CN112230555A - 智能家居设备及其控制方法、装置和存储介质 - Google Patents

智能家居设备及其控制方法、装置和存储介质 Download PDF

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宋德超
贾巨涛
王彬
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Abstract

本发明公开了一种智能家居设备及其控制方法、装置和存储介质，方法包括：获取当前使用者的身份特征信息；根据预设的身份特征信息与聚类类别的关联关系，判断是否存在与所述当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别；若存在与所述当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别，根据所述聚类类别对应的智能家居设备的至少一个使用模式，确定与所述当前使用者的身份特征信息对应的目标使用模式；根据所述目标使用模式，控制所述智能家居设备运行，避免了对当前使用者一对一的识别，从而实现了在低成本，低难度下，针对当前使用者推荐所需的智能家居设备的目标使用模式。采用本发明的技术方案，能够提高智能家居设备的实用性。

Description

智能家居设备及其控制方法、装置和存储介质
技术领域
本发明属于智能家居技术领域，具体涉及一种智能家居设备及其控制方法、装置和存储介质。
背景技术
随着物联网技术的发展，智能家居设备得到越来越广泛的使用，其便捷性和智能性为用户带来了极大的方便。
目前，为了针对不同使用者提供具有针对性的个性化推荐，通常会对使用者的身份进行识别，以区分具体地使用者，以便根据该使用者的历史使用习惯，为该使用者提供对应的智能家居设备的使用模式。
但是，现有针对智能家居设备的个性化推荐方法往往需要对使用者的身份一对一的进行识别，识别难度较大，智能家居设备的成本较高，从而使得智能家居设备的实用性较低。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种智能家居设备及其控制方法、装置和存储介质，以解决现有技术中因对使用者的身份一对一的进行识别，识别难度较大，智能家居设备的成本较高，从而使得智能家居设备的实用性较低的问题。
针对上述问题，本发明提供了一种智能家居设备的控制方法，包括：
获取当前使用者的身份特征信息；
根据预设的身份特征信息与聚类类别的关联关系，判断是否存在与所述当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别；
若存在与所述当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别，根据所述聚类类别对应的智能家居设备的至少一个使用模式，确定与所述当前使用者的身份特征信息对应的目标使用模式；
根据所述目标使用模式，控制所述智能家居设备运行。
进一步地，上述所述的智能家居设备的控制方法中，根据所述聚类类别对应的智能家居设备的至少一个使用模式，确定与所述当前使用者的身份特征信息对应的目标使用模式，包括：
若所述聚类类别对应的使用模式的数目为至少两个，确定每个使用模式的使用频率；
选取最大使用频率的使用模式作为所述目标使用模式。
进一步地，上述所述的智能家居设备的控制方法中，确定每个使用模式的使用频率之后，还包括：
输出所述最大使用频率的使用模式；
根据针对所述最大使用频率的使用模式的反馈信息，确定所述目标使用模式。
进一步地，上述所述的智能家居设备的控制方法中，根据针对所述最大使用频率的使用模式的反馈信息，确定所述目标使用模式，包括：
若所述反馈信息表示确认，将所述最大使用频率的使用模式作为所述目标使用模式；
若所述反馈信息表示调整，将所述反馈信息携带的调整信息对应的使用模式作为所述目标使用模式。
进一步地，上述所述的智能家居设备的控制方法，还包括：
若不存在与所述当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别，控制所述智能家居设备进入待运行模式；
在所述待运行模式下，若监测到所述当前使用者发出的控制指令，控制所述智能家居设备执行所述控制指令。
进一步地，上述所述的智能家居设备的控制方法，还包括：
若监测到所述当前使用者发出的控制指令，生成与所述当前使用者的身份特征信息对应的聚类类别，并更新身份特征信息与聚类类别的关联关系。
进一步地，上述所述的智能家居设备的控制方法中，所述当前使用者的身份特征信息包括所述当前使用者的声纹信息。
本发明还提供一种智能家居设备的控制装置，包括存储器和控制器；
所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被控制器执行时实现如上任一项所述智能家居设备的控制方法的步骤。
本发明还提供一种智能家居设备，设置有如上所述的智能家居设备的控制装置。
本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述智能家居设备的控制方法的步骤。
与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：
本发明的智能家居设备及其控制方法、装置和存储介质，通过获取当前使用者的身份特征信息，并在根据预设的身份特征信息与聚类类别的关联关系，判断出存在与当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别后，根据该聚类类别对应的智能家居设备的至少一个使用模式，确定与当前使用者的身份特征信息对应的目标使用模式，根据该目标使用模式，控制智能家居设备运行，避免了对当前使用者一对一的识别，从而实现了在低成本，低难度下，针对当前使用者推荐所需的智能家居设备的目标使用模式。采用本发明的技术方案，能够提高智能家居设备的实用性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明的智能家居设备的控制方法一种实施例的流程图；
图2为本发明的智能家居设备的控制方法另一种实施例的流程图；
图3为本发明的智能家居设备的控制装置实施例的结构示意图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
实施例一
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例提供了一种空调的控制方法。
图1为本发明的智能家居设备的控制方法一种实施例的流程图，如图1所示，本实施例的智能家居设备的控制方法具体可以包括如下步骤：
100、获取当前使用者的身份特征信息；
本实施例中，可以通过相应的信息采集设备采集当前使用者的身份特征信息。该当前使用者的身份特征信息优选为当前使用者的声纹信息。例如，可以使用麦克风阵列采集当前使用者的声音信号，并从采集的声音信号中提取当前使用者的声纹信息。
101、根据预设的身份特征信息与聚类类别的关联关系，判断是否存在与当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别；
在一个具体实现过程中，本实施例中，可以在使用智能家居设备过程中，利用智能家居设备采集每个使用者的身份特征信息(如声纹特征信息)，并抽取部分或者全部身份特征信息作为样本数据，利用聚类算法对样本数据进行训练，得到身份特征信息与聚类类别的关联关系。
例如，以声纹特征信息为例，本实施例中可以采用与说话人无关的深度聚类方法将说话人进行分离，将输入中每个时频单元采用长短期记忆网络(Long Short-TermMemory，LSTM)映射到K维嵌入向量的特征空间，使属于同一说话人或说话声音相似的人的时频单元距离减小从而可聚集一起，即可训练出一个有区分度的K维嵌入向量的特征空间。
具体地，在训练阶段，采用双向长短期记忆网络(Bidirectional LSTM，BLSTM)结构。可保证从一个训练样本到下一个训练样本中类别标签的数量和排列保持不变，且使得同一说话人占主导地位的时频单元之间距离最小，而不同的说话人时频单元的距离最大，则区分出人声音中声纹的不同。在测试阶段采用K-means算法将经过时频转换的时频点映射到K维的嵌入向量的特征空间聚类，聚类属于无监督学习，聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y，并将同类别y的样本与x放在一起。Kmeans设计目的是使各个样本与所在簇的质心的均值的误差平方和(Sum of the Squared Error，SSE)达到最小。
需要说明的是，本实施例中并不限制于上述聚类算法，还可以选择其他聚类算法，例如，DBSCAN密度聚类算法。其中，DBSCAN(英文全称为：Density-Based Spa tialClusteringofApplications withNoise)是由JORG SANDER等人在1998年提出的一个应用广泛的基于密度的聚类算法，DBSCAN的优点在于：(1)能更好地识别异常点(2)可以形成任意形状的聚类(3)不需要事先知道要形成的簇类的数量。
本实施例中，在得到身份特征信息与聚类类别的关联关系后，可以根据预设的身份特征信息与聚类类别的关联关系，判断是否存在与当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别。例如，可以将当前使用者的身份特征信息与聚类类别对应的身份特征信息进行聚类处理，从而可以判断出前使用者的身份特征信息所属的聚类类别，或者，判断出不存在与当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别。
102、若存在与当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别，根据该聚类类别对应的智能家居设备的至少一个使用模式，确定与当前使用者的身份特征信息对应的目标使用模式；
在一个具体实现过程中，在聚类训练过程中，还会记录每个聚类类别对应的智能家居设备的至少一个使用模式，这样，在确定存在与当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别后，可以根据该聚类类别对应的智能家居设备的至少一个使用模式，确定与当前使用者的身份特征信息对应的目标使用模式。
具体地，本实施例中，若该聚类类别对应的使用模式的数目为一个，则直接将该使用模式作为目标使用模式。若该聚类类别对应的使用模式的数目为至少两个，可以确定每个使用模式的使用频率，并选取最大使用频率的使用模式作为目标使用模式。
在实际应用中，尽管最大使用频率的使用模式通常可以满足该聚类类别的大部分人，但是少部分人可能对最大使用频率的使用模式并不适用，因此，本实施例中，在确定每个使用模式的使用频率之后，可以输出最大使用频率的使用模式，以便由当前使用者确认是否可以按照最大使用频率的使用模式控制智能家居设备，并接收当前使用者的反馈信息后，根据针对最大使用频率的使用模式的反馈信息，确定目标使用模式。具体地，若该反馈信息表示确认，将最大使用频率的使用模式作为目标使用模式；若该反馈信息表示调整，将反馈信息携带的调整信息对应的使用模式作为目标使用模式。
例如，当前使用者可以按照如下方式进行：
当前使用者：“XX空调”
空调：“在”
当前使用者：“打开空调”
空调：“为您推荐温度为23度的制冷模式”
当前使用者：“改为16度”。
本实施例中，同一聚类类别的人群中，尽管不同人对于智能家居设备的需求不同但是需求变化并不是很大，因此，本实施例中，可以根据家庭中不同人群中的声纹特征信息进行聚类，将声纹特征信息相似的人群归为一类，学习其智能家居设备通常设定的模式，当识别到该相似声纹下的人群时，主动推荐其智能家居设备的使用模式，这样，无需针对每个用户进行一对一识别，在低成本，低难度下，即可针对当前使用者推荐所需的智能家居设备的目标使用模式，有利于智能家居设备的推广。
103、根据与当前使用者的身份特征信息对应的目标使用模式，控制智能家居设备运行。
在确定据与当前使用者的身份特征信息对应的目标使用模式后，可以控制智能家居设备在该目标使用模式下运行，从而实现个性化匹配不同人对智能家居设备使用的不同需求，解放人们的双手的同时，也解放了大脑。
本实施例的智能家居设备的控制方法，通过获取当前使用者的身份特征信息，并在根据预设的身份特征信息与聚类类别的关联关系，判断出存在与当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别后，根据该聚类类别对应的智能家居设备的至少一个使用模式，确定与当前使用者的身份特征信息对应的目标使用模式，根据该目标使用模式，控制智能家居设备运行，避免了对当前使用者一对一的识别，从而实现了在低成本，低难度下，针对当前使用者推荐所需的智能家居设备的目标使用模式。采用本发明的技术方案，能够提高智能家居设备的实用性。
在一个具体实现过程中，若判断出不存在与当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别，说明不存在与当前使用者相似的人员，此时，可以控制智能家居设备进入待运行模式，并在待运行模式下，若监测到当前使用者发出的控制指令，控制智能家居设备执行控制指令，若等到一段时间未监测到当前使用者发出的控制指令，控制智能家居设备关机即可。
本实施例中，若监测到当前使用者发出的控制指令，可以记录当前使用者的身份特征信息和当前使用者发出的控制指令，并采用聚类算法生成与当前使用者的身份特征信息对应的聚类类别，并更新身份特征信息与聚类类别的关联关系，以便后续对与当前使用者相似的人员的身份特征信息进行识别。
需要说明的是，本发明实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本发明实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成的方法。
在一个具体实现过程中，本实施例的智能家居设备的控制方法的具体流程可以参见图2，图2为本发明的智能家居设备的控制方法另一种实施例的流程图，如图2所示，本实施例的智能家居设备以空调为例，该空调的控制方法具体可以包括如下步骤：
200、用户指令打开空调；
201、是否匹配该用户声纹推荐模式，若是，执行步骤202，若否，执行步骤203；
202、自动执行模型计算的推荐指令；
203、空调执行指令等待模式；
204、在指令等待模式下，用户是否再次发出指令；若是，执行步骤205，若否，执行步骤206；
205、停止指令等待模式；
206、执行用户指令；
207、将声纹数据和指令数据记录至数据库；
208、声纹聚类处理、分析，模型拟合；
209、输出模型结果；
210、模型划分人群；
211、计算相似人群习惯空调设定模式。
实施例二
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例提供了一种智能家居设备的控制装置。
图3为本发明的智能家居设备的控制装置实施例的结构示意图。如图3所示，本实施例的智能家居设备的控制装置可以包括存储器30和控制器31，该存储器30上存储有计算机程序，计算机程序被控制器31执行时实现上述实施例的智能家居设备的控制方法的步骤。
实施例三
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例提供了一种智能家居设备，其中，该智能家居设备设置有上述实施例的智能家居设备的控制装置。
实施例四
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例提供了一种存储介质。
本实施例的存储介质，上存储有计算机程序，计算机程序被控制器执行时实现上述实施例的智能家居设备的控制方法的步骤。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，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模块32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模块中。上述集成的模块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。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种智能家居设备的控制方法，其特征在于，包括：
获取当前使用者的身份特征信息；
根据预设的身份特征信息与聚类类别的关联关系，判断是否存在与所述当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别；
若存在与所述当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别，根据所述聚类类别对应的智能家居设备的至少一个使用模式，确定与所述当前使用者的身份特征信息对应的目标使用模式；
根据所述目标使用模式，控制所述智能家居设备运行。
2.根据权利要求1所述的智能家居设备的控制方法，其特征在于，根据所述聚类类别对应的智能家居设备的至少一个使用模式，确定与所述当前使用者的身份特征信息对应的目标使用模式，包括：
若所述聚类类别对应的使用模式的数目为至少两个，确定每个使用模式的使用频率；
选取最大使用频率的使用模式作为所述目标使用模式。
3.根据权利要求2所述的智能家居设备的控制方法，其特征在于，确定每个使用模式的使用频率之后，还包括：
输出所述最大使用频率的使用模式；
根据针对所述最大使用频率的使用模式的反馈信息，确定所述目标使用模式。
4.根据权利要求3所述的智能家居设备的控制方法，其特征在于，根据针对所述最大使用频率的使用模式的反馈信息，确定所述目标使用模式，包括：
若所述反馈信息表示确认，将所述最大使用频率的使用模式作为所述目标使用模式；
若所述反馈信息表示调整，将所述反馈信息携带的调整信息对应的使用模式作为所述目标使用模式。
5.根据权利要求3所述的智能家居设备的控制方法，其特征在于，还包括：
若不存在与所述当前使用者的身份特征信息所属的聚类类别，控制所述智能家居设备进入待运行模式；
在所述待运行模式下，若监测到所述当前使用者发出的控制指令，控制所述智能家居设备执行所述控制指令。
6.根据权利要求5所述的智能家居设备的控制方法，其特征在于，还包括：
若监测到所述当前使用者发出的控制指令，生成与所述当前使用者的身份特征信息对应的聚类类别，并更新身份特征信息与聚类类别的关联关系。
7.根据权利要求1-6任一项所述的智能家居设备的控制方法，其特征在于，所述当前使用者的身份特征信息包括所述当前使用者的声纹信息。
8.一种智能家居设备的控制装置，其特征在于，包括存储器和控制器；
所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被控制器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述智能家居设备的控制方法的步骤。
9.一种智能家居设备，其特征在于，设置有如权利要求8所述的智能家居设备的控制装置。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述智能家居设备的控制方法的步骤。
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