CN110556113A - 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 PDFInfo
- Publication number
- CN110556113A CN110556113A CN201810464140.2A CN201810464140A CN110556113A CN 110556113 A CN110556113 A CN 110556113A CN 201810464140 A CN201810464140 A CN 201810464140A CN 110556113 A CN110556113 A CN 110556113A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- passenger
- voiceprint
- vehicle
- identification
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 9
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 9
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 4
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 3
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 3
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R16/00—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for
- B60R16/02—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements
- B60R16/037—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements for occupant comfort, e.g. for automatic adjustment of appliances according to personal settings, e.g. seats, mirrors, steering wheel
- B60R16/0373—Voice control
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/26—Speech to text systems
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L17/00—Speaker identification or verification techniques
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L17/00—Speaker identification or verification techniques
- G10L17/04—Training, enrolment or model building
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
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：接收语音信息；根据语音信息的声纹特征确认目标乘员的标识，标识包括乘员类型与编号；根据标识获取对应的个性数据，个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据；根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作。通过这种方式，本申请能够基于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。
Description
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，能够基于声纹识别实现车辆乘员的驾驶个性化设置，优化用户体验。
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：
接收语音信息；
根据所述语音信息的声纹特征确认目标乘员的标识，所述标识包括乘员类型与编号；
根据所述标识获取对应的个性数据，所述个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据；
根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作。
其中，所述根据所述语音信息的声纹特征确认目标乘员的标识的步骤，包括：
提取所述语音信息的声纹特征；
将提取到每一个声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认目标乘员的标识，其中，每一个声纹模型对应关联一个标识。
其中，所述将提取到的每一个声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认目标乘员的标识的步骤，包括：
将提取到每一个声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算每一个声纹特征与各声纹模型的相似度，
根据计算结果确定与提取到每一个声纹特征分别对应的声纹模型；
获取确定的声纹模型所关联的标识以确认目标乘员的标识。
其中，所述获取确定的声纹模型所关联的标识以确认目标乘员的标识的步骤，包括：
获取确定的声纹模型所关联的标识；
当标识数量为一个且乘员类型为驾驶员或副驾驶乘员时，将获取的标识作为目标乘员的标识；
当标识数量为两个且乘员类型分别为驾驶员与副驾驶乘员时，将获取的标识分别作为目标乘员的标识；
当标识数量为两个且乘员类型均为驾驶员或均为副驾驶乘员时，在车机显示屏展示乘员选择界面并根据选择结果确定目标乘员的标识。
其中，所述根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作的步骤，包括：
当乘员类型为驾驶员时，根据车内设置参数调整驾驶员相关的车载装置的工作参数，和/或，根据车机使用数据设置车机的显示内容以及响应接收到的针对车机的操作信号。
其中，所述根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作的步骤，包括：
当乘员类型为副驾驶乘员时，根据车内设置参数调整副驾驶乘员相关的车载装置的工作参数。
其中，在所述根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作的步骤之后，所述方法还包括：
监测所述目标乘员对所述车内设置参数和/或所述车机使用数据的修改操作；
在所述目标乘员离车时，根据所述修改操作的结果更新对应乘员的个性数据。
其中，所述根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作的步骤之后，所述方法还包括：
在车辆停止后，判断是否声纹识别出的目标乘员为驾驶员且座椅传感器检测到副驾驶乘员；
若是，展示保存当前副驾驶乘员的个性数据的界面；
当接收到设定语音内容时，从采集的设定语音内容中提取声纹特征并建立对应的声纹模型；
生成当前副驾驶乘员的标识并与建立的声纹模型及当前副驾驶乘员的个性数据进行关联保存。
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，在接收语音信息后，根据语音信息的声纹特征确认目标乘员的标识，标识包括乘员类型与编号，接着，根据标识获取对应的个性数据，个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据，再根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作。通过这种方式，本申请能够基于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，接收语音信息。
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语音信息进行接收，此时，车载端开始接收乘员的语音信息并发送给云端服务器进行声纹识别，语音信息可以是乘员发出的自然语言或特定内容的语句。可选的，还可以通过车上的按钮、特定的手势触发车载端对语音信息进行接收，当采用按钮、手势、特定内容的语句的形式触发载端对语音信息进行接收时，用户可以根据实际需要选择本次乘车是否进行个性化设置，也即，用户可以根据实际需要选择是否触发按钮、手势或说出特定内容的语句，从而控制车辆是否进行个性化设置。
步骤120，根据语音信息的声纹特征确认目标乘员的标识，标识包括乘员类型与编号。
其中，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鉴权信息，可准确识别出目标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。在本实施例中，目标乘员为驾驶员与副驾驶乘员，也就是说，本申请的目的是识别出驾驶员与副驾驶乘员的身份，进而根据驾驶员与副驾驶乘员的身份对驾驶员和副驾驶乘员相关的参数或数据进行个性设置，由于驾驶员与副驾驶乘员所乘坐的位置涉及的调节参数较多、乘坐频率较高且乘员也相对固定，通过声纹识别对不同的驾驶员和副驾驶乘员进行区别，可有效提高乘员的用车体验。标识用于区分不同的乘员身份，与目标乘员相对应的，乘员类别为驾驶员与副驾驶乘员，编号用于区分不同的驾驶员或副驾驶乘员，例如标识“驾驶员1”与标识“驾驶员2”对应不同的驾驶员，标识“副驾驶乘员1”与标识“副驾驶乘员2”对应不同的副驾驶乘员。应理解，编号仅是用于区分不同的驾驶员或副驾驶乘员，不具体限定为数字、英文等字符。
在一实施方式中，所述步骤120根据语音信息的声纹特征确认目标乘员的标识的，具体可以包括：
提取语音信息的声纹特征；
将提取到每一个声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认目标乘员的标识，其中，每一个声纹模型对应关联一个标识。
在一实施方式中，将提取到的每一个声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认目标乘员的标识的步骤，包括：
将提取到每一个声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算每一个声纹特征与各声纹模型的相似度，
根据计算结果确定与提取到每一个声纹特征分别对应的声纹模型；
获取确定的声纹模型所关联的标识以确认目标乘员的标识。
在一实施方式中，获取确定的声纹模型所关联的标识以确认目标乘员的标识的步骤，包括：
获取确定的声纹模型所关联的标识；
当标识数量为一个且乘员类型为驾驶员或副驾驶乘员时，将获取的标识作为目标乘员的标识；
当标识数量为两个且乘员类型为驾驶员与副驾驶乘员时，将获取的标识分别作为目标乘员的标识；
当标识数量为两个且乘员类型均为驾驶员或副驾驶乘员时，在车机显示屏展示乘员选择界面并根据选择结果确定目标乘员的标识。
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，并与乘员的标识进行关联保存，由于一辆车可能对应有不同的驾驶员或副驾驶乘员，因而云端服务器中可以预先存储有一个或一个以上的声纹模型，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，将提取到每一个声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算每一个声纹特征与各声纹模型的相似度，例如，当提取到两个类型的声纹特征时，将每一个声纹特征与各声纹模型进行比对，分别计算每一个声纹特征与各声纹模型的相似度，当其中一个声纹特征与其中一个声纹模型的相似度大于或等于设定阈值时，说明当前的说话者即为该声纹模型对应的乘员，确定该乘员的标识，以相同方式确定另一声纹特征对应的声纹模型，确定另一乘员的标识，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。
在确定乘员的标识时，结合标识对应的乘员类型进行判断，其中，当标识数量为一个且乘员类型为驾驶员或副驾驶乘员时，将获取的标识作为目标乘员的标识，也就是说，当前仅识别到驾驶员或副驾驶乘员，结果唯一，将获取的标识作为目标乘员的标识即可，当标识数量为两个且乘员类型为驾驶员与副驾驶乘员时，将获取的标识分别作为目标乘员的标识，也就是说，当前分别识别驾驶员与副驾驶乘员，结果唯一，将获取的标识分别作为目标乘员的标识即可，当标识数量为两个且乘员类型均为驾驶员或副驾驶乘员时，在车机显示屏展示乘员选择界面并根据选择结果确定目标乘员的标识，也就是说，当一个目标乘客同时存储有对应的驾驶员数据与副驾驶乘员数据时，当前可能识别到的两个驾驶员或两个副驾驶乘员，此时，在车机显示屏展示乘员选择界面，由驾驶员选择当前的驾驶员或副驾驶乘员，从而根据选择结果确定目标乘员的标识。
步骤130，根据标识获取对应的个性数据，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，具体根据乘员类型进行确定。车机是安装在汽车里面的车载信息娱乐产品的简称，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，具体根据乘员类型进行确定，且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。
步骤140，根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作。
在一实施方式中，所述步骤140根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作，具体可以包括：
当乘员类型为驾驶员时，根据车内设置参数调整驾驶员相关的车载装置的工作参数，和/或，根据车机使用数据设置车机的显示内容以及响应接收到的针对车机的操作信号。
在一实施方式中，所述步骤140根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作，具体可以包括：
当乘员类型为副驾驶乘员时，根据车内设置参数调整副驾驶乘员相关的车载装置的工作参数。
其中，驾驶员相关的车载装置例如为驾驶座椅、空调、后视镜、驾驶位出风口、车机显示屏等，与副驾驶乘员相关的车载装置例如为副驾驶座椅、副驾驶位出风口等。当个性数据包含车机使用数据时，可以根据车机使用数据为不同乘员提供“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，使得车联网服务可根据当前的乘员变化进行调整，更加智能化、人性化。
在一实施方式中，在所述步骤140根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作之后，还包括以下步骤：
监测目标乘员对车内设置参数和/或车机使用数据的修改操作；
在目标乘员离车时，根据修改操作的结果更新对应乘员的个性数据。
其中，在进行个性化设置后，车载端(例如车机或TBOX)可以持续监测目标乘员对车内设置参数和/或车机使用数据的修改操作，当乘员在本次乘坐时对其对应的车内设置参数和/或车机使用数据进行修改，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，车载端均可以实时跟踪这些数据的变化，并在乘员离车时自动保存，以便该乘员在下次乘坐时自动进行个性化设置。
在一实施方式中，在所述步骤140根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作之后，还包括以下步骤：
在车辆停止后，判断是否声纹识别出的目标乘员为驾驶员且座椅传感器检测到副驾驶乘员；
若是，展示保存当前副驾驶乘员的个性数据的界面；
当接收到设定语音内容时，从采集的设定语音内容中提取声纹特征并建立对应的声纹模型；
生成当前副驾驶乘员的标识并与建立的声纹模型及当前副驾驶乘员的个性数据进行关联保存。
其中，当声纹识别仅识别出目标乘员为驾驶员时，可以通过座椅传感器检测副驾驶座位是否有乘坐副驾驶乘员，若座椅传感器检测到副驾驶乘员，则在车辆停止后，展示保存当前副驾驶乘员的个性数据的界面，若乘员确定进行保存，则点击确定，车载端进入接收设定语音内容的状态，并记录当前副驾驶乘员相关的个性数据，当接收到设定语音内容时，从采集的设定语音内容中提取声纹特征并建立对应的声纹模型，根据乘员类型及随机编号生成当前副驾驶乘员的标识，并将标识与建立的声纹模型及当前副驾驶乘员的个性数据进行关联保存，如此，当该副驾驶乘员下次乘车时，可以针对该副驾驶乘员进行个性化设置。
本申请的基于声纹识别的车辆控制方法，在接收语音信息后，根据语音信息的声纹特征确认目标乘员的标识，标识包括乘员类型与编号，接着，根据标识获取对应的个性数据，个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据，再根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作。通过这种方式，本申请能够基于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：
接收语音信息；
根据语音信息的声纹特征确认目标乘员的标识，标识包括乘员类型与编号；
根据标识获取对应的个性数据，个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据；
根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作。
在一实施方式中，处理器220执行根据语音信息的声纹特征确认目标乘员的标识的步骤，包括：
提取语音信息的声纹特征；
将提取到每一个声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认目标乘员的标识，其中，每一个声纹模型对应关联一个标识。
在一实施方式中，处理器220执行将提取到的每一个声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认目标乘员的标识的步骤，包括：
将提取到每一个声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算每一个声纹特征与各声纹模型的相似度，
根据计算结果确定与提取到每一个声纹特征分别对应的声纹模型；
获取确定的声纹模型所关联的标识以确认目标乘员的标识。
在一实施方式中，处理器220执行获取确定的声纹模型所关联的标识以确认目标乘员的标识的步骤，包括：
获取确定的声纹模型所关联的标识；
当标识数量为一个且乘员类型为驾驶员或副驾驶乘员时，将获取的标识作为目标乘员的标识；
当标识数量为两个且乘员类型分别为驾驶员与副驾驶乘员时，将获取的标识分别作为目标乘员的标识；
当标识数量为两个且乘员类型均为驾驶员或均为副驾驶乘员时，在车机显示屏展示乘员选择界面并根据选择结果确定目标乘员的标识。
在一实施方式中，处理器220执行根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作的步骤，包括：
当乘员类型为驾驶员时，根据车内设置参数调整驾驶员相关的车载装置的工作参数，和/或，根据车机使用数据设置车机的显示内容以及响应接收到的针对车机的操作信号。
在一实施方式中，处理器220执行根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作的步骤，包括：
当乘员类型为副驾驶乘员时，根据车内设置参数调整副驾驶乘员相关的车载装置的工作参数。
在一实施方式中，处理器220执行在根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作的步骤之后，还执行以下步骤：
监测目标乘员对车内设置参数和/或车机使用数据的修改操作；
在目标乘员离车时，根据修改操作的结果更新对应乘员的个性数据。
在一实施方式中，处理器220执行根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作的步骤之后，还执行以下步骤：
在车辆停止后，判断是否声纹识别出的目标乘员为驾驶员且座椅传感器检测到副驾驶乘员；
若是，展示保存当前副驾驶乘员的个性数据的界面；
当接收到设定语音内容时，从采集的设定语音内容中提取声纹特征并建立对应的声纹模型；
生成当前副驾驶乘员的标识并与建立的声纹模型及当前副驾驶乘员的个性数据进行关联保存。
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。
本申请的云端服务器，在接收语音信息后，根据语音信息的声纹特征确认目标乘员的标识，标识包括乘员类型与编号，接着，根据标识获取对应的个性数据，个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据，再根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作。通过这种方式，本申请能够基于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：
接收语音信息；
根据所述语音信息的声纹特征确认目标乘员的标识，所述标识包括乘员类型与编号；
根据所述标识获取对应的个性数据，所述个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据；
根据获取的个性数据及对应的乘员类型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，所述根据所述语音信息的声纹特征确认目标乘员的标识的步骤，包括：
提取所述语音信息的声纹特征；
将提取到每一个声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认目标乘员的标识，其中，每一个声纹模型对应关联一个标识。
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，所述将提取到的每一个声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认目标乘员的标识的步骤，包括：
将提取到每一个声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算每一个声纹特征与各声纹模型的相似度，
根据计算结果确定与提取到每一个声纹特征分别对应的声纹模型；
获取确定的声纹模型所关联的标识以确认目标乘员的标识。
4.根据权利要求3所述的基于声纹识别的车辆控制方法，其特征在于，所述获取确定的声纹模型所关联的标识以确认目标乘员的标识的步骤，包括：
获取确定的声纹模型所关联的标识；
当标识数量为一个且乘员类型为驾驶员或副驾驶乘员时，将获取的标识作为目标乘员的标识；
当标识数量为两个且乘员类型分别为驾驶员与副驾驶乘员时，将获取的标识分别作为目标乘员的标识；
当标识数量为两个且乘员类型均为驾驶员或均为副驾驶乘员时，在车机显示屏展示乘员选择界面并根据选择结果确定目标乘员的标识。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的基于声纹识别的车辆控制方法，其特征在于，所述根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作的步骤，包括：
当乘员类型为驾驶员时，根据车内设置参数调整驾驶员相关的车载装置的工作参数，和/或，根据车机使用数据设置车机的显示内容以及响应接收到的针对车机的操作信号。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的基于声纹识别的车辆控制方法，其特征在于，所述根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作的步骤，包括：
当乘员类型为副驾驶乘员时，根据车内设置参数调整副驾驶乘员相关的车载装置的工作参数。
7.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，在所述根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作的步骤之后，所述方法还包括：
监测所述目标乘员对所述车内设置参数和/或所述车机使用数据的修改操作；
在所述目标乘员离车时，根据所述修改操作的结果更新对应乘员的个性数据。
8.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，所述根据获取的个性数据及对应的乘员类型执行相应的控制操作的步骤之后，所述方法还包括：
在车辆停止后，判断是否声纹识别出的目标乘员为驾驶员且座椅传感器检测到副驾驶乘员；
若是，展示保存当前副驾驶乘员的个性数据的界面；
当接收到设定语音内容时，从采集的设定语音内容中提取声纹特征并建立对应的声纹模型；
生成当前副驾驶乘员的标识并与建立的声纹模型及当前副驾驶乘员的个性数据进行关联保存。
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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810464140.2A CN110556113A (zh) | 2018-05-15 | 2018-05-15 | 基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810464140.2A CN110556113A (zh) | 2018-05-15 | 2018-05-15 | 基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110556113A true CN110556113A (zh) | 2019-12-10 |
Family
ID=68733982
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810464140.2A Pending CN110556113A (zh) | 2018-05-15 | 2018-05-15 | 基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110556113A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111399798A (zh) * | 2020-03-10 | 2020-07-10 | 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 | 车载语音助理个性化实现方法、系统、介质及车载设备 |
| CN112818311A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-05-18 | 恒大新能源汽车投资控股集团有限公司 | 一种车载功能的服务方法、人机交互系统及电子设备 |
| WO2021139592A1 (zh) * | 2020-01-09 | 2021-07-15 | 上海擎感智能科技有限公司 | 用于信息处理的方法、设备和计算机存储介质 |
| CN113276890A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-08-20 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 车辆的自动控制方法、装置及车辆 |
| CN113689873A (zh) * | 2021-09-07 | 2021-11-23 | 联想(北京)有限公司 | 噪声抑制方法、装置及电子设备和存储介质 |
| CN114074663A (zh) * | 2020-08-18 | 2022-02-22 | 长城汽车股份有限公司 | 个性化驾驶模式设置方法、系统及车辆 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000353294A (ja) * | 1999-06-11 | 2000-12-19 | Fujitsu Ten Ltd | 車載用情報提供装置及び音声認識装置 |
| 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 |
| CN104966514A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-10-07 | 北京车音网科技有限公司 | 一种语音识别方法和车载设备 |
| 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 |
| CN106773875A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-05-31 | 上海蔚来汽车有限公司 | 用户场景调节方法及系统 |
| US20170164049A1 (en) * | 2015-12-02 | 2017-06-08 | Le Holdings (Beijing) Co., Ltd. | Recommending method and device thereof |
| CN107430524A (zh) * | 2015-05-20 | 2017-12-01 | 华为技术有限公司 | 一种定位声音发出位置的方法和终端设备 |
-
2018
- 2018-05-15 CN CN201810464140.2A patent/CN110556113A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000353294A (ja) * | 1999-06-11 | 2000-12-19 | Fujitsu Ten Ltd | 車載用情報提供装置及び音声認識装置 |
| 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 |
| CN104966514A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-10-07 | 北京车音网科技有限公司 | 一种语音识别方法和车载设备 |
| CN107430524A (zh) * | 2015-05-20 | 2017-12-01 | 华为技术有限公司 | 一种定位声音发出位置的方法和终端设备 |
| US20170164049A1 (en) * | 2015-12-02 | 2017-06-08 | Le Holdings (Beijing) Co., Ltd. | Recommending method and device thereof |
| 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 |
| CN106773875A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-05-31 | 上海蔚来汽车有限公司 | 用户场景调节方法及系统 |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021139592A1 (zh) * | 2020-01-09 | 2021-07-15 | 上海擎感智能科技有限公司 | 用于信息处理的方法、设备和计算机存储介质 |
| CN111399798A (zh) * | 2020-03-10 | 2020-07-10 | 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 | 车载语音助理个性化实现方法、系统、介质及车载设备 |
| CN111399798B (zh) * | 2020-03-10 | 2023-07-25 | 博泰车联网科技(上海)股份有限公司 | 车载语音助理个性化实现方法、系统、介质及车载设备 |
| CN114074663A (zh) * | 2020-08-18 | 2022-02-22 | 长城汽车股份有限公司 | 个性化驾驶模式设置方法、系统及车辆 |
| WO2022037553A1 (zh) * | 2020-08-18 | 2022-02-24 | 长城汽车股份有限公司 | 个性化驾驶模式设置方法、系统及车辆 |
| CN114074663B (zh) * | 2020-08-18 | 2023-07-18 | 长城汽车股份有限公司 | 个性化驾驶模式设置方法、系统及车辆 |
| CN112818311A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-05-18 | 恒大新能源汽车投资控股集团有限公司 | 一种车载功能的服务方法、人机交互系统及电子设备 |
| CN113276890A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-08-20 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 车辆的自动控制方法、装置及车辆 |
| CN113689873A (zh) * | 2021-09-07 | 2021-11-23 | 联想(北京)有限公司 | 噪声抑制方法、装置及电子设备和存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110556113A (zh) | 基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器 | |
| CN108725357B (zh) | 基于人脸识别的参数控制方法、系统与云端服务器 | |
| US20170352267A1 (en) | Systems for providing proactive infotainment at autonomous-driving vehicles | |
| EP2586026B1 (en) | Communication system and method between an on-vehicle voice recognition system and an off-vehicle voice recognition system | |
| US7617108B2 (en) | Vehicle mounted control apparatus | |
| JP4304952B2 (ja) | 車載制御装置、並びにその操作説明方法をコンピュータに実行させるプログラム | |
| CN110956967A (zh) | 基于声纹识别的车辆控制方法与车辆 | |
| US11189274B2 (en) | Dialog processing system, vehicle having the same, dialog processing method | |
| CN109080567A (zh) | 基于声纹识别的车辆控制方法与云端服务器 | |
| GB2531926A (en) | Adaptive driver identification fusion | |
| KR101736109B1 (ko) | 음성인식 장치, 이를 포함하는 차량, 및 그 제어방법 | |
| US9428126B2 (en) | Time sensitive learning interface | |
| US20220128373A1 (en) | Vehicle and control method thereof | |
| CN112041201B (zh) | 用于控制对车辆特征的访问的方法、系统和介质 | |
| CN112061059B (zh) | 一种车辆的屏幕调节方法、装置、车辆和可读存储介质 | |
| CN114387963A (zh) | 车辆及其控制方法 | |
| JP7020098B2 (ja) | 駐車場評価装置、駐車場情報提供方法およびプログラム | |
| US20170334292A1 (en) | Information providing apparatus for vehicle | |
| US12077162B2 (en) | System and method for transferring different settings between vehicles of different types | |
| CN111681651A (zh) | 智能体装置、智能体系统、服务器装置、智能体装置的控制方法及存储介质 | |
| US11966664B2 (en) | Terminal and vehicle | |
| US20230317072A1 (en) | Method of processing dialogue, user terminal, and dialogue system | |
| CN110247915B (zh) | 一种车辆的车载系统多账户管理方法和装置 | |
| US20210082395A1 (en) | Method for operating a sound output device of a motor vehicle, voice-analysis and control device, motor vehicle and motor-vehicle-external server device | |
| CN116442939A (zh) | 基于车辆及用户信息自动识别车机系统语言的方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Ying Zhenkai Inventor before: Ying Yilun |
|
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20191210 |