CN110648745A - 一种食品烹调方法、存储介质以及烹调设备 - Google Patents

一种食品烹调方法、存储介质以及烹调设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种食品烹调方法、存储介质以及烹调设备，涉及智能家居技术领域，该方法包括：获取用户的语音信息，并从所述语音信息中提取用户的声纹特征；根据所述声纹特征确定用户的身份信息；获取待烹调的食品的品类信息；根据用户的身份信息以及待烹调的食品的品类信息，从预设的用户指令库中获取与所述身份信息以及所述品类信息均匹配的操作指令，并根据所述操作指令控制所述食品的烹调流程。本发明的有益效果是：不仅能够根据用户口味进行个性化烹调，以烹调出最适合用户口味的食品，而且操作简单，用户体验度高。

Description

一种食品烹调方法、存储介质以及烹调设备
技术领域
本发明属于智能家居技术领域，尤其涉及一种食品烹调方法、存储介质以及烹调设备。
背景技术
随着人们生活水平的提高，对生活的质量也有了不同的追求，其中，食物作为人们生活中不可或缺的一部分，其的美味度直接影响人们生活品质。虽然，市面上的产品能够针对不同的食物根据个人不同的喜好进行加工，以便加工出更加符合人们喜爱口味的食物。但是，现有的设备进行这些操作仅限于人工选择，不仅操作繁琐而且需要根据经验选择火候。因此，如何提高烹饪设备根据用户口味进行烹调的速度以及用户体验成为越来越重要的技术问题。
发明内容
本发明正是基于上述技术问题，提出了一种能够根据用户的声纹特征以及其将要烹调的食品的品类信息自动选择烹调模式的食品烹调方法、存储介质以及烹调设备。
第一方面，本发明实施例提供了一种食品烹调方法，包括：
获取用户的语音信息，并从所述语音信息中提取用户的声纹特征；
根据所述声纹特征确定用户的身份信息；
获取待烹调的食品的品类信息；
根据用户的身份信息以及待烹调的食品的品类信息，从预设的用户指令库中获取与所述身份信息以及所述品类信息均匹配的操作指令，并根据所述操作指令控制所述食品的烹调流程。
第二方面，本发明实施例提供了所述存储介质上存储有程序代码，其特征在于，所述程序代码被处理器执行时，实现上述的食品烹调方法。
第三方面，本发明实施例提供了一种烹调设备，所述烹调设备包括存储器、处理器，所述存储器存储有程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现上述的食品烹调方法。
在本发明实施例提供的一种食品烹调方法、存储介质以及烹调设备，通过根据用户的身份信息以及待烹调的食品的品类信息，从预设的用户指令库中获取与所述身份信息以及所述品类信息均匹配的操作指令，并根据所述操作指令控制所述食品的烹调流程，使得食物烹调能够符合用户的口味。可见，本发明实施例提供的食品烹调方法，不仅能够根据用户口味进行个性化烹调，以烹调出最适合用户口味的食品，而且操作简单，用户体验度高。
附图说明
通过结合附图阅读下文示例性实施例的详细描述可更好地理解本公开的范围。其中所包括的附图是：
图1示出了本发明实施例一提出的一种食品烹调方法的流程示意图；
图2示出了本发明实施例二提出的一种食品烹调方法的流程示意图；
图3示出了本发明实施例二提出的获得食品的品类信息的流程示意图；
图4示出了本发明实施例二提出的对图像信息进行分析处理的流程示意图；
图5示出了本发明实施例三提出的一种食品烹调方法的流程示意图；
图6示出了本发明实施例三提出的建立用户指令库的流程示意图；
图7示出了本发明实施例三提出的对匹配到的操作指令进行调整的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方法，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例一
根据本发明的实施例，提供了一种食品烹调方法，图1示出了本发明实施例一提出的一种食品烹调方法的流程示意图，如图1所示，该食品烹调方法可以包括：步骤110至步骤140。
在步骤110中，获取用户的语音信息，并从所述语音信息中提取用户的声纹特征。
这里，可以通过设置在烹饪设备上的收音装置获取用户的语音信息，也可以是通过其他设备获取用户的语音信息，例如手机或其他智能家居控制设备。提取所述声纹特征，可以是通过VQ聚类模块进行声纹特征的提取，包括频率、音调、鼻音、呼吸等特征，以及用户的韵律特征提取，包括：说话节奏、语速、语调、口音等特征。进而，通过所述声纹特征，可以确定所述用户的身份信息。
值得说明的是，在识别声纹特征上，不局限于VQ聚类识别方法，还可以使用高斯混合模型方法、神经网络方法、HMM隐式马尔可夫模型或DNN深度学习等模板匹配方法。
在步骤120中，根据所述声纹特征确定用户的身份信息。
这里，可以通过将所述声纹特征与特定的声纹模板进行匹配，以确定用户的身份信息。
在步骤130中，获取待烹调的食品的品类信息。
这里，由于对于不同的食物，不同用户的口味不一样，因此针对不同品类的食物会有不同的烹饪参数取值。例如，对于烤箱来说，用户在烤鸡以及烤排骨的口味会有所差异，因此需要设置不同取值的烧烤参数。
在步骤140中，根据用户的身份信息以及待烹调的食品的品类信息，从预设的用户指令库中获取与所述身份信息以及所述品类信息均匹配的操作指令，并根据所述操作指令控制所述食品的烹调流程。
这里，基于用户的身份信息以及食品的品类信息，能够从用户指令库中匹配到与所述身份信息以及所述品类信息均对应的操作指令，以根据该操作指令控制对应的设备能够根据特定用户对于特定食品的口味进行烹调。例如，所述声纹特征对应的是用户A，所述品类信息对应的是食品B，则在所述用户指令库中匹配到用户A对于食品B的操作指令C，以根据操作指令C控制设备对食品进行烹调。
值得说明的是，若没有匹配到对应的指令，则提醒用户进行参数设置，并保存该用户设置的参数设置。
在本实施例中，根据用户的身份信息以及待烹调的食品的品类信息，从预设的用户指令库中获取与所述身份信息以及所述品类信息均匹配的操作指令，并根据所述操作指令控制所述食品的烹调流程。不仅能够根据用户口味进行个性化烹调，以烹调出最适合用户口味的食品，而且操作简单，用户体验度高。
实施例二
在上述实施例的基础上，本发明的实施例二还可以提供一种食品烹调方法。图2示出了本发明实施例二提出的一种食品烹调方法的流程示意图，如图2所示，该食品烹调方法可以包括：步骤210至步骤240。
在步骤210中，获取用户的语音信息，并从所述语音信息中提取用户的声纹特征。
这里，可以通过设置在烹饪设备上的收音装置获取用户的语音信息，也可以是通过其他设备获取用户的语音信息，例如手机或其他智能家居控制设备。提取所述声纹特征，可以是通过VQ聚类模块进行声纹特征的提取，包括频率、音调、鼻音、呼吸等特征，以及用户的韵律特征提取，包括：说话节奏、语速、语调、口音等特征。进而，通过所述声纹特征，可以确定所述用户的身份信息。
值得说明的是，在识别声纹特征上，不局限于VQ聚类识别方法，还可以使用高斯混合模型方法、神经网络方法、HMM隐式马尔可夫模型或DNN深度学习等模板匹配方法。
在步骤220中，根据所述声纹特征确定用户的身份信息。
这里，可以通过将所述声纹特征与特定的声纹模板进行匹配，以确定用户的身份信息。
在步骤230中，获取待烹调的食品的品类信息。
这里，由于对于不同的食物，不同用户的口味不一样，因此针对不同品类的食物会有不同的烹饪参数取值。例如，对于烤箱来说，用户在烤鸡以及烤排骨的口味会有所差异，因此需要设置不同取值的烧烤参数。
在步骤240中，根据用户的身份信息以及待烹调的食品的品类信息，从预设的用户指令库中获取与所述身份信息以及所述品类信息均匹配的操作指令，并根据所述操作指令控制所述食品的烹调流程。
这里，基于用户的身份信息以及待烹调的食品的品类信息，能够从用户指令库中匹配到与所述身份信息以及所述品类信息均对应的操作指令，以根据该操作指令控制对应的设备能够根据特定用户对于特定食品的口味进行烹调。例如，所述声纹特征对应的是用户A，所述品类信息对应的是食品B，则在所述用户指令库中匹配到用户A对于食品B的操作指令C，以根据操作指令C控制设备对食品进行烹调。
值得说明的是，若没有匹配到对应的指令，则提醒用户进行参数设置，并保存该用户设置的参数设置。
在本实施方式中，根据用户的身份信息以及待烹调的食品的品类信息，从预设的用户指令库中获取与所述身份信息以及所述品类信息均匹配的操作指令，并根据所述操作指令控制所述食品的烹调流程。不仅能够根据用户口味进行个性化烹调，以烹调出最适合用户口味的食品，而且操作简单，用户体验度高。
图3示出了本发明实施例二提出的获得食品的品类信息的流程示意图。在一个可选的实施方式中，如图3所示，步骤230中，获取待烹调的食品的品类信息，可以包括：步骤231至步骤232。
在步骤231中，获取待烹调的食品的图像信息。
这里，可以通过设置在烹饪设备上的拍摄装置获取食品的图像信息，也可以是用户通过手机拍摄获得食品的图像信息。
在步骤232中，对所述图像信息进行分析处理，以获得所述食品的品类信息。
这里，通过所述图像信息进行识别，根据图像的特征，识别出所述食品的品类信息。
图4示出了本发明实施例二提出的对图像信息进行分析处理的流程示意图。在一个可选的实施方式中，如图4所示，步骤232中，对所述图像信息进行分析处理，获得所述食品的品类信息，可以包括：步骤2321至步骤2322。
在步骤2321中，将所述图像信息与预设的食品图像进行相似度计算，以得到相似度计算结果。
这里，将获得的食品的图像信息与数据库中已有的食品图像进行相似度计算，可以根据食品图像的整体图像特征，判断将要烹调的食品的图像信息与数据库中预设的食品图像之间的相似度。
在步骤2322中，根据所述相似度计算结果，将与所述图像信息相似度最高的食品图像对应的食品名称和/或种类作为所述食品的品类信息。
这里，从相似度计算结果中，选取出与要烹调的食品的图像信息相似度最高的食品图像，并将相似度最高的食品图像对应的食品名称和/或种类作为所述食品的品类信息，可以通过图像相似度来准确判断出用户将要烹调的食品的品类信息。
在另一个可选的实施方式中，步骤220中，获取待烹调的食品的品类信息，还可以包括：
对用户的语音信息进行语义分析，以从所述语音信息中获取待烹调的食品的品类信息。
这里，对所述语音信息进行语义分析，包括提取用户的语音信息中能反映用户意图的关键词，进而判断该反映用户意图的关键词能否作为食品的品类信息。例如，用户输入的语音信息是烤排骨，从“烤排骨”的语音信息中获得的关键词包括“烤”以及“排骨”，则“排骨”能够作为反映该食品的品类信息。因此，通过用户输入的“烤排骨”语音信息，不仅能够获得用户的声纹特征，而且能够获得用户将要烹调的食品的品类信息。
实施例三
在上述实施例的基础上，本发明的实施例三还可以提供一种食品烹调方法。图5示出了本发明实施例三提出的一种食品烹调方法的流程示意图，如图5所示，该食品烹调方法可以包括：步骤310至步骤340。
在步骤310中，获取用户的语音信息，并从所述语音信息中提取用户的声纹特征。
这里，可以通过设置在烹饪设备上的收音装置获取用户的语音信息，也可以是通过其他设备获取用户的语音信息，例如手机或其他智能家居控制设备。提取所述声纹特征，可以是通过VQ聚类模块进行声纹特征的提取，包括频率、音调、鼻音、呼吸等特征，以及用户的韵律特征提取，包括：说话节奏、语速、语调、口音等特征。进而，通过所述声纹特征，可以确定所述用户的身份信息。
值得说明的是，在识别声纹特征上，不局限于VQ聚类识别方法，还可以使用高斯混合模型方法、神经网络方法、HMM隐式马尔可夫模型或DNN深度学习等模板匹配方法。
在步骤320中，根据所述声纹特征确定用户的身份信息。
这里，可以通过将所述声纹特征与特定的声纹模板进行匹配，以确定用户的身份信息。
在步骤330中，获取待烹调的食品的品类信息。
这里，由于对于不同的食物，不同用户的口味不一样，因此针对不同品类的食物会有不同的烹饪参数取值。例如，对于烤箱来说，用户在烤鸡以及烤排骨的口味会有所差异，因此需要设置不同取值的烧烤参数。
在步骤340中，根据用户的身份信息以及待烹调的食品的品类信息，从预设的用户指令库中获取与所述身份信息以及所述品类信息均匹配的操作指令，并根据所述操作指令控制所述食品的烹调流程。
这里，基于用户的身份信息以及待烹调的食品的品类信息，能够从用户指令库中匹配到与所述身份信息以及所述品类信息均对应的操作指令，以根据该操作指令控制对应的设备能够根据特定用户对于特定食品的口味进行烹调。例如，所述声纹特征对应的是用户A，所述品类信息对应的是食品B，则在所述用户指令库中匹配到用户A对于食品B的操作指令C，以根据操作指令C控制设备对食品进行烹调。
值得说明的是，若没有匹配到对应的指令，则提醒用户进行参数设置，并保存该用户设置的参数设置。
在本实施方式中，根据用户的身份信息以及食品的品类信息，从预设的用户指令库中获取与所述身份信息以及所述品类信息均匹配的操作指令，并根据所述操作指令控制所述食品的烹调流程。不仅能够根据用户口味进行个性化烹调，以烹调出最适合用户口味的食品，而且操作简单，用户体验度高。
图6示出了本发明实施例三提出的建立用户指令库的流程示意图。在一个可选的实施方式中，如图6所示，在步骤310之前，还可以包括：预先构建所述用户指令库的步骤，可以包括：步骤301至步骤303。
在步骤301中，获取用户的语音信息，并从所述语音信息中获取用户的声纹特征，其中，所述声纹特征用于表征用户的身份信息。
这里，由于不同的说话人具有不同的声纹特征，因此可以将所述用户声纹特征作为该用户的身份信息。其中，可以通过设置在烹饪设备上的收音装置获取用户的语音信息，也可以是通过其他设备获取用户的语音信息，例如手机或智能家居控制设备，提取该用户的声纹特征的方法在上述实施例中已经详细描述，在此不再赘述。
在步骤302中，获取所述用户所烹调的食品的烹调记录，所述烹调记录包括烹调参数及其取值。
这里，该用户设置的不同食品品类对应的烹调参数及其取值可以是用户在设备上选择的烹调参数设置，也可以是通过对用户语音信息进行语义分析，获得该用户对于不同食品的不同烹调参数及其取值。
在步骤303中，关联所述用户的身份信息与所烹调的食品的品类信息以及所述食品的烹调记录，并生成相应的操作指令，以构建所述用户指令库。
这里，根据所述用户身份信息、所述食品品类以及与所述食品品类对应的烹调参数及其取值，生成相应的操作指令。可以是通过将所述用户身份信息、所述食品品类以及与所述食品品类对应的烹调参数设置之间建立映射关系，从而生成所述操作指令。例如，所述用户身份信息为A、所述食品品类为B、与所述食品品类对应的烹调参数及其取值为1，则对应的控制指令C为A-B-1。
图7示出了本发明实施例三提出的对匹配到的操作指令进行调整的流程示意图。在一个可选的实施方式中，如图7所示，在匹配到对应的操作指令之后，还可以包括步骤350至步骤370。
在步骤350中，获取待烹调的食品的状态信息。
这里，所述状态信息包括以下至少一项：食品的新鲜度、食品的温度以及食品的重量。因此，可以通过获取所述食品的图像信息，进而根据对图像信息进行识别获得所述食品的新鲜度；也可以是通过对所述食品进行称重，获得所述食品的重量信息；也可以是通过对所述食品进行温度检测，获得所述食品的温度信息。
在步骤360中，根据所述状态信息，对所述操作指令中的烹调参数的取值进行调整，以得到调整后的操作指令。
这里，根据所述状态信息，对匹配到的操作指令中的烹调参数的取值进行调整。由于指令库中的操作指令是用户预先设置，其选择的加工时间、加工参数均是以根据添加该指令时的食材为基准的。例如，操作指令D中的烹调参数设置是根据1公斤的食材进行设置的，那么在用户烹调2公斤该食材时，操作指令D的烹调参数取值显然是无法使得食品的口味跟用户预设的一致的。因此，需要根据所述状态信息，对匹配到的操作指令中的烹调参数取值进行调整。值得说明的是，所述烹调参数包括火力大小和/或烹调时间。
在步骤370中，根据所述调整后的操作指令控制对应的设备对所述食品进行烹调。
由此，对于不同新鲜度、不同温度、不同重量的食品，烹饪的时间或者烹饪的参数均是有所差别的。根据食品的状态信息对匹配到的操作指令中的烹调参数设置进行微调，使得能够根据食品的实际情况，调整烹调参数，从而使得烹饪出来的食品在最大程度上符合用户的口味习惯。
实施例四
根据本发明的实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上述实施例任一项所述的食品烹调方法。
实施例五
根据本发明的实施例，还提供了一种烹调设备，所述烹调设备包括存储器、处理器，所述存储器存储有程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上述实施例任一项所述的食品烹调方法。
以上结合附图详细说明了本发明的技术方案，考虑到相关技术中，对于目前的设备在选择不同的食物根据个人不同的喜好进行加工的操作比较繁琐，而且对用户要求高。本发明提供一种食品烹调方法、存储介质以及烹调设备，通过根据用户的身份信息以及食品的品类信息，从预设的用户指令库中获取与所述身份信息以及所述品类信息均匹配的操作指令，并根据所述操作指令控制所述食品的烹调流程，使得食物烹调能够符合用户的口味。不仅能够根据用户口味进行个性化烹调，以烹调出最适合用户口味的食品，而且操作简单，用户体验度高。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，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，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。
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发明实施例方案的目的。
另外，在本发明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，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台家居设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种食品烹调方法，其特征在于，包括：
获取用户的语音信息，并从所述语音信息中提取用户的声纹特征；
根据所述声纹特征确定用户的身份信息；
获取待烹调的食品的品类信息；
根据用户的身份信息以及待烹调的食品的品类信息，从预设的用户指令库中获取与所述身份信息以及所述品类信息均匹配的操作指令，并根据所述操作指令控制所述食品的烹调流程。
2.根据权利要求1所述的食品烹调方法，其特征在于，获取待烹调的食品的品类信息，包括：
获取待烹调的食品的图像信息；
对所述图像信息进行分析处理，以获得所述食品的品类信息。
3.根据权利要求2所述的食品烹调方法，其特征在于，对所述图像信息进行分析处理，获得所述食品的品类信息，包括：
将所述图像信息与预设的食品图像进行相似度计算，以得到相似度计算结果；
根据所述相似度计算结果，将与所述图像信息相似度最高的食品图像对应的食品名称和/或种类作为所述食品的品类信息。
4.根据权利要求1所述的食品烹调方法，其特征在于，获取待烹调的食品的品类信息，包括：
对用户的语音信息进行语义分析，以从所述语音信息中获取待烹调的食品的品类信息。
5.根据权利要求1所述的食品烹调方法，其特征在于，所述用户指令库通过以下步骤建立：
获取用户的语音信息，并从所述语音信息中获取用户的声纹特征，其中，所述声纹特征用于表征用户的身份信息；
获取所述用户所烹调的食品的烹调记录，所述烹调记录包括烹调参数及其取值；
关联所述用户的身份信息与所烹调的食品的品类信息以及所述食品的烹调记录，并生成相应的操作指令，以构建所述用户指令库。
6.根据权利要求1所述的食品烹调方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取待烹调的食品的状态信息；
根据所述状态信息，对所述操作指令中的烹调参数的取值进行调整，以得到调整后的操作指令；
根据所述调整后的操作指令控制对应的设备对所述食品进行烹调。
7.根据权利要求6所述的食品烹调方法，其特征在于，所述状态信息包括以下至少一项：食品的新鲜度、食品的温度以及食品的重量。
8.根据权利要求6所述的食品烹调方法，其特征在于，所述烹调参数包括火力大小和/或烹调时间。
9.一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，其特征在于，所述程序代码被处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的食品烹调方法。
10.一种烹调设备，其特征在于，所述烹调设备包括存储器、处理器，所述存储器存储有程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的食品烹调方法。
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