CN112037785A - 智能设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种智能设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取控制设备当前的网络状态，网络状态包括拥挤状态；获取语音信息；根据网络状态确定对应的语音处理模式，语音处理模式包括在线语音处理模式和本地语音处理模式；基于对应的语音处理模式对语音信息进行处理，得到控制指令；以及根据控制指令控制智能设备的工作状态。在上述方法中，能够根据控制设备当前的网络状态，对获取到的语音信息采取不同的语音处理模式，提高基于语音对智能设备控制的稳定性。

Description

智能设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及智能家居技术领域，更具体地，涉及一种智能设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

近些年，随着经济水平的不断提升，消费者的消费能力逐步提高，同时，消费者对消费品的要求也在不断提升。例如，在智能设备市场，相较于传统的智能设备，智能设备能通过语音识别的方式获知用户的意图，提升用户的使用体验，因此，智能设备受到了广泛的关注。

目前，现有技术中基于语音识别的智能设备的控制方法通常是在控制端获取用户的语音信息，然后将用户的语音信息发送至云端服务器，云端服务器对语音信息进行识别后得到对应的语音控制指令，云端服务器可以将语音控制指令发送至控制端，控制端通过该语音控制指令控制智能设备的工作状态，从而实现对智能设备的控制。虽然上述现有技术中基于语音识别的智能设备的控制方法能够实现对智能家居的控制，但是，该控制方法运行良好的前提是网络状况较好，数据输送较为流畅，当网络状况较差时，该控制方法会存在较大延迟或者无法正常进行，稳定性较差。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供一种智能设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中的智能设备的控制方法存在的检测效率较低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种智能设备的控制方法，包括：获取控制设备当前的网络状态，网络状态包括拥挤状态；获取语音信息；根据网络状态确定对应的语音处理模式，语音处理模式包括在线语音处理模式和本地语音处理模式；基于对应的语音处理模式对语音信息进行处理，得到控制指令；以及根据控制指令控制智能设备的工作状态。

第二方面，本发明实施例提供了一种智能设备的控制装置，包括：网络状态获取模块，获取控制设备当前的网络状态，网络状态包括拥挤状态；语音信息获取模块，用于获取语音信息；语音处理模式确定模块，用于根据网络状态确定对应的语音处理模式，语音处理模式包括在线语音处理模式和本地语音处理模式；控制指令获取模块，用于基于对应的语音处理模式对语音信息进行处理，得到控制指令；以及智能设备控制模块，用于根据控制指令控制智能设备的工作状态。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器以及存储器；一个或多个程序，其中一个或多个程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于执行上述的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有程序代码，其中，在程序代码运行时执行上述的方法。

本发明实施例提供了一种智能设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质。在该方法中，获取控制设备当前的网络状态，获取语音信息，根据网络状态确定对应的语音处理模式，基于对应的语音处理模式对语音信息进行处理，得到控制指令，根据控制指令控制智能设备的工作状态，从而实现根据控制设备的网络状态采用不同的语音处理模式对语音信息进行处理，得到控制指令，对智能设备进行控制，从而能够有效地防止因控制设备与云端服务器之间出现网络异常而无法对语音信息进行处理的现象，解决了现有技术中的基于语音识别的智能设备的控制方法存在控制智能设备的稳定性较差的问题。

下面对具体的智能设备的控制方法进行介绍。基于上面介绍的应用环境以及系统，下面将结合附图具体描述本发明的各实施例。

附图说明

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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1示出了一种适用于本发明实施例的应用环境示意图。

图2示出了本发明实施例提出的控制设备的示意图。

图3示出了根据本发明一个实施例的智能设备的控制方法流程图。

图4示出了根据本发明另一个实施例的智能设备的控制方法流程图。

图5示出了根据本发明又一个实施例的智能设备的控制方法流程图。

图6示出了根据本发明又一个实施例的智能设备的控制方法流程图。

图7示出了根据本发明又一个实施例的智能设备的控制方法流程图。

图8示出了根据本发明又一个实施例的智能设备的控制方法流程图。

图9示出了本发明实施例提出的一种智能设备的控制方法的时序图。

图10示出了本发明实施例提出的一种智能设备的控制装置的功能模块框图。

图11示出了本发明实施例提出的一种电子设备的功能模块框图。

具体实施方式

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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

近些年来，市场上对智能家居的投入大大提高，智能家居也得到了广泛的应用。通常，市场上控制智能家居的控制设备需要与云端服务器进行交互通信，较为依赖网络，当网络较差时，会带来较大延迟，导致无法及时地控制智能设备。

基于此，本发明发明人进行大量的研究发现，在智能家居系统中，当控制设备与云端服务器之间处于网络波动较大的通信状态时，可以通过网络加速器稳定控制设备与云端服务器之间的通信状态。发明人发现，通过设置网络加速器确实能够在一定程度上改善控制设备与云端服务器之间的通信状态，提高控制智能设备过程的稳定性，但是，在极端状态下，例如，控制设备与云端服务器之间处于断开的状态，控制设备与云端服务器之间完全无法进行通信交互，此时网络加速器就不能发挥作用，产生有益的效果。

为了能够从根本性上解决上述描述的问题，本发明发明人继续投入研发，致力于研究如何能够在控制设备处于断网状态下依然能够实现对语音信息的识别，同时还能保留通过云端服务器对语音信息进行处理的常规处理模式。进一步地，发明人提出了本发明的智能设备的控制方法，在该控制方法中，获取控制设备当前的网络状态，根据控制设备的网络状态，选择不同的语音处理模式对语音信息进行处理，从而能够根据控制设备的网络状态采用不同的语音处理模式对语音信息进行处理，从而能够有效地防止因控制设备与云端服务器之间出现网络异常而无法对语音信息进行处理的现象，解决了现有技术中的基于语音识别的智能设备的控制方法存在控制智能设备的稳定性较差的问题。

首先对本发明实施例提供的智能设备的控制方法的应用环境进行介绍。

请参见图1，图1示出了本发明实施例提供的智能家居系统的应用场景示意图，该智能家居系统包括云端服务器100和控制设备200，其中，云端服务器100可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现，控制设备200的数量可以是一个或者多个(图中仅示出两个)，云端服务器100可以与控制设备200进行交互通信。另外，控制设备200可以控制一个或者多个智能设备300(图中仅示出五个)，智能家居系统中的每个控制设备200可以设置于不同的室内空间。需要注意的是，各个控制设备200之间也可以进行通信连接。

在本发明实施例中，控制设备200为进行智能家居控制的智能控制设备，智能控制设备可以实现系统信息的采集、信息输入、信息输出、集中控制、远程控制、联动控制等功能。智能控制设备可以负责具体的安防报警，家电控制，用电信息采集。智能控制设备还可以通过无线方式与智能交互终端等产品进行数据交互。智能控制设备还具备有无线路由功能，优良的无线性能，网络安全和覆盖面积。需要说明的是，图1只是示例性的展示一种应用环境，图中的控制设备200的数量还可以根据需要进行增加或者减少。

其中，请参见图2，控制设备200可以包括控制设备主体201，其中，控制设备主体201可以为圆柱体、规则框体、不规则框体等，可选地，作为一种方式，控制设备主体201为规则框体，例如，长方体、正方体等，且该控制设备主体201的一侧可以设置固定部，以通过该固定部将控制设备主体201固定于目标物体上，例如，将控制设备主体201固定于墙体、固定于门上等。

进一步地，控制设备200还可以包括至少一个物理按键202，至少一个物理按键202设置于控制设备主体201上。控制设备200还可以包括至少一个虚拟按键，至少一个虚拟按键设置于控制设备主体201上。具体地，控制设备主体201可以包括触摸屏203，至少一个虚拟按键设置于触摸屏203上，其中，触摸屏203用于显示控制设备200所输出的画面信息以及用于供用户触控操作，例如，触控至少一个虚拟按键。上述物理按键以及虚拟按键可以与不同的操作指令关联，以实现不同的操作。

在本发明实施例中，智能设备300可以包括设置于室内空间中的多种智能家电设备、传感设备以及检测设备等，例如智能电视、智能冰箱或智能空调等。与控制设备200连接的智能设备300，可以与控制设备200之间进行数据以及指令的交互。控制设备200与智能设备300可以通过蓝牙、WLAN、Wi-Fi(Wireless-Fidelity，无线保真)、ZigBee(紫峰技术)等通信方式连接，当然，控制设备200与智能设备300连接方式在本发明实施例中可以不作为限定。

根据上述智能家居系统，本发明实施例提供了一种智能设备的控制方法，该智能设备的控制方法应用于上述智能家居系统中的控制设备，控制设备为上述智能家居系统中的任一智能控制设备。在该方法中，获取控制设备当前的网络状态，获取语音信息，根据网络状态确定对应的语音处理模式，基于对应的语音处理模式对语音信息进行处理，得到控制指令，根据控制指令控制智能设备的工作状态，从而实现根据控制设备的网络状态采用不同的语音处理模式对语音信息进行处理，得到控制指令，对智能设备进行控制。下面对具体的智能设备的控制方法进行介绍。基于上面介绍的应用环境以及系统，下面将结合附图具体描述本发明的各实施例。

请参阅图3，本发明实施例提供的一种智能设备的控制方法，其一旦被触发，则实施例中方法的流程可以通过控制设备自动运行，其中，各个步骤在运行的时候可以按照如流程图中的顺序先后进行，也可以根据实际情况多个步骤同时进行，在此并不作限定。该智能设备的控制方法可以包括以下步骤S110至步骤S150。

步骤S110：获取控制设备当前的网络状态，网络状态包括拥挤状态。

在本发明实施例中，可以通过网络诊断协议获取控制设备的网速信息，根据网速信息来获取控制设备当前的网络状态。也就是说，网络状态除了拥挤状态，还可以包括其他状态，例如流畅状态。具体地，网速信息包括用于表示控制设备网速的数值，当该用于表示控制设备网速的数值低于预设数值时，网络状态为拥挤状态；当该用于表示控制设备网速的数值大于或等于预设数值时，网络状态为流畅状态。需要注意的是，网速信息可以是根据某一段时间内控制设备的网速均值得到，还可以是根据某一时刻控制设备的网速得到，此处不做具体限制。另外，上述描述的预设数值可以是根据经验得到。

其中，控制设备可以是用于控制智能设备的设备，该设备可以具备采集声音的能力，如，该设备可以包括用于拾取语音信息的麦克风和音频信号处理模块。例如，控制设备可以包括MIXPAD、智能手机、智能平板、笔记本电脑、个人计算机(Personal Computer，PC)、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、移动互联网设备(Mobile InternetDevice，MID)、穿戴设备(如智能手表、智能手环、智能眼镜)等各类设备中的一种或多种。

另外，在一些示例中，控制设备所运行的操作系统可以包括但不限于Android(安卓)操作系统、IOS操作系统、Symbian(塞班)操作系统、Black Berry(黑莓)操作系统、Windows Phone 8操作系统等。

步骤S120：获取语音信息。

在本发明实施例中，可以通过直接方式获得语音信息，也可以通过间接方式获得语音信息。当控制设备通过直接方式获得语音信息时，控制设备可以具备用于采集声音的器件，如，用于采集声音的器件可以是麦克风；此时，控制设备中的麦克风可以直接从控制设备所处的环境中获得语音信息，降低获取语音信息的延迟，响应速度较高。当控制设备通过间接方式获得语音信息时，控制设备用于接收由声音采集的器件采集得到的语音信息；具体地例如，控制设备可以通过有线或者无线通信的方式从用于采集声音的器件(如麦克风、收音器等)处获取语音信息，该语音信息为用于采集声音的器件所处的环境处得到，拓宽了该控制设备的应用场景。

需要注意的是，在本实施例中，上述步骤S110和步骤S120之间可以无先后之分，具体可以根据实际应用场景调整步骤S110和步骤S120的实现顺序。

步骤S130：根据网络状态确定对应的语音处理模式，语音处理模式包括在线语音处理模式和本地语音处理模式。

在本发明实施例中，网络状态与语音处理模式之间可以是映射关系，该映射关系可以预先设定。例如，当网络状态处于流畅状态时，可以选择在线语音识别模式，还可以同时选择在线语音识别模式和本地语音识别模式；当网络状态处于拥挤状态时，可以选择本地语音识别模式，还可以同时选择在线语音识别模式和本地语音识别模式，对此不做具体限制，可以根据实际应用场景适应性选择。

步骤S140：基于对应的语音处理模式对语音信息进行处理，得到控制指令。

在本发明实施例中，可以通过在线语音处理模式或者本地语音处理模式对语音信息进行处理，得到控制指令。具体地，当控制设备的网络状态为流畅状态，通过在线语音处理模式对语音信息进行处理时，控制设备与云端服务器之间需要进行数据输送，云端服务器对语音信息进行识别，将识别得到的控制指令发送至控制设备；当控制设备的网络状态为拥挤状态，通过本地语音处理模式对语音信息进行处理时，控制设备与云端服务器之间无需要进行数据输送，控制设备对语音信息进行识别，得到控制指令。

步骤S150：根据控制指令控制智能设备的工作状态。

在本发明实施例中，智能设备的工作状态可以是智能设备的运行状态。例如，当智能设备为空调时，运行状态可以是温度、扫风方向、定时时间等；当智能设备为电控窗帘时，运行状态可以是开合程度、遮光角度等。

在本实施例中，通过上述步骤S110至步骤S150的实施，能够获取控制设备当前的网络状态，根据控制设备的网络状态，选择不同的语音处理模式对语音信息进行处理，从而能够根据控制设备的网络状态采用不同的语音处理模式对语音信息进行处理，从而能够有效地防止因控制设备与云端服务器之间出现网络异常而无法对语音信息进行处理的现象，解决了现有技术中的基于语音识别的智能设备的控制方法存在控制智能设备的稳定性较差的问题。

进一步地，作为本实施例的一种实施方式，网络状态还可以包括流畅状态，如图4所示，上述步骤S110可以包括以下步骤S210至步骤S230。

步骤S210：获取控制设备进行数据传输的输送情况。

在本发明实施例中，输送情况具体可以是用于表示控制设备进行数据传输的通信质量的指标。例如，输送情况可以是控制设备当前的网络带宽、丢包率、基于传输控制协议得到的延迟等等。

需要注意的是，在本发明实施例中，控制设备的输送情况还可以是基于同一局域网进行数据输送的控制设备的数量，多个控制设备可以同时与同一局域网连接。另外，当同一局域网下连接多个控制设备时，可以选择其中至少一个控制设备作为主控制设备，其他控制设备作为从控制设备，主控设备可以获取同一局域网进行数据输送的控制设备的数量，并将该同一局域网进行数据输送的控制设备的数量发送至特定的从控制设备，也就是说，未接收到该同一局域网进行数据输送的控制设备的数量的从控制设备可以无需进行下述步骤S220至步骤S230，从而能够避免同一局域网下的所有控制设备的网络状态均为拥挤状态。

在一些示例中，判断基于同一局域网的控制设备是否正在进行数据输送的方法可以包括如下的方式一和/或方式二。方式一：当控制设备的上行速率大于预设上行速率时，判断该控制设备正在进行数据输送；当控制设备的上行速率小于等于预设上行速率时，判断该控制设备未进行数据输送。方式二：当控制设备的下行速率大于预设下行速率时，判断该控制设备正在进行数据输送；当控制设备的上行速率小于等于预设上行速率时，判断该控制设备未进行数据输送。

步骤S220：若输送情况满足预设指标，则确定控制设备当前的网络状态为流畅状态。

步骤S230：若输送情况不满足预设指标，则确定控制设备当前的网络状态为拥挤状态。

在本发明实施例中，预设指标可以是用于判断控制设备进行数据传输的通信质量的指标是否满足预设需求的标准指标。例如，当输送情况为控制设备当前的网络带宽时，预设指标可以是根据经验确定的上行和下行速率阈值；当输送情况数据传输的丢包率时，预设指标可以是根据经验确定的丢包率阈值；当输送情况为基于传输控制协议得到的延迟时，预设指标可以是根据经验值确定的最大容忍延迟。

进一步地，当控制设备的输送情况为基于同一局域网进行数据输送的控制设备的数量时，预设指标可以是根据经验确定的预设数量，当控制设备的数量大于或等于预设数量时，确定控制设备当前的网络状态为拥挤状态。例如，根据经验发现，在基于同一局域网进行数据输送的控制设备的数量小于9时，确定控制设备当前的网络状态为流畅状态；在基于同一局域网进行数据输送的控制设备的数量大于或等于9时，确定控制设备当前的网络状态为拥挤状态，此时预设数量为9。需要注意的是，预设数量为9不应当作为限制本发明的证据，具体应当根据局域网的带宽和覆盖面积作对面调整。另外，步骤S220和步骤S230中的控制设备可以是上述步骤S210中描述的主控制设备和/或从控制设备。

在本发明实施例中，通过上述步骤S210至步骤S230的实施，根据控制设备当前的输送情况来获取控制设备的网络状态，能够依据不同的用于表征通信质量的指标对网络状态进行确定，尤其地，在多个控制设备同时连接局域网时，可以根据控制设备进行数据输送的数量来判断控制设备的网络状态，通过判断局域网中部分控制设备的网络状态处于拥挤状态，处于拥挤状态下的控制设备可以不与云端服务器进行交互通信，从而使得判断处于流畅状态的控制设备的网络更加流畅。进一步地，当与同一局域网连接的控制设备数量较多时，此时，由于同一局域内的控制设备布置较为密集，用户发出的声音很容易同时被多个控制设备获取到，如果多个控制设备同时对同一语音信息进行处理，不利于节约计算资源，将上述步骤S210至步骤S230应用于上述环境中时，能够有效避免计算资源的浪费，提高识别的效率，降低控制智能设备的延迟。

进一步地，作为本实施例的一种实施方式，网络状态还可以包括流畅状态，如图5所示，在本实施例提供的方法中，控制设备为多个，多个控制设备包括连接于同一局域网的第一控制设备和第二控制设备，基于此，上述的步骤S110可以包括步骤S310至步骤S340。

步骤S310：第一控制设备及第二控制设备分别获取语音信息。

在本发明实施例中，第一控制设备和第二控制设备之间可以进行通信。具体地，第一控制设备与第二控制设备之间可以通过蓝牙、局域网、ZigBee等进行通信，当然，第一控制设备和第二控制设备之间的连接方式在本发明实施例中可以不作为限定。

步骤S320：计算第一控制设备获取到的语音信息与第二控制设备获取到的语音信息的相似度。

在本发明实施例中，具体可以分别获取第一控制设备获取到的语音信息和第二控制设备获取到的语音信息中音频变化数据，将第一控制设备获取到的语音信息和第二控制设备获取到的音频变化数据进行匹配，相似度即为对匹配结果的具体量化。音频变化数据可以包括用于表示音量变化过程的相关数据。例如，音频变化数据可以是音量大小变化曲线、语音时长、有效语音的时间节点等数据。

需要注意的是，当第一控制设备获取到的语音信息与第二控制设备获取到的语音信息是同一用户在同一时间段内发出时，也即，当用户期望控制智能设备并发出语音信息时，连接于同一网络的第一控制设备和第二控制设备能够同时收到用户的语音信息，由于第一控制设备和第二控制设备采集到的语音信息中的声音的音量变化过程应当较为接近，因此，第一控制设备获取到的语音信息和第二控制设备获取到的语音信息中音频变化数据应当相近，计算得到的相似度应当较高；另外，当第一控制设备和第二控制设备同时获取到的语音信息不是同一用户在同一时间段内发出时，由于各个用户对控制设备的控制期望和声音语气通常是不相同的，因此，第一控制设备获取到的语音信息和第二控制设备获取到的语音信息中音频变化数据之间的差异性应当较大，计算得到的相似度应当较低。

步骤S330：当相似度大于或等于相似度阈值时，确定网络状态为拥挤状态。

在本发明实施例中，当相似度大于或等于相似度阈值时，判断第一控制设备和第二控制设备获取到的语音信息是同一语音信息，确定第一控制设备和/或第二控制设备的网络状态为拥挤状态。

步骤S340：当相似度小于相似度阈值时，确定网络状态为流畅状态。

在本发明实施例中，当相似度小于相似度阈值时，判断第一控制设备和第二控制设备获取到的语音信息不是同一语音信息，确定第一控制设备和第二控制设备的网络状态为流畅状态。

具体而言，当相似度大于或等于相似度阈值，可以认为第一控制设备和第二控制设备获取到的语音信息是同一用户在同一时间段内发出的语音信息，若第一控制设备和第二控制设备均同时对语音信息进行处理时，容易浪费资源，此时，通过设置第一控制设备和第二控制设备中的一者的网络状态为拥挤状态，设置第一控制设备和第二控制设备中的另一者的网络状态为流畅状态，从而避免云端服务器同时对语音信息进行重复识别，以降低计算量。

通过上述步骤S210至步骤S230，以及步骤S310至步骤S340可知，本实施例中控制设备的网络状态不仅可以依据控制设备与云端服务器之间的网速来进行判断，也可以依据在同一局域网下，控制设备进行信息输送的数量或者多个控制设备获取的语音信息之间的相似度进行判断。也就是说，本实施例中控制设备的网络状态判断标准可以依据控制设备应用环境的不同，发生相应的改变，具体而言，判断网络状态为拥挤状态的控制设备不再向云端服务器发送语音信息的同时，有效提升判断网络状态为流畅状态的控制设备与云端服务器之间的通信速率。

在本实施例中，通过上述步骤S310至步骤S340的实施，能够计算出第一控制设备获取到的语音信息与第二控制设备获取到的语音信息的相似度，并根据该相似度确定第一控制设备和/或第二控制设备的网络状态，能够避免多个控制设备同时对同一语音信息进行处理，节约计算资源。另外，由于本实施例中的语音信息可以被多个控制设备同时获取得到，因此，可以根据语音信息中的声音的音量变化过程来计算相似度，而无需采用复杂的语音识别算法对语音信息进行识别，得到对应的语义，再来进行相似度计算匹配，减少计算量，并且能够满足该场景下的需求，同时有效改善网络状态为流畅状态的控制设备与云端服务器之间的通信状态，提升网络状态为流畅状态的控制设备与云端服务器之间的上下行数据传输速率。

进一步地，作为本实施例的一种实施方式，网络状态还可以包括流畅状态，如图6所示，上述步骤S130可以包括以下步骤S410至步骤S420。

步骤S410：当网络状态为流畅状态时，确定对应的语音处理模式为在线语音处理模式，在线语音处理模式用于指示控制设备获取与控制设备通信连接的云端服务器对语音信息进行语音识别的结果。

步骤S420：当网络状态为拥挤状态时，确定对应的语音处理模式为本地语音处理模式，本地语音处理模式用于指示控制设备根据本地预先存储的语音信息对语音信息进行本地语音识别。

在本实施例中，通过上述步骤S410至步骤S420的实施，能够实现根据控制设备的网络状态确定对应的语音处理模式，在控制设备的网络处于流畅时采用云端服务器对语音信息进行识别，在控制设备的网络处于拥挤状态时通过控制设备对本地语音进行识别。

进一步地，作为本实施例的一种实施方式，如图7所示，上述步骤S140可以包括以下步骤S510至步骤S520。

步骤S510：当对应的语音处理模式为在线语音处理模式时，将语音信息发送至云端服务器。

步骤S520：获取由云端服务器对语音信息识别得到并发送的控制指令。

在本发明实施例中，云端服务器可以采用动态时间规整算法(Dynamic TimeWarping，简称DTW)、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，简称HMM)、矢量量化(VectorQuantization，简称VQ)等方式对语音信息进行识别，根据识别的结果得到对应的控制指令，控制设备接收由云端服务器发送的控制指令。

在本实施例中，通过上述步骤S510至步骤S520的实施，控制设备能够将语音信息发送至云端服务器，然后接收由服务器发送的控制指令，从而实现控制智能设备的工作状态。

进一步地，作为本实施例的一种实施方式，如图7所示，上述步骤S140还可以包括以下步骤S610至步骤S620。

步骤S610：当选择本地语音处理模式时，将语音信息与本地预先存储的语音信息进行匹配。

在本发明实施例中，为节约存储资源，本地预先存储的语音信息可以包括用于直接控制智能设备的工作状态的关键词语音。例如，关键词语音可以是与“空调”、“冰箱”、“电控窗帘”等智能设备的名称相关的语音，还可以是与“27℃”、“制冷”、“干燥”等智能设备的工作状态相关的语音。

步骤S620：根据语音信息与本地预先存储的语音信息的匹配结果得到控制指令。

在本发明实施例中，匹配结果可以包括用于控制目标智能设备相关的结果。控制指令的格式也可以预先设定。需要注意的是，匹配结果与控制指令之间的映射关系可以预先设定，例如，控制设备可以预置有多个预设关键词与控制指令之间的映射关系表，当控制设备接收到语音信息时，其用于提取语音信息中的语音关键词，并将该语音关键词与多个预设关键词进行匹配，若该语音关键词与其中一个预设关键词匹配成功，则得到和语音信息对应的预设关键词，再根据该对应的预设关键词得到对应的控制指令。其中，目标智能设备可以是用户想要控制的对象。

在一些具体的实施例中，如下表(1)所示，用户发出的语音信息的内容为“把风扇开到2档”,则控制设备从语音信息中提取得到语音关键词“风扇2挡”，将该语音关键词与多个预设关键词匹配后，得出预设关键词“风扇2挡”，并将其视为匹配结果，本地预先设定的映射关系表内存有关键词“风扇1挡”、“风扇2挡”、“风扇3挡”、“风扇4挡”，在本地预先设定的映射关系表内的关键词中查询与“风扇2挡”对应的控制指令“FS2”。需要注意的是，本示例仅用于描述匹配结果与控制指令之间的映射关系，不应当作为限制本发明的证据。

语音信息内容	语音关键词	预设关键词	控制指令
				把风扇开到1档	风扇1挡	风扇1挡	FS1
把风扇开到2档	风扇2挡	风扇2挡	FS2
				把风扇开到3档	风扇3挡	风扇3挡	FS3
把风扇开到4档	风扇4挡	风扇4挡	FS4

表(1)

在本实施例中，通过上述步骤S610至步骤S620的实施，能够使控制设备处于拥挤状态时能够自行实现本地语音识别，无需借助云端服务器，拓宽了该控制设备的应用场景。

进一步地，作为本实施例的一种实施方式，在上述步骤S120之前可以包括：

呈现提示信息，提示信息包括预设的控制指令所对应的语音信息以用于提示用户描述出符合预设要求的语音信息。例如，提示信息可以是“请说出目标智能设备及其工作状态”、“请说出空调的期望模式”、“请说出冰箱冷冻层的期望温度”等等。

在本发明实施例中，提示信息可以包括目标智能设备的名称以及目标智能设备的工作状态。

在本实施例中，由于相对于云端服务器对语音信息进行识别的方式，控制设备对语音信息进行本地识别的方式所能识别的语音信息通畅较为简单，通过本实施方式的实施，能够在网络状态为拥挤状态时，提示用户按照预设的方式进行描述，使得控制设备获取到的语音信息更容易被识别，提高识别语音信息的精准度。

另外，为了能够更加清楚地理解本发明实施例提供的智能设备的控制方法在图1所示的应用环境中的应用过程，结合如图9所示的时序图，描述智能设备、控制设备和云端服务器之间的关系，对智能设备的控制方法进行简单描述，如图9所示，控制设备执行步骤S110：获取控制设备当前的网络状态，网络状态包括流畅状态和拥挤状态；步骤S120：获取语音信息；步骤S130：根据网络状态确定对应的语音处理模式，语音处理模式包括在线语音处理模式和本地语音处理模式；步骤S510：当对应的语音处理模式为在线语音处理模式时，将语音信息发送至云端服务器。云端服务器对语音信息进行识别，根据识别结果得到对应的控制指令。控制设备执行步骤S510：当对应的语音处理模式为在线语音处理模式时，将语音信息发送至云端服务器；步骤S150：根据控制指令控制智能设备的工作状态。智能设备接收由控制设备发送的控制指令，控制自身的工作状态。

需要注意的是，如图9所示的时序图用于描述智能设备、控制设备和云端服务器之间的关系，并不应当作为限制本发明的证据。另外，关于如图9所示的时序图中的各个步骤，在上述实施例中已有详细描述，此处不再赘述。

通过上述智能设备的控制方法的实施，能够根据网络状态确定对应的语音处理模式，基于对应的语音处理模式对语音信息进行处理，得到控制指令，根据控制指令控制智能设备的工作状态，实现不同的网络状态采用不同的模式对智能设备进行控制；在多个控制设备同时连接局域网时，可以根据控制设备进行数据输送的数量来判断控制设备的网络状态，通过判断局域网中部分控制设备的网络状态处于拥挤状态，处于拥挤状态下的控制设备可以不与云端服务器进行交互通信，从而使得判断处于流畅状态的控制设备的网络更加流畅；还能够计算多个控制设备获取的语音信息之间的相似度，防止对同一语音信息重复识别，并且无需采用复杂的语音识别算法对语音信息进行识别，节约计算资源；并且能够在控制设备的网络状态为拥挤状态下，对用户进行提示，使得控制设备获取到的语音信息更容易被识别，提高识别语音信息的精准度。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

请参阅图10，其示出了本发明实施例提供的一种智能设备的控制装置400的结构框图，智能设备的控制装置400可以包括网络状态获取模块410、语音信息获取模块420、语音处理模式确定模块430、控制指令获取模块440和智能设备控制模块450。各功能模块详细说明如下：

网络状态获取模块410用于获取控制设备当前的网络状态，网络状态包括拥挤状态；语音信息获取模块420用于获取语音信息；语音处理模式确定模块430用于根据网络状态确定对应的语音处理模式，语音处理模式包括在线语音处理模式和本地语音处理模式；控制指令获取模块440用于基于对应的语音处理模式对语音信息进行处理，得到控制指令；设备控制模块450用于根据控制指令控制智能设备的工作状态。

进一步地，作为一个实施方式，网络状态还可以包括流畅状态，智能设备的控制装置400中的网络状态获取模块410可以包括输送情况获取单元、第一流畅状态确定单元和第一拥挤状态确定单元。各功能单元详细说明如下：输送情况获取单元用于获取控制设备进行数据传输的输送情况；第一流畅状态确定单元用于若输送情况满足预设指标，则确定控制设备当前的网络状态为流畅状态；第一拥挤状态确定单元用于若输送情况不满足预设指标，则确定控制设备当前的网络状态为拥挤状态。

进一步地，作为一个实施方式，网络状态还可以包括流畅状态，智能设备的控制装置400中的网络状态获取模块410还可以包括语音信息获取单元、相似度计算单元、第二拥挤状态确定单元和第二流畅状态确定单元。各功能单元详细说明如下：语音信息获取单元用于通过第一控制设备及第二控制设备分别获取语音信息；相似度计算单元用于计算第一控制设备获取到的语音信息与第二控制设备获取到的语音信息的相似度；第二拥挤状态确定单元用于当相似度大于或等于相似度阈值时，确定网络状态为拥挤状态；第二流畅状态确定单元用于当相似度小于相似度阈值时，确定网络状态为流畅状态。

进一步地，作为一个实施方式，网络状态还可以包括流畅状态，智能设备的控制装置400中的语音处理模式确定模块430可以包括第一语音处理单元和第二语音处理单元。各功能单元详细说明如下：第一语音处理单元用于当网络状态为流畅状态时，确定对应的语音处理模式为在线语音处理模式，在线语音处理模式用于指示控制设备获取与控制设备通信连接的云端服务器对语音信息进行语音识别的结果；第二语音处理单元用于当网络状态为拥挤状态时，确定对应的语音处理模式为本地语音处理模式，本地语音处理模式用于指示控制设备根据本地预先存储的语音信息对语音信息进行本地语音识别。

进一步地，作为一个实施方式，智能设备的控制装置400中的控制指令获取模块440可以包括语音信息发送单元和控制指令接受单元。各功能单元详细说明如下：语音信息发送单元用于当对应的语音处理模式为在线语音处理模式时，将语音信息发送至云端服务器；控制指令接受单元用于获取由云端服务器对语音信息识别得到并发送的控制指令。

进一步地，作为一个实施方式，智能设备的控制装置400中的控制指令获取模块440还可以包括语音匹配单元和控制指令获取单元。各功能单元详细说明如下：语音匹配单元用于当选择本地语音处理模式时，将语音信息与本地预先存储的语音信息进行匹配；控制指令获取单元用于根据语音信息与本地预先存储的语音信息的匹配结果得到控制指令。

进一步地，作为一个实施方式，智能设备的控制装置400还可以包括提示信息呈现模块。提示信息呈现模块用于呈现提示信息，提示信息包括预设的控制指令所对应的语音信息以用于提示用户描述出符合预设要求的语音信息。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的智能设备的控制装置400中的各个模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，所显示或讨论的模块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，智能设备的控制装置400中的各个模块和单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块和功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的智能设备的控制装置400中的各个模块和单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

请参阅图11，其示出了本发明实施例提供的一种电子设备800，包括：处理器810、通信模块820、存储器830和总线。处理器810、通信模块820和存储器830通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中：

存储器830，用于存放程序。具体地，存储器830可用于存储软件程序以及各种数据。存储器830可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作至少一个功能所需的应用程序程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。除了存放程序之外，存储器830还可以暂存通信模块820需要发送的消息等。存储器830可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

处理器810用于执行存储器830存放的程序。程序被处理器执行时实现上述各实施例的智能设备的控制方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述智能设备的控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

综上，本发明实施例提供的一种智能设备的控制方法，能够根据网络状态确定对应的语音处理模式，基于对应的语音处理模式对语音信息进行处理，得到控制指令，根据控制指令控制智能设备的工作状态，实现不同的网络状态采用不同的模式对智能设备进行控制；在多个控制设备同时连接局域网时，可以根据控制设备进行数据输送的数量来判断控制设备的网络状态，通过判断局域网中部分控制设备的网络状态处于拥挤状态，处于拥挤状态下的控制设备可以不与云端服务器进行交互通信，从而使得判断处于流畅状态的控制设备的网络更加流畅；还能够计算多个控制设备获取的语音信息之间的相似度，防止对同一语音信息重复识别，并且无需采用复杂的语音识别算法对语音信息进行识别，节约计算资源；并且能够在控制设备的网络状态为拥挤状态下，对用户进行提示，使得控制设备获取到的语音信息更容易被识别，提高识别语音信息的精准度。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种智能设备的控制方法，其特征在于，包括：

获取控制设备当前的网络状态，所述网络状态包括拥挤状态；

获取语音信息；

根据所述网络状态确定对应的语音处理模式，所述语音处理模式包括在线语音处理模式和本地语音处理模式；

基于所述对应的语音处理模式对所述语音信息进行处理，得到控制指令；以及

根据所述控制指令控制智能设备的工作状态。

2.根据权利要求1所述智能设备的控制方法，其特征在于，所述网络状态还包括流畅状态，所述获取控制设备当前的网络状态之后，还包括：

获取所述控制设备进行数据传输的输送情况；

若所述输送情况满足预设指标，则确定所述控制设备当前的网络状态为所述流畅状态；

若所述输送情况不满足所述预设指标，则确定所述控制设备当前的网络状态为所述拥挤状态。

3.根据权利要求1所述智能设备的控制方法，其特征在于，所述控制设备包括连接于同一局域网的第一控制设备和第二控制设备，所述网络状态还包括流畅状态；所述获取控制设备当前的网络状态之后，还包括：

所述第一控制设备及所述第二控制设备分别获取所述语音信息；

计算所述第一控制设备获取到的语音信息与所述第二控制设备获取到的语音信息的相似度；

当所述相似度大于或等于相似度阈值时，确定所述网络状态为所述拥挤状态；

当所述相似度小于所述相似度阈值时，确定所述网络状态为所述流畅状态。

4.根据权利要求1所述智能设备的控制方法，其特征在于，所述网络状态还包括流畅状态；所述根据所述网络状态确定对应的语音处理模式，所述语音处理模式包括在线语音处理模式和本地语音处理模式，包括：

当所述网络状态为流畅状态时，确定所述对应的语音处理模式为所述在线语音处理模式，所述在线语音处理模式用于指示所述控制设备获取与所述控制设备通信连接的云端服务器对所述语音信息进行语音识别的结果；

当所述网络状态为拥挤状态时，确定所述对应的语音处理模式为所述本地语音处理模式，所述本地语音处理模式用于指示所述控制设备根据本地预先存储的语音信息对所述语音信息进行本地语音识别。

5.根据权利要求4所述智能设备的控制方法，其特征在于，所述基于所述对应的语音处理模式对所述语音信息进行处理，得到控制指令，包括：

当所述对应的语音处理模式为所述在线语音处理模式时，将所述语音信息发送至云端服务器；

获取由所述云端服务器对所述语音信息识别得到并发送的所述控制指令。

6.根据权利要求4所述智能设备的控制方法，其特征在于，所述通过所述对应的语音处理模式对所述语音信息进行处理，得到控制指令，包括：

当选择所述本地语音处理模式时，将所述语音信息与本地预先存储的语音信息进行匹配；

根据所述语音信息与所述本地预先存储的语音信息的匹配结果得到所述控制指令。

7.根据权利要求1所述智能设备的控制方法，其特征在于，当所述控制设备当前的网络状态为拥挤状态时，在所述获取语音信息之前，包括：

呈现提示信息，所述提示信息包括预设的控制指令所对应的语音信息以用于提示用户描述出符合预设要求的语音信息。

8.一种智能设备的控制装置，其特征在于，包括：

网络状态获取模块，获取控制设备当前的网络状态，所述网络状态包括拥挤状态；

语音信息获取模块，用于获取语音信息；

语音处理模式确定模块，用于根据所述网络状态确定对应的语音处理模式，所述语音处理模式包括在线语音处理模式和本地语音处理模式；

控制指令获取模块，用于基于所述对应的语音处理模式对所述语音信息进行处理，得到控制指令；以及

设备控制模块，用于根据所述控制指令控制智能设备的工作状态。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器；

一个或多个处理器，与所述存储器耦接；

一个或多个程序，其中，所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

Images