CN112216140A - 交通工具到站确认方法、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种交通工具到站确认方法、电子设备及计算机可读存储介质，属于电子设备技术领域，本申请实施例的方法，利用固定的地铁报站音声纹模型判断采集的外界的声音中是否包含地铁报站音，提高识别报站音的准确性，并结合目标站点可以准确的判断出用户乘坐的交通工具是否准确的到达用户所要去往的目标站点，从而可以为用户提供更加准确的到站提醒，避免用户错过目标站点，提升用户体验。

Description

交通工具到站确认方法、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及电子设备技术领域，尤其涉及交通工具到站确认方法、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

耳机作为一种用于辅助用户获取音频的电子设备，越来越受到用户的青睐，用户可以在不同的场合使用，尤其是在公共场合，如公交车上或地铁上、高铁上等公共场合中，为了不影响别人，也能够为自身接收到更为清晰的音频，大部分用户会佩戴耳机，不仅方便自己，也不影响他人。然而，在乘坐交通工具时，例如乘坐地铁时，用户需要及时的了解地铁运行到哪一站地，是否到达自己所要去往的地点。此时佩戴耳机将影响用户及时听到地铁报站的信息，往往容易错过地铁的语音报站而导致错过下车的目标站点。使得用户的体验感明显降低。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种交通工具到站确认方法、电子设备及计算机可读存储介质，能够解决容易错过地铁的语音报站而导致错过下车的目标站点的问题，提高用户体验。

本申请的一些实施方式提供了一种交通工具到站确认方法。以下从多个方面介绍本申请，以下多个方面的实施方式和有益效果可互相参考。

第一方面，本申请提供一种交通工具到站确认方法，包括：所述第一电子设备接收用户输入的目标站点信息，所述目标站点信息包括用于表示用户希望去往的目标站点，例如，南京东路，且所述第一电子设备存储有与所述目标站点信息对应的所述交通工具的报站音声纹模型；所述第一电子设备将目标站点和所述报站音声纹模型发送给所述第二电子设备；所述第二电子设备在所述交通工具中采集声音，并基于所述报站音声纹模型确定当前采集到的所述声音中含有所述交通工具的报站音，其中，所述报站音用于表示由所述交通工具的播放设备广播的具有固定格式的音频，例如，该音频可以是提醒用户下一站的播报音频，或者提醒用户注意安全的播报音频等；所述第二电子设备基于所述报站音确定所述交通工具到达所述目标站点。

本申请实施例的方法，利用固定的地铁报站音声纹模型判断采集的外界的声音中是否包含地铁报站音，提高识别报站音的准确性，并结合目标站点可以准确的判断出用户乘坐的交通工具是否准确的到达用户所要去往的目标站点，从而可以为用户提供更加准确的到站提醒，避免用户错过目标站点，提升用户体验。

在本申请第一方面的实施例中，所述第二电子设备向所述用户发出已经到达所述目标站点的提醒。其中，提醒方式可以是语音播报的方式，或震动的方式等，以提醒用户及时获知自己已经到达目标站点。

在本申请第一方面的实施例中，所述第二电子设备在所述交通工具中采集声音，并基于所述报站音声纹模型确定当前采集到的所述声音中含有所述交通工具的报站音，包括：所述第二电子设备从采集到的声音的音频中提取声纹特征；所述第二电子设备将提取的所述声纹特征与所述报站音声纹模型进行比对，当所述声音中的声纹特征与所述报站音声纹特征匹配，则所述第二电子设备确定所述声音中含有所述交通工具的报站音。本申请实施例，将从持续采集的声音中，提取声纹体征与标准的报站音声纹模型进行比对，可以更加准确的判断出车辆是否有到站提醒的报站音频。

在本申请第一方面的实施例中，所述第二电子设备基于所述报站音确定所述交通工具到达所述目标站点，包括：所述第二电子设备对所述报站音进行语音识别，以得到对应于所述报站音的文本信息，并基于所述文本信息确定当前所述交通工具到达所述目标站点。

在本申请第一方面的实施例中，所述第二电子设备基于所述文本信息确定当前所述交通工具到达所述目标站点，包括：所述第二电子设备从所述报站音中提取目标文字，并将所述目标文字与目标站点的名称比对，当所述第二电子设备判断所述目标文字与所述目标站点名称一致，则确定当前所述交通工具到达所述目标站点。

在本申请第一方面的实施例中，所述第二电子设备从所述报站音中提取目标文字，包括：所述第二电子设备从确认声音为所述报站音开始，从持续采集的报站音中识别出报站音中的文本信息；当所述第二电子设备确认所述文本信息中出现预设文字，则提取跟在所述预设文字后面的用于表示站点的文本信息作为所述目标文字，所述预设文字用于表示所述交通工具即将到达站点的提示信息。通过预设文字的确定，可以更加准确的找到目标文字就是即将到达站点，以避免提取错误的目标文字。

在本申请第一方面的实施例中，所述第二电子设备从所述报站音中提取目标文字，包括：所述第二电子设备从确认声音为所述报站音开始计时，当采集的报站音达到预设时长，则开始识别后续采集的报站音中的用于表示站点的文本信息作为所述目标文字。由于报站音都是固定的格式和时长，因此，在判断是报站音后，提取预设时长后的目标文字，可以确定该目标文字是即将到达的站点，该方法简单，且可以准确的提取出即将达到的站点文字。

在本申请第一方面的实施例中，所述第二电子设备从所述报站音中提取目标文字，包括：所述第二电子设备从确认声音为所述报站音开始计算，当采集的报站音中的字节长度达到预设长度，则开始识别后续采集的报站音中的用于表示站点的文本信息作为所述目标文字。该方法简单，且可以准确的提取出即将达到的站点的文字。

在本申请第一方面的实施例中，所述目标站点信息还包括所述用户乘坐的所述交通工具的线路，所述第二电子设备根据所述交通工具的线路和目标站点，计算出所述交通工具从出发站点到所述目标站点的站点数，所述第二电子设备基于所述文本信息确定当前所述交通工具到达所述目标站点，还包括：所述第二电子设备在每次确定声音是所述报站音时，并确定该报站音中含有预设文字，则记录一次计数1，所述预设文字用于表示当前所述交通工具即将到达站点的提示信息；所述第二电子设备在每一次计数后，将累计的计数之和与所述站点数进行比对；当计数之和与所述站点数相等，则所述第二电子设备确定当前所述交通工具到达所述目标站点。本申请的实施例中，在确定有预设文字时，进行计数，可以更加准确的判断出该报站音是否为播报即将到达站点的音频，以确保每一个计数都是准确的，避免错误计数，影响对用户准确的提示。

在本申请第一方面的实施例中，所述交通工具从出发站点到所述目标站点的站点数通过所述第一电子设备进行统计，并由第一电子设备发送给所述第二电子设备。

在本申请第一方面的实施例中，所述目标站点信息还包括所述用户乘坐的所述交通工具的线路，所述第二电子设备根据所述交通工具的线路和目标站点，计算出所述交通工具从出发站点到所述目标站点的站点数，所述第二电子设备基于所述报站音确定所述交通工具到达所述目标站点，包括：所述第二电子设备基于报站音中的文本信息，和所述声音被确定是所述报站音的次数判断当前所述交通工具到达所述目标站点，当所述第二电子设备判断所述文本信息中的目标文字与所述目标站点的名称一致，且所述声音被确定是所述报站音的次数与所述站点数相等，则确定当前所述交通工具到达所述目标站点。两种方式结合，能够更加准确的判断即将到达的站点就是目标站点。

在本申请第一方面的实施例中，当所述第二电子设备判断所述文本信息中的目标文字与所述目标站点一致，但所述声音被确定是所述报站音的次数与所述站点数不相等；或，所述第二电子设备判断所述声音被确定是所述报站音的次数与所述站点数相等，但所述报站音中的目标文字与所述目标站点名称不一致，则所述第二电子设备发出用于提醒用户报站错误的警报。从而可以有效的避免可能出现错报时，提醒错误的站点。

在本申请第一方面的实施例中，第一电子设备是移动终端，第二电子设备是可穿戴设备。

第二方面，本申请还公开一种交通工具到站确认方法，应用于电子设备中，所述方法包括：所述电子设备获取目标站点信息和所述报站音声纹模型；所述电子设备在所述交通工具中采集声音，并基于所述报站音声纹模型确定当前采集到的所述声音中含有所述交通工具的报站音；所述电子设备基于所述报站音确定所述交通工具到达所述目标站点。

本申请实施例的方法，利用固定的地铁报站音声纹模型判断采集的声音中是否包含地铁报站音，提高识别报站音的准确性，并结合目标站点可以准确的判断出用户乘坐的交通工具是否准确的到达用户所要去往的目标站点，从而可以为用户提供更加准确的到站提醒，避免用户错过目标站点，提升用户体验。

在本申请第二方面的实施例中，该方法还包括：所述电子设备向所述用户发送已经到达所述目标站点的提醒。其中，提醒方式可以是语音播报的方式，或震动的方式等，以提醒用户及时获知自己已经到达目标站点。

在本申请第二方面的实施例中，所述电子设备在所述交通工具中采集声音，并基于所述报站音声纹模型确定当前采集到的所述声音中含有所述交通工具的报站音，包括：所述电子设备从采集到的声音的音频中提取声纹特征；所述电子设备将提取的所述声纹特征与所述报站音声纹模型进行比对，当所述声音中的声纹特征与所述报站音声纹特征匹配，则所述电子设备确定所述声音中含有所述交通工具的报站音。本申请实施例，将从持续采集的声音中，提取声纹体征与标准的报站音声纹模型进行比对，可以更加准确的判断出车辆是否有到站提醒的报站音频。

在本申请第二方面的实施例中，所述电子设备基于所述报站音确定所述交通工具到达所述目标站点，包括：所述电子设备对所述报站音进行语音识别，以得到对应于所述报站音的文本信息，并基于所述文本信息确定当前所述交通工具到达所述目标站点。

在本申请第二方面的实施例中，所述电子设备基于所述文本信息确定当前所述交通工具到达所述目标站点，包括：所述电子设备从所述报站音中提取目标文字，并将所述目标文字与目标站点的名称比对，当所述电子设备判断所述目标文字与所述目标站点名称一致，则确定当前所述交通工具到达所述目标站点。

在本申请第二方面的实施例中，所述电子设备从所述报站音中提取目标文字，包括：所述电子设备从确认声音为所述报站音开始，从持续采集的报站音中识别出报站音中的文本信息；当所述电子设备确认所述文本信息中出现预设文字，则提取跟在所述预设文本后面的用于表示站点的文本信息作为所述目标文字，所述预设文字用于表示所述交通工具即将到达站点的提示信息。通过预设文字的确定，可以更加准确的找到目标文字就是即将到达目标站点，以避免提取错误的目标文字。

在本申请第二方面的实施例中，所述电子设备从所述报站音中提取目标文字，包括：

所述电子设备从确认声音为所述报站音开始计时，当采集的报站音达到预设时长，则开始识别后续采集的报站音中的用于表示站点的文本信息作为所述目标文字。由于报站音都是固定的格式和时长，因此，在判断是报站音后，提取预设时长后的目标文字，可以确定该目标文字是即将到达的站点，该方法简单，且可以准确的提取出即将达到的站点文字。

在本申请第二方面的实施例中，所述电子设备从所述报站音中提取目标文字，包括：所述电子设备从确认声音为所述报站音开始计算，当采集的报站音中的字节长度达到预设长度，则开始识别后续采集的报站音中的用于表示站点的文本信息作为所述目标文字。该方法简单，且可以准确的提取出即将达到的站点的文字。

在本申请第二方面的实施例中，所述目标站点信息还包括所述用户乘坐的所述交通工具的线路，所述电子设备获取所述交通工具从出发站点到所述目标站点的站点数，所述电子设备基于所述文本信息确定当前所述交通工具到达所述目标站点，还包括：所述电子设备在每次确定声音是所述报站音时，并确定该报站音中含有预设文字，则记录一次计数1，所述目标文本用于表示当前所述交通工具即将到达站点的提示信息；所述电子设备在每一次计数后，将累计的计数之和与所述站点数进行比对；当计数之和与所述站点数相等，则所述电子设备确定当前所述交通工具到达所述目标站点。本申请的实施例中，在确定有预设文字时，进行计数，可以更加准确的判断出该报站音是否为播报即将到达站点的音频，以确保每一个计数都是准确的，避免错误计数，影响对用户准确的提示。

在本申请第二方面的实施例中，所述目标站点信息还包括所述用户乘坐的所述交通工具的线路，所述电子设备获取所述交通工具从出发站点到所述目标站点的站点数，所述电子设备基于所述报站音确定所述交通工具到达所述目标站点，包括：所述电子设备基于报站音中的文本信息，和所述声音被确定是所述报站音的次数判断当前所述交通工具到达所述目标站点，当所述电子设备判断所述文本信息中的目标文字与所述目标站点名称一致，且所述声音被确定是所述报站音的次数与所述站点数相等，则确定当前所述交通工具到达所述目标站点。两种方式结合，能够更加准确的判断即将到达的站点就是目标站点。

在本申请第二方面的实施例中，当所述电子设备判断所述文本信息中的目标文字与所述目标站点一致，但所述声音被确定是所述报站音的次数与所述站点数不相等；或，所述第二电子设备判断所述声音被确定是所述报站音的次数与所述站点数相等，但所述报站音中的目标文字与所述目标站点名称不一致，则所述第二电子设备发出用于提醒用户报站错误的警报。从而可以有效的避免错报时，而导致为用户提醒错误的站点。

第三方面，本申请还公开一种电子设备，该电子设备包括：

存储器，用于存储由设备的一个或多个处理器执行的指令，以及

处理器，用于执行上述第二方面实施例所述的方法。

第四方面，本申请还包括一种系统，该系统包括第一电子设备和第二电子设备，该系统用于执行上述第二方面实施例所述的方法。

第五方面，本申请还包括一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，使得所述处理器执行第一方面实施例所述的方法。

附图说明

图1为本申请一个实施例交通工具到站确认方法应用系统的场景图；

图2为本申请一个实施例的电子设备的结构示意图；

图3为本申请实施例的交通工具到站确认方法的流程图；

图4为本申请实施例的交通工具报站确认方法的流程图；

图5a为本申请实施例的手机的界面图；

图5b为本申请实施例的手机的界面图；

图5c为本申请实施例的手机的界面图；

图5d为本申请实施例的手机的界面图；

图6为本申请实施例的终端设备根据信号信息显示的界面示意图交通工具报站确认方法的流程图；

图7为本申请实施例的手机的界面图；

图8为本申请实施例的地铁的线路图；

图9为本申请实施例的手机的界面图；

图10为本申请实施例的电子设备的结构示意图；

图11为本申请一些实施例的一种设备的框图；

图12为本申请一些实施例的一种片上系统(SoC)的框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述。

首先针对本申请的技术方案的所要解决的技术问题，以及本申请实施例实现的场景进行描述。

下面将结合附图对该方法实现的场景进行描述。

图1示出了交通工具到站确认方法应用的场景图，该方法应用与由手机110和耳机120构成的系统。如图1所示，在该场景图中，包括地铁130，以及用户随身携带的手机110和耳机120。其中，手机110与耳机120处于连接的状态，用户在上车之前可以将去往的目标站点信息，例如，目标站点、线路等输入至手机110中。例如，用户可以通过手机110上的用于输入目标站点信息的应用程序，其中，目标站点信息可以包括交通工具的类型、目标站点和线路等。手机110接收到用户输入的目标站点信息后，将目标站点信息发送给耳机120，以及与地铁130对应的报站音声纹模型。耳机120采集地铁130中的声音，并从声音中提取声纹特征，将声纹特征与地铁130的报站音声纹模型进行比对，当提取的声纹特征与报站音声纹模型匹配，则耳机120确定地铁130正在播报到站的提醒音频，并连续采集地铁130中的声音，当从采集的声音中提取出目标站点的文本信息，或者计算出地铁130从用户上车后开始累积的站点数已经到达目标站点的站点数，则耳机120判断出地铁130到达用户输入的目标站点，并提醒用户准备下车。

此外，在一些现有的技术方案中，通过卫星导航和移动终端的加速度检测装置(重力传感器或者陀螺仪等)检测到的列车的移动速度来判断列车是否到站，并在移动终端判断列车到站时，发出到站提醒。然而，当列车中途临时停车或减速时，移动终端将无法准确的识别列车是否到站。

与上述现有技术的技术方案相比，本申请实施例的方法通过采用报站音的方式来判断诸如列车的交通工具是否到站。到站提醒的发出更加与列车运行的实际情况相匹配，对于到站的识别更加精准。

在另一些现有的技术中，也存在利用移动终端的受话器接收环境中的音频，并通过判断环境音频中是否含有与预设音频一致的单音频。若含有与预设音频一致的单音频有，则移动终端控制耳机的播放状态，以提醒用户下车。其中预设音频为一段有语义的音频。但是这种判断方式不能判断声音来源，容易受到地铁中其他乘客的干扰，而导致报站不准确。

与上述现有技术相比，本申请实施例的方法通过采用报站音声纹模型来判断采集的声音是否是用户乘坐的交通工具发出的报站音，进而可以有效的排出其他声音的干扰，在结合用户输入的目标站点信息，可以准确的提醒用户所要到达的目标站点，以免错过站点，提升了用户体验。

虽然上文以地铁作为交通工具的实例进行了说明。但是上述实施例中的交通工具可以是高铁、公交车等有固定站点的交通工具。本申请并不予以限定。

在本申请的一个实施例中，在用户乘坐不同的交通工具时，不同种类的交通工具的报站音声纹模型会有区别。因此，在用户乘坐交通工具之前，可以在对应的应用程序中选择当前乘坐的交通工具的种类甚至是不同交通工具的线路(不同城市的不同线路)等，由手机110根据用户输入的交通工具的种类将对应的报站音声纹模型发送给耳机120。

可选地，上述场景中，耳机120执行的交通工具报站确认方法的指令，也可以是由手机110执行，即由手机110采集交通工具中的声音，并由手机110提取声音中的声纹模型并与用户乘坐交通工具130的报站音声纹模型进行比对，以识别出采集的声音中含有报站音，并确定是否即将到达目标站点，以提醒用户准备下车。

上述实施例以手机110作为第一电子设备，耳机120作为第二电子设备，进行了说明。在该系统中第一电子设备和第二电子设备可以是具有无线通信功能的任何电子设备。例如，第一电子设备可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等移动终端设备，第二电子设备可以是具有通信功能的可穿戴的设备，如手表、手环、眼镜等。本申请中对电子设备的设备类型不予具体限定。

下面结合附图对本申请实施例的交通工具到站确认方法应用在不同的电子设备中时，这些电子设备的具体结构及各部件的功能进行示例性的说明。

以下说明作为图1所述的系统中第一电子设备和第二电子设备的电子设备结构。

示例性的，图2示出了一种电子设备的结构示意图。参考图2，该电子设备200可以实现为如图1所示的耳机110，也可以实现为其他的电子设备，例如，手表、手环、手机、眼镜等电子设备。电子设备200可以包括处理器210，内部存储器220，充电管理模块230，无线通信模块240，音频模块250，传感器模块260，声音处理模块270。其中，充电管理模块230可以包括电源管理模块231和电池232，音频模块250可以包括受话器252，麦克风253，传感器模块260可以包括压力传感器261，指纹传感器262，触摸传感器263等。当本申请实施例的交通工具到站确认方法应用于具有显示功能的电子设备中时，该电子设备200还可以包括显示屏280。此外，对于其他的电子设备，可选地还包括扬声器251。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对电子设备200的具体限定。在本申请另一些实施例中，电子设备200可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

处理器210可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器210可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，控制器，数字信号处理器(digitalsignal processor，DSP)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。

处理器210可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。

处理器210中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器210刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器210需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器210的等待时间，因而提高了系统的效率。

在本申请的一个实施例中，处理器210可以通过设置的存储器来存储用于实施根据本申请的交通工具到站确认方法的指令。在该指令被执行后，电子设备200可以获取交通工具内的声音，以及获取与用户乘坐的交通工具对应的报站音声纹模型。其中，报站音声纹模型可以是电子设备200生成的，也可以是由其他电子设备生成的，并转发给电子设备200，以使电子设备200内部存储有与该交通工具对应的报站音声纹模型。电子设备200通过报站音声纹模型可以准确的识别出采集的声音是否是该交通工具的播报的报站音，其中，报站音用于表示由该交通工具的播放设备广播的具有固定格式的音频，例如，用于提醒站点的报站音，或者提醒用户注意安全、卫生提醒的报站音等。当电子设备200确定采集的声音是该交通工具的报站音，则进一步对报站音进行语音识别，以识别出该报站音中是否含有用于提示站点的文字，以进一步判断报站音中是否含有用户到达的目标站点，或者，电子设备根据报站音播报到站的次数，确定是否到达了用户想要去往目的地的站点数。从而准确的提醒用户是否到达目标站点。

内部存储器220可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。内部存储器220可以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系统，至少一个功能所需的应用程序，比如交通工具报站功能、导航功能，声音播放功能等。存储数据区可存储电子设备200生成的，或由其他的电子设备发送的数据，比如，与交通工具对应的报站音声纹模型，用户输入的目标站点、交通工具线路等信息。处理器210在执行指令时，可以从内部存储器220中读取报站音声纹模型。此外，内部存储器220可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。处理器210通过运行存储在内部存储器220的指令，和/或存储在设置于处理器中的存储器的指令，执行电子设备200的各种功能应用以及数据处理。

无线通信模块240可以提供应用在电子设备200上的包括无线局域网(wirelesslocal area networks，WLAN)(如无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)网络)，蓝牙(bluetooth，BT)，调频(frequency modulation，FM)，近距离无线通信技术(near fieldcommunication，NFC)，红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。无线通信模块240可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块240接收电磁波，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器210。无线通信模块240还可以从处理器210接收待发送的信号，对其进行调频，放大，在转为电磁波辐射出去。

在本申请的实施例中，无线通信模块240作为图1系统中的第二电子设备上的结构时，该无线通信模块240可以接收来自第一电子设备发送的用户输入的目标站点信息，也可以接收由第一电子设备发送的与用户乘坐交通工具对应的报站音声纹模型等数据。

电子设备200可以通过音频模块250，扬声器251，受话器252，麦克风253，以及应用处理器等实现音频功能。例如，播放提醒用户到站的提示音，采集交通工具内的声音等。

音频模块250用于将数字音频信息转换成模拟音频信号输出，也用于将模拟音频输入转换为数字音频信号。音频模块250还可以用于对音频信号编码和解码。并将编码或解码后的音频传输给处理器210中，以使得处理器210基于该编码或解码后音频进行语音识别，并确定该音频对应的内容，如，设备名称、设备序列号(Identity document，ID)或国际移动设备识别码(International Mobile Equipment Identity,IMEI)等。在一些实施例中，音频模块250可以设置于处理器210中，或将音频模块250的部分功能模块设置于处理器210中。

受话器252，也称“听筒”，用于将音频电信号转换成声音信号。当电子设备200接听电话或语音信息时，可以通过将受话器252靠近人耳接听语音，例如，耳机塞入或贴近耳朵，用户可以通过受话器252听到电子设备200提醒用户到站的提示音等。

麦克风253，也称“话筒”，“传声器”，用于将声音信号转换为电信号。电子设备200可以通过麦克风253采集交通工具内的声音，例如，采集交通工具播报到站的报站音以及车上乘客的说话的声音等。电子设备200可以设置至少一个麦克风253。在另一些实施例中，电子设备200可以设置两个麦克风，除了采集声音信号，还可以实现降噪功能。在另一些实施例中，电子设备200还可以设置三个，四个或更多麦克风253，实现采集声音信号，降噪，还可以识别声音来源，实现定向录音功能等。

声音处理模块270用于处理电子设备200采集的声音，以得到便于处理器计算和处理的数据信息。例如，声音处理模块270可以将由麦克风253采集的交通工具内的声音切分为时长合适的小段，并分别从每一段的声音中，提取对应声纹特征。处理器210将该声纹特征与存储的与交通工具对应的报站音声纹模型进行比对，以确认采集的声音中是否含有交通工具的报站音。

电子设备200通过GPU，显示屏280，以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器，连接显示屏194和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器210可包括一个或多个GPU，其执行程序指令以生成或改变显示信息。

显示屏280用于显示图像，视频等。显示屏280包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)，有机发光二极管(organic light-emittingdiode，OLED)，有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrixorganic light emitting diode的，AMOLED)，柔性发光二极管(flex light-emittingdiode，FLED)，Miniled，MicroLed，Micro-oLed，量子点发光二极管(quantum dot lightemitting diodes，QLED)等。在一些实施例中，电子设备200可以包括1个或N个显示屏280，N为大于1的正整数。

在本申请的一个实施例中，显示屏280可以显示用户可以输入目标站点信息的应用程序。在应用程序打开后，显示屏上还可以显示用户想要乘坐车辆的类型，以及可以显示输入目标站点信息的提示框等。用户通过显示屏280显示的内容实现对目标站点信息的输入，以及交通工具的选择等。

为了更好的理解本申请，下面对本申请中提及的术语进行说明。

交通工具的报站音是指由所述交通工具的播放设备广播的具有固定声纹的音频。本申请的报站音可以包括站点提醒的声音和非用于站点提醒的声音，其中，用于站点提醒的声音可以是地铁在到站之前播报的用于提醒用户即将到站的声音，或者地铁出发之前播报的去往下一站的声音等。非用于站点提醒的声音可以包括用于提醒用户注意安全，注意卫生，以及就餐位置的提示音等。

报站音声纹模型是根据真实情况下该地铁线路的报站音训练而来。如从交通工具的报站音中提取的声纹特征，并以此声纹特征作为报站音声纹模型，用于识别电子设备采集的声音是否是报站音。

下面结合图1来介绍交通工具到站确认方法的过程。

参考图3，图3示出了交通工具到站确认方法中各系统间交互的流程图，该方法应用与如图1所示的由手机和耳机组成的系统中。如图3所示，该方法包括：

S310，手机接收用户输入的目标站点信息。其中，目标站点信息包括用于表示用户希望去往的目标站点，以及乘坐的交通工具。用户可以通过应用程序输入目标站点信息。例如，用户想要去往南京东路，则在对应的应用程序中输入目标站点“南京东路”，并且可以选择所要乘坐的交通工具。则手机接收到南京东路，并进行保存。

在一些实施例中，当不同线路的报站音有区别时，还需要设定地铁线路，例如地铁二号线。以使手机根据线路找到用户乘坐的列车的报站音一致的报站音声纹模型。

S320，手机将目标站点和报站音声纹模型发送给耳机。其中，报站音声纹模型是在用户选择后，由手机从存储器中找到与选择的交通工具对应的报站音声纹模型。其中，报站音声纹模型是根据真实情况下该地铁线路的报站音训练而来，以在后面的声纹识别中，可以准确的识别到用户当前乘坐交通工具是否有播报报站音。

在一些实施例中，当同一交通工具的不同线路的报站音有区别时，还需要设定交通工具的线路，例如地铁二号线，以使手机根据线路找到用户乘坐的列车的报站音一致的报站音声纹模型。

S330，耳机在交通工具中采集声音。例如，耳机可以通过麦克风持续采集交通工具内的声音。诸如，采集车内乘客说话的声音、列车行驶的声音、列车的报站音等中的一种或多种声音的混合音。

S340，耳机基于报站音声纹模型确定当前采集到的声音中含有交通工具的报站音。例如，耳机通过声纹识别方法，可以从采集到的声音的音频中提取声纹特征，再将提取的声纹特征与报站音声纹模型进行比对，当声音中的声纹特征与报站音声纹特征匹配，则耳机确定声音中含有交通工具的报站音。举例说明，地铁广播的声音与地铁的报站音声纹模型匹配，则确定地铁广播的声音是地铁的报站音。相反，当乘客身边的人讲话，因为乘客的说话声的声纹特征与和地铁的报站音声纹模型不匹配，则耳机不会判断该乘客讲话的声音是报站音。其中，报站音用于表示由交通工具的播放设备广播的具有固定声纹的音频。

本申请的实施例中，声纹识别的方法可以采用现有技术中的声纹识别方法，例如，关于声纹特征的提取可以采用梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCCs)、感知线性预测系数(Perceptual LinearPredictive,PLP)、能量规整谱系数(powernormalized cepstral coefficients,PNCC)等。

S350，耳机基于报站音确定交通工具到达目标站点。例如，耳机可以通过语音识别从报站音中提取文本，并从文本中确定是否含有目标站点。或者通过报站音中的文本信息是否含有关于站点提醒的文本，并在每一次报站音中含有站点提醒文本时进行一次计数，且每一次计数后进行累和并与用户从出发站到目标站点之间的站点数进行比对，以确定是否到达目标站点。在下面的实施例中，将对步骤S350进行详细的说明，具体可参见下面的实施例的描述。

S360，耳机向用户发出已经到达目标站点的提醒。提醒的方式可以通过语音提醒、震动、或者嗡鸣音等方式，在此并不作为限定。

此外，在本申请的实施例中，如图3所示S370，耳机也可以在确认到达目标站点后，发送给手机，由手机提醒用户到达站点，例如，手机可以通过语音提醒、震动、或者嗡鸣音，也可以通过界面显示的形式提醒用户到达目标站点。

本申请实施例的交通工具到站确认方法，可以准确的识别出用户所乘坐的交通工具的报站音，并且从报站音中确定出目标站点，能够为用户提供准确的到站提醒，避免用户错过站点，或音提醒错误站点而降低用户体验。

需要说明的是，本申请实施例的交通工具报站确认方法还可以应用于具有显示功能的电子设备中，如应用于手机中，由手机独立执行S310、S330、S340、S350、S370。此处并不作为限定。

下面结合两个场景对本申请实施例中交通工具报站确认方法进行详细的说明。其中，两个场景均结合图1所示的系统为例进行说明。

场景1

参考图4，图4示出了交通工具报站确认方法的流程图，该方法应用于耳机和手机构成的系统。如图4所示，该流程图包括：

S410，手机接收用户输入的目标站点信息。其中，目标站点信息包括用户当前所要乘坐的交通工具，以及目标站点。用户在上车之前需要将这些目标站点信息输入到手机中，以使手机根据交通工具的类型找到对应的报站音声纹模型，并能够准确的提供给耳机。举例说明，用户选择地铁出行，手机根据用户输入的地铁从手机内部找到与地铁对应的报站音声纹模型，以便于为耳机提供准确的与交通工具对应的报站声纹模型。

本申请的实施例中，在手机中输入目标站点信息的方式可以是语音的方式输入，也可以是文字的方式输入。例如，用户可以选择对应的应用程序，通过语音的方式说出自己选择的地铁和南京东路。又如，用户在对应的应用程序的输入窗口内，以文字方式输入或者点击条目的方式选择地铁、线路、和南京东路。其中，作为可以输入目标站点信息的应用程序，可以是独立开发的应用程序，该应用程序，也可以是在现有的应用程序增加对应的目标站点信息输入窗口，在此并不作为限定。下面以独立开发的应用程序为例进行说明。

参考图5a，图5a示出了手机的界面图，如图5a所示，手机界面510上包括多个应用程序，例如报站应用程序511，其中，报站应用程序用于向用户提供输入目标站点信息的程序，用户可以通过打开报站应用程序，输入对应的目标站点信息。如图5b所示，用户点击该报站应用程序，手机响应于用户的操作，将打开报站应用程序，并在界面520上显示交通工具提示栏521和目标站点输入栏522。其中，交通工具提示栏521可以以文字进行提示，如“请输入您乘坐的交通工具”，在提示栏521的右边可以设置有选项键523，当用户点击选项键523可以显示已经在手机内存有的报站音声纹模型对应的交通工具，如图5c所示，界面530显示“地铁”、“高铁”、“公交”和“自定义”。在图5b所示，用户根据当前所要乘坐的交通工具进选择，例如，用于选择地铁，则将在提示栏521中输入地铁，手机接收用户的输入，并从内部找到与地铁对应的报站音声纹模型。此外，用户还可以选择自定义选型选择自己设定交通工具。例如，当前用户乘坐的交通工具与手机内存储的交通工具的报站音声纹不同，用户可以自行设定交通工具名称，并由手机获取用户自定义的交通工具的报站音声纹模型。如图5d所示，用户选择自定义后，界面540上包括提示栏541获取声纹模型栏542，当用户想要乘坐大巴车，用户可在提示栏531中自行输入“大巴车”，但是手机中并没有设定该大巴车对应的报站音声纹模型，此时，用户还需要在获取声纹模型栏542中输入与大巴车对应的报站应声纹模型。在获取声纹模型栏可以包括多种选项，如“录制”和“导入”选项，当用户选择录制，可以录制当前车辆的报站音的标准音频，以使手机获取与大巴车关联的报站音声纹模型。用户也可以通过导入选项导入已经编辑好的与该大巴车对应的报站音声纹模型。

S420，手机将报站音声纹模型和目标站点发送给耳机。例如，在S410中，用户选择的交通工具是地铁，目标站点是南京东路，则手机将地铁的报站音声纹模型和南京东路的信息发送给耳机。

S430，耳机采集交通工具上的声音。例如，耳机可以通过麦克风实时采集用户乘坐的地铁上的声音，该声音中可能包括车辆运行的声音、车上乘客说话的声音和报站音等。耳机需要从这些声音中识别出含有地铁的报站音。

S440，耳机通过声纹识别判断声音中是否含有报站音。具体的，耳机从采集的声音中提取的声纹特征，并将该声纹特征与报站音声纹模型匹配对比对，当声纹特征与报站音声纹模型匹配，则耳机执行步骤S450。当不匹配，则耳机返回S430继续不断的采集和判断。

在本申请的实施例中，声纹识别的算法可以采用常规的声纹识别法，例如，梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCCs)、感知线性预测系数(PerceptualLinearPredictive,PLP)PLP、能量规整谱系数(power normalized cepstralcoefficients,PNCC)等。

下面解释步骤S450-S470。如根据图3所示的步骤S350所述的耳机基于报站音确定交通工具到达目标站点，下面的S450-S470对应上述步骤S350解释其具体实施过程。

在S450中，耳机通过语音识别从报站音中识别出文本信息。

耳机从文本信息中可以提取出目标文字，其中，目标文字用于表示站点信息，例如，南京东路。耳机将目标文字与目标站点的名称比对，当耳机判断目标文字与目标站点名称一致，则确定当前交通工具到达目标站点。其中，语音识别的算法可采用常规的语音识别算法，此处不再详细说明。

在S460中，耳机从文本信息中提取目标文字。在下面的实施例中将详细说明目标文字的提取方式。

在S470中，耳机基于目标文字判断是否到达目标站点。例如，目标文字中含有目标站点文字，或者目标文字完全等于目标站点文字。当判断到达目标站点，则耳机执行步骤S480。若判断未到达目标站点则返回S430。

在步骤S480，耳机提醒用户到达目标站点。具体的提醒方式可以通过语音提醒、震动、或者嗡鸣音。

下面详细的说明步骤在S460中耳机从文本信息中提取目标文字的几种方式。

考虑到播报的站点的声音都具有固定的格式，例如，具有固定的时长、固定的声纹特征、固定的文字、固定的字节长度等。因此，利用这一特性，且使得提取的目标文字能够准确的表达是用户即将到达下一站的站点信息，可以通过以下几种方式进行提取。

方式一：

当耳机确认该声音中的一段是报站音后，则耳机从确认该段声音为报站音开始进行语音识别，以从持续采集的报站音中识别出报站音中的文本信息。当耳机确认文本信息中出现预设文字，则提取跟在预设文字后面的用于表示站点的文本信息作为目标文字，预设文字用于表示交通工具即将到达站点的提示信息。举例来说，用户选择地铁出行，输入的目标站点是南京东路。地铁上列车启动时以固定格式的音频的播报下一站，如“欢迎乘坐轨道交通2号线，本次列车终点站张江高科，请为有需要的乘客让个座，下一站南京东路。”将下一站作为预设文字，则将跟在下一站的文字“南京东路”则作为目标文字。又如，在列车即将到达站点前以固定形式播报前方站点，“乘客朋友们，前方到站南京东路站，请下车的乘客朋友们，带好随身携带物品准备下车”。将前方到站作为预设文字，则跟在前方到站后面的南京东路站作为目标文字。从而可以准确的识别到即将到达的目标站点。此外，对于提醒的方式，语音的方式提醒时，也可以将预设文字加入到语音提醒文字中，如，向用户播报“下一站即将到达您目标站点南京东路站，请做好下车准备”等。以使得用户可以明确的了解是否已经到达目标站点。需要说明的是，该预设文字的设定方式可以与交通工具类型、线路相关联，以确保预设文字后面跟随的文字是站点的文字。

方式二：

当耳机确认该声音中的一段是报站音后，耳机从确认声音为报站音开始计时，当采集的报站音达到预设时长，则开始识别后续采集的报站音中的用于表示站点的文本信息作为目标文字。举例说明，列车上固定音频格式为“欢迎乘坐轨道交通XX号线，本次列车终点站张江高科，请为有需要的乘客让个座，下一站XXX。”其中,“XX”表示交通工具的几号线，例如，1、2、3等数字。“XXX”表示站点信息，如，南京东路等。当播报报站音开始到“下一站”的“站”字结束时所占用时间为3秒，那么将预设时长设置为3秒，3秒结束后采集后面的一端文字作为目标文字，从而可以准确的识别出下一站是否为目标站点，或者是前方到站是否为目标站点。需要说明的是，该预设时长的设定方式可以与交通工具类型、线路相关联，以确保预设时长的报站音后面跟随的文字是站点的文字。

方式三：

当耳机确认该声音中的一段是报站音后，耳机从确认声音为报站音开始计算，当采集的报站音中的字节长度达到预设长度，则开始识别后续采集的报站音中的用于表示站点的文本信息作为目标文字。举例说明，列车上固定音频格式为“欢迎乘坐轨道交通XX号线，本次列车终点站张江高科，请为有需要的乘客让个座，下一站XXX。”以“欢”字开始计算，到达下一站的“站”字的字节长度是78字节，则将78字节作为预设长度，在字节达到78字节后采集后面的文本信息作为目标站点。需要说明的是，该预设长度的设定方式可以与交通工具类型、线路相关联，以确保预设长度的报站音后面跟随的文字是站点的文字。

在上述三种获取目标站点的方式中，对于采集作为目标站点的文本信息的长度，可以根据最长字节、或占用最长时间的站点名称进行设定，以使得耳机采集的文字中包含完整的站点名称，避免误判。

需要说明的是，以上获取目标站点的方式仅是示例性的说明，也可以采用预设长度的字符，或者通过语义的方式自动识别等，在此并不作为限定。

场景2

参考图6，图6示出了交通工具报站确认方法的流程图，该方法应用于耳机和手机构成的系统。如图6所示，该流程图包括：

S610，手机接收用户输入的目标站点信息。其中，目标站点信息包括用户当前所要乘坐的交通工具、目标站点、以及交通工具的线路。当交通工具的线路确定后，从当前起点站到目标站点所经过的站点的数量可以被确定。

其中，在S610中，关于交通工具和目标站点输入过程和选择操作等，在场景1中的S410中已经详细的说明，具体可参照S410中的描述，此处不再赘述。

在本申请的一个实施例中，用户输入目标站点信息的应用程序中，还可以设置关于线路选项。

参考图7，图7示出了手机的界面图，如图7所示，该界面710中包括显示交通工具提示栏711、目标站点输入栏712和线路输入栏713。用户可以通过点击713输入栏在弹出的可选的线路中，点击所要乘坐的线路，例如“轨道交通1号线”，“轨道交通2号线”、“轨道交通3号线”等。在用户选择“轨道交通2号线”后，手机接收到用户输入的轨道交通2号线，并计算用户从当前站点到目标站点之间的站点数，即当前站点与目标站点之间间隔几站地。其中，关于站点数的计算方式可以通过导航系统定位进行计算，可采用常规的站点数计算方式，在此并不作为限定。此外用户也可以自己进行计算并手动输入具体站点数。

S620，手机将报站音声纹模型、目标站点和站点数发送给耳机。

S630，耳机采集交通工具上的声音。例如，耳机可以通过麦克风实时采集用户乘坐的地铁列车上的声音，该声音中可能包括车辆运行的声音、车上乘客说话的声音和报站音等。耳机需要从这些声音中识别出含有地铁列车的报站音。

S640，耳机通过声纹识别判断声音中是否含有报站音。当耳机判断含有地铁报站音

需要说明的是，在上述步骤S620-S640中，关于报站音声纹模型的获取，手机与耳机的通信过程、以及耳机对声音中是否含有报站音的判断过程，与场景1中的S420-S440中的描述相同，具体可参照S420-S440中的描述，此处不再赘述。

S650，耳机对报站音进行计数，并累计计数之和。

耳机在每次确定声音是报站音时，将继续采集该报站音，并通过语音识别报站音中的文本信息，当确定文本信息中含有预设文字，则记录一次计数1，预设文字用于表示当前交通工具即将到达站点的提示信息。举例说明，如图8所示，图8示出了地铁的线路图，如图8所示，该线路图为用户选择地铁2号线的线路图，包括：“浦东机场”、“川沙”、“广兰路”、“金科路”、“世纪公园”5各站点。其中，用户上车地点“浦东机场”，去往目标站点“世纪公园”。当列车从浦东机场启动前往下一站时，会有一次播报的音频，例如“欢迎乘坐轨道交通2号线，本次列车终点站徐泾东，请为有需要的乘客让个座，下一站川沙站。”若用户将下一站作为预设文字，则在每一次确定报站音后，且该音频中出现“下一站”的文本，则记录一次，且计数为1。而在当列车从“川沙”站出发，列次再次重复上述播报站点的音频。耳机再次识别到报站音，且含有下一站的预设文字，则再记录一次，计数为1，并将之前的计数相加累和，即2站地。依次类推进行计算。

S660，耳机基于计数之和判断交通工具是否到达目标站点。耳机对每一次累计计数之和与由手机计算的站点数进行比较，当两个数字相等，则判断到达目标站点，并执行S670。若两个数字不相等则继续返回并执行S630。结合S650中的图8举例说明，如图8所示，用户输入2号线、目标站点“世纪公园”，此时的站点数是4。耳机在浦东机场站出发后，到达川沙之前计数为1，并将计数1与4比较。依次计算并进行比较，直到在“金科路”站到达“世纪公园”站之间时，累积计数之和等于站点数4。此时，耳机则判断列车到达用户所设定的目标站点。

S670，提醒用户到达目标站点。具体的提醒方式可以通过语音提醒、震动、或者嗡鸣音。

此外在场景1和场景2中的提醒用户的方式中，当提醒的电子设备具有显示屏时也可以通过界面显示的形式提醒用户到达目标站点。如图9所示，界面910上的提示框911以文字显示的方式提醒用户“即将到达您的目标站点，请您做好下车准备！”。

需要说明的是，本申请各实施例中的提及的各个参数值的设定仅是示例性的说明，为便于对交通工具到站确认方法的理解，在此并不作为限定。

本申请实施例的交通工具到站确认方法，可以准确的识别出用户所乘坐的交通工具的报站音，并且从报站音中确定出目标站点，能够为用户提供准确的到站提醒，避免用户错过站点，或音提醒错误站点而降低用户体验。

此外，在本申请的一些实施例中，系统或电子设备还可以同时执行场景1和场景2中描述的交通工具到站确认方法，将两个方法结合来进一步确定目标站点的准确性。例如，耳机判断文本信息中的目标文字与目标站点的名称一致，且声音被确定是报站音的次数与站点数相等，则确定当前交通工具到达目标站点。若判断文本信息中的目标文字与目标站点一致，但声音被确定是报站音的次数与站点数不相等；或，

耳机判断声音被确定是报站音的次数与站点数相等，但报站音中的目标文字与目标站点名称不一致，则耳机发出用于提醒用户报站错误的警报。该方发可以提高确认目标站点的准确性，避免一种确认方式出现错误时，而无法及时被发现。进一步提高用户体验。

基于上面的描述，下面具体描述本申请的一种电子设备，该电子设备包括：

获取模块，用于获取目标站点信息和报站音声纹模型；

采集模块，用于在交通工具中采集声音；

处理模块，用于基于报站音声纹模型确定当前采集到的声音中含有交通工具的报站音；

处理模块用于基于报站音确定交通工具到达目标站点。

根据本申请的一个实施例，电子设备还包括：

提醒模块，用于向用户发送已经到达目标站点的提醒。

在本申请的一个实施例中，处理模块还包括：

处理模块从采集到的声音的音频中提取声纹特征；

处理模块将提取的声纹特征与报站音声纹模型进行比对，

当声音中的声纹特征与报站音声纹特征匹配，则处理模块确定声音中含有交通工具的报站音。

根据本申请的一个实施例，处理模块对报站音进行语音识别，以得到对应于报站音的文本信息，并基于文本信息确定当前交通工具到达目标站点。

根据本申请的一个实施例，所处理模块从报站音中提取目标文字，并将目标文字与目标站点的名称比对，

当处理模块判断目标文字与目标站点名称一致，则确定当前交通工具到达目标站点。

根据本申请的一个实施例，处理模块还用于从确认声音为报站音开始，从持续采集的报站音中识别出报站音中的文本信息；

当处理模块用于确认文本信息中出现预设文字，则提取跟在预设文本后面的用于表示站点的文本信息作为目标文字，预设文字用于表示交通工具即将到达站点的提示信息。

根据本申请的一个实施例，

处理模块还用于从确认声音为报站音开始计时，当采集的报站音达到预设时长，则开始识别后续采集的报站音中的用于表示站点的文本信息作为目标文字。

根据本申请的一个实施例，处理模块还用于，从确认声音为报站音开始计算，当采集的报站音中的字节长度达到预设长度，则开始识别后续采集的报站音中的用于表示站点的文本信息作为目标文字。

根据本申请的一个实施例，目标站点信息还包括用户乘坐的交通工具的线路，电子设备获取交通工具从出发站点到目标站点的站点数，

处理模块用于在每次确定声音是报站音时，并确定该报站音中含有预设文字，则记录一次计数1，目标文本用于表示当前交通工具即将到达站点的提示信息；

电子设备在每一次计数后，将累计的计数之和与站点数进行比对；

当计数之和与站点数相等，则电子设备确定当前交通工具到达目标站点。

根据本申请的一个实施例，

目标站点信息还包括用户乘坐的交通工具的线路，电子设备获取交通工具从出发站点到目标站点的站点数，

处理模块用于基于报站音中的文本信息，和声音被确定是报站音的次数判断当前交通工具到达目标站点，

当处理模块判断文本信息中的目标文字与目标站点名称一致，且声音被确定是报站音的次数与站点数相等，则确定当前交通工具到达目标站点。

本申请的电子设备的各模块的功能在上述实施例中已经详细的说明，具体可参见上述实施例的交通工具到站确认方法，在此不在赘述。

本申请实施例的交通工具到站确认方法，可以准确的识别出用户所乘坐的交通工具的报站音，并且从报站音中确定出目标站点，能够为用户提供准确的到站提醒，避免用户错过站点，或音提醒错误站点而降低用户体验。

本申请还提供了一种电子设备，如图10所示，该电子设备包括：

存储器1010，用于存储由设备的一个或多个处理器执行的指令，以及

处理器1020，用于执行上述实施例图3、图4和图6的方法。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时，使得处理器执行上述实施例的图3、图4和图6所示的方法。

现在参考图11，所示为根据本申请的一个实施例的设备1200的框图。设备1200可以包括耦合到控制器中枢1203的一个或多个处理器1201。对于至少一个实施例，控制器中枢1203经由诸如前端总线(Front Side Bus，FSB)之类的多分支总线、诸如快速通道互连(Quick Path Interconnect，QPI)之类的点对点接口、或者类似的连接1206与处理器1201进行通信。处理器1201执行控制一般类型的数据处理操作的指令。在一实施例中，控制器中枢1203包括，但不局限于，图形存储器控制器中枢(Graphics Memory Controller Hub，GMCH)(未示出)和输入/输出中枢(Input Output Hub，IOH)(其可以在分开的芯片上)(未示出)，其中GMCH包括存储器和图形控制器并与IOH耦合。

设备1200还可包括耦合到控制器中枢1203的协处理器1202和存储器1204。或者，存储器和GMCH中的一个或两者可以被集成在处理器内(如本申请中所描述的)，存储器1204和协处理器1202直接耦合到处理器1201以及控制器中枢1203，控制器中枢1203与IOH处于单个芯片中。存储器1204可以是例如动态随机存取存储器(Dynamic Random AccessMemory，DRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)或这两者的组合。在一个实施例中，协处理器1202是专用处理器，诸如例如高吞吐量MIC处理器(Many Integerated Core，MIC)、网络或通信处理器、压缩引擎、图形处理器、通用图形处理器(General PurposeComputing on GPU，GPGPU)、或嵌入式处理器等等。协处理器1202的任选性质用虚线表示在图11中。

存储器1204作为计算机可读存储介质，可以包括用于存储数据和/或指令的一个或多个有形的、非暂时性计算机可读介质。例如，存储器1204可以包括闪存等任何合适的非易失性存储器和/或任何合适的非易失性存储设备，例如一个或多个硬盘驱动器(Hard-Disk Drive，HDD(s))，一个或多个光盘(Compact Disc，CD)驱动器，和/或一个或多个数字通用光盘(Digital Versatile Disc，DVD)驱动器。

在一个实施例中，设备1200可以进一步包括网络接口(Network InterfaceController，NIC)1206。网络接口1206可以包括收发器，用于为设备1200提供无线电接口，进而与任何其他合适的设备(如前端模块，天线等)进行通信。在各种实施例中，网络接口1206可以与设备1200的其他组件集成。网络接口1206可以实现上述实施例中的通信单元的功能。

设备1200可以进一步包括输入/输出(Input/Output，I/O)设备1205。I/O 1205可以包括：用户界面，该设计使得用户能够与设备1200进行交互；外围组件接口的设计使得外围组件也能够与设备1200交互；和/或传感器设计用于确定与设备1200相关的环境条件和/或位置信息。

值得注意的是，图11仅是示例性的。即虽然图11中示出了设备1200包括处理器1201、控制器中枢1203、存储器1204等多个器件，但是，在实际的应用中，使用本申请各方法的设备，可以仅包括设备1200各器件中的一部分器件，例如，可以仅包含处理器1201和NIC1206。图11中可选器件的性质用虚线示出。

根据本申请的一些实施例，作为计算机可读存储介质的存储器1204上存储有指令，该指令在计算机上执行时使系统1200执行根据上述实施例中的计算方法，具体可参照上述实施例图3、图4和图6所示的方法，在此不再赘述。

现在参考图12，所示为根据本申请的一实施例的SoC(System on Chip，片上系统)1300的框图。在图12中，相似的部件具有同样的附图标记。另外，虚线框是更先进的SoC的可选特征。在图12中，SoC1300包括：互连单元1350，其被耦合至应用处理器1310；系统代理单元1380；总线控制器单元1390；集成存储器控制器单元1340；一组或一个或多个协处理器1320，其可包括集成图形逻辑、图像处理器、音频处理器和视频处理器；静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)单元1330；直接存储器存取(DMA)单元1360。在一个实施例中，协处理器1320包括专用处理器，诸如例如网络或通信处理器、压缩引擎、GPGPU、高吞吐量MIC处理器、或嵌入式处理器等。

静态随机存取存储器(SRAM)单元1330中可以包括用于存储数据和/或指令的一个或多个计算机可读介质。计算机可读存储介质中可以存储有指令，具体而言，存储有该指令的暂时和永久副本。该指令可以包括：由处理器中的至少一个单元执行时使Soc1300执行根据上述实施例图3、图4和图6所示的方法，具体可参照上述实施例的方法，在此不再赘述。

本申请公开的机制的各实施例可以被实现在硬件、软件、固件或这些实现方法的组合中。本申请的实施例可实现为在可编程系统上执行的计算机程序或程序代码，该可编程系统包括至少一个处理器、存储系统(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)、至少一个输入设备以及至少一个输出设备。

可将程序代码应用于输入指令，以执行本申请描述的各功能并生成输出信息。可以按已知方式将输出信息应用于一个或多个输出设备。为了本申请的目的，处理系统包括具有诸如例如数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、微控制器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)或微处理器之类的处理器的任何系统。

程序代码可以用高级程序化语言或面向对象的编程语言来实现，以便与处理系统通信。在需要时，也可用汇编语言或机器语言来实现程序代码。事实上，本申请中描述的机制不限于任何特定编程语言的范围。在任一情形下，该语言可以是编译语言或解释语言。

在一些情况下，所公开的实施例可以以硬件、固件、软件或其任何组合来实现。所公开的实施例还可以被实现为由一个或多个暂时或非暂时性机器可读(例如，计算机可读)存储介质承载或存储在其上的指令，其可以由一个或多个处理器读取和执行。例如，指令可以通过网络或通过其他计算机可读介质分发。因此，机器可读介质可以包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储或传输信息的任何机制，包括但不限于，软盘、光盘、光碟、光盘只读存储器(Compact Disc Read Only Memory，CD-ROMs)、磁光盘、只读存储器(Read OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(RAM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable ProgrammableRead Only Memory，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory，EEPROM)、磁卡或光卡、闪存、或用于利用因特网以电、光、声或其他形式的传播信号来传输信息(例如，载波、红外信号数字信号等)的有形的机器可读存储器。因此，机器可读介质包括适合于以机器(例如，计算机)可读的形式存储或传输电子指令或信息的任何类型的机器可读介质。

在附图中，可以以特定布置和/或顺序示出一些结构或方法特征。然而，应该理解，可能不需要这样的特定布置和/或排序。而是，在一些实施例中，这些特征可以以不同于说明书附图中所示的方式和/或顺序来布置。另外，在特定图中包括结构或方法特征并不意味着暗示在所有实施例中都需要这样的特征，并且在一些实施例中，可以不包括这些特征或者可以与其他特征组合。

需要说明的是，本申请各设备实施例中提到的各单元/模块都是逻辑单元/模块，在物理上，一个逻辑单元/模块可以是一个物理单元/模块，也可以是一个物理单元/模块的一部分，还可以以多个物理单元/模块的组合实现，这些逻辑单元/模块本身的物理实现方式并不是最重要的，这些逻辑单元/模块所实现的功能的组合才是解决本申请所提出的技术问题的关键。此外，为了突出本申请的创新部分，本申请上述各设备实施例并没有将与解决本申请所提出的技术问题关系不太密切的单元/模块引入，这并不表明上述设备实施例并不存在其它的单元/模块。

需要说明的是，在本专利的示例和说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

虽然通过参照本申请的某些优选实施例，已经对本申请进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本申请的精神和范围。

Claims (24)

1.一种交通工具到站确认方法，其特征在于，应用于包括第一电子设备和第二电子设备的系统中，所述方法包括：

所述第一电子设备接收用户输入的目标站点信息，所述目标站点信息包括用于表示用户希望去往的目标站点，以及乘坐的交通工具，且所述第一电子设备存储有与所述目标站点信息对应的所述交通工具的报站音声纹模型；

所述第一电子设备将目标站点和所述报站音声纹模型发送给所述第二电子设备；

所述第二电子设备在所述交通工具中采集声音，并基于所述报站音声纹模型确定当前采集到的所述声音中含有所述交通工具的报站音，所述报站音用于表示由所述交通工具的播放设备广播的具有固定声纹的音频；

所述第二电子设备基于所述报站音确定所述交通工具到达所述目标站点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

所述第二电子设备向所述用户发出已经到达所述目标站点的提醒。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二电子设备在所述交通工具中采集声音，并基于所述报站音声纹模型确定当前采集到的所述声音中含有所述交通工具的报站音，包括：

所述第二电子设备从采集到的声音的音频中提取声纹特征；

所述第二电子设备将提取的所述声纹特征与所述报站音声纹模型进行比对，

当所述声音中的声纹特征与所述报站音声纹特征匹配，则所述第二电子设备确定所述声音中含有所述交通工具的报站音。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述第二电子设备基于所述报站音确定所述交通工具到达所述目标站点，包括：

所述第二电子设备对所述报站音进行语音识别，以得到对应于所述报站音的文本信息，并基于所述文本信息确定当前所述交通工具到达所述目标站点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二电子设备基于所述文本信息确定当前所述交通工具到达所述目标站点，包括：

所述第二电子设备从所述报站音中提取目标文字，并将所述目标文字与目标站点的名称比对，

当所述第二电子设备判断所述目标文字与所述目标站点名称一致，则确定当前所述交通工具到达所述目标站点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二电子设备从所述报站音中提取目标文字，包括：

所述第二电子设备从确认声音为所述报站音开始，从持续采集的报站音中识别出报站音中的文本信息；

当所述第二电子设备确认所述文本信息中出现预设文字，则提取跟在所述预设文字后面的用于表示站点的文本信息作为所述目标文字，所述预设文字用于表示所述交通工具即将到达站点的提示信息。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二电子设备从所述报站音中提取目标文字，包括：

所述第二电子设备从确认声音为所述报站音开始计时，当采集的报站音达到预设时长，则开始识别后续采集的报站音中的用于表示站点的文本信息作为所述目标文字。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二电子设备从所述报站音中提取目标文字，包括：

所述第二电子设备从确认声音为所述报站音开始计算，当采集的报站音中的字节长度达到预设长度，则开始识别后续采集的报站音中的用于表示站点的文本信息作为所述目标文字。

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述目标站点信息还包括所述用户乘坐的所述交通工具的线路，所述第二电子设备根据所述交通工具的线路和目标站点，计算出所述交通工具从出发站点到所述目标站点的站点数，

所述第二电子设备基于所述文本信息确定当前所述交通工具到达所述目标站点，还包括：

所述第二电子设备在每次确定声音是所述报站音时，并确定该报站音中含有预设文字，则记录一次计数1，所述预设文字用于表示当前所述交通工具即将到达站点的提示信息；

所述第二电子设备在每一次计数后，将累计的计数之和与所述站点数进行比对；

当计数之和与所述站点数相等，则所述第二电子设备确定当前所述交通工具到达所述目标站点。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述交通工具从出发站点到所述目标站点的站点数通过所述第一电子设备进行统计，并由第一电子设备发送给所述第二电子设备。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述目标站点信息还包括所述用户乘坐的所述交通工具的线路，所述第二电子设备根据所述交通工具的线路和目标站点，计算出所述交通工具从出发站点到所述目标站点的站点数，

所述第二电子设备基于所述报站音确定所述交通工具到达所述目标站点，包括：

所述第二电子设备基于报站音中的文本信息，和所述声音被确定是所述报站音的次数判断当前所述交通工具到达所述目标站点，

当所述第二电子设备判断所述文本信息中的目标文字与所述目标站点的名称一致，且所述声音被确定是所述报站音的次数与所述站点数相等，则确定当前所述交通工具到达所述目标站点。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一电子设备是移动终端，所述第二电子设备是可穿戴设备。

13.一种交通工具到站确认方法，其特征在于，应用于电子设备中，所述方法包括：

所述电子设备获取目标站点信息和报站音声纹模型；

所述电子设备在所述交通工具中采集声音，并基于所述报站音声纹模型确定当前采集到的所述声音中含有所述交通工具的报站音；

所述电子设备基于所述报站音确定所述交通工具到达所述目标站点。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，还包括：

所述电子设备向用户发送已经到达所述目标站点的提醒。

15.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述电子设备在所述交通工具中采集声音，并基于所述报站音声纹模型确定当前采集到的所述声音中含有所述交通工具的报站音，包括：

所述电子设备从采集到的声音的音频中提取声纹特征；

所述电子设备将提取的所述声纹特征与所述报站音声纹模型进行比对，

当所述声音中的声纹特征与所述报站音声纹特征匹配，则所述电子设备确定所述声音中含有所述交通工具的报站音。

16.根据权利要求13-15任一项所述的方法，其特征在于，所述电子设备基于所述报站音确定所述交通工具到达所述目标站点，包括：

所述电子设备对所述报站音进行语音识别，以得到对应于所述报站音的文本信息，并基于所述文本信息确定当前所述交通工具到达所述目标站点。

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述电子设备基于所述文本信息确定当前所述交通工具到达所述目标站点，包括：

所述电子设备从所述报站音中提取目标文字，并将所述目标文字与目标站点的名称比对，

当所述电子设备判断所述目标文字与所述目标站点名称一致，则确定当前所述交通工具到达所述目标站点。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述电子设备从所述报站音中提取目标文字，包括：

所述电子设备从确认声音为所述报站音开始，从持续采集的报站音中识别出报站音中的文本信息；

当所述电子设备确认所述文本信息中出现预设文字，则提取跟在所述预设文本后面的用于表示站点的文本信息作为所述目标文字，所述预设文字用于表示所述交通工具即将到达站点的提示信息。

19.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述电子设备从所述报站音中提取目标文字，包括：

所述电子设备从确认声音为所述报站音开始计时，当采集的报站音达到预设时长，则开始识别后续采集的报站音中的用于表示站点的文本信息作为所述目标文字。

20.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述电子设备从所述报站音中提取目标文字，包括：

所述电子设备从确认声音为所述报站音开始计算，当采集的报站音中的字节长度达到预设长度，则开始识别后续采集的报站音中的用于表示站点的文本信息作为所述目标文字。

21.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，

所述目标站点信息还包括用户乘坐的所述交通工具的线路，所述电子设备获取所述交通工具从出发站点到所述目标站点的站点数，

所述电子设备基于所述文本信息确定当前所述交通工具到达所述目标站点，还包括：

所述电子设备在每次确定声音是所述报站音时，并确定该报站音中含有预设文字，则记录一次计数1，所述目标文本用于表示当前所述交通工具即将到达站点的提示信息；

所述电子设备在每一次计数后，将累计的计数之和与所述站点数进行比对；

当计数之和与所述站点数相等，则所述电子设备确定当前所述交通工具到达所述目标站点。

22.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，

所述目标站点信息还包括用户乘坐的所述交通工具的线路，所述电子设备获取所述交通工具从出发站点到所述目标站点的站点数，

所述电子设备基于所述报站音确定所述交通工具到达所述目标站点，包括：

所述电子设备基于报站音中的文本信息，和所述声音被确定是所述报站音的次数判断当前所述交通工具到达所述目标站点，

当所述电子设备判断所述文本信息中的目标文字与所述目标站点名称一致，且所述声音被确定是所述报站音的次数与所述站点数相等，则确定当前所述交通工具到达所述目标站点。

23.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储由设备的一个或多个处理器执行的指令，以及

处理器，用于执行上述权利要求13-22任一项所述的方法。

24.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，使得所述处理器执行权利要求13-22任一项所述的方法。

Images