CN112540758A - 一种基于语音识别的ui界面智能构建方法 - Google Patents

一种基于语音识别的ui界面智能构建方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于语音识别的UI界面智能构建方法，包括以下步骤：获取历史UI界面构建数据，选择历史UI界面重新构建或进行新的UI界面构建；进入基础元素控件制作界面，通过语音进行指令的输入，获得语音指令集，对语音指令集进行数据解析，进行基础元素控件的排序展示；选取基础元素控件进行表的制作；根据用户制作的基础元素控件、表和语音指令集完成UI界面制作；本发明通过语音输入进行UI界面的智能构建，使得用户更加方便快捷的制作UI界面，通过对字段和表的加权计算进行控件的排序，方便用户很快的找到需要的控件，无需再进行频繁的关键字检索，大大加快了UI界面的整体制作时间，降低了UI界面的制作成本。

Description

一种基于语音识别的UI界面智能构建方法
技术领域
本发明涉及UI界面编辑技术领域，尤其涉及一种基于语音识别的UI界面智能构建方法。
背景技术
用户在使用智能手机、电脑等设备时，不仅关注其性能指标，还往往希望UI(UserInterface，用户界面)美观漂亮。在系统提供的UI过于单调时，用户往往希望从更多渠道获取适合自己机型的UI内容。因此，除了系统、软件的UI开发人员外，也出现了许多UI制作爱好者进行UI的制作和分享。然而，制作UI需要制作者付出辛勤的劳动，很多制作者希望从UI的制作中获得收益。但对于用户来说，大部分UI的效果需要切身使用后才能确定是否真正适合自己，如果付出积分、金币甚至金钱下载了不适合自己的UI内容会降低用户体验，因此需要对智能终端的UI内容进行合理处理。
目前，用户很难实现自己制作UI界面，无法实现UI界面的快捷制作，且目前UI制作者在制作UI界面时，往往需要进行关键字检索查找需要的控件，浪费大量的时间，有时，甚至无法找到自己想要的控件，给UI界面制作过程造成了较大的困难。
例如，申请号为CN201910549644.9，申请日为2019年06月24日的中国专利申请公开了一种UI界面的生成方法及系统，包括：接收基础控件的基础样式制作请求，进入基础控件的基础样式制作模式，对指定路径下的指定基础控件进行基础样式属性设定，并在该指定路径下生成对应的基础样式索引表；接收模板的组合样式制作请求，进入控件模板或界面模板制作模式；基于指定路径下已设定基础样式属性的基础控件制作控件模板，或者，基于指定路径下已设定基础样式属性的基础控件和控件模板制作界面模板；并对所述控件模板或界面模板设定组合样式属性；接收UI界面制作请求，进入新建界面模式或导入界面模式，基于指定路径下已设定基础样式属性的基础控件、已设定组合样式属性的控件模板和已设定组合样式属性的界面模板中的一种或多种生成UI界面。该申请的UI界面的生成方法及系统没有对控件面板进行有效排序，使得制作者很难找到自己需要的控件，浪费大量时间，增加了UI界面的制作成本。
发明内容
本发明主要解决现有的技术中没有对UI制作界面的控件进行有效排序的问题；提供一种基于语音识别的UI界面智能构建方法，通过语音输入，对制作者需要的控件进行有效排序，加快UI界面制作时间，降低UI界面的制作成本，使得UI界面的制作更加方便快捷。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于语音识别的UI界面智能构建方法，包括以下步骤：
获取历史UI界面构建数据，选择历史UI界面重新构建或进行新的UI界面构建；
进入基础元素控件制作界面，通过语音进行指令的输入，获得语音指令集，对语音指令集进行数据解析，进行基础元素控件的排序展示；
选取基础元素控件进行表的制作；
根据用户制作的基础元素控件、表和语音指令集完成UI界面制作。通过语音输入基本的基础元素控件指令，系统对语音输入进行数据解析，判断用户需要制作哪一方面的UI界面，根据语音解析结果进行基础元素控件的排序展示，加快UI界面制作时间，降低UI界面的制作成本，使得UI界面的制作更加方便快捷。
作为优选，所述的基础元素控件排序的方法包括以下步骤：
S31：表数量的统计；
S32：表中非空字段数量的统计；
S33：表的使用数量的统计；
S34：使用的表的相应字段的统计；
S35：最近表使用频次和字段使用频次的统计；
S36：根据表使用频次和表使用数量进行表的加权计算、根据字段使用频次和非空字段数量进行字段加权计算，根据表加权计算结果和字段加权计算结果进行排序加权计算；
S37：根据排序加权计算结果进行不同用途的排列展示。当用户是初次使用时，将系统的表与用户的表先进行关联，若用户没有自己的表数据，则根据用户语音输入的信息进行相近用户使用的表的情况进行基础元素控件的排序。
作为优选，所述的字段加权计算的方法为：遍历所有的表，获取每个表的表头字段，将非空字段数量的权重定义为1，字段使用频次的权重的计算式为：θ＝α×β，其中，θ为字段使用频次的权重，α为表头字段的比值，β为表头字段在表中非空字段的比值；
所述表头字段的比值α的计算方法为：
Figure BDA0002823246030000021
其中，N为表的总数，T为表头字段在表中的空值字段；
所述表头字段在表中非空字段的比值β的计算方法为：
Figure BDA0002823246030000022
其中，μi为表头字段在每个表中非空字段的比值，M为表头字段存在在表中的表数量；
所述表头字段在每个表中非空字段的比值μi的计算方法为：
Figure BDA0002823246030000023
其中，K为表头字段下对应的行数，HJ为表中某一个表头字段对应列的空值字段数量。
作为优选，所述的表的使用频次的统计方法为：包括对表内数据的某个字段的统计，计算表内每个数据字段的使用概率ρ，计算表在使用过程中的使用概率σ，计算插入表中的非空字段的概率ω，将表内每个数据字段的使用概率ρ、表在使用过程中的使用概率σ和插入表中的非空字段的概率ω进行加权平均计算，将计算结果小于等于0.1的作为低使用频次的表，将计算结果大于0.1且小于等于0.4的作为中使用频次的表，将计算结果大于0.4且小于等于0.7的作为高使用频次的表，将计算结果大于0.7的作为必要表。
作为优选，所述的基础元素控件制作界面还设置有关键字检索栏，根据关键字进行加权计算，基础元素控件根据关键字加权计算结果进行排序。对于生僻或独特的基础元素控件，用户可关键字检索栏进行快速查找。
作为优选，所述的语音指令集的获取方法为：当接收到第一个语音字段时，建立集合A，在集合A内根据语音指令的分隔符号或语音接收时间间隔建立若干个子集合Ai。方便对语音指令进行数据解析。
作为优选，在集合A内根据语音接收时间间隔建立若干个子集合Ai的方法为：建立子集合A1，将第一个语音字段放入子集合A1，记录下一个相邻语音字段的输入时间间隔t，当t≤2s时，将下一个语音字段放入子集合A1，当2s<t≤10s时，将下一个语音字段放入下一个子集合A2，当t>10s时，则集合A构建完成。方便对语音指令进行数据解析。
作为优选，对语音指令集进行数据解析的方法为：从第一个子集合A1开始，将子集合A1内的字段与基础元素的字段进行一一比对，若字段的属性和顺序均一致，则保留该子集合A1的字段内容并进入下一子集合的比对判断，若在基础元素库中找不到与子集合A1的字段的属性和顺序均一致的基础元素，则中断数据解析并将接近的基础元素进行展示，供用户进行选择，用户通过语音输入形成新的子集合，替代原来的子集合A1，从替代后的子集合A1开始，重新进行字段比对，直到集合A内所有的子集合比对完成。保证解析后的语音指令能被系统认可和识别，方便系统为用户生成更准确的基础元素控件排序。
本发明的有益效果是：本发明通过语音输入进行UI界面的智能构建，使得用户更加方便快捷的制作UI界面，通过对字段和表的加权计算进行控件的排序，根据用户经常使用的表和习惯使用的字段信息，判断用户进行UI界面制作时必要的字段和表，将必要的表进行控件关联并进行智能排序，方便用户很快的找到需要的控件，无需再进行频繁的关键字检索，大大加快了UI界面的整体制作时间，降低了UI界面的制作成本。
附图说明
图1是本发明实施例的基础元素控件排序方法的流程框图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：一种基于语音识别的UI界面智能构建方法，如图1所示，包括以下步骤：获取历史UI界面构建数据，选择历史UI界面重新构建或进行新的UI界面构建；
进入基础元素控件制作界面，通过语音进行指令的输入，获得语音指令集，对语音指令集进行数据解析，进行基础元素控件的排序展示；
选取基础元素控件进行表的制作；
根据用户制作的基础元素控件、表和语音指令集完成UI界面制作。
基础元素控件排序的方法包括以下步骤：
S31：表数量的统计；
S32：表中非空字段数量的统计；
S33：表的使用数量的统计；
S34：使用的表的相应字段的统计；
S35：最近表使用频次和字段使用频次的统计；
S36：根据表使用频次和表使用数量进行表的加权计算、根据字段使用频次和非空字段数量进行字段加权计算，根据表加权计算结果和字段加权计算结果进行排序加权计算；
S37：根据排序加权计算结果进行不同用途的排列展示。
字段加权计算的方法为：遍历所有的表，获取每个表的表头字段，将非空字段数量的权重定义为1，字段使用频次的权重的计算式为：θ＝α×β，其中，θ为字段使用频次的权重，α为表头字段的比值，β为表头字段在表中非空字段的比值；
表头字段的比值α的计算方法为：
Figure BDA0002823246030000041
其中，N为表的总数，T为表头字段在表中的空值字段；
表头字段在表中非空字段的比值β的计算方法为：
Figure BDA0002823246030000042
其中，μi为表头字段在每个表中非空字段的比值，M为表头字段存在在表中的表数量；
表头字段在每个表中非空字段的比值μi的计算方法为：
Figure BDA0002823246030000043
其中，K为表头字段下对应的行数，HJ为表中某一个表头字段对应列的空值字段数量。
表的使用频次的统计方法为：包括对表内数据的某个字段的统计，计算表内每个数据字段的使用概率ρ，计算表在使用过程中的使用概率σ，计算插入表中的非空字段的概率ω，将表内每个数据字段的使用概率ρ、表在使用过程中的使用概率σ和插入表中的非空字段的概率ω进行加权平均计算，将计算结果小于等于0.1的作为低使用频次的表，将计算结果大于0.1且小于等于0.4的作为中使用频次的表，将计算结果大于0.4且小于等于0.7的作为高使用频次的表，将计算结果大于0.7的作为必要表。
基础元素控件制作界面还设置有关键字检索栏，根据关键字进行加权计算，基础元素控件根据关键字加权计算结果进行排序。
语音指令集的获取方法为：当接收到第一个语音字段时，建立集合A，在集合A内根据语音指令的分隔符号或语音接收时间间隔建立若干个子集合Ai。
在集合A内根据语音接收时间间隔建立若干个子集合Ai的方法为：建立子集合A1，将第一个语音字段放入子集合A1，记录下一个相邻语音字段的输入时间间隔t，当t≤2s时，将下一个语音字段放入子集合A1，当2s<t≤10s时，将下一个语音字段放入下一个子集合A2，当t>10s时，则集合A构建完成。
对语音指令集进行数据解析的方法为：从第一个子集合A1开始，将子集合A1内的字段与基础元素的字段进行一一比对，若字段的属性和顺序均一致，则保留该子集合A1的字段内容并进入下一子集合的比对判断，若在基础元素库中找不到与子集合A1的字段的属性和顺序均一致的基础元素，则中断数据解析并将接近的基础元素进行展示，供用户进行选择，用户通过语音输入形成新的子集合，替代原来的子集合A1，从替代后的子集合A1开始，重新进行字段比对，直到集合A内所有的子集合比对完成。
在具体应用中，在操作系统中，通过后台关联程序将本地表与用户的数据表进行关联，遍历所有的关联表，先对表的数量和使用频次进行统计，找到用户的必要表、高使用频次的表、中使用频次的表和低使用频次的表，在这个基础上进行字段加权计算，对字段加权计算具体过程为：假设用户有3个表，第一个表的表头字段为a、b、c，第二个表的表头字段为a、b、c、d，第三个表的表头字段为a、b、c、d、e，则表头字段a、b、c的比值α均为1，d的比值α为2/3，e的比值α为1/3，统计每个表的表头下具有多少行数据，假设第一个表的表头字段a下具有3行数据字段，其中有1行为空值字段，则表头字段a在第一个表的非空字段的比值μ1为2/3，以此类推，计算表头字段a在第二个表和第三个表的非空字段的比值，以及其他表头字段在每个表中的非空字段的比值，最终得到表头字段在表中非空字段的比值β，进而得到字段使用频次的权重θ，根据字段使用频次的权重θ和定义为1的非空字段数量的权重进行加权计算，得到字段的排序，因此，最终的排序方式为，先进行表的整体排序，在表的大类排序下通过字段进行优化排序，使得用户需要的控件能排在前面，减少用户的检索时间，加快UI界面的制作过程。
本发明通过语音输入进行UI界面的智能构建，使得用户更加方便快捷的制作UI界面，通过对字段和表的加权计算进行控件的排序，根据用户经常使用的表和习惯使用的字段信息，判断用户进行UI界面制作时必要的字段和表，将必要的表进行控件关联并进行智能排序，方便用户很快的找到需要的控件，无需在进行频繁的关键字检索，大大加快了UI界面的整体制作时间，降低了UI界面的制作成本。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。

Claims (8)

1.一种基于语音识别的UI界面智能构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取历史UI界面构建数据，选择历史UI界面重新构建或进行新的UI界面构建；
进入基础元素控件制作界面，通过语音进行指令的输入，获得语音指令集，对语音指令集进行数据解析，进行基础元素控件的排序展示；
选取基础元素控件进行表的制作；
根据用户制作的基础元素控件、表和语音指令集完成UI界面制作。
2.根据权利要求1所述的一种基于语音识别的UI界面智能构建方法，其特征在于，
所述基础元素控件排序的方法包括以下步骤：
S31：表数量的统计；
S32：表中非空字段数量的统计；
S33：表的使用数量的统计；
S34：使用的表的相应字段的统计；
S35：最近表使用频次和字段使用频次的统计；
S36：根据表使用频次和表使用数量进行表的加权计算、根据字段使用频次和非空字段数量进行字段加权计算，根据表加权计算结果和字段加权计算结果进行排序加权计算；
S37：根据排序加权计算结果进行不同用途的排列展示。
3.根据权利要求2所述的一种基于语音识别的UI界面智能构建方法，其特征在于，
所述字段加权计算的方法为：遍历所有的表，获取每个表的表头字段，将非空字段数量的权重定义为1，字段使用频次的权重的计算式为：θ＝α×β，其中，θ为字段使用频次的权重，α为表头字段的比值，β为表头字段在表中非空字段的比值；
所述表头字段的比值α的计算方法为：
Figure FDA0002823246020000011
其中，N为表的总数，T为表头字段在表中的空值字段；
所述表头字段在表中非空字段的比值β的计算方法为：
Figure FDA0002823246020000012
其中，μi为表头字段在每个表中非空字段的比值，M为表头字段存在在表中的表数量；
所述表头字段在每个表中非空字段的比值μi的计算方法为：
Figure FDA0002823246020000013
其中，K为表头字段下对应的行数，HJ为表中某一个表头字段对应列的空值字段数量。
4.根据权利要求2所述的一种基于语音识别的UI界面智能构建方法，其特征在于，
所述表的使用频次的统计方法为：包括对表内数据的某个字段的统计，计算表内每个数据字段的使用概率ρ，计算表在使用过程中的使用概率σ，计算插入表中的非空字段的概率ω，将表内每个数据字段的使用概率ρ、表在使用过程中的使用概率σ和插入表中的非空字段的概率ω进行加权平均计算，将计算结果小于等于0.1的作为低使用频次的表，将计算结果大于0.1且小于等于0.4的作为中使用频次的表，将计算结果大于0.4且小于等于0.7的作为高使用频次的表，将计算结果大于0.7的作为必要表。
5.根据权利要求1或2所述的一种基于语音识别的UI界面智能构建方法，其特征在于，
所述基础元素控件制作界面还设置有关键字检索栏，根据关键字进行加权计算，基础元素控件根据关键字加权计算结果进行排序。
6.根据权利要求1或2所述的一种基于语音识别的UI界面智能构建方法，其特征在于，
所述语音指令集的获取方法为：当接收到第一个语音字段时，建立集合A，在集合A内根据语音指令的分隔符号或语音接收时间间隔建立若干个子集合Ai。
7.根据权利要求6所述的一种基于语音识别的UI界面智能构建方法，其特征在于，
在集合A内根据语音接收时间间隔建立若干个子集合Ai的方法为：建立子集合A1，将第一个语音字段放入子集合A1，记录下一个相邻语音字段的输入时间间隔t，当t≤2s时，将下一个语音字段放入子集合A1，当2s<t≤10s时，将下一个语音字段放入下一个子集合A2，当t>10s时，则集合A构建完成。
8.根据权利要求6所述的一种基于语音识别的UI界面智能构建方法，其特征在于，
对语音指令集进行数据解析的方法为：从第一个子集合A1开始，将子集合A1内的字段与基础元素的字段进行一一比对，若字段的属性和顺序均一致，则保留该子集合A1的字段内容并进入下一子集合的比对判断，若在基础元素数据库中找不到与子集合A1的字段的属性和顺序均一致的基础元素，则中断数据解析并将接近的基础元素进行展示，供用户进行选择，用户通过语音输入形成新的子集合，替代原来的子集合A1，从替代后的子集合A1开始，重新进行字段比对，直到集合A内所有的子集合比对完成。
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