CN110827811A - 家电设备的语音控制方法及装置 - Google Patents

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CN110827811A CN201810918003.1A CN201810918003A CN110827811A CN 110827811 A CN110827811 A CN 110827811A CN 201810918003 A CN201810918003 A CN 201810918003A CN 110827811 A CN110827811 A CN 110827811A
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易斌
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Abstract

本申请公开了一种家电设备的语音控制方法及装置。其中，该方法包括：获取语音信号；获取对语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号；获取对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果；控制家电设备执行与识别结果对应的操作。本申请解决了由于噪声对语音信号的干扰比较大，导致语音信号识别失败造成语音控制指令识别不准确，影响用户体验的技术问题。

Description

家电设备的语音控制方法及装置
技术领域
本申请涉及家电控制领域，具体而言，涉及一种家电设备的语音控制方法及装置。
背景技术
目前，在家电控制领域，对家电设备进行控制时，一般是在室内环境或在干扰噪声比较小的环境下进行语音控制，由于对语音信号的干扰比较小，不会影响语音指令的识别，但是在商场或室外等干扰噪声比较严重的环境下，由于噪声对语音信号的干扰比较大，会导致语音信号识别失败，从而造成语音控制指令识别不准确，影响用户体验。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种家电设备的语音控制方法及装置，以至少解决由于噪声对语音信号的干扰比较大，导致语音信号识别失败造成语音控制指令识别不准确，影响用户体验的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种家电设备的语音控制方法，包括：获取语音信号；获取对语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号；获取对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果；控制家电设备执行与识别结果对应的操作。
可选地，目标语音信号通过以下方式确定：对语音信号进行小波变换，得到小波系数；比较小波系数与预设阈值，将大于预设阈值的小波系数保留，将小于预设阈值的小波系数置零；对大于预设阈值的小波系数进行逆变换处理，得到目标语音信号。
可选地，对目标语音信号中的控制指令进行识别，得到识别结果，包括：获取目标语音信号的特征矢量；比较特征矢量与预设语料库中的文本文字的相似度；依据相似度确定语音信号对应的控制指令，并将控制指令作为识别结果。
可选地，获取对语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号包括以下之一：
通过家电设备对语音信号进行降噪处理，得到目标语音信号；接收服务器对语
音信号进行降噪处理后的语音信号，并将获取的语音信号作为目标语音信号。
可选地，获取对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果，包括：接收服务器对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种家电设备的语音控制装置，包括：第一获取模块，用于获取语音信号；第二获取模块，用于获取对语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号；第三获取模块，用于获取对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果；控制模块，用于控制家电设备执行与识别结果对应的操作。
可选地，第二获取模块包括：变换单元，用于对语音信号进行小波变换，得到小波系数；第一比较单元，用于比较小波系数与预设阈值，将大于预设阈值的小波系数保留，将小于预设阈值的小波系数置零；处理单元，用于对大于预设阈值的小波系数进行逆变换处理，得到目标语音信号。
可选地，第三获取模块包括：获取单元，用于获取目标语音信号的特征矢量；第二比较单元，用于比较特征矢量与预设语料库中的文本文字的相似度；确定单元，用于依据相似度确定语音信号对应的控制指令，并将控制指令作为识别结果。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行以上的家电设备的语音控制方法。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行以上的家电设备的语音控制方法。
在本申请实施例中，采用获取语音信号；获取对语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号；获取对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果；控制家电设备执行与识别结果对应的操作的方式，通过对语音信号进行降噪处理得到目标语音信号，然后对目标语音信号中的控制指令进行识别，达到了降低噪音对语音信号干扰的目的，从而实现了提高家电设备识别语音控制指令识别准确度的技术效果，进而解决了由于噪声对语音信号的干扰比较大，导致语音信号识别失败造成语音控制指令识别不准确，影响用户体验的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的一种家电设备的语音控制方法的流程图；
图2是根据本申请实施例的一种语音信号降噪处理方法的流程图；
图3是根据本申请实施例的一种语音控制指令识别方法的流程图；
图4是根据本申请实施例的一种家电设备的语音控制装置的结构图；
图5是根据本申请实施例的一种降噪模块的结构图；
图6是根据本申请实施例的一种语音识别模块的结构图；
图7是根据本申请实施例的一种家电设备的结构图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本申请实施例，提供了一种家电设备的语音控制方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本申请实施例的一种家电设备的语音控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取语音信号。
步骤S104，获取对语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号。
语音信号为用户发出的语音控制指令，一般来说，现实中的信号都是带噪信号，在对信号做进一步分析之前，需要将有效地信号提取出来。图2是根据本申请实施例的一种语音信号降噪处理方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：
步骤S202，对语音信号进行小波变换，得到小波系数。
小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅里叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。
步骤S204，比较小波系数与预设阈值，将大于预设阈值的小波系数保留，将小于预设阈值的小波系数置零。通过选取一个合理的阈值，大于阈值的小波系数被认为是由信号产生的，应予以保留，小于阈值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到了去噪的目的。
小波变换去噪的原理是：将含噪信号变换到小波域，将信号的小波变换与噪声的小波变换分离，丢弃噪声的变换系数，由剩余的变换系数做逆变换得到去噪信号。具体处理过程为：将含噪信号在各尺度上进行(正交)小波分解，保留大尺度(低分辨率)下的全部分解值；对于小尺度(高分辨率)下的分解值，可以设定一个阈值，幅值低于该阈值的小波系数置为零，高于该阈值的小波系数保留。最后将处理后的小波系数利用逆小波变换进行重构，恢复出有效信号。
步骤S206，对大于预设阈值的小波系数进行逆变换处理，得到目标语音信号。
在本申请的一些实施例中，为了保证目标语音信号的准确性，可以对大于预设阈值的小波系数进行再次筛选，再次筛选的方式有多种，例如：确定取值集合，该取值集合中包括小波系数的标准取值，上述取值集合可以是预先设置的，或者预先从第三方设备获取的；判断取值集合中是否存在当前的小波系数，如果存在，则保留当前的小波系数；如果不存在，则从大于预设阈值的小波系数中删除当前的小波系数。
步骤S106，获取对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果。
作为本申请的一个可选实施例，将降噪处理后的语音信号发送至语音识别模块进行语音控制指令识别，图3是根据本申请实施例的一种语音控制指令识别方法的流程图，如图3所示，该方法包括如下步骤：
步骤S302，获取目标语音信号的特征矢量。
步骤S304，比较特征矢量与预设语料库中的文本文字的相似度。
步骤S306，依据相似度确定语音信号对应的控制指令，并将控制指令作为识别结果。
在本申请的一些实施例中，首先将语音信号识别成自然语言(例如文字)，然后提取词向量，然后利用提取的词向量与预设语料库中的文本文字比较，计算二者的相似度。预设语料库中存储常用的家电设备控制指令的文字表述，例如，空调中常用的控制指令：“打开空调”、“关闭空调”、“制冷”、“制热”、“扫风”、“除湿”等。可以预先设定一个相似度阈值，如果实际相似度计算结果大于预设相似度阈值，即可确定该语音信号对应的控制指令，然后待控制家电设备根据识别出的控制指令执行相应的操作。
在本申请的一些实施例中，步骤S106还可以通过以下方式实现：获取对目标语音信号识别后得到的第一识别结果，以及对小波变换前的语音信号(即原始语音信号)识别后得到的第二识别结果；合并第一识别结果和第二识别结果，得到合并后的识别结果；依据合并后的识别结果确定最终的控制指令。通过上述实施例，获取未降噪处理的语音信号的识别结果，可以对采取降噪处理后的语音信号的识别结果起到验证作用，以确保语音控制指令识别的准确性。
作为本申请的另一个可选实施例，获取对语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号包括以下之一：通过家电设备对语音信号进行降噪处理，得到目标语音信号；接收服务器对语音信号进行降噪处理后的语音信号，并将获取的语音信号作为目标语音信号。
作为本申请的另一个可选实施例，可以通过以下方式获取对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果：接收服务器对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果，然后将识别出的控制指令发送至待控制家电设备。
在本申请的一些实施例中，通过和待控制的家电设备处于同一局域网络中的服务器对语音信号进行降噪处理，即家电设备在没有设置降噪模块并且在语音识别失败时，将语音信号发送至服务器，由服务器采用上述降噪方法对语音信号进行降噪处理，然后将处理后的语音信号发送至家电设备，由家电设备进行识别；或者，服务器对语音信号进行降噪处理后，进行语音识别，将识别结果发送至家电设备，家电设备依据识别结果直接执行相应的操作。通过上述实施例，通过将语音信号降噪模块和语音控制指令识别模块设置在处于同一局域网内的其他电子设备上，可以有效避免在待控制家电设备上的降噪模块或识别模块发生故障时，家电设备无法及时接收用户控制指令的问题，大大提高了家电语音控制功能模块运行的稳定性。
步骤S108，控制家电设备执行与识别结果对应的操作。家电设备接收到控制指令后，执行相应的操作，比如，空调将制冷温度调至20度或开启除湿、扫风等模式。
通过上述步骤，可以实现提高家电设备识别语音控制指令识别准确度的技术效果。
根据本申请实施例，还提供了一种家电设备的语音控制装置实施例，图4是根据本申请实施例的一种家电设备的语音控制装置的结构图，如图4所示，该装置包括:
第一获取模块40，用于获取语音信号。
第二获取模块42，用于获取对语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号。
一般来说，现实中的信号都是带噪信号，在对获取的语音信号进行识别之前，首先需要对信号进行降噪处理，图5是根据本申请实施例的一种降噪模块的结构图，如图5所示，该降噪模块包括：
变换单元50，用于对语音信号进行小波变换，得到小波系数。
小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅里叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。
第一比较单元52，用于比较小波系数与预设阈值，将大于预设阈值的小波系数保留，将小于预设阈值的小波系数置零。通过选取一个合理的阈值，大于阈值的小波系数被认为是由信号产生的，应予以保留，小于阈值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到了去噪的目的。
小波变换去噪的基本原理是：将含噪信号变换到小波域，将信号的小波变换与噪声的小波变换分离，丢弃噪声的变换系数，由剩余的变换系数做逆变换得到去噪信号。具体处理过程为：将含噪信号在各尺度上进行(正交)小波分解，保留大尺度(低分辨率)下的全部分解值；对于小尺度(高分辨率)下的分解值，可以设定一个阈值，幅值低于该阈值的小波系数置为零，高于该阈值的小波系数保留。最后将处理后的小波系数利用逆小波变换进行重构，恢复出有效信号。
处理单元54，用于对大于预设阈值的小波系数进行逆变换处理，得到目标语音信号。
在本申请的一些实施例中，为了保证目标语音信号的准确性，可以对大于预设阈值的小波系数进行再次筛选，再次筛选的方式有多种，例如：确定取值集合，该取值集合中包括小波系数的标准取值，上述取值集合可以是预先设置的，或者预先从第三方设备获取的；判断取值集合中是否存在当前的小波系数，如果存在，则保留当前的小波系数；如果不存在，则从大于预设阈值的小波系数中删除当前的小波系数。
第三获取模块44，用于获取对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果。
作为本申请的一个可选实施例，将降噪处理后的语音信号发送至语音识别模块进行语音控制指令识别，图6是根据本申请实施例的一种语音识别模块的结构图，如图6所示，该语音识别模块包括：
获取单元60，用于获取目标语音信号的特征矢量；
第二比较单元62，用于比较特征矢量与预设语料库中的文本文字的相似度；
确定单元64，用于依据相似度确定语音信号对应的控制指令，并将控制指令作为识别结果。
在本申请的一些实施例中，首先将语音信号识别成自然语言(例如文字)，然后提取词向量，然后利用提取的词向量与预设语料库中的文本文字比较，计算二者的相似度。预设语料库中存储常用的家电设备控制指令的文字表述，例如，空调中常用的控制指令：“打开空调”、“关闭空调”、“制冷”、“制热”、“扫风”、“除湿”等。可以预先设定一个相似度阈值，如果实际相似度计算结果大于预设相似度阈值，即可确定该语音信号对应的控制指令，然后待控制家电设备根据识别出的控制指令执行相应的操作。
在本申请的一些实施例中，步骤S106还可以通过以下方式实现：获取对目标语音信号识别后得到的第一识别结果，以及对小波变换前的语音信号(即原始语音信号)识别后得到的第二识别结果；合并第一识别结果和第二识别结果，得到合并后的识别结果；依据合并后的识别结果确定最终的控制指令。通过上述实施例，获取未降噪处理的语音信号的识别结果，可以对采取降噪处理后的语音信号的识别结果起到验证作用，以确保语音控制指令识别的准确性。
作为本申请的一个可选实施例，上述降噪模块可以设置在和待控制家电设备位于同一局域网内，和待控制家电设备建立有通信连接关系的服务器上，服务器对语音信号进行降噪处理后的语音信号，并将获取的语音信号作为目标语音信号。
作为本申请的一个可选实施例，上述语音识别模块可以设置在和待控制家电设备位于同一局域网内，和待控制家电设备建立有通信连接关系的服务器上，服务器对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果，然后将识别出的控制指令发送至待控制家电设备。
在本申请的一些实施例中，通过和待控制的家电设备处于同一局域网络中的服务器对语音信号进行降噪处理，即家电设备在没有设置降噪模块并且在语音识别失败时，将语音信号发送至服务器，由服务器采用上述降噪方法对语音信号进行降噪处理，然后将处理后的语音信号发送至家电设备，由家电设备进行识别；或者，服务器对语音信号进行降噪处理后，进行语音识别，将识别结果发送至家电设备，家电设备依据识别结果直接执行相应的操作。通过上述实施例，通过将语音信号降噪模块和语音控制指令识别模块设置在处于同一局域网内的其他电子设备上，可以有效避免在待控制家电设备上的降噪模块或识别模块发生故障时，家电设备无法及时接收用户控制指令的问题，大大提高了家电语音控制功能模块运行的稳定性。
控制模块46，用于控制家电设备执行与识别结果对应的操作。家电设备接收到控制指令后，执行相应的操作，比如，空调将制冷温度调至20度或开启除湿、扫风等模式。
本申请实施例还提供了一种家电设备，该家电设备可以用于运行图1-3所述的家电设备的语音控制方法，如图7所示，该家电设备包括：
语音采集装置70，用于采集语音信号。在本申请的一些实施例中，语音采集装置70包括但不限于麦克风等。
处理器72，用于获取对语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号；获取对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果；以及控制家电设备执行与识别结果对应的操作。
本申请实施例还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行以上的家电设备的语音控制方法。
上述存储介质用于存储执行以下功能的程序：获取语音信号；获取对语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号；获取对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果；控制家电设备执行与识别结果对应的操作。
本申请实施例还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，在程序运行时执行以上的家电设备的语音控制方法。
上述处理器用于执行实现以下功能的程序：获取语音信号；获取对语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号；获取对目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果；控制家电设备执行与识别结果对应的操作。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以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。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述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实施例方案的目的。
另外，在本申请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。
所述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，本申请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计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种家电设备的语音控制方法，其特征在于，包括：
获取语音信号；
获取对所述语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号；
获取对所述目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果；
控制家电设备执行与所述识别结果对应的操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标语音信号通过以下方式确定：
对所述语音信号进行小波变换，得到小波系数；
比较所述小波系数与预设阈值，将大于所述预设阈值的所述小波系数保留，将小于所述预设阈值的所述小波系数置零；
对大于所述预设阈值的所述小波系数进行逆变换处理，得到所述目标语音信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标语音信号中的控制指令进行识别，得到识别结果，包括：
获取所述目标语音信号的特征矢量；
比较所述特征矢量与预设语料库中的文本文字的相似度；
依据所述相似度确定所述语音信号对应的控制指令，并将所述控制指令作为所述识别结果。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，获取对所述语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号包括以下之一：
通过所述家电设备对所述语音信号进行降噪处理，得到所述目标语音信号；
接收服务器对所述语音信号进行降噪处理后的语音信号，并将获取的语音信号作为所述目标语音信号。
5.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，获取对所述目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果，包括：
接收服务器对所述目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果。
6.一种家电设备的语音控制装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取语音信号；
第二获取模块，用于获取对所述语音信号进行降噪处理后得到的目标语音信号；
第三获取模块，用于获取对所述目标语音信号中的控制指令进行识别后得到的识别结果；
控制模块，用于控制所述家电设备执行与所述识别结果对应的操作。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块包括：
变换单元，用于对所述语音信号进行小波变换，得到小波系数；
第一比较单元，用于比较所述小波系数与预设阈值，将大于所述预设阈值的所述小波系数保留，将小于所述预设阈值的所述小波系数置零；
处理单元，用于对大于所述预设阈值的所述小波系数进行逆变换处理，得到所述目标语音信号。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第三获取模块包括：
获取单元，用于获取所述目标语音信号的特征矢量；
第二比较单元，用于比较所述特征矢量与预设语料库中的文本文字的相似度；
确定单元，用于依据所述相似度确定所述语音信号对应的控制指令，并将所述控制指令作为所述识别结果。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至5中任意一项所述的家电设备的语音控制方法。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至5中任意一项所述的家电设备的语音控制方法。
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