份信息确定出用户是否为合法用户。
在本实施例中，可通过预设的口令等方式确定用户的身份信息。例如，智能音箱提问，用户回答，如果和预设的答案匹配，则可确认用户身份。可针对不同的用户设置不同的答案，从而进一步区分具体哪个用户。例如，预先存储家庭成员的生日信息，智能音箱提问“你的生日是哪天？”，如果用户回答“12月3号”，则可确认该用户为男主人，如果用户回答“7月8号”，则可确认该用户为女儿。为了提高识别速度和准确率，可将答案都设置为数字形式的，这样便于进行语音识别。
可选地，还可通过声纹模型来识别发出声音的用户的身份信息。将合法用户的语音作为样本训练声纹模型。可采集合法用户在不同时间段，不同状态下的语音作为样本。
声纹是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。现代科学研究表明，声纹不仅具有特定性，而且有相对稳定性的特点。声纹特征向量可以是标识用户的声纹频谱特征的向量。如果一段音频中存在多个人的声音，则可以提取出多个声纹特征向量。需要说明的是，基于语音生成声纹特征向量是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。
可通过提取语音中的声学特征生成声纹特征向量，例如，梅尔倒谱系数。将梅尔倒谱系数作为声纹特征向量中的元素。其中，从语音中提取梅尔倒谱系数的过程可以包括预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换、梅尔滤波、对数变换以及离散余弦变换。
声纹模型可以是声纹库。声纹库用于表征声纹特征向量和身份信息的对应关系。将声纹特征向量输入预定的声纹库进行匹配，并按照匹配度由高到低的顺序选取第一预定数目个身份信息并输出。可以通过多次采集同一用户的声音，通过构建出该用户的声纹特征向量，建立声纹特征向量和身份信息的对应关系，通过注册多个用户的声纹特征向量和身份信息的对应关系从而构建出声纹库。计算上述声纹特征向量与上述声纹库之间的匹配度时，可以采用曼哈顿距离(Manhattan Distance)进行计算，也可以采用闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)进行计算，还可以采用余弦相似度(Cosine Similarity)进行计算。
在本实施例的一些可选的实现方式中，识别发出声音的用户的身份信息，还包括：提取声音的音频特征；基于音频特征，通过深度学习训练模型确定发出声音的用户的性别和/或年龄。这里的深度学习训练模型可以是市售的用于识别发声者的性别和/或年龄的模型。其中提取的语音i-vector特征的方法包含但不限于MFCC(Mel-frequency cepstralcoefficients，梅尔频率倒谱系数)，NCCF(Normalized Cross Correlation Function，归一化互相关函数)，PITCH，AMDF(average magnitude difference，平均幅度差)等方法。然后基于特征，通过深度学习的方法来建立训练模型，从而能准确识别用户的性别，年龄段等详细信息。
步骤203，响应于确定出用户为合法用户，对声音进行语音识别，得到控制指令。
在本实施例中，如果该用户是在智能家居系统中注册过的用户则可得到该用户的具体身份信息，即为合法用户，可使用常规语音识别算法识别出控制指令。如果找不到该用户的身份信息，则认为是陌生用户，即陌生用户。
在本实施例的一些可选的实现方式中，在进行语音识别之前还可判断出语种，例如，判断语音是中文还是英文，然后再调取相应语种的语音识别算法来进行语音识别。语音识别出的文字内容可能不是直接的控制指令，可通过语义分析来判断用户的意图转换成控制指令。例如，用户说了“青花瓷”，分析意图后转换成控制指令“播放歌曲青花瓷”。
步骤204，响应于确定出控制指令为与身份信息匹配的指令，执行控制指令。
在本实施例中，可预先设置不同的身份对应的权限。有的指令只有成年人有权限，而儿童没有权限。例如，打开燃气灶。只有控制指令与身份信息相匹配时，即合法指令才执行，否则拒绝执行。可输出拒绝理由，还可做相应指引，例如，智能音箱可播放“小朋友，火很危险，请在家长陪同下操作”。
在本实施例的一些可选的实现方式中，该方法还包括：根据所述用户的身份信息执行如下至少一项管理操作：权限管理，使用指引，特殊需求管理。
可对合法用户根据性别、年龄进行管理。具体地可划分为三类：第一类是一般成年用户管理，第二类是儿童用户管理，第三类是老年用户管理。其中，一般成年用户管理包括：权限管理，特殊需求管理，最终指令分析和处理。儿童用户管理包括：权限管理，使用指引，特殊需求管理，最终指令分析和处理。老年用户管理包括：权限管理，使用指引，特殊需求管理，最终指令分析和处理。
1、权限管理：
1)声纹库管理：添加/删除/修改/查询/使用声纹数据。
2)用户权限管理：合法/陌生，一般成年/老人/孩子，特定用户，其他。
3)语音指令的管理：安全指令/非法指令。
4)智能设备权限管理：各智能设备对不同类别用户的权限管理。
例如，对于某一条指令，可能成年人是有权限操作的，儿童是没有权限操作的，于是权限管理中，成年人设定成允许，儿童设定为拒绝。
2、使用指引：区分为功能性指引，安全性指引和拒绝时参考性指引，主要针对老人和孩子类别用户，也可扩展为对其他类别用户进行指引性操作。
A、功能性指引主要针对新设备，或对某些新功能的使用时，老人和孩子无法很好的用设备能理解的语言来和设备交互，这时本申请的执行主体智能给予功能性指引以便老人和孩子能按提示语音，一步步操作，达成想要实现的功能。
B、安全性指引主要是对有风险或需要高级别安全权限的指令进行指引，提示用户可能的风险或者提示安全权限级别有限，可以由有权限的用户授权完成功能操作。
C、拒绝时参考性指引主要针对用户进行了某些操控后，结果被系统结局执行或者操控失败，这时系统给予智能的指引，可给出一些可选的参考性操控方案，或者容易被用户接受方式提醒用户被拒绝的结果。
3、特殊需求管理包括：
1)振铃管理：手机或座机或门铃等设备振铃后智能的处理方案。例如检测到门铃响了之后屋主没有反应，可帮忙增加门铃音量来提醒屋主。
2)呼救管理：危险呼喊与呼救管理。例如，检测到“救命”等关键词时报警或叫救护车。
3)自定义需求管理：用户可设定特殊语音指令的专门管理方案。
4)其他特殊声音的管理：宠物吠叫、巨大撞击声等特殊声音的智能处理管理。
本申请的上述实施例提供的方法通过识别说话的用户及其性别和年龄，做相应的安全管理操作、指引与管控，从而提高家庭内的安全管理水平。
进一步参考图3，其示出了控制智能家居设备的方法的又一个实施例的流程300。该控制智能家居设备的方法的流程300，包括以下步骤：
步骤301，响应于检测到声音，识别出声音是否为语音。
步骤301与步骤201基本相同，因此不再赘述。
步骤302，若声音为语音，则识别发出声音的用户的身份信息，以及根据身份信息确定出用户是否为合法用户。
步骤302与步骤202基本相同，因此不再赘述。
步骤303，响应于确定出用户为陌生用户，向合法用户的终端发送授权请求。
在本实施例中，可向合法用户(即智能家居设备的所有者)的手机发短信提示有陌生用户使用合法用户家里的智能家居设备，或通过消息推送等方式通知合法用户。陌生用户可能是客人，则合法用户可以给他授权。如果陌生用户是非法入室者，则合法用户将拒绝授权，并可以报警。
步骤304，响应于接收到合法用户的终端发送的授权确认，识别发出声音的陌生用户的性别和/或年龄，以及确定陌生用户的权限。
在本实施例中，如果合法用户通过短信或其它方式确认了陌生用户的身份，则可通过上述步骤的方法识别发出声音的陌生用户的性别和/或年龄。可预先为得到授权的陌生用户设置权限。还可针对不同年龄设置相应的权限，例如，儿童不允许打开炉灶、开窗等危险操作。
步骤305，对声音进行语音识别，得到陌生用户的控制指令。
步骤305与步骤203基本相同，因此不再赘述。
步骤306，基于陌生用户的权限对陌生用户的控制指令进行分析处理。
在本实施例中，可预先为得到授权的陌生用户设置权限。如果陌生用户的指令超出他的权限则不执行，例如陌生用户说“打开保险柜”，则智能音箱/或保险柜不执行该操作，甚至还可发消息给保险柜的主人，有陌生人企图打开保险柜。
从图3中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的控制智能家居设备的方法的流程300体现了对陌生用户进行授权的步骤。由此，本实施例描述的方案可以方便增加客人的访问权限。
继续参见图4a-4i，图4a-4i是根据本实施例的控制智能家居设备的方法的应用场景的示意图。
1、图4a为陌生者的身份验证的应用场景，具体过程如下：
(1)一个陌生者对智能音箱(后文中简称为音箱)发送指令。
(2)音箱识别说话者是一个陌生人，会发送请求输入验证密码的响应。该密码为智能音箱所有者设定。
(3)陌生者回答密码，如果密码错误，就拒绝处理该指令，如果密码正确就进入下一步处理指令。
陌生用户的应用场景还可包括以下过程：
(1)邻居家小孩子来家里玩，进行语音操控。
(2)音箱监听到说话者是陌生人，进行合法性确认。
(3)家庭成员允许该孩子进行操控后，被认为是被确认的陌生用户。自动给予默认类别的安全控制权限。
(4)该孩子语音操控允许使用的电视和冰箱等产品时，语音命令被正常处理。如果孩子不熟悉如何使用，系统会给予自动智能的使用指引。
(5)该孩子语音操控煤气灶的时候，因无操控权限，拒绝其使用。并给出符合孩子接受度的拒绝提醒。
2、图4b为小孩子的应用场景，具体过程如下：
(1)家里的小孩发送指令：打开洗衣机。
(2)音箱识别说话者是家里的小孩，是合法的用户，但是检测到当前洗衣机是运行状态。
(3)音箱拒绝处理其指令，并给出符合孩子接受度的拒绝提醒。
3、图4c为小孩子的应用场景，具体过程如下：
(1)家里的小孩发送指令：打开空调。
(2)音箱识别说话者是家里的小孩，是合法用户。同时检测到该小孩在预定时间，例如最近10分钟内，对空调无操作，判断小孩的指令正常，于是处理指令，打开空调。
(3)家里的小孩发送指令：关闭空调。
(4)音箱识别说话者是家里的小孩，是合法用户。并检测到该小孩在预定时间，例如最近10分钟内有1次对空调的操作，但并没有超过预定的限制次数，判断小孩的指令正常，于是处理指令，关闭空调。
(5)该小孩频繁作上述操作
(6)音箱识别说话者是该小孩，并检测到该小孩在预定时间，例如最近10分钟内对该空调的操作超过预定的限制次数，于是拒绝处理该指令，并给出符合孩子接受度的拒绝提醒。
4、图4d为小孩子的应用场景，具体过程如下：
(1)家里的小孩发送指令：打开燃气灶。
(2)音箱识别说话者是家里的小孩，是合法用户，并识别出指令是打开燃气灶。
(3)音箱发现该指令对小孩人群存在危险，拒绝处理该指令，并给出相应的警告。
5、图4e为老人的应用场景，具体过程如下：
(1)家里的老人(腿脚不便)在楼上，听到有人敲门，对音箱发送指令，有人敲门，帮我开门。
(2)音箱监听到说话者是家里的老人，用户合法，有该权限，发送指令给智能门锁系统，门自动打开。
6、图4f为老人的应用场景，具体过程如下：
(1)家里电话响起，家里的老人(耳有点聋或在其他房间)没听见。
(2)音箱监听到电话铃声，音箱能智能放大铃声，以便使老人能听得见。
(3)音箱检测到老人未接听，在老人附近的音箱会给予提示性指引，指导老人接听。
7、图4g为老人的应用场景，具体过程如下：
(1)家里的老人想打开客厅的灯。但使用的方法不对，例如没唤醒就想直接开灯，又例如不知道把灯调节到什么亮度好。
(2)音箱监听到说话者是老人，提示老人按唤醒词先唤醒，再说打开灯，音箱就会发送开灯指令给客厅的等，并提示老人合适的亮度，设置好灯的亮度后，指引性询问是否舒适等关怀。
8、图4h为老人的应用场景，具体过程如下：
(1)家里的老人发送指令：打开电视。
(2)音箱监听到说话者是老人，发送打开电视指令，并设置适合老人上次看到节目，及其默认的音量。
9、图4i为老人的应用场景，具体过程如下：
(1)老人突然不适，大声呼喊救命。
(2)音箱监听到说话者是老人，语音识别带有危险关键词，会给予老人易接受的自救式询问与救护的指引，并发送警报到家庭成员的手机app上。
(3)家庭成员收到信息，会立即赶回家或进行相应紧急的处理。
本申请的上述实施例提供的方法针对说话者的信息，提高了家庭智能设备和家人的安全性，提升了用户体验。
进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种控制智能家居设备的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示，本实施例的控制智能家居设备的装置500包括：声音识别单元501、身份识别单元502、语音识别单元503和指令执行单元504。其中，声音识别单元501被配置成响应于检测到声音，识别出声音是否为语音；身份识别单元502被配置成若声音为语音，则识别发出声音的用户的身份信息，以及根据身份信息确定出用户是否为合法用户、用户的年龄和/或性别；语音识别单元503被配置成响应于确定出用户为合法用户，对声音进行语音识别，得到控制指令；指令执行单元504被配置成响应于确定出控制指令为与身份信息匹配的指令，执行控制指令。
在本实施例中，控制智能家居设备的装置500的声音识别单元501、身份识别单元502、语音识别单元503和指令执行单元504的具体处理可以参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203、步骤204。
在本实施例的一些可选的实现方式中，该装置还包括预处理单元，被配置成：在识别出声音是否为语音之前，对声音进行以下至少一项预处理：噪声去除，语音加强，声源定向，定向拾音，回声消除，降噪处理。
在本实施例的一些可选的实现方式中，身份识别单元进一步被配置成：提取声音的声学特征；将声学特征输入预先训练的声纹模型，得到匹配结果，其中，声纹模型是将预定用户的语音作为样本进行深度学习训练得到的；根据匹配结果确定发出声音的用户的身份信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，身份识别单元进一步被配置成：提取声音的音频特征；基于音频特征，通过深度学习训练模型确定发出声音的用户的性别和/或年龄。
在本实施例的一些可选的实现方式中，语音识别单元进一步被配置成：对声音进行语种分析和识别；对声音进行语音识别，得到文字内容；对文字内容进行语义分析，得到控制指令。
在本实施例的一些可选的实现方式中，该装置还包括管理单元，被配置成：根据用户的身份信息执行如下至少一项管理操作：权限管理，使用指引，特殊需求管理。
在本实施例的一些可选的实现方式中，该装置还包括陌生用户管理单元，被配置成：响应于确定出用户为陌生用户，向合法用户的终端发送授权请求；响应于接收到合法用户的终端发送的授权确认，识别发出声音的陌生用户的性别和/或年龄，以及确定陌生用户的权限；对声音进行语音识别，得到陌生用户的控制指令；基于陌生用户的权限对陌生用户的控制指令进行分析处理。
在本实施例的一些可选的实现方式中，陌生用户管理单元进一步被配置成：响应于未接收到合法用户的终端发送的授权确认，禁止陌生用户访问。
下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备(如图1所示的智能家居设备/服务器)的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请所述的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或者是上述两者的任意组合。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可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(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。在本申请中，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。而在本申请中，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申请的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)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括声音识别单元、身份识别单元、语音识别单元和指令执行单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，声音识别单元还可以被描述为“响应于检测到声音，识别出所述声音是否为语音的单元”。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该装置：响应于检测到声音，识别出声音是否为语音；若声音为语音，则识别发出声音的用户的身份信息，以及根据身份信息确定出用户是否为合法用户；响应于确定出用户为合法用户，对声音进行语音识别，得到控制指令；响应于确定出控制指令为与身份信息匹配的指令，执行控制指令。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (11)
1.一种控制智能家居设备的方法，包括：
响应于检测到声音，识别出所述声音是否为语音；
若所述声音为语音，则识别发出所述声音的用户的身份信息，以及根据所述身份信息确定出所述用户是否为合法用户；
响应于确定出所述用户为合法用户，对所述声音进行语音识别，得到控制指令；
响应于确定出所述控制指令为与所述身份信息匹配的指令，执行所述控制指令。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述识别出所述声音是否为语音之前，所述方法还包括：
对所述声音进行以下至少一项预处理：噪声去除，语音加强，声源定向，定向拾音，回声消除，降噪处理。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述识别发出所述声音的用户的身份信息，包括：
提取所述声音的声学特征；
将所述声学特征输入预先训练的声纹模型，得到匹配结果，其中，所述声纹模型是将预定用户的语音作为样本进行深度学习训练得到的；
根据所述匹配结果确定发出所述声音的用户的身份信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述识别发出所述声音的用户的身份信息，还包括：
提取所述声音的音频特征；
基于所述音频特征，通过深度学习训练模型确定发出所述声音的用户的性别和/或年龄。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述声音进行语音识别，得到控制指令，包括：
对所述声音进行语种分析和识别；
对所述声音进行语音识别，得到文字内容；
对所述文字内容进行语义分析，得到控制指令。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
根据所述用户的身份信息执行如下至少一项管理操作：
权限管理，使用指引，特殊需求管理。
7.根据权利要求1-6之一所述的方法，其中，所述方法还包括：
响应于确定出所述用户为陌生用户，向合法用户的终端发送授权请求；
响应于接收到所述合法用户的终端发送的授权确认，识别发出所述声音的陌生用户的性别和/或年龄，以及确定所述陌生用户的权限；
对所述声音进行语音识别，得到所述陌生用户的控制指令；
基于所述陌生用户的权限对所述陌生用户的控制指令进行分析处理。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：
响应于未接收到所述合法用户的终端发送的授权确认，禁止所述陌生用户访问。
9.一种控制智能家居设备的装置，包括：
声音识别单元，被配置成响应于检测到声音，识别出所述声音是否为语音；
身份识别单元，被配置成若所述声音为语音，则识别发出所述声音的用户的身份信息，以及根据所述身份信息确定出所述用户是否为合法用户；
语音识别单元，被配置成响应于确定出所述用户为合法用户，对所述声音进行语音识别，得到控制指令；
指令执行单元，被配置成响应于确定出所述控制指令为与所述身份信息匹配的指令，执行所述控制指令。
10.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
11.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
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