CN112311635A - 语音打断唤醒方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
在本发明提供一种语音打断唤醒方法、装置及计算机可读存储介质,其中语音打断唤醒方法应用于语音电子设备的MCU,包括步骤:获取当前语音电子设备的状态参数及环境参数,所述环境参数包括外部语音数据;所述状态参数包括联网状态;基于所获取的状态参数及环境参数执行预设定的响应设置;对所述外部语音数据进行识别分析,若识别分析所述外部语音数据包含预设唤醒词则控制唤醒自身的语音交互服务。本发明所述语音打断唤醒方法,应用于语音电子设备的MCU中,通过获取联网状态及语音数据,根据联网状态进行调节,提升MCU小系统的打断唤醒效果,以保证较高的唤醒成功率和降低误唤醒率,以提升用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及MCU应用系统技术领域,尤其涉及一种语音打断唤醒方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
目前市面上很多电子产品都逐渐开始了智能化进程,而语音交互是智能化的一个重要方面。把语音交互体验做得比较好的产品有智能音箱、车载系统、智能家居中控系统等等,这类产品都是基于安卓或linux这类大系统,它们的特点是硬件性能够强,可以运行复杂的语音算法模型,从而获得较好的体验效果。而随着智能化的进一步发展,一些小家电也开始支持语音交互功能,因价格因素它们都是使用MCU小系统的低成本方案,而这类方案的体验却是差强人意,其主要原因是产品使用环境声音的复杂性及硬件性能不足导致无法运行大算法模型。
在这类MCU小系统中,具体有单纯的MCU,有带蓝牙的MCU,还有带WIFI的MCU,它们的主频和DRAM都非常有限,如何在这类低成本方案上实现较好的语音交互体验,成为目前需要攻克的难题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种语音打断唤醒的方法,能够提高采用MCU系统的电子设备的语音交互体验。
作为本发明的第一方面,为实现上述目的,本发明提供一种语音打断唤醒方法,应用于语音电子设备的MCU,所述语音打断唤醒方法包括步骤:
获取当前语音电子设备的状态参数及环境参数,所述环境参数包括外部语音数据;所述状态参数包括联网状态;
基于所获取的状态参数及环境参数执行预设定的响应设置;
对所述外部语音数据进行识别分析,若识别分析所述外部语音数据包含预设唤醒词则控制唤醒自身的语音交互服务。
本发明的进一步方案为:所述基于所获取的状态参数及环境参数执行预设定的响应设置具体包括:
若语音电子设备为未联网状态,关闭网络通信协议及非必要系统组件,保留按键服务及扫描联网服务,进行离线语音识别分析;所述网络通信协议包括HTTPS、mbedtls、websockets和MQTT服务;所述非必要系统组件包括心跳包服务、时间同步服务、智能云端服务的一种或者多种。
本发明的进一步方案为:所述基于所获取的状态参数及环境参数执行预设定的响应设置还包括:若语音电子设备为联网状态,提高语音电子设备的唤醒灵敏度,采集疑似唤醒词,上传至云端进行识别分析。
本发明的进一步方案为:所述外部语音数据进行识别分析之前还包括步骤:进行背景噪音抑制及回声消除。
本发明的进一步方案为:所述状态参数还包括当前时间,所述根据当前状态参数及环境参数执行执行预设定的语音交互响应设置还包括,判断当前时间是否在预设深夜时间段内,如在预设深夜时间段内,则降低唤醒灵敏度。
本发明的进一步方案为:还包括音乐播放状态,所述预设语音电子设备环境参数及状态参数对应的语音交互响应设置具体包括:判断其是否在播放音乐,如在播放音乐则提高其唤醒灵敏度。
本发明的进一步方案为:所述环境参数还包括低频噪音幅度值,所述预设语音电子设备环境参数及状态参数对应的语音交互响应设置具体包括:对当前低频噪音幅度值与预设低频噪音幅度阈值比较,若当前低频噪音幅度值大于预设低频噪音幅度阈值,则降低唤醒灵敏度;若小于预设低频噪音幅度阈值,则提高唤醒灵敏度。
作为本发明的第二方面,本发明提供了一种语音打断唤醒装置,配置在语音电子设备的MCU上,所述语音打断唤醒装置包括:
获取模块,用于获取当前语音电子设备的状态参数及环境参数;
执行模块,用于基于获取的状态参数及环境参数执行预设定的响应设置;
识别分析模块,用于识别分析语音数据中是否包含唤醒词;
唤醒模块,用于基于唤醒词控制唤醒自身的语音交互服务。
作为本发明的第三方面,本发明还提供了一种计算机可读存储介质,应用于语音电子设备的MCU,所述存储装置存储有计算机程序,所述计算机程序适于被执行以实现上述任意一项方案所述的语音打断唤醒方法。
相较于现有技术,本发明所述语音打断唤醒方法,应用于语音电子设备的MCU中,通过获取联网状态及语音数据,根据联网状态进行调节,提升MCU小系统的打断唤醒效果,以保证较高的唤醒成功率和降低误唤醒率,以提升用户体验。
所述的语音打断唤醒装置,配置在语音电子设备的MCU上,能根据语音电子设备的状态参数及环境参数执行预设定响应设置,对灵敏度实现调节,提高唤醒成功率,降低语音电子设备的成本,加快传统设备的智能化进程。
所述的计算机可读存储介质,可执行实现上述语音打断唤醒方法,可降低误唤醒率,改善用户体验效果。
附图说明
图1是本发明语音打断唤醒方法的优选实施例的方法流程图;
图2是本发明语音打断唤醒装置优选实施例的方框示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明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,对本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如下。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参照图1所示,图1是本发明语音打断唤醒方法的流程图,本实施例的语音打断方法应用于语音电子设备的MCU上,其中所述方法包括以下步骤:
S10:获取当前语音电子设备的状态参数及环境参数,所述环境参数包括外部语音数据;所述状态参数包括联网状态;
在此步骤中,基于MCU小系统的主频及DRAM均有限,无法运行复杂算法模型,因此,在获取外部语音数据的同时,可针对联网情况选择性进行语音交互响应,以实现最大限度的MCU小系统的打断唤醒效果,保证较高的唤醒成功率和降低误唤醒率。
S11:基于所获取的状态参数及环境参数执行预设定的响应设置。
具体的,在获取到联网状态后,根据联网状态执行不同的响应。在一个实施例中,若语音电子设备为未联网状态,此时,关闭网络通信协议及非必要系统组件,保留按键服务及扫描联网服务,进行离线语音识别分析;所述网络通信协议包括HTTPS、mbedtls、websockets和MQTT服务;所述非必要系统组件包括心跳包服务、时间同步服务、智能云端服务的一种或者多种。未联网时需要依靠MCU自身的硬件能力和软件算法来实现打断唤醒算法,这部分会消耗大量的CPU运算和DRAM空间,因此关闭所有没必要的服务和组件,运行一个轻量级的精简系统,以提高其语音识别准确度及识别率。
在另一个实施例中,判断语音电子设备为联网状态,此时可提高语音电子设备的唤醒灵敏度,采集疑似唤醒词,上传至云端进行识别分析。
在联网状态时,提高唤醒的灵敏度,利用联网后云服务器进行兜底,此时通过提高灵敏度导致的这样操作后引入一些错误的打断唤醒动作通过云服务器的精准判定可防止误唤醒。
在其他实施例中,所获取的状态参数还可以为当前时间,基于当前时间对灵敏度进行调整,以降低误唤醒率。
具体的,当语音电子设备第一次联上网后,获取到时间信息并保存在内部时钟芯片中,并先预设定一个时间段为深夜时间段,如预设0:00-6:30为深夜时间段,此时间段一般为免打扰的休息时间,通过获取当前时间,并判断当前时间是否在预设的深夜时间段内,即,是否在0:00-6:30此时间段内,如在预设深夜时间段内,则降低唤醒灵敏度。此方式可以降低误唤醒率,从而避免在休息时间受惊吓的情况出现。
同时,所获取的状态参数还可以包括音乐播放状态,当判断语音电子设备在播放音乐,提高其唤醒灵敏度,以提高其唤醒成功率。
为确保环境参数对语音交互的影响,在一个实施例中,还可以通过判定低频噪音幅度值来调整唤醒灵敏度。具体的,获取的环境参数还包括低频噪音幅度值,所述预设语音电子设备环境参数及状态参数对应的语音交互响应设置具体包括:对当前低频噪音幅度值与预设低频噪音幅度阈值比较,若当前低频噪音幅度值大于预设低频噪音幅度阈值,则降低唤醒灵敏度;若小于预设低频噪音幅度阈值,则提高唤醒灵敏度。
S12:对所获取的外部语音数据进行背景噪音抑制及回声消除。
在获取到外部语音数据后,通过语音电子设备的背景噪音抑制器及回声消除器对所获取的外部语音数据进行处理,通过背景噪音抑制功能以过滤掉环境中固定频率的噪声,通过回声消除功能消除过滤掉环境某个固定频率的噪声。
又或者,所述的语音电子设备还可以增加自动增益补偿功能AGC,确保采集到的声音不会忽大忽小,进一步提高语音交互的唤醒成功率及降低误唤醒率。
S13:对所述外部语音数据进行识别分析,若识别分析所述外部语音数据包含预设唤醒词则控制唤醒自身的语音交互服务。
在为未联网状态时,此时所执行的响应设置为本地离线识别,对于采用MCU的语音电子设备,其本地所存储的唤醒词是有限的,对应的预设唤醒词为较常用的本地命令,如“打开灯光、关闭灯光、关机等”。此时,当只有识别分析所获取的外部语音数据中包含有与本地预设唤醒词一致的语音数据方可实现唤醒,进行语音交互服务。若判定为未包含预设唤醒词,则不进行唤醒。
若为联网状态时,对应的预设唤醒词存储于云服务器中,此时将检测到意思的唤醒词后,把声音上传到云服务器,云服务器作进一步算法分析及处理,若判定为预设唤醒词,则控制唤醒自身的语音交互服务。
所述的语音打断唤醒方法,应用于语音电子设备的MCU中,通过环境参数及状态参数,根据联网状态进行调节及不同响应,提升MCU小系统的打断唤醒效果,以保证较高的唤醒成功率和降低误唤醒率,以提升用户体验。
在本实施例中,还公开了一种语音打断唤醒装置,所述语音打断唤醒装置1配置在语音电子设备的MCU上,其中语音电子设备可以为带语音交互功能的家电或者玩具等,所述语音电子设备设置有麦克风、喇叭等基本组件,且对应语音电子设备设置有时钟芯片、背景噪音抑制器及回声消除器等辅助声音处理器。其中,所述的语音打断唤醒装置包括:
获取模块21,用于获取当前语音交互电子设备的状态参数及环境参数;所述的状态参数包括联网状态、音乐播放状态、时间等,所述的环境参数包括外部语音数据及低频噪音幅度值等。
执行模块22,用于基于获取的状态参数及环境参数执行预设定的响应设置;基于预设定的响应,执行模块22进行调整唤醒灵敏度及关闭通讯服务等操作。
识别分析模块23,用于识别分析语音数据中是否包含唤醒词;识别分析模块23用于对所获取的外部语音数据进行识别分析,并与预设唤醒词进行比较,其中在未联网时进行本地离线识别,联网时则获取疑似唤醒词上传至云服务器进行识别分析。
唤醒模块24,用于基于唤醒词控制唤醒自身的语音交互服务。在识别分析所获取的外部语音数据具有预设唤醒词之后,唤醒自身的语音交互服务。
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质,应用于语音电子设备的MCU,所述存储装置存储有计算机程序,所述计算机程序适于被执行以实现上面所述的语音打断唤醒方法。所述存储器可以为一种只读存储器ROM,随机存储器RAM、电可擦写存储器EEPROM、快闪存储器FLASH。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种语音打断唤醒方法,应用于语音电子设备的MCU,所述语音打断唤醒方法包括步骤:
获取当前语音电子设备的状态参数及环境参数,所述环境参数包括外部语音数据;所述状态参数包括联网状态;
基于所获取的状态参数及环境参数执行预设定的响应设置;
对所述外部语音数据进行识别分析,若识别分析所述外部语音数据包含预设唤醒词则控制唤醒自身的语音交互服务。
2.根据权利要求1所述的语音打断唤醒方法,其特征在于,所述基于所获取的状态参数及环境参数执行预设定的响应设置具体包括:
若语音电子设备为未联网状态,关闭网络通信协议及非必要系统组件,保留按键服务及扫描联网服务,进行离线语音识别分析;所述网络通信协议包括HTTPS、mbedtls、websockets和MQTT服务;所述非必要系统组件包括心跳包服务、时间同步服务、智能云端服务的一种或者多种。
3.根据权利要求2所述的语音打断唤醒方法,其特征在于,所述基于所获取的状态参数及环境参数执行预设定的响应设置还包括:若语音电子设备为联网状态,提高语音电子设备的唤醒灵敏度,采集疑似唤醒词,上传至云端进行识别分析。
4.根据权利要求1所述的语音打断唤醒方法,其特征在于,所述外部语音数据进行识别分析之前还包括步骤:进行背景噪音抑制及回声消除。
5.根据权利要求3所述的语音打断唤醒方法,其特征在于,所述状态参数还包括当前时间,所述根据当前状态参数及环境参数执行执行预设定的语音交互响应设置还包括,判断当前时间是否在预设深夜时间段内,如在预设深夜时间段内,则降低唤醒灵敏度。
6.根据权利要求3所述的语音打断唤醒方法,其特征在于,所述状态参数还包括音乐播放状态,所述预设语音电子设备环境参数及状态参数对应的语音交互响应设置具体包括:判断其是否在播放音乐,如在播放音乐则提高其唤醒灵敏度。
7.根据权利要求3所述的语音打断唤醒方法,其特征在于,所述环境参数还包括低频噪音幅度值,所述预设语音电子设备环境参数及状态参数对应的语音交互响应设置具体包括:对当前低频噪音幅度值与预设低频噪音幅度阈值比较,若当前低频噪音幅度值大于预设低频噪音幅度阈值,则降低唤醒灵敏度;若小于预设低频噪音幅度阈值,则提高唤醒灵敏度。
8.一种语音打断唤醒装置,其特征在于,配置在语音电子设备的MCU上,所述语音打断唤醒装置包括:
获取模块,用于获取当前语音电子设备的状态参数及环境参数;
执行模块,用于基于获取的状态参数及环境参数执行预设定的响应设置;
识别分析模块,用于识别分析语音数据中是否包含唤醒词;
唤醒模块,用于基于唤醒词控制唤醒自身的语音交互服务。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,应用于语音电子设备的MCU,所述存储装置存储有计算机程序,所述计算机程序适于被执行以实现如权利要求1~7任意一项所述的语音打断唤醒方法。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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