CN113113006A - 智能设备的控制方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种智能设备的控制方法、装置、计算机设备和存储介质，应用于管理终端，包括：获取用户需要交互的目标智能设备；接收用户的控制语音信号；其中，所述控制语音信号由所述用户佩戴的设备所采集并进行转发至所述管理终端；获取所述目标智能设备的设备类型；获取对应所述设备类型的处理方式，根据所述处理方式对所述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制；本申请中由管理终端确定用户需要交互的目标智能设备，并由管理终端统一接收用户的控制语音信号，并进行处理，再反馈至目标智能设备，实现了管理终端对所有智能设备的统一管理控制。
Description
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种智能设备的控制方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着智能语音技术的快速发展，未来会加快落地到人们的日常生活中，完成前期投资的价值实现。目前，智能语音业务需求刚性较强的车载场景，已经实现了较好的产品落地和业务支持。但在居家、工作等占用人们有效时间较大比例的大部分场景中，由于用户的移动性、智能语音设备的多样性、声学环境的复杂性等诸多原因，在现有技术条件下，对智能语音业务的全面、自然、友好的支持，面对诸多挑战。
目前智能语音设备尚未形成统一标准，各家的唤醒、命令操作等存在很大不同。且各种智能设备嵌入语音模块后，由于复杂声学场景下的远场交互，存在较大的技术壁垒和服务不确定性，所以，对终端用户而言，使用很不方便。举例而言，如果用户买了小米音箱，又买了百度音箱，一会“小爱同学”，一会“小度”，很不自然。同时，现在各种家电中，电视、空调等，都有不同的遥控器，不便管理。
发明内容
本申请的主要目的为提供一种智能设备的控制方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在克服目前不同的智能设备不能统一管理的缺陷。
为实现上述目的，本申请提供了一种智能设备的控制方法，应用于管理终端，包括以下步骤：
获取用户需要交互的目标智能设备；
接收用户的控制语音信号；其中，所述控制语音信号由所述用户佩戴的设备所采集并进行转发至所述管理终端；
获取所述目标智能设备的设备类型；
获取对应所述设备类型的处理方式，根据所述处理方式对所述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制；其中，不同设备类型的目标智能设备对应不同的处理方式。
进一步地，所述目标智能设备的设备类型包括信息类智能语音设备以及电器类智能语音设备。
进一步地，所述获取对应所述设备类型的处理方式，根据所述处理方式对所述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制的步骤，包括：
若所述目标智能设备的设备类型为所述信息类智能语音设备，则将所述控制语音信号发送至所述目标智能设备，以通过所述目标智能设备对所述控制语音信息进行自然语言处理；
若所述目标智能设备的设备类型为电器类智能语音设备，则根据所述控制语音信号生成对应的电器操控指令，并将所述电器操控指令发送至所述目标智能设备，以控制所述目标智能设备。
进一步地，所述获取用户需要交互的目标智能设备的步骤，包括：
获取所述用户当前的定位；其中，所述用户的定位为所述用户在当前环境中的方位朝向信息以及姿态信息；
根据所述用户的定位以及预存的设备位置表，获取所述用户所朝向范围内的智能设备；其中，所述设备位置表中包括各个智能设备的位置；
获取所述用户所朝向范围内的智能设备为目标智能设备的似然度；
根据所述似然度，从所述智能设备中确定出目标智能设备。
进一步地，所述获取所述用户所朝向范围内的智能设备为目标智能设备的似然度的步骤，包括：
获取所述用户的多个状态参数；所述状态参数包括用户的定位、用户的习惯信息以及用户所处环境的环境信息中的至少一种；
将所述用户的多个状态参数表示为一个n维向量；
将所述n维向量输入至预设的最大熵模型中，计算所述用户所朝向范围内的各个所述智能设备为目标智能设备的似然度。
进一步地，所述计算所述用户所朝向范围内的各个所述智能设备为目标智能设备的似然度的计算公式为：
其中，Zω(x)为规范化因子，fi(x，y)，i＝1，2，…，n为任意实值特征函数；
ω为所述预设的最大熵模型在最大熵条件下的参数。
进一步地，所述获取用户需要交互的目标智能设备的步骤之前，还包括：
注册环境中所有智能设备的设备信息，基于所述设备信息生成设备信息表进行保存；
获取环境中所有智能设备的定位信息，基于所述定位信息生成所述设备位置表进行保存。
本申请还提供了一种智能设备的控制装置，应用于管理终端，包括：
第一获取单元，用于获取用户需要交互的目标智能设备；
接收单元，用于接收用户的控制语音信号；其中，所述控制语音信号由所述用户佩戴的设备所采集并进行转发至所述管理终端；
第二获取单元，用于获取所述目标智能设备的设备类型；
处理单元，用于获取对应所述设备类型的处理方式，根据所述处理方式对所述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制；其中，不同设备类型的目标智能设备对应不同的处理方式。
本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，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上述任一项所述的方法的步骤。
本申请提供的智能设备的控制方法、装置、计算机设备和存储介质，应用于管理终端，获取用户需要交互的目标智能设备；接收用户的控制语音信号；其中，所述控制语音信号由所述用户佩戴的设备所采集并进行转发至所述管理终端；获取所述目标智能设备的设备类型；获取对应所述设备类型的处理方式，根据所述处理方式对所述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制；本申请中由管理终端确定用户需要交互的目标智能设备，并由管理终端统一接收用户的控制语音信号，并进行处理，再反馈至目标智能设备，实现了管理终端对所有智能设备的统一管理控制。
附图说明
图1是本申请一实施例中智能设备的控制方法步骤示意图；
图2是本申请一实施例中智能设备的控制装置结构框图；
图3为本申请一实施例的计算机设备的结构示意框图。
本申请目的的实现、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
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
参照图1，本申请一实施例中提供了一种智能设备的控制方法，应用于管理终端，包括以下步骤：
步骤S1，获取用户需要交互的目标智能设备；
步骤S2，接收用户的控制语音信号；其中，所述控制语音信号由所述用户佩戴的设备所采集并进行转发至所述管理终端；
步骤S3，获取所述目标智能设备的设备类型；
步骤S4，获取对应所述设备类型的处理方式，根据所述处理方式对所述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制；其中，不同设备类型的目标智能设备对应不同的处理方式。
在本实施例中，上述管理终端用于对环境中所有的智能设备进行管理、控制。上述管理终端可以是服务器或者是移动终端。上述智能设备包括两种：一种是以智能音箱为代表的以信息服务商主导的智能语音服务设备。这种服务设备需要对语义进行深度理解，并经过NLP(自然语言处理)相关能力，完成和用户的语音互动；另一种语音能力的家居设备，是以智能照明、智能家电等为代表的设备；这类设备从过去的传统家电衍生而来，在其基础上增加了无线遥控和声控的功能。这类智能设备的特点是：不需要具有对语音的语义理解，只是将语音命令转化为对应的电气操作指令，确保设备按正确方式工作。
如上述步骤S1所述的，环境中的智能设备很多，用户不会问智能照明设备天气如何，当然，也不会向智能音箱发送命令，让其操控冰箱，因此，管理终端需要确定出用户需要交互的目标智能设备，才能对该目标智能设备进行准确控制，从而实现用户的交互需求。
如上述步骤S2所述的，上述用户佩戴有采集语音信息的设备，该设备可以是手机、耳机等便携设备；通过用户的便携设备，近场采集上述用户的控制语音信号，并将其转发至上述管理终端，上述过程为近场语音唤醒的场景；而不是由各个智能终端直接采集上述控制语音信号，避免了远场语音唤醒，提升语音唤醒效果。进一步地，上述智能终端由于不需要进行远场语音交互，因此，无需设置语音采集模块，可以简化结构、降低成本；大大减小了设备端声学设计复杂度和播音、拾音的可能干扰，提升了服务可靠性。
如上述步骤S3-S4所述的，每个智能设备都具有对应的设备类型，上述目标智能设备的设备类型包括信息类智能语音设备以及电器类智能语音设备。对于不同的设备类型，上述管理平台所采用的处理方式不同。上述管理平台基于上述处理方式对上述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制。可以理解的是，由上述管理终端统一对接收到的控制语音信号进行处理，而不需各个智能设备单独进行语音信号的接收以及处理，实现了管理终端的统一控制管理。
具体地，所述获取对应所述设备类型的处理方式，根据所述处理方式对所述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制的步骤S4，包括：
若所述目标智能设备的设备类型为所述信息类智能语音设备，则将所述控制语音信号发送至所述目标智能设备，以通过所述目标智能设备对所述控制语音信息进行自然语言处理；
若所述目标智能设备的设备类型为电器类智能语音设备，则根据所述控制语音信号生成对应的电器操控指令，并将所述电器操控指令发送至所述目标智能设备，以控制所述目标智能设备。
在本实施例中，对于信息类智能语音设备，直接将控制语音信号输送到目标智能设备，并将信号转发到该目标智能设备的提供商的云端平台，确保用户与信息类智能语音设备的互动；上述目标智能设备不需要再部署拾音麦克风阵列，大大减小了设备端声学设计复杂度和播音、拾音的可能干扰，提升了服务可靠性
对于电器类智能设备，则直接在上述管理终端上完成控制语音信号到电器操控指令的映射，完成用户语音到电器操控指令的转换，并下发到目标智能设备，完成控制操作。
在上述实施例中，针对每种智能设备，采用统一的业务流程，对原厂家的电气和语音接口进行封装，增加定位模块，从而将各种智能设备纳入统一平台进行管理和运行，且可以取消语音模块，避免了误唤醒和远场语音交互。
在上述步骤S1中，获取目标智能设备的方式可以是由用户直接进行指定，也可以是由管理终端根据用户当前的状态参数进行综合判断，从而确定出用户所要交互的目标智能设备。
具体地，在一实施例中，所述获取用户需要交互的目标智能设备的步骤S1，包括：
步骤S11，获取所述用户当前的定位；其中，所述用户的定位为所述用户在当前环境中的方位朝向信息以及姿态信息；
步骤S12，根据所述用户的定位以及预存的设备位置表，获取所述用户所朝向范围内的智能设备；其中，所述设备位置表中包括各个智能设备的位置；
步骤S13，获取所述用户所朝向范围内的智能设备为目标智能设备的似然度；
步骤S14，根据所述似然度，从所述智能设备中确定出目标智能设备。
上述用户身上佩戴的便携设备上设置有体位传感器，体位传感器不仅能够提供用户在空间中的具体坐标，还可以提供周向方位和俯仰角度等信息。用户的体位朝向，是仲裁目标智能设备的重要信息。
具体地，如上述步骤S11所述的，上述便携设备与上述管理终端连接，上述便携设备基于体位传感器获取用户的方位朝向信息以及姿态信息；上述定位传感器采集高精准定位系统，将实现复杂空间的比较精确的空间定位。其定位误差不大于10cm；上述便携设备除了满足定位要求而外，也需要对体位有相对精确的定位区间，例如：周向误差，小于20°；俯仰误差，小于10°。
如上述步骤S12所述的，由于当前环境中的智能设备都是预先部署好的，且每个智能设备的位置都可以预先记录在上述管理终端上的设备位置表中；因此，根据所述用户的定位，便可以获取所述用户所朝向范围内的智能设备。上述用户所朝向范围指的是某个大致方位(周向角度和俯仰角度)，具有一定的幅度，例如用户当前面向正东面，则可以获取周向±45度，俯仰±30度，朝向方向的所有智能设备。
如上述步骤S13-S14所述的，上述用户所朝向范围内的智能设备可以有多个，为了准确的确定出目标智能设备，可以获取到各个所述智能设备为目标设备的似然度，即各个所述智能设备为目标智能设备的似概率；根据上述似然度，则可以从用户所朝向范围内的智能设备准确确定出用户所要交互的目标智能设备。在本实施例中，获取上述似然度可以采取多种方式，例如当前用户的定位、当前用户的用户习惯、当前环境的环境参数等；根据不同的参数，计算出用户所朝向范围内的智能设备为目标智能设备的似然度；最终可以选择出似然度最高的智能设备作为上述目标智能设备。
在目前目标智能设备的确定过程中，确定过程过于复杂，每个智能设备嵌入智能语音模块，而唤醒词一旦固定，很难更换。唤醒词需要统一管理。其次，智能设备在不需要语义理解的情况下，只需要电气操作信号，没有必要在智能设备处完成语音到设备电气操作信号的转换。而在本实施例中，基于上述目标设备的确定方法，采用空间定位的方式，比目前的声学定位更加自然，鲁棒性和精确性更高。不会因为智能设备的声学特质，干扰语音命令到电气指令的转换。同时，最重要的一点是用户与智能设备之间的交互，已经从远场声学问题转化为近场问题，使得服务更加可靠，用户也更加自然与智能语音设备进行交互。
在一实施例中，所述获取所述用户所朝向范围内的智能设备为目标智能设备的似然度的步骤S13，包括：
步骤S131，获取所述用户的多个状态参数；所述状态参数包括用户的定位、用户的习惯信息以及用户所处环境的环境信息中的至少一种；
步骤S132，将所述用户的多个状态参数表示为一个n维向量；
步骤S133，将所述n维向量输入至预设的最大熵模型中，计算所述用户所朝向范围内的各个所述智能设备为目标智能设备的似然度。
在本实施例中，上述n维向量可以表示为X＝{x1,x2,…xn}，其中X作为一个随机变量，其表示的是用户的各个位置、体位信息、用户的习惯信息以及用户所处环境信息中的至少一种。在其他实施例，上述随机变量中的信息不限于此。
上述预设的最大熵模型的似然函数为：
其中，L(ω)是对数似然函数；
x∈Rn是输入向量；y∈{1,2,…,K}为输出向量；
Zω(x)为规范化因子，fi(x,y),i＝1,2,…,n为任意实值特征函数。
针对上述最大熵模型，可采用改进的迭代尺度法(IIS)，获得最大熵模型在最大熵条件下的各个参数ω，从而得到上述预设的最大熵模型。最大熵原理可以表述为在满足约束条件下模型集合中，选取熵最大的模型。使用该预设的最大熵模型进行似然度的计算，得到各个所述智能语音设备为目标设备的似然度。
在本实施例中，训练上述最大熵模型，训练数据为(X，Y)，X为n维向量，Y为m维向量，表示为，Y＝{y1,y2,…ym}，分别表示m个智能语音设备分别是目标设备的概率。基于改进的迭代尺度法(IIS)，训练上述模型，得到上述预设的最大熵模型。
在本实施例中，所述计算所述用户所朝向范围内的各个所述智能设备为目标智能设备的似然度的计算公式为：
其中，Zω(x)为规范化因子，fi(x，y)，i＝1，2，…，n为任意实值特征函数；
ω为所述预设的最大熵模型在最大熵条件下的参数。
在一实施例中，所述获取用户需要交互的目标智能设备的步骤S1之前，还包括：
注册环境中所有智能设备的设备信息，基于所述设备信息生成设备信息表进行保存；
获取环境中所有智能设备的定位信息，基于所述定位信息生成所述设备位置表进行保存。
在本实施例中，对所有的智能设备进行注册，对每个智能设备分配包括ID号、设备类型、供应商、唤醒词集、命令词集、偏好记录等信息，在管理终端的“设备信息表”中统一维护；
采用定位技术，定位所有智能设备，部署定位服务，对智能设备，通过定位传感器进行定位；智能设备部署完毕后，在计算平台的“设备位置表”中统一维护。“设备位置表”，按照不同的房间，分别将该房间内的设备分别管理。
上述管理终端上还维护着一系列的传感器，能够对各个房间的温度、湿度、照明、背景声声压等参数进行监测。
智能设备在管理终端上完成注册、定位、唤醒和唤醒仲裁、语音命令/电气操控指令转换等功能。基于上述功能便可以实现后续对智能设备的统一管理、控制。
在一实施例中，上述获取用户需要交互的目标智能设备的步骤之前，还包括：
接收用户语音信息；
判断所述语音信息中是否包括预设的唤醒词；
若包括，则进行唤醒。
在本实施例中，用户说出对应的唤醒词之后，唤醒用户佩戴的设备，使其运行。进一步地，还可以根据当前用户的位置、体位、场景信息，同时根据用户声纹信息，确定用户身份；根据用户身份，可以访问管理终端上维护的“用户作息信息表”信息。
参照图2，本申请一实施例中还提供了一种智能设备的控制装置，应用于管理终端，包括：
第一获取单元10，用于获取用户需要交互的目标智能设备；
接收单元20，用于接收用户的控制语音信号；其中，所述控制语音信号由所述用户佩戴的设备所采集并进行转发至所述管理终端；
第二获取单元30，用于获取所述目标智能设备的设备类型；
处理单元40，用于获取对应所述设备类型的处理方式，根据所述处理方式对所述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制；其中，不同设备类型的目标智能设备对应不同的处理方式。
在一实施例中，所述目标智能设备的设备类型包括信息类智能语音设备以及电器类智能语音设备。
在一实施例中，所述处理单元40具体用于：
若所述目标智能设备的设备类型为所述信息类智能语音设备，则将所述控制语音信号发送至所述目标智能设备，以通过所述目标智能设备对所述控制语音信息进行自然语言处理；
若所述目标智能设备的设备类型为电器类智能语音设备，则根据所述控制语音信号生成对应的电器操控指令，并将所述电器操控指令发送至所述目标智能设备，以控制所述目标智能设备。
在一实施例中，所述第一获取单元10，包括：
第一获取子单元，用于获取所述用户当前的定位；其中，所述用户的定位为所述用户在当前环境中的方位朝向信息以及姿态信息；
第二获取子单元，用于根据所述用户的定位以及预存的设备位置表，获取所述用户所朝向范围内的智能设备；其中，所述设备位置表中包括各个智能设备的位置；
第三获取子单元，用于获取所述用户所朝向范围内的智能设备为目标智能设备的似然度；
确定子单元，用于根据所述似然度，从所述智能设备中确定出目标智能设备。
在一实施例中，所述第三获取子单元，具体用于：
获取所述用户的多个状态参数；所述状态参数包括用户的定位、用户的习惯信息以及用户所处环境的环境信息中的至少一种；
将所述用户的多个状态参数表示为一个n维向量；
将所述n维向量输入至预设的最大熵模型中，计算所述用户所朝向范围内的各个所述智能设备为目标智能设备的似然度。
在一实施例中，所述计算所述用户所朝向范围内的各个所述智能设备为目标智能设备的似然度的计算公式为：
其中，Zω(x)为规范化因子，fi(x，y)，i＝1，2，…，n为任意实值特征函数；
ω为所述预设的最大熵模型在最大熵条件下的参数。
在一实施例中，所述智能设备的控制装置，还包括：
注册单元，用于注册环境中所有智能设备的设备信息，基于所述设备信息生成设备信息表进行保存；
定位单元，用于获取环境中所有智能设备的定位信息，基于所述定位信息生成所述设备位置表进行保存。
在本实施例中，上述实施例中各个单元的具体实现，请参照上述方法实施例中所述，在此不再进行赘述。
参照图3，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储设备信息表等。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种智能设备的控制方法。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现一种智能设备的控制方法。可以理解的是，本实施例中的计算机可读存储介质可以是易失性可读存储介质，也可以为非易失性可读存储介质。
综上所述，为本申请实施例中提供的智能设备的控制方法、装置、计算机设备和存储介质，应用于管理终端，获取用户需要交互的目标智能设备；接收用户的控制语音信号；其中，所述控制语音信号由所述用户佩戴的设备所采集并进行转发至所述管理终端；获取所述目标智能设备的设备类型；获取对应所述设备类型的处理方式，根据所述处理方式对所述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制；本申请中由管理终端确定用户需要交互的目标智能设备，并由管理终端统一接收用户的控制语音信号，并进行处理，再反馈至目标智能设备，实现了管理终端对所有智能设备的统一管理控制。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它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、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。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、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请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它相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种智能设备的控制方法，应用于管理终端，其特征在于，包括以下步骤：
获取用户需要交互的目标智能设备；
接收用户的控制语音信号；其中，所述控制语音信号由所述用户佩戴的设备所采集并进行转发至所述管理终端；
获取所述目标智能设备的设备类型；
获取对应所述设备类型的处理方式，根据所述处理方式对所述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制；其中，不同设备类型的目标智能设备对应不同的处理方式；
其中，所述获取用户需要交互的目标智能设备的步骤，包括：
获取所述用户当前的定位；其中，所述用户的定位为所述用户在当前环境中的方位朝向信息以及姿态信息；
根据所述用户的定位以及预存的设备位置表，获取所述用户所朝向范围内的智能设备；其中，所述设备位置表中包括各个智能设备的位置；
获取所述用户所朝向范围内的智能设备为目标智能设备的似然度；
根据所述似然度，从所述智能设备中确定出目标智能设备。
2.根据权利要求1所述的智能设备的控制方法，其特征在于，所述目标智能设备的设备类型包括信息类智能语音设备以及电器类智能语音设备。
3.根据权利要求2所述的智能设备的控制方法，其特征在于，所述获取对应所述设备类型的处理方式，根据所述处理方式对所述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制的步骤，包括：
若所述目标智能设备的设备类型为所述信息类智能语音设备，则将所述控制语音信号发送至所述目标智能设备，以通过所述目标智能设备对所述控制语音信息进行自然语言处理；
若所述目标智能设备的设备类型为电器类智能语音设备，则根据所述控制语音信号生成对应的电器操控指令，并将所述电器操控指令发送至所述目标智能设备，以控制所述目标智能设备。
4.根据权利要求1所述的智能设备的控制方法，其特征在于，所述获取所述用户所朝向范围内的智能设备为目标智能设备的似然度的步骤，包括：
获取所述用户的多个状态参数；所述状态参数包括用户的定位、用户的习惯信息以及用户所处环境的环境信息中的至少一种；
将所述用户的多个状态参数表示为一个n维向量；
将所述n维向量输入至预设的最大熵模型中，计算所述用户所朝向范围内的各个所述智能设备为目标智能设备的似然度。
5.根据权利要求4所述的智能设备的控制方法，其特征在于，所述计算所述用户所朝向范围内的各个所述智能设备为目标智能设备的似然度的计算公式为：
其中，Zω(x)为规范化因子，fi(x，y)，i＝1，2，…，n为任意实值特征函数；
ω为所述预设的最大熵模型在最大熵条件下的参数。
6.根据权利要求1所述的智能设备的控制方法，其特征在于，所述获取用户需要交互的目标智能设备的步骤之前，还包括：
注册环境中所有智能设备的设备信息，基于所述设备信息生成设备信息表进行保存；
获取环境中所有智能设备的定位信息，基于所述定位信息生成所述设备位置表进行保存。
7.一种智能设备的控制装置，应用于管理终端，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取用户需要交互的目标智能设备；
接收单元，用于接收用户的控制语音信号；其中，所述控制语音信号由所述用户佩戴的设备所采集并进行转发至所述管理终端；
第二获取单元，用于获取所述目标智能设备的设备类型；
处理单元，用于获取对应所述设备类型的处理方式，根据所述处理方式对所述控制语音信号进行处理，并基于所述处理结果对所述目标智能设备进行控制；其中，不同设备类型的目标智能设备对应不同的处理方式；
其中，所述第一获取单元，包括：
获取所述用户当前的定位；其中，所述用户的定位为所述用户在当前环境中的方位朝向信息以及姿态信息；
根据所述用户的定位以及预存的设备位置表，获取所述用户所朝向范围内的智能设备；其中，所述设备位置表中包括各个智能设备的位置；
获取所述用户所朝向范围内的智能设备为目标智能设备的似然度；
根据所述似然度，从所述智能设备中确定出目标智能设备。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，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权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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