CN111413877A - 控制家电设备的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种控制家电设备的方法及装置。其中，该方法包括：获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，上述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；依据上述情绪特征数据和上述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；控制上述家电设备运行上述目标运行模式。本发明解决了现有技术中存在家电设备无法根据用户的情绪控制家电设备运行的技术问题。

Description

控制家电设备的方法及装置

技术领域

本发明涉及设备控制技术领域，具体而言，涉及一种控制家电设备的方法及装置。

背景技术

现有技术中，随着人工智能AI技术的发展，越来越多的用户选择使用AI智能家电设备，例如语音空调器，以提高用户体验感，但是，目前的语音空调器无法识别用户的心情，在该语音空调器与用户对话时，默认语音回答都是一个语调。也即，现有技术中存在无法根据用户的情绪控制家电设备运行的技术问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种控制家电设备的方法及装置，以至少解决现有技术中存在家电设备无法根据用户的情绪控制家电设备运行的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种控制家电设备的方法，包括：获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，上述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；依据上述情绪特征数据和上述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；控制上述家电设备运行上述目标运行模式。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种控制家电设备的装置，包括：获取模块，用于获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，上述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；确定模块，用于依据上述情绪特征数据和上述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；控制模块，用于控制上述家电设备运行上述目标运行模式。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，上述存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述存储介质所在设备执行任意一项上述的控制家电设备的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行任意一项上述的控制家电设备的方法。

在本发明实施例中，通过获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，上述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；依据上述情绪特征数据和上述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；控制上述家电设备运行上述目标运行模式，达到了根据用户的情绪特征数据控制家电设备运行的目的，从而实现了增强家电设备的控制效率，提升用户体验感的技术效果，进而解决了现有技术中存在家电设备无法根据用户的情绪控制家电设备运行的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种控制家电设备的方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的控制家电设备的方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的一种可选的人脸识别模型的识别场景示意图；

图4是根据本发明实施例的一种可选的多尺度变换处理示意图；

图5是根据本发明实施例的一种可选的基于LSTM的循环神经网络模型的识别场景示意图；

图6是根据本发明实施例的一种控制家电设备的装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明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，以便这里描述的本发明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。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种控制家电设备的方法实施例，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是根据本发明实施例的一种控制家电设备的方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，上述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；

步骤S104，依据上述情绪特征数据和上述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；

步骤S106，控制上述家电设备运行上述目标运行模式。

在本发明实施例中，通过获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，上述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；依据上述情绪特征数据和上述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；控制上述家电设备运行上述目标运行模式，达到了根据用户的情绪特征数据控制家电设备运行的目的，从而实现了增强家电设备的控制效率，提升用户体验感的技术效果，进而解决了现有技术中存在家电设备无法根据用户的情绪控制家电设备运行的技术问题。

可选地，上述目标运行模式为语音模式，包括以下至少之一：音乐播放模式、人机对话模式。

可选地，上述家电设备可以为人工智能家电设备，例如，语音空调器、语音洗衣机、语音冰箱、语音电扇、语音电饭煲等等家电设备。

在一种可选的实施例中，上述家电设备所处目标区域即为该家电设备所在的室内区域，上述目标用户即为室内区域的用户，上述情绪特征数据用于表征上述目标用户对客户事物的态度体验以及相应的行为反应，是多种感觉、思想和行为的综合，本申请实施例中在获取目标用户的情绪特征数据时，通过关注该目标用户的面部表情和语音信息(例如，语速信息和语调信息)等，确定目标用户的情绪特征数据。

在本申请实施例中，通过依据上述情绪特征数据和上述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式，并控制上述家电设备运行上述目标运行模式，例如，若上述目标运行模式为音乐播放模式，上述情绪特征数据为欢乐的情绪特征，则控制上述家电设备运行欢快喜悦的音乐播放模式；若上述目标运行模式为音乐播放模式，上述情绪特征数据为痛苦的情绪特征，则控制上述家电设备运行平和舒缓的音乐播放模式；若上述目标运行模式为人机对话模式，上述情绪特征数据为欢乐的情绪特征，则控制上述家电设备运行欢快喜悦的人机对话模式；若上述目标运行模式为人机对话模式，上述情绪特征数据为痛苦的情绪特征，则控制上述家电设备运行平和舒缓的人机对话模式。

在一种可选的实施例中，在获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据之前，上述方法还包括：

步骤S202，检测是否采集到上述目标用户的人脸图像和语音信息；

步骤S204，若检测结果为是或者仅采集到上述人脸图像，则基于上述人脸图像获取上述用户特征数据；

步骤S206，若检测结果仅采集到上述语音信息，则基于上述语音信息获取上述用户特征数据。

作为一种可选的实施例，以上述用户特征数据为情绪特征数据为例，如图2所示，当家电设备的摄像头和麦克风，或者目标区域中设置的与家电设备连接的摄像头和麦克风同时读取目标用户的人脸图像和语音信息，或者当摄像头先抓取到目标用户的人脸图像时，则优先选用该人脸图像输入人脸识别模型，识别得到目标用户的情绪特征数据；当摄像头没有抓取到目标用户的人脸图像，或者该人脸图像无法准确识别到情绪特征数据时，则确定选用语音信息输入自然语言处理模型，基于该语音信息识别得到目标用户的情绪特征数据，并依据不同的情绪特征数据控制家电设备自动切换运行模式。

例如，以上述家电设备为语音空调器为例，当识别出用户开心时，语音空调器切换到欢快喜悦的语音模式，例如，欢快喜悦的音乐播放模式或者人机对话模式，具体的，该语音空调器中的语音合成器(TTS)合成欢快的语调，当播放音乐时播放比较欢快的音乐，与用户对话语调比较欢快，或者闲聊时聊更加欢快的话题。

作为另一种可选的实施例，本申请实施例中识别出年龄数据的方法可以但不限于与上述识别出情绪特征数据的方法相同或相似，例如，在本申请实施例中，还可以摄像头和麦克风获取到的目标用户的人脸图像和语音信息，识别得到目标用户的年龄数据。

需要说明的是，可以先判断年龄数据再判断情绪特征数据，也可以先判断情绪特征数据再判断年龄数据；或将情绪特征数据和年龄数据二者结合判断，确定家电设备的目标运行模式。

在另一种可选的实施例中，基于上述人脸图像获取上述用户特征数据，包括：

步骤S302，基于上述人脸图像获取上述目标用户的人脸特征信息；

步骤S304，将上述人脸特征信息作为人脸识别模型的输入，识别得到上述目标用户的用户特征数据，其中，上述人脸识别模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，上述多组数据中的每组数据均包括：样本人脸特征信息，与该样本人脸特征信息对应的样本特征数据。

在另一种可选的实施例中，基于上述人脸图像获取上述目标用户的人脸特征信息，包括：

步骤S402，采用摄像设备从多个角度抓取上述目标用户的人脸图像；

步骤S404，对上述人脸图像进行预处理，得到处理后人脸图像，其中，上述预处理包括：图像增强处理、图像卷积处理、池化处理和激活函数处理；

步骤S406，将上述处理后人脸图像输入深层残差网络模型，得到上述人脸特征信息。

在上述可选的实施例中，通过摄像头实时读取家电设备所处的室内环境信息，当室内有目标用户时可以通过多尺度抓取目标用户的人脸图像，本申请实施例中采用Mobinet V3采集人脸图像，如图3所示，在将人脸图像进行图像增强处理、图像卷积处理、池化处理和激活函数处理之后输入全连接层，然后通过主干网络提取出layer3,layer5,layer7层中各层的特征网络信息并输入深层残差网络模型，通过深层残差网络模型将各层特征信息进行融合，得到人脸特征信息，最后通过主干网络获取目标用户的人脸特征信息后，将上述人脸特征信息作为人脸识别模型的输入，识别得到上述目标用户的用户特征数据，其中，上述人脸识别模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，上述多组数据中的每组数据均包括：样本人脸特征信息，与该样本人脸特征信息对应的样本特征数据。

作为一种可选的实施例，仍如图3所示，可以预先通过使用多组数据通过机器学习训练得到上述人脸识别模型，具体的，将训练样本即包括：样本人脸特征信息，与该样本人脸特征信息对应的样本特征数据，进行图像增强处理、图像卷积处理、池化处理和激活函数处理等优化相关参数之后输入全连接层，基于全连接层输出的结果生成人脸识别模型。

可选的，上述人脸识别模型为多尺度人脸识别模型，经过如图4所示的多尺度变换处理，通过识别出搜索区域中的目标区域，区分出搜索区域中的目标区域和分割区域，通过多尺度人脸识别出目标用户的情绪特征数据和年龄数据。

作为一种可选的实施例，基于上述语音信息获取上述用户特征数据，包括：

步骤S502，采集上述目标用户的语音信息，其中，上述语音信息包括：语调信息和语速信息；

步骤S504，将上述语音信息转换为文本信息；

步骤S506，将上述文本信息作为自然语言处理模型的输入，识别得到上述目标用户的用户特征数据，其中，上述自然语言处理模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，上述多组数据中的每组数据均包括：样本文本信息、与该样本文本信息对应的样本特征数据。

在一种可选的实施例中，将上述文本信息作为自然语言处理模型的输入，识别得到上述目标用户的用户特征数据，包括：

步骤S602，通过上述自然语言处理模型提取上述文本信息的语义信息，并解析上述语义信息得到解析结果，其中，上述自然语言处理模型为基于长短期记忆网络LSTM的循环神经网络模型；

步骤S604，确定与上述解析结果对应的上述用户特征数据。

如图5所示，在通过麦克风实时读取目标用户的语音信息之后，通过语音识别模块实时将上述语音信息转换为文本信息，然后通过将该文本信息导入到基于LSTM的循环神经网络模型，通过该基于LSTM的循环神经网络模型提取出文本信息的语义信息，并解析该语义信息得到目标用户的情绪特征数据。

在一种可选的实施例中，依据上述情绪特征数据和上述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式，包括：

步骤S702，获取预先设置的优先级信息，其中，上述优先级信息包括：上述年龄数据对应的第一优先级和上述情绪特征数据对应的第二优先级；

步骤S704，比较上述第一优先级和上述第二优先级的大小；

步骤S706，若比较结果指示上述第一优先级小于上述第二优先级，则确定基于上述情绪特征数据，确定与上述情绪特征数据对应的第一目标运行模式，若比较结果指示上述第一优先级大于上述第二优先级，确定基于上述年龄数据，确定与上述年龄数据对应的第二目标运行模式。

在上述可选的实施例中，该家电设备中预先存储有以下优先级信息：上述年龄数据对应的第一优先级和上述情绪特征数据对应的第二优先级；需要说明的是，该优先级信息可以为目标用户预先设置的，也可以为家电设备出厂设置的默认优先级，以满足不同目标用户的个性化需求。

在一种可选的实施例中，通过比较上述第一优先级和上述第二优先级的大小，若比较结果指示上述第一优先级小于上述第二优先级，则确定基于上述情绪特征数据，确定与上述情绪特征数据对应的第一目标运行模式，若比较结果指示上述第一优先级大于上述第二优先级，确定基于上述年龄数据，确定与上述年龄数据对应的第二目标运行模式。

例如，若比较结果指示第一优先级小于上述第二优先级，当基于该情绪特征数据识别出该目标用户的情绪低落伤心时，则控制该家电设备运行与该伤心低落情绪对应的运行模式，暂时不考虑该目标用户的年龄，例如，语音空调自动切换到平和舒缓的人机对话模式或者平和舒缓的音乐播放模式，在平和舒缓的音乐播放模式下，该语音空调在网上获取的音乐资源即为平和舒缓的音乐资源。

例如，若比较结果指示第一优先级大于上述第二优先级，当基于该年龄数据识别出该目标用户为儿童时，则控制该家电设备运行与该儿童对应的运行模式，暂时不考虑该儿童的情绪，例如，语音空调自动切换到儿童人机对话模式或者儿童音乐播放模式，在儿童音乐播放模式下，该语音空调在网上获取的音乐资源即为儿童音乐资源。

在一种可选的实施例中，确定与上述情绪特征数据对应的第一目标运行模式，包括：获取上述情绪特征数据和上述第一目标运行模式之间的第一预设对应关系；依据上述第一预设对应关系确定上述第一目标运行模式。

在另一种可选的实施例中，确定与上述年龄数据对应的第二目标运行模式，包括：获取上述年龄数据和上述第二目标运行模式之间的第二预设对应关系；依据上述第二预设对应关系确定上述第二目标运行模式。

在本申请实施例中，可以预先确定有上述情绪特征数据和上述第一目标运行模式之间的第一预设对应关系，以及上述年龄数据和上述第二目标运行模式之间的第二预设对应关系，进而可以在确定情绪特征数据之后，依据上述第一预设对应关系确定上述第一目标运行模式，以及在确定年龄数据之后，依据上述第二预设对应关系确定上述第二目标运行模式。

实施例2

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述控制家电设备的方法的装置实施例，图6是根据本发明实施例的一种控制家电设备的装置的结构示意图，如图6所示，上述控制家电设备的装置，包括：获取模块60、确定模块62、控制模块64，其中:

获取模块60，用于获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，上述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；确定模块62，用于依据上述情绪特征数据和上述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；控制模块64，用于控制上述家电设备运行上述目标运行模式。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，例如，对于硬件而言，可以通过以下方式实现：上述各个模块可以位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的方式位于不同的处理器中。

此处需要说明的是，上述获取模块60、确定模块62、控制模块64依次对应于实施例1中的步骤S102至步骤S106，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在计算机终端中。

需要说明的是，本实施例的可选或优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。

上述的控制家电设备的装置还可以包括处理器和存储器，上述获取模块60、确定模块62、控制模块64等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元，上述内核可以设置一个或以上。存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

根据本申请实施例，还提供了一种存储介质实施例。可选地，在本实施例中，上述存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述存储介质所在设备执行上述任意一种控制家电设备的方法。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中，上述存储介质包括存储的程序。

可选地，在程序运行时控制存储介质所在设备执行以下功能：获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，上述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；依据上述情绪特征数据和上述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；控制上述家电设备运行上述目标运行模式。

根据本申请实施例，还提供了一种处理器实施例。可选地，在本实施例中，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述任意一种控制家电设备的方法。

本申请实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，上述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；依据上述情绪特征数据和上述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；控制上述家电设备运行上述目标运行模式。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，上述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；依据上述情绪特征数据和上述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；控制上述家电设备运行上述目标运行模式。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，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)执行本发明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。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种控制家电设备的方法，其特征在于，包括：

获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，所述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；

依据所述情绪特征数据和所述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；

控制所述家电设备运行所述目标运行模式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据之前，所述方法还包括：

检测是否采集到所述目标用户的人脸图像和语音信息；

若检测结果为是或者仅采集到所述人脸图像，则基于所述人脸图像获取所述用户特征数据；

若检测结果仅采集到所述语音信息，则基于所述语音信息获取所述用户特征数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述人脸图像获取所述用户特征数据，包括：

基于所述人脸图像获取所述目标用户的人脸特征信息；

将所述人脸特征信息作为人脸识别模型的输入，识别得到所述目标用户的用户特征数据，其中，所述人脸识别模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据均包括：样本人脸特征信息，与该样本人脸特征信息对应的样本特征数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述人脸图像获取所述目标用户的人脸特征信息，包括：

采用摄像设备从多个角度抓取所述目标用户的人脸图像；

对所述人脸图像进行预处理，得到处理后人脸图像，其中，所述预处理包括：图像增强处理、图像卷积处理、池化处理和激活函数处理；

将所述处理后人脸图像输入深层残差网络模型，得到所述人脸特征信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述语音信息获取所述用户特征数据，包括：

采集所述目标用户的语音信息，其中，所述语音信息包括：语调信息和语速信息；

将所述语音信息转换为文本信息；

将所述文本信息作为自然语言处理模型的输入，识别得到所述目标用户的用户特征数据，其中，所述自然语言处理模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据均包括：样本文本信息、与该样本文本信息对应的样本特征数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述文本信息作为自然语言处理模型的输入，识别得到所述目标用户的用户特征数据，包括：

通过所述自然语言处理模型提取所述文本信息的语义信息，并解析所述语义信息得到解析结果，其中，所述自然语言处理模型为基于长短期记忆网络LSTM的循环神经网络模型；

确定与所述解析结果对应的所述用户特征数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述情绪特征数据和所述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式，包括：

获取预先设置的优先级信息，其中，所述优先级信息包括：所述年龄数据对应的第一优先级和所述情绪特征数据对应的第二优先级；

比较所述第一优先级和所述第二优先级的大小；

若比较结果指示所述第一优先级小于所述第二优先级，则确定基于所述情绪特征数据，确定与所述情绪特征数据对应的第一目标运行模式，若比较结果指示所述第一优先级大于所述第二优先级，确定基于所述年龄数据，确定与所述年龄数据对应的第二目标运行模式。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

确定与所述情绪特征数据对应的第一目标运行模式，包括：获取所述情绪特征数据和所述第一目标运行模式之间的第一预设对应关系；依据所述第一预设对应关系确定所述第一目标运行模式；

确定与所述年龄数据对应的第二目标运行模式，包括：获取所述年龄数据和所述第二目标运行模式之间的第二预设对应关系；依据所述第二预设对应关系确定所述第二目标运行模式。

9.根据权利要求1至8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述目标运行模式包括以下至少之一：音乐播放模式、人机对话模式。

10.一种控制家电设备的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，所述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；

确定模块，用于依据所述情绪特征数据和所述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；

控制模块，用于控制所述家电设备运行所述目标运行模式。

11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至9中任意一项所述的控制家电设备的方法。

12.一种处理器，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9中任意一项所述的控制家电设备的方法。

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