CN109872723A - 基于人工智能的楼宇信息处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种基于人工智能的楼宇信息处理方法、装置、存储介质和电子设备。该方法包括：接收用户输入的与楼宇设备相关的第一语音信号；对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号；根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行响应处理，并将处理结果反馈给所述用户。

Description

基于人工智能的楼宇信息处理方法及装置

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的楼宇信息处理方法及装置。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence)是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

发明人发现，目前对于大厦的楼宇智能设备信息处理例如设备运行状态查询、故障检测报警等还未有人工智能设备如机器人等大量应用。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种基于人工智能的楼宇信息处理方法及装置，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种基于人工智能的楼宇信息处理方法，应用于人工智能机器人，该方法包括：

接收用户输入的与楼宇设备相关的第一语音信号；

对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号；

根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行响应处理，并将处理结果反馈给所述用户。

本公开的一种示例性实施例中，所述对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号的步骤，包括：

将所述第一语音信号从一维信号变换成二维信号，对变换后的所述二维信号做二维离散余弦变换，形成对应离散余弦变换域的二维信号；

在离散余弦变换域，将二维离散余弦变换后的二维信号中的预设干扰信号消除；

对消除了预设干扰信号的离散余弦变换域的二维信号做二维离散余弦反变换，得到对应的二维时域信号；

将二维时域信号从二维信号变换到一维信号，得到预设干扰信号消除后的第二语音信号。

本公开的一种示例性实施例中，所述将处理结果反馈给所述用户的步骤，包括：

将处理结果以多模态方式反馈给所述用户；其中，所述多模态方式包括图像或视频输出方式以及音频输出方式中的一种或多种。

本公开的一种示例性实施例中，根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行处理的步骤，包括：

对所述第二语音信号进行语音识别，并对识别结果进行自然语言理解和语义分析，以确定所述用户的意图。

本公开的一种示例性实施例中，对识别结果进行自然语言理解和语义分析，以确定所述用户的意图的步骤，包括：

根据所述识别结果以及存储的历史交互数据进行自然语言理解和语义分析，以确定用户的意图。

本公开的一种示例性实施例中，所述意图与楼宇设备相关，至少包括查询意图、故障检测意图、报警意图中的任意一个或多个。

本公开的一种示例性实施例中，该方法还包括：

根据所述第一语音信号和/或第二语音信号确定用户的声音特征信息，根据该声音特征信息与预存的声音特征信息进行匹配；

在匹配结果满足预设条件时，将所述处理结果反馈给所述用户。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种基于人工智能的楼宇信息处理装置，应用于人工智能机器人，该装置包括：

信号接收模块，用于接收用户输入的与楼宇设备相关的第一语音信号；

信号变换模块，用于对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号；

信号响应模块，用于根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行响应处理，并将处理结果反馈给所述用户。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例中所述基于人工智能的楼宇信息处理方法的步骤。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一个实施例中所述基于人工智能的楼宇信息处理方法的步骤。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开的实施例中，接收用户输入的与楼宇设备相关的第一语音信号，对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号，再根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行响应处理，并将处理结果反馈给所述用户。这样，可以提高人工智能设备如机器人参与楼宇设备控制处理时对用户意图判断的准确性，进而提高人机交互响应的准确性及智能化程度，提升用户体验。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

图1示出本公开实施例中基于人工智能的楼宇信息处理方法流程图；

图2示出本公开实施例中另一基于人工智能的楼宇信息处理方法流程图；

图3示出本公开示例性实施例中基于人工智能的楼宇信息处理装置示意图；

图4示出本公开示例性实施例中计算机可读存储介质示意图；

图5示出本公开示例性一实施例中的电子设备示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

在实现本发明的过程中，发明人发现一些问题，对于楼宇智能设备信息处理的人工智能设备如机器人等，在使用时，用户可对机器人说话，机器人识别用户的语音，并判断用户的意图，根据用户的意图做出相应的反应。但是当外界环境较为嘈杂时，无法达到预期的语音识别效果，进而导致机器人也无法做出准确迅速的反应，交互体验不好。

本示例实施方式中首先提供了一种基于人工智能的楼宇信息处理方法，该方法可以应用于一例如查询楼宇设备信息的人工智能机器人，该人工智能机器人可以与楼宇设备自控系统通信连接。参考图1中所示，该方法可以包括下述步骤：

步骤S101：接收用户输入的与楼宇设备相关的第一语音信号。

步骤S102：对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号。

步骤S103：根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行响应处理，并将处理结果反馈给所述用户。

通过上述基于人工智能的楼宇信息处理方法，通过对用户输入的原始的第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号如环境噪声信号而得到去噪后的第二语音信号，然后基于去噪后的第二语音信号对所述用户的意图进行响应处理，可以提高人工智能设备如机器人参与楼宇设备控制处理时对用户意图判断的准确性，进而提高人机交互响应的准确性及智能化程度，提升用户体验。

下面，将参考图1至图2对本示例实施方式中的上述方法的各个步骤进行更详细的说明。

在步骤S101中，接收用户输入的与楼宇设备相关的第一语音信号。

示例的，楼宇设备可以包括空调设备、消防设备、监控设备、照明设备，但不限于此。大厦内设置处理楼宇设备信息的人工智能机器人，该人工智能机器人可以接收用户输入的与楼宇设备控制检测相关的第一语音信号。例如用户说出“查询空调设备运行状态”，人工智能机器人上的麦克风或者声卡等声音拾取装置可以采集接收用户输入的语音信号。

在步骤S102中，对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号。

本示例中，通过对用户输入的原始的第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号如环境噪声信号而得到去噪后的第二语音信号，然后基于去噪后的第二语音信号进行后续的对所述用户的意图的判断以及响应处理，可以提高人工智能设备如机器人参与楼宇设备信息处理时对用户意图判断的准确性。

示例的，为了进一步提高人工智能设备如机器人参与楼宇设备信息处理时对用户意图判断的准确性，以进一步提高人机交互响应的准确性。在本公开的一种示例性实施例中，结合图2中所示，所述对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号的步骤，可以包括下述步骤：

步骤S201：将所述第一语音信号从一维信号变换成二维信号，对变换后的所述二维信号做二维离散余弦变换，形成对应离散余弦变换域的二维信号。

步骤S202：在离散余弦变换域，将二维离散余弦变换后的二维信号中的预设干扰信号消除。

步骤S203：对消除了预设干扰信号的离散余弦变换域的二维信号做二维离散余弦反变换，得到对应的二维时域信号。

步骤S204：将二维时域信号从二维信号变换到一维信号，得到预设干扰信号消除后的第二语音信号。

本示例中，语音信号在采集时，由于存在一些如噪声或者环境干扰信号等，使得语音信号出现如变形或失真等，影响后续判断的准确性。发明人研究发现，在离散余弦变换域里，上述干扰信号和有用的语音信号是可以相互分离的，在离散余弦变换域将干扰信号消除后再变换回时域，从而达到消除干扰信号的目的。本实施例可以有效去除预设干扰信号，使得机器人可准确接收采集的语音信号，进而提高对用户意图判断的准确性，以进一步提高人机交互响应的准确性。

在步骤S103中，根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行响应处理，并将处理结果反馈给所述用户。

在本公开的一种示例性实施例中，步骤S103中根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行处理的步骤，具体可以包括下述步骤：

步骤S1031：对所述第二语音信号进行语音识别，并对识别结果进行自然语言理解和语义分析，以确定所述用户的意图。例如识别为查询楼宇设备运行状态、故障报警等意图。

进一步为了提高对用户意图判断的准确性，可选的，在本公开的一种示例性实施例中，对识别结果进行自然语言理解和语义分析，以确定所述用户的意图的步骤，具体可以包括下述步骤：

步骤S10311：根据所述识别结果以及存储的历史交互数据进行自然语言理解和语义分析，以确定用户的意图。通过增加用户的历史交互数据可以辅助增加对自然语言理解和语义分析的准确性，进而提高对用户意图判断的准确性。

在本公开的一种示例性实施例中，所述意图与楼宇设备相关，至少可以包括但不限于查询意图、故障检测意图、报警意图中的任意一个或多个。

示例性的，在本公开的一种示例性实施例中，步骤S103中将处理结果反馈给所述用户的步骤，可以包括下述步骤：

步骤S1031’：将处理结果以多模态方式反馈给所述用户；其中，所述多模态方式包括图像或视频输出方式以及音频输出方式中的一种或多种。这样，通过上述步骤，可以使人机交互响应的方式多样化，更符合人个性化的需求，提升了用户体验。

在上述各实施例的基础上，在本公开的另一种示例性实施例中，该方法还可以包括下述步骤：

步骤S301：根据所述第一语音信号和/或第二语音信号确定用户的声音特征信息，根据该声音特征信息与预存的声音特征信息进行匹配。

在一个示例性实施例中，声音特征信息可包括声音频谱信息，对应的预存的声音特征信息也包括频谱信息，此时将第一语音信号和/或第二语音信号的频谱信息与预存的频谱信息进行比对以验证用户身份的合法性。

步骤S302：在匹配结果满足预设条件时，将所述处理结果反馈给所述用户。

在一个示例性实施例中，所述预设条件为第一语音信号和/或第二语音信号的频谱信息与预存声音的频谱信息的特征值相同或者相近，例如接近于95％以上等，当满足此条件时，反馈处理结果给所述用户，以提高信息处理的针对性和安全性。

需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。另外，也易于理解的是，这些步骤可以是例如在多个模块/进程/线程中同步或异步执行。

进一步的，本示例实施方式中，还提供了一种基于人工智能的楼宇信息处理装置，可以应用于例如人工智能机器人。参考图3中所示，该装置可以包括信号接收模块301、信号变换模块302和信号响应模块303。其中：

所述信号接收模块301，用于接收用户输入的与楼宇设备相关的第一语音信号；

所述信号变换模块302，用于对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号；

所述信号响应模块303，用于根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行响应处理，并将处理结果反馈给所述用户。

本公开的一种示例性实施例中，所述信号变换模块302对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号，具体可以包括：将所述第一语音信号从一维信号变换成二维信号，对变换后的所述二维信号做二维离散余弦变换，形成对应离散余弦变换域的二维信号；在离散余弦变换域，将二维离散余弦变换后的二维信号中的预设干扰信号消除；对消除了预设干扰信号的离散余弦变换域的二维信号做二维离散余弦反变换，得到对应的二维时域信号；将二维时域信号从二维信号变换到一维信号，得到预设干扰信号消除后的第二语音信号。

本公开的一种示例性实施例中，所述信号响应模块303将处理结果反馈给所述用户，具体可以包括：将处理结果以多模态方式反馈给所述用户；其中，所述多模态方式包括图像或视频输出方式以及音频输出方式中的一种或多种。

本公开的一种示例性实施例中，所述信号响应模块303根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行处理，具体可以包括：对所述第二语音信号进行语音识别，并对识别结果进行自然语言理解和语义分析，以确定所述用户的意图。

进一步可选的，在本公开的一种示例性实施例中，信号响应模块303对识别结果进行自然语言理解和语义分析，以确定所述用户的意图，可以包括：根据所述识别结果以及存储的历史交互数据进行自然语言理解和语义分析，以确定用户的意图。

本公开的一种示例性实施例中，所述意图与楼宇设备相关，至少可以包括但不限于查询意图、故障检测意图、报警意图中的任意一个或多个。

在上述各实施例的基础上，在本公开的一种示例性实施例中，该装置还可以包括匹配模块和反馈模块。其中，所述匹配模块，用于根据所述第一语音信号和/或第二语音信号确定用户的声音特征信息，根据该声音特征信息与预存的声音特征信息进行匹配。所述反馈模块，用于在匹配结果满足预设条件时，将所述处理结果反馈给所述用户。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。作为模块或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模块来实现木公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被例如处理器执行时可以实现上述任意一个实施例中所述基于人工智能的楼宇信息处理方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述基于人工智能的楼宇信息处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的方法步骤。

参考图4所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品300，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，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。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、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。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。

所述计算机可读存储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，其中承载了可读程序代码。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。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。可读存储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、有线、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的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

在本公开的示例性实施例中，还提供一种电子设备，该电子设备可以包括处理器，以及用于存储所述处理器的可执行指令的存储器。其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一个实施例中所述基于人工智能的楼宇信息处理方法的步骤。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图5来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图5显示的电子设备600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5所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述基于人工智能的楼宇信息处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。

所述存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。

所述存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205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。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、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650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660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。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600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。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的上述基于人工智能的楼宇信息处理方法的步骤。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的楼宇信息处理方法，其特征在于，应用于人工智能机器人，该方法包括：

接收用户输入的与楼宇设备相关的第一语音信号；

对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号；

根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行响应处理，并将处理结果反馈给所述用户。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号的步骤，包括：

将所述第一语音信号从一维信号变换成二维信号，对变换后的所述二维信号做二维离散余弦变换，形成对应离散余弦变换域的二维信号；

在离散余弦变换域，将二维离散余弦变换后的二维信号中的预设干扰信号消除；

对消除了预设干扰信号的离散余弦变换域的二维信号做二维离散余弦反变换，得到对应的二维时域信号；

将二维时域信号从二维信号变换到一维信号，得到预设干扰信号消除后的第二语音信号。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述将处理结果反馈给所述用户的步骤，包括：

将处理结果以多模态方式反馈给所述用户；其中，所述多模态方式包括图像或视频输出方式以及音频输出方式中的一种或多种。

4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行处理的步骤，包括：

对所述第二语音信号进行语音识别，并对识别结果进行自然语言理解和语义分析，以确定所述用户的意图。

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，对识别结果进行自然语言理解和语义分析，以确定所述用户的意图的步骤，包括：

根据所述识别结果以及存储的历史交互数据进行自然语言理解和语义分析，以确定用户的意图。

6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，所述意图与楼宇设备相关，至少包括查询意图、故障检测意图、报警意图中的任意一个或多个。

7.根据权利要求1～6任一项所述方法，其特征在于，该方法还包括：

根据所述第一语音信号和/或第二语音信号确定用户的声音特征信息，根据该声音特征信息与预存的声音特征信息进行匹配；

在匹配结果满足预设条件时，将所述处理结果反馈给所述用户。

8.一种基于人工智能的楼宇信息处理装置，其特征在于，应用于人工智能机器人，该装置包括：

信号接收模块，用于接收用户输入的与楼宇设备相关的第一语音信号；

信号变换模块，用于对所述第一语音信号进行预设变换处理以去除干扰信号而得到第二语音信号；

信号响应模块，用于根据所述第二语音信号对所述用户的意图进行响应处理，并将处理结果反馈给所述用户。

9.一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，该程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一项所述基于人工智能的楼宇信息处理方法的步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～7任一项所述基于人工智能的楼宇信息处理方法的步骤。