CN111619304A - 车辆空调的控制方法、系统及车辆 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种车辆空调的控制方法、系统及车辆，车辆空调的控制方法应用于车辆，包括：当接收到开启空调的语音指令时，根据语音指令的声纹特征获取当前用户的用户标识；若获取到当前用户的用户标识，则根据用户标识对应的用户画像信息控制空调进行工作。车辆空调的控制系统包括云端服务器以及所述车辆，云端服务器用于根据所述车辆发送的数据生成用户的用户画像信息。通过这种方式，本申请能够对用户进行识别并根据不同用户的使用习惯控制空调进行工作，无需用户频繁操作空调，优化了用户体验。
Description
技术领域
本申请涉及车辆控制技术领域，具体涉及一种车辆空调的控制方法、系统及车辆。
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，而空调如今早已经是一辆车最基本的配置之一，其用于把车厢内的温度、湿度、空气清洁度及空气流动调整和控制在最佳状态，为乘员提供舒适的乘坐环境，减少旅途疲劳，同时也为驾驶员创造良好的工作条件以确保安全行车。在开始驾驶前或驾驶过程中，若觉得车内的温度、通风情况等条件不佳，驾驶员通常都会开启空调并对空调的各项参数进行调节以达到舒适状态。但是很多家庭只有一部车，则这部车将经常由几个常用人使用，当不同人使用该车辆时，均需要重新调节空调参数，操作繁琐，用户体验差。
发明内容
本申请的目的在于，提供一种车辆空调的控制方法、系统及车辆，其可以解决上述技术问题，能够对用户进行识别并根据不同用户的使用习惯控制空调进行工作，无需用户频繁操作空调。
为解决上述技术问题，本申请提供一种车辆空调的控制方法，包括：
当接收到开启空调的语音指令时，根据所述语音指令的声纹特征获取当前用户的用户标识；
若获取到所述当前用户的用户标识，则根据所述用户标识对应的用户画像信息控制所述空调进行工作。
其中，所述当接收到开启空调的语音指令时，根据所述语音指令的声纹特征获取当前用户的用户标识，包括：
当接收到开启空调的语音指令时，提取所述语音指令的声纹特征；
将提取出的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配，其中，每一个声纹模型对应关联一个用户标识；
若匹配成功，则获取匹配出的声纹模型关联的用户标识作为当前用户的用户标识。
其中，所述将提取出的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配，包括：
将提取出的声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算所述声纹特征与各声纹模型的相似度；
若相似度中的最大值大于或等于预设阈值，则匹配成功且所述最大值对应的声纹模型对应为匹配出的声纹模型。
其中，所述根据所述用户标识对应的用户画像信息控制所述空调进行工作之后，还包括：
监测所述当前用户对所述空调的调节操作；
将所述调节操作产生的空调工作参数及当前的环境环境参数发送至云端服务器，以使得所述云端服务器根据所述空调工作参数及所述车辆环境参数的变化调整所述用户标识对应的用户画像信息。
其中，所述方法，还包括：
若未获取到所述当前用户的用户标识，则赋予所述当前用户一与所述语音指令的声纹特征关联的用户标识；
启动所述空调并监测所述当前用户对所述空调的调节操作；
将所述调节操作产生的空调工作参数及当前的车辆环境参数发送至云端服务器，以使得所述云端服务器根据所述空调工作参数及所述车辆环境参数生成所述当前用户的用户画像信息。
其中，所述方法，还包括：
若未获取到当前用户的用户标识，则判断当前的用户数量是否小于预设总数；
若当前的用户数量小于预设总数，则赋予所述当前用户一与所述语音指令的声纹特征关联的用户标识；
启动所述空调并监测所述当前用户对所述空调的调节操作；
将所述调节操作产生的空调工作参数及当前的车辆环境参数发送至云端服务器，以使得所述云端服务器根据所述空调工作参数及所述车辆环境参数生成所述当前用户的用户画像信息。
其中，所述赋予所述当前用户一与所述语音指令的声纹特征关联的用户标识，包括：
根据所述语音指令的声纹特征生成所述当前用户对应的声纹模型；
赋予所述声纹模型一关联的用户标识以作为所述当前用户的用户标识。
其中，所述空调工作参数包括空调温度、空调风力、出风口方向，所述车辆环境参数包括车外温度、车外湿度。
本申请还提供一种车辆，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车辆空调的控制方法。
本申请还提供一种车辆空调的控制系统，包括云端服务器以及如上所述的车辆，所述云端服务器用于根据所述车辆发送的数据生成用户的用户画像信息。
本申请的车辆空调的控制方法、系统及车辆，车辆空调的控制方法应用于车辆，车辆在接收到开启空调的语音指令时，根据语音指令的声纹特征获取当前用户的用户标识，若获取到当前用户的用户标识，则根据用户标识对应的用户画像信息控制空调进行工作。车辆空调的控制系统包括云端服务器以及所述车辆，云端服务器用于根据所述车辆发送的数据生成用户的用户画像信息。通过这种方式，本申请能够对用户进行识别并根据不同用户的使用习惯控制空调进行工作，无需用户频繁操作空调，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车辆空调的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车辆的结构示意图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种车辆空调的控制系统的结构示意图。
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，对依据本申请车辆空调的控制方法、系统及车辆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车辆空调的控制方法的流程示意图。请参考图1，本实施例的车辆空调的控制方法，包括但不限于以下步骤：
步骤110，当接收到开启空调的语音指令时，根据语音指令的声纹特征获取当前用户的用户标识；
步骤120，若获取到当前用户的用户标识，则根据用户标识对应的用户画像信息控制空调进行工作。
其中，当前用户为本次使用空调的用户，可以是驾驶员或其他乘员，当需要开启空调时，用户通过语音说出“打开空调”的指令，此时车辆接收到语音指令，只需语音指令的内容中包含打开空调的关键词，例如“开”与“空调”时，即可认为接收到开启空调的语音指令。此时，车辆根据语音指令的声纹特征进行用户识别。
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，将声纹作为空调控制的鉴权信息，可准确识别出当前用户的身份以提高空调控制的准确性与便利性，减少设置过程对驾驶的影响。在本实施例中，当前用户为当前使用空调的用户，也就是说，本申请的目的是识别出当前使用空调的用户的身份，进而根据当前使用空调的用户的身份对空调进行对应的控制，使用户无需在每次开始使用空调时都要进行调节操作，可有效提高用车体验。
用户画像信息是根据用户在使用空调的过程中收集的相关信息而抽象出的一个标签化的用户模型，用于反映用户的空调使用习惯。用户画像信息由多个特征标签构成，该特征标签是通过对相关信息分析而来的高度精炼的特征标识，其中部分特征标签是根据用户的行为数据、车辆数据直接得到，部分是通过一系列预设的算法或规则挖掘得到。本实施例中，用户画像信息所包含的特征标签包括性别、车辆空调信息、空调使用偏好等多个，可通过用户的语音、车辆基本信息、空调工作参数、车辆环境参数等方面的数据进行统计分析而得出，其中，车辆空调信息包括空调功率、出风口数量、车内空间等，空调工作参数包括空调温度、空调风力、出风口方向等，车辆环境参数包括车外温度、车外湿度等，空调使用偏好需结合空调使用过程中的车外温度、车外湿度等进行体感温度的计算，生成体感温度与空调工作参数之间的对应关系，在空调工作的过程中再根据体感温度与空调工作参数之间的对应关系对空调进行实时调节。
云端服务器或车辆中预先设置了每个用户画像信息与不同用户标识之间的关联关系，以及声纹特征与不同用户标识之间的关联关系，在通过语音指令的声纹特征确定当前用户的用户标识后，即可根据用户画像信息与用户标识之间的关联关系确定与当前用户对应的用户画像信息，进而根据用户画像信息控制空调进行工作。
在一实施方式中，步骤110当接收到开启空调的语音指令时，根据语音指令的声纹特征获取当前用户的用户标识，包括：
当接收到开启空调的语音指令时，提取语音指令的声纹特征；
将提取出的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配，其中，每一个声纹模型对应关联一个用户标识；
若匹配成功，则获取匹配出的声纹模型关联的用户标识作为当前用户的用户标识。
在一实施方式中，将提取出的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配，包括：
将提取出的声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算声纹特征与各声纹模型的相似度；
若相似度中的最大值大于或等于预设阈值，则匹配成功且最大值对应的声纹模型对应为匹配出的声纹模型。
其中，云端服务器或车辆中预先存储有声纹模型，声纹模型通过采集对应用户的语音指令或相关语音数据进行模型训练得到，并与用户的用户标识进行关联保存，由于一辆车可能对应有不同的用户，因而云端服务器或车辆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用户的身份，进而对应到不同用户的用户画像信息。声纹识别时，将提取到声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，分别计算声纹特征与各声纹模型的相似度，若计算出的所有相似度中的最大值大于或等于预设阈值，则认为当前用户为预设用户，匹配成功且相似度最大值对应的声纹模型对应为匹配出的声纹模型，反之，若计算出的所有相似度中的最大值小于预设阈值，则认为当前用户不是预设用户，匹配失败，不存在对应的声纹模型。
每一个声纹模型关联一个用户标识，用户标识用于区分不同的用户身份，例如用户标识“用户1”与标识“用户2”对应不同的用户，应理解，用户标识仅是用于区分不同的用户，不具体限定为数字、英文等字符，也不具体限定为特定的命名形式，例如也可是文件名，只需可以相互区分即可。
在一实施方式中，步骤120根据用户标识对应的用户画像信息控制空调进行工作之后，还包括：
监测当前用户对空调的调节操作；
将调节操作产生的空调工作参数及当前的车辆环境参数发送至云端服务器，以使得云端服务器根据空调工作参数及车辆环境参数的变化调整用户标识对应的用户画像信息。
其中，在空调开始工作后，实时监测当前用户对空调的调节操作，包括对空调温度、空调风力、出风口方向的调节操作，同时记录当前对应的车辆环境参数，包括车外温度、车外湿度等，将这些数据实时发送至云端服务器、或间隔设定时长发送给云端服务器、或在空调停止工作后发送至云端服务器，云端服务器在收到空调工作参数及车辆环境参数后，根据这些数据的变化调整当前用户的用户标识对应的用户画像信息，以使用户画像信息更加完整、充分且更接近用户的使用习惯。
在一实施方式中，本申请的车辆空调的控制方法，还可包括以下步骤：
若未获取到当前用户的用户标识，则赋予当前用户一与语音指令的声纹特征关联的用户标识；
启动空调并监测当前用户对空调的调节操作；
将调节操作产生的空调工作参数及当前的车辆环境参数发送至云端服务器，以使得云端服务器根据空调工作参数及车辆环境参数生成当前用户的用户画像信息。
在另一实施方式中，本申请的车辆空调的控制方法，还可包括以下步骤：
若未获取到当前用户的用户标识，则判断当前的用户数量是否小于预设总数；
若当前的用户数量小于预设总数，则赋予当前用户一与语音指令的声纹特征关联的用户标识；
启动空调并监测当前用户对空调的调节操作；
将调节操作产生的空调工作参数及当前的车辆环境参数发送至云端服务器，以使得云端服务器根据空调工作参数及车辆环境参数生成当前用户的用户画像信息。
其中，云端服务器或车辆中预先存储有与不同声纹特征对应的声纹模型，声纹模型通过采集对应用户的语音指令或相关语音数据进行模型训练得到，并与用户的用户标识进行关联保存，由于一辆车可能对应有不同的用户，因而云端服务器或车辆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用户的身份，进而对应到不同用户的用户画像信息。声纹识别时，将提取到声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，分别计算声纹特征与各声纹模型的相似度，若计算出的所有相似度中的最大值大于或等于预设阈值，则认为当前用户为预设用户，匹配成功且相似度最大值对应的声纹模型对应为匹配出的声纹模型，进而获取到对应的用户标识，反之，若计算出的所有相似度中的最大值小于预设阈值，则认为当前用户不是预设用户，匹配失败，不存在对应的声纹模型，无法获取到对应的用户标识。
在未获取到用户标识时，赋予当前用户一与语音指令的声纹特征关联的用户标识，例如当前存在“用户1”与“用户2”，则此时赋予当前用户一用户标识“用户3”，并使“用户3”与此次接收到的语音指令的声纹特征关联，此赋予用户标识过程可直接进行或先判断当前用户数量小于预设数量后进行，预设数量例如为3人、4人或5人，由于一辆车的使用者通常较为固定且人数有限，因而判断当前用户数量是否超出预设数量为可选步骤。在一实施方式中，赋予当前用户一与语音指令的声纹特征关联的用户标识时，首先根据语音指令的声纹特征生成当前用户对应的声纹模型，赋予声纹模型一关联的用户标识以作为当前用户的用户标识，从而使赋予的用户标识与语音指令的声纹特征关联。
在赋予当前用户一与语音指令的声纹特征关联的用户标识后，启动空调进行工作，用户在使用过程中将会根据自身偏好对空调进行调节以达到舒适状态，此时车辆实时监测当前用户对空调的调节操作，将调节操作产生的空调工作参数及当前对应的车辆环境参数发送至云端服务器，使得云端服务器根据接收到的空调工作参数及车辆环境参数生成当前用户的用户画像信息。在生成当前用户的用户画像信息后，若当前用户下次再使用空调，则可以直接根据对应的用户画像信息控制空调进行工作，无需用户再次进行调节。
本申请的车辆空调的控制方法终端，车辆在接收到开启空调的语音指令时，根据语音指令的声纹特征获取当前用户的用户标识，若获取到当前用户的用户标识，则根据用户标识对应的用户画像信息控制空调进行工作。通过这种方式，本申请能够对用户进行识别并根据不同用户的使用习惯控制空调进行工作，无需用户频繁操作空调，优化了用户体验。
图2是根据一示例性实施例示出的一种车辆的结构示意图。如图2所示，本申请还提供一种车辆，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上所述的车辆空调的控制方法。
实际实现时，存储器210和处理器220集成在车机内，车辆通过车机内的通讯模块与云端服务器进行数据传输。车辆还可包括其它存储模块，用于存储当前的空调工作参数及当前对应的车辆环境参数。
本实施例的车辆中处理器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。
图3是根据一示例性实施例示出的一种车辆空调的控制系统的结构示意图。如图3所示，本申请还提供一种车辆空调的控制系统，包括车辆310以及云端服务器320，车辆310用于执行如上所述的车辆空调的控制方法，云端服务器320用于根据车辆310发送的数据生成用户的用户画像信息，生成用户画像信息包括生成新的用户画像信息或调整用户画像信息。
其中，车辆在接收到语音指令后进行用户识别，若当前用户为预设用户，则可获取到对应的用户标识，此时根据用户标识对应的用户画像信息控制空调进行工作，在空调工作的过程中，实时记录用户进行调节操作产生的空调工作参数及当前对应的车辆环境参数并发送给云端服务器，云端服务器根据接收的数据对当前用户的用户画像信息进行调整。若当前用户为预设用户，则无法获取到对应的用户标识，此时新增用户，在空调工作的过程中，实时记录用户进行调节操作产生的空调工作参数及当前对应的车辆环境参数并发送给云端服务器，云端服务器根据接收的数据生成当前用户的用户画像信息，云端服务器可生成并存储设定数量用户的用户画像信息，用户画像信息与用户标识对应，用户标识与不同声纹特征对应，从而可以实现个性化的空调调节。
本实施例的车辆空调的控制系统中的车辆310及云端服务器320的具体工作过程，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。
本申请的车辆空调的控制系统及车辆，车辆在接收到开启空调的语音指令时，根据语音指令的声纹特征获取当前用户的用户标识，若获取到当前用户的用户标识，则根据用户标识对应的用户画像信息控制空调进行工作，车辆空调的控制系统包括云端服务器以及车辆，云端服务器用于根据车辆发送的数据生成用户的用户画像信息。通过这种方式，本申请能够对用户进行识别并根据不同用户的使用习惯控制空调进行工作，无需用户频繁操作空调，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)
1.一种车辆空调的控制方法，其特征在于，包括：
当接收到开启空调的语音指令时，根据所述语音指令的声纹特征获取当前用户的用户标识；
若获取到所述当前用户的用户标识，则根据所述用户标识对应的用户画像信息控制所述空调进行工作。
2.根据权利要求1所述的车辆空调的控制方法，其特征在于，所述当接收到开启空调的语音指令时，根据所述语音指令的声纹特征获取当前用户的用户标识，包括：
当接收到开启空调的语音指令时，提取所述语音指令的声纹特征；
将提取出的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配，其中，每一个声纹模型对应关联一个用户标识；
若匹配成功，则获取匹配出的声纹模型关联的用户标识作为当前用户的用户标识。
3.根据权利要求2所述的车辆空调的控制方法，其特征在于，所述将提取出的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配，包括：
将提取出的声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算所述声纹特征与各声纹模型的相似度；
若相似度中的最大值大于或等于预设阈值，则匹配成功且所述最大值对应的声纹模型对应为匹配出的声纹模型。
4.根据权利要求1所述的车辆空调的控制方法，其特征在于，所述根据所述用户标识对应的用户画像信息控制所述空调进行工作之后，还包括：
监测所述当前用户对所述空调的调节操作；
将所述调节操作产生的空调工作参数及当前的环境环境参数发送至云端服务器，以使得所述云端服务器根据所述空调工作参数及所述车辆环境参数的变化调整所述用户标识对应的用户画像信息。
5.根据权利要求1所述的车辆空调的控制方法，其特征在于，所述方法，还包括：
若未获取到所述当前用户的用户标识，则赋予所述当前用户一与所述语音指令的声纹特征关联的用户标识；
启动所述空调并监测所述当前用户对所述空调的调节操作；
将所述调节操作产生的空调工作参数及当前的车辆环境参数发送至云端服务器，以使得所述云端服务器根据所述空调工作参数及所述车辆环境参数生成所述当前用户的用户画像信息。
6.根据权利要求1所述的车辆空调的控制方法，其特征在于，所述方法，还包括：
若未获取到当前用户的用户标识，则判断当前的用户数量是否小于预设总数；
若当前的用户数量小于预设总数，则赋予所述当前用户一与所述语音指令的声纹特征关联的用户标识；
启动所述空调并监测所述当前用户对所述空调的调节操作；
将所述调节操作产生的空调工作参数及当前的车辆环境参数发送至云端服务器，以使得所述云端服务器根据所述空调工作参数及所述车辆环境参数生成所述当前用户的用户画像信息。
7.根据权利要求5或6所述的车辆空调的控制方法，其特征在于，所述赋予所述当前用户一与所述语音指令的声纹特征关联的用户标识，包括：
根据所述语音指令的声纹特征生成所述当前用户对应的声纹模型；
赋予所述声纹模型一关联的用户标识以作为所述当前用户的用户标识。
8.根据权利要求4至6中任一项所述的车辆空调的控制方法，其特征在于，所述空调工作参数包括空调温度、空调风力、出风口方向，所述车辆环境参数包括车外温度、车外湿度。
9.一种车辆，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8中任一项所述的车辆空调的控制方法。
10.一种车辆空调的控制系统，其特征在于，包括云端服务器以及如权利要求9所述的车辆，所述云端服务器用于根据所述车辆发送的数据生成用户的用户画像信息。
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