CN110853645A - 一种识别语音命令的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种识别语音命令的方法及装置，本发明实施例在接收用户的语音指令后，将识别得到的语音指令信息输入到所设置的机器学习模型中处理，输出得到多个单一任务指令；设置单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系，根据对应关系分别为多个所述单一任务指令匹配语音助手应用程序后，将多个所述单一任务指令分别发送给所匹配的语音助手应用程序，进行控制执行。这样，本发明实施例就可以识别多任务语音指令，分别进行对应的多任务执行。

Description

一种识别语音命令的方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种识别语音命令的方法及装置。
背景技术
随着计算机技术的快速发展，人工智能(AI)技术成为了发展趋势。在AI技术领域中，自然语音识别的处理愈发成熟，市场上出现了多种不同的语音助手应用程序，可以对语音进行识别后，进行响应或对应的操作。在很多其他类型的应用程序中，可以内置语音助手应用程序，例如在导航地图应用程序中内置语音助手应用程序后可以使用语音命令进行地址导航，美食外卖应用程序中内置语音助手应用程序后可以使用语音命令搜索餐厅或影院等等。
如图1所示，图1为现有技术识别语音命令的实例过程示意图。如图所示，将语音助手应用程序独立设置在移动终端及设置在地图导航应用程序中，用户发送语音“告诉张三我马上到”，则独立设置在移动终端中的语音助手应用程序(SIRI)识别到并通过短消息将“马上到”的信息发送给张三用户；用户发送语音“导航去位置A”，则地图导航应用程序(百度地图)中的语音助手应用程序识别到，并执行导航操作。
专利申请号为CN201780061543.6的专利申请公开了一种多个语音服务的方法，该专利申请是一种用于识别处理语音输入的语音服务的示例技术，该技术通过麦克风接收语音，并从被注册到媒体回放系统的多个语音服务中识别用于处理语音输入的语音服务。这个专利申请只能处理单一的语音任务指令。
可以看出，在语音助手应用程序识别语音指令并执行的过程中，一条语音指令只能处理一个任务，当用户有多个任务需要处理时，就需要人为拆分为多条语音指令，多次与语音助手应用程序进行对话交互，过程繁琐，特别是当所执行的任务涉及不同的语音助手应用程序时往往更加不便。
专利申请号CN201611289512.9的专利公开了一种用于机器人系统交互的多指令处理方法及装置，该专利实现将用户一条语音信息中包含的多个场景对应的多个指令分别输出，实现多指令同时触发和处理，提高机器人系统处理指令的效率。该专利仅仅应用于机器人系统，且在识别时预先划分了场景下对应的多个语音指令，才能识别，应用场景小且无法实现广泛的多语音指令识别。
专利申请号CN201910240391.7的专利申请公开了一种多任务智能语音告警系统，该专利申请解决不能真正实现任意、随时地分区及分组播控。这个专利申请仅仅用于广播系统分组播控时的语音指令识别。
综上，如何在各个场景下。识别多任务语音指令并分别进行对应的任务执行是一个亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种识别语音命令的方法，该方法能够识别多任务语音指令，分别进行对应的多任务执行。
本发明实施例还提供了一种识别语音命令的装置，该装置能够识别多任务语音指令，分别进行对应的多任务执行。
本发明实施例是这样实现的：
一种识别语音命令的方法，包括：
接收用户的语音指令后，将识别得到的语音指令信息输入到所设置的机器学习模型中处理，输出得到多个单一任务指令；
根据设置的单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系，分别为多个所述单一任务指令匹配语音助手应用程序；
将多个所述单一任务指令分别发送给所匹配的语音助手应用程序，以使所述单一任务指令被执行。
所述机器学习模型采用经过学习的神经网络。
所述神经网络为循环神经网络RNN或长短期记忆网络LSTM。
所述设置的单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系为多个单一任务指令标签对应一个语音助手应用程序，建立包含多个不同语音助手应用程序的语音助手标签列表。
所述方法应用在物联网IOT中。
一种识别语音命令的装置，包括：语音识别模块、指令切分模块及任务分发模块，其中，
语音识别模块，用于接收用户的语音指令，识别得到的语音指令信息；
指令切分模块，用于将识别得到的语音指令信息输入到所设置的机器学习模型中处理，输出得到多个单一任务指令；
任务分发模块，用于根据设置的单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系，分别为多个所述单一任务指令匹配语音助手应用程序，将多个所述单一任务指令分别发送给所匹配的语音助手应用程序，以使所述单一任务指令被执行。
所述机器学习模型采用经过学习的神经网络。
所述神经网络为循环神经网络RNN或长短期记忆网络LSTM。
所述设置的单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系为多个单一任务指令标签对应一个语音助手应用程序，建立包含多个不同语音助手应用程序的语音助手标签列表。
所述方法应用在物联网IOT中。
如上所见，本发明实施例在接收用户的语音指令后，将识别得到的语音指令信息输入到所设置的机器学习模型中处理，输出得到多个单一任务指令；设置单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系，根据对应关系分别为多个所述单一任务指令匹配语音助手应用程序后，将多个所述单一任务指令分别发送给所匹配的语音助手应用程序，进行控制执行。这样，本发明实施例就可以识别多任务语音指令，分别进行对应的多任务执行。
附图说明
图1为现有技术识别语音命令的实例过程示意图；
图2为本发明实施例提供的识别语音命令的方法流程图；
图3为本发明实施例提供的识别语音命令的装置结构示意图。
图4为本发明实施例提供的将识别得到的语音指令信息切分为多个单一任务指令过程示意图；
图5为本发明实施例提供的将单一任务指令进行分发的过程示意图；
图6为本发明实施例提供的识别语音命令的方法具体例子一过程示意图；
图7为本发明实施例提供的识别语音命令的方法具体例子二过程示意图；
图8为本发明实施例提供的识别语音命令的方法具体例子三过程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明进一步详细说明。
为了识别多任务语音指令，分别进行对应的多任务执行，本发明实施例在接收用户的语音指令后，将识别得到的语音指令信息输入到所设置的机器学习模型中处理，输出得到多个单一任务指令；设置单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系，根据对应关系分别为多个所述单一任务指令匹配的语音助手应用程序后，将多个所述单一任务指令分别发送给所匹配的语音助手应用程序，控制执行。
本发明实施例提供的方法可以应用在物联网(IOT)中，IOT已经大量使用在日常生活中，例如智能家居等。物联网是一个基于互联网及传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
图2为本发明实施例提供的识别语音命令的方法流程图，其具体步骤为：
步骤201、接收用户的语音指令后，将识别得到的语音指令信息输入到所设置的机器学习模型中处理，输出得到多个单一任务指令；
步骤202、根据设置的单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系，分别为多个所述单一任务指令匹配语音助手应用程序；
步骤203、将多个所述单一任务指令分别发送给所匹配的语音助手应用程序，以使所述单一任务指令被执行。
在本发明实施例中，所述机器学习模型采用经过学习的神经网络，包括循环神经网络(RNN)或长短期记忆网络(LSTM)等，这里不限制。
在本发明实施例中，所述机器学习模型是预先训练好的，可以对用户的语音指令中的语音信息进行划分，划分为多个单一任务指令。
所述方法应用在IOT中。
图3为本发明实施例提供的识别语音命令的装置结构示意图，包括：语音识别模块、指令切分模块及任务分发模块，其中，
语音识别模块，用于接收用户的语音指令，识别得到的语音指令信息；
指令切分模块，用于将识别得到的语音指令信息输入到所设置的机器学习模型中处理，输出得到多个单一任务指令；
任务分发模块，用于根据设置的单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系，分别为多个所述单一任务指令匹配语音助手应用程序，将多个所述单一任务指令分别发送给所匹配的语音助手应用程序，以使所述单一任务指令被执行。
在该装置中，所述机器学习模型采用经过学习的神经网络，包括RNN或LSTM等，这里不限制。
所述装置设置在IOT中。
本发明实施例的目的是使用户可以一次下达多个任务执行指令，可以采用指令切分并转发给相应的语音助手应用程序来同时一次完成多个任务。这样，就可以极大简化用户下达多任务指令的步骤，节省用户的时间，提高用户体验度。
本发明实施例能够一次接收多个指令，避免用户反复进行语音交互；本发明实施例将包含多个任务执行信息的语音指令切分为单一任务语音指令；本发明实施例包含多个任务执行信息的指令转发给相应的语音助手应用程序。
在本发明实施中，所设置多个语音助手应用程序，设置单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系，在这里，同一个语音助手应用程序包括多个单一任务指令标签，所述对应关系采用语音助手应用程序标签列表，如表1所示。
语音助手应用程序1 标签1 标签2 …… 标签k
语音助手应用程序2 标签1 标签2 …… 标签m
…… …… …… …… ……
语音助手应用程序N 标签1 标签2 …… 标签n
表1
从表1可以看出，每个语音助手应用程序提供一份标签集合来描述合适该语音助手应用程序处理的任务，将每个语音助手提供的标签集合组织成标签列表以用于单一任务指令的分发。
在本发明实施例中，将识别得到的语音指令信息切分为多个单一任务指令，采用的是机器学习模型，如图4所示，图4为本发明实施例提供的将识别得到的语音指令信息切分为多个单一任务指令过程示意图。
本发明实施例在进行单一任务指令的分发时，根据表1的语音助手应用程序标签列表进行多个单一任务指令的匹配，匹配得到对应的语音助手应用程序，如图5所示，图5为本发明实施例提供的将单一任务指令进行分发的过程示意图。
举三个具体例子说明。
具体例子一：
如图6所示，图6为本发明实施例提供的识别语音命令的方法具体例子一过程示意图，包括：用户发出语音指令“告诉张三我马上到然后导航到新街口”。首先，识别得到该语音指令信息后，被切分为“告诉张三我马上到”和“导航去新街口”两个单一任务指令；然后，根据对应关系将两个单一任务指令发送给移动终端设置的语音助手应用程序(SIRI)及地图导航应用程序(百度地图)中内置的语音助手应用程序；最后，移动终端设置的语音助手应用程序接收到后，通过短消息发送“我马上到”的信息，及地图导航应用程序中内置的语音助手应用程序进行到目的地的导航。
具体例子二：
如图7所示，图7为本发明实施例提供的识别语音命令的方法具体例子二过程示意图，包括：用户发出语音指令“睡觉了，明早7点40叫我”。首先，识别得到该语音指令信息后，被切分为“睡觉”和“明早7点40叫我”两个单一任务指令；然后，根据对应关系将两个单一任务指令发送给对应的第一语音助手应用程序(小爱同学)和第二语音助手应用程序(Bixby)；最后，两个语音助手应用程序分别执行任务。
具体例子三
如图8所示，图8为本发明实施例提供的识别语音命令的方法具体例子三过程示意图，包括：用户发出语音指令“点份晚饭再把家里收拾一下”。首先，识别得到该语音指令信息后，被切分为“点份晚饭”和“把家里收拾一下”两个单一任务指令；然后，根据对应关系将两个单一任务指令发送给对应的美食外卖语音助手应用程序(美团)和第二语音助手应用程序(Bixby)和第三语音助手应用程序(小爱同学)；最后，两个语音助手应用程序分别执行任务。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种识别语音命令的方法，其特征在于，包括：
接收用户的语音指令后，将识别得到的语音指令信息输入到所设置的机器学习模型中处理，输出得到多个单一任务指令；
根据设置的单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系，分别为多个所述单一任务指令匹配语音助手应用程序；
将多个所述单一任务指令分别发送给所匹配的语音助手应用程序，以使所述单一任务指令被执行。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型采用经过学习的神经网络。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述神经网络为循环神经网络RNN或长短期记忆网络LSTM。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置的单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系为多个单一任务指令标签对应一个语音助手应用程序，建立包含多个不同语音助手应用程序的语音助手标签列表。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法应用在物联网IOT中。
6.一种识别语音命令的装置，其特征在于，包括：语音识别模块、指令切分模块及任务分发模块，其中，
语音识别模块，用于接收用户的语音指令，识别得到的语音指令信息；
指令切分模块，用于将识别得到的语音指令信息输入到所设置的机器学习模型中处理，输出得到多个单一任务指令；
任务分发模块，用于根据设置的单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系，分别为多个所述单一任务指令匹配语音助手应用程序，将多个所述单一任务指令分别发送给所匹配的语音助手应用程序，以使所述单一任务指令被执行。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述机器学习模型采用经过学习的神经网络。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述神经网络为循环神经网络RNN或长短期记忆网络LSTM。
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述设置的单一任务指令标签与不同语音助手应用程序的对应关系为多个单一任务指令标签对应一个语音助手应用程序，建立包含多个不同语音助手应用程序的语音助手标签列表。
10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述方法应用在物联网IOT中。
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