CN113975078B - 基于人工智能的按摩控制方法及相关设备 - Google Patents

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Abstract

本申请提出一种基于人工智能的按摩控制方法,包括:获取体征信息;判断体征信息是否满足预设的体征阈值,若满足预设的体征阈值,则获取按摩触点的第一力度反馈值;比较第一力度反馈值与预设的第一力度阈值,若第一力度反馈值小于或等于第一力度阈值,则发出用于提醒调整姿势的提醒信息;若第一力度反馈值大于第一力度阈值,则启动按摩模式并获取按摩触点的第二力度反馈值;比较第二力度反馈值与预设的第二力度阈值,若第二力度反馈小于第二力度阈值,则保持按摩模式不变;若第二力度反馈值大于或等于第二力度阈值,则更换按摩模式。本申请同时提供一种基于人工智能的按摩控制装置、电子设备及存储介质。

Description

基于人工智能的按摩控制方法及相关设备
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种基于人工智能的按摩控制方法及相关设备。
背景技术
现有按摩椅多采用内置的固定模式进行,即按摩椅中按摩的部件按照固有的路径以设定的按摩时长、按摩速度进行,自动化程度低,人们在使用时,需要依据自我感觉进行不断调整,降低了使用的舒适度。
发明内容
鉴于以上内容,有必要提出一种基于人工智能的按摩控制方法及相关设备,以解决如何根据不同的用户自动更换按摩模式这一技术问题,其中,相关设备包括基于人工智能的按摩控制装置、电子设备及存储介质。
第一方面,本申请实施例提供一种基于人工智能的按摩控制方法,包括:
获取体征信息;
判断所述体征信息是否满足预设的体征阈值,若满足预设的体征阈值,则获取按摩触点的第一力度反馈值;
比较所述第一力度反馈值与预设的第一力度阈值,若所述第一力度反馈值小于或等于所述第一力度阈值,则发出用于提醒调整姿势的提醒信息;若所述第一力度反馈值大于所述第一力度阈值,则启动按摩模式并获取按摩触点的第二力度反馈值;
比较所述第二力度反馈值与预设的第二力度阈值,若所述第二力度反馈小于所述第二力度阈值,则保持所述按摩模式不变;若所述第二力度反馈值大于或等于所述第二力度阈值,则更换所述按摩模式。
在一些实施例中,所述体征信息包括重量信息和温度信息,所述判断所述体征信息是否满足预设的体征阈值包括:
比较所述重量信息与设定的重量阈值,若所述重量信息大于所述重量阈值,则获取温度信息,若所述重量信息小于或等于所述重量阈值,返回执行获取重量信息;
比较所述温度信息与设定的温度阈值,若所述温度信息大于所述温度阈值,则获取所述按摩触点的第一力度反馈值,若所述温度信息小于或等于所述温度阈值,则返回执行获取重量信息。
在一些实施例中,所述启动按摩模式包括:
获取第一语音信息;
识别所述第一语音信息以得到第一语音识别结果;
基于所述第一语音识别结果启动按摩模式。
在一些实施例中,所述识别所述第一语音信息以得到第一语音识别结果包括:
获取语音指令信息与所述按摩模式之间的对应关系信息;
根据所述对应关系信息构建语音识别模型;
基于所述语音识别模型识别所述第一语音信息以获得所述第一语音识别结果。
在一些实施例中,所述按摩控制方法还包括:
判断按摩模式启动后的预设时间内是否形成第二语音信息,若预设时间内未形成所述第二语音信息,则确认所述按摩模式与所述第一语音信息相符;若预设时间内形成所述第二语音信息,则识别所述第二语音信息以得到第二语音识别结果;
识别所述第二语音识别结果中是否存在调整所述按摩模式的关联词语,若存在,则基于所述第二语音识别结果调整所述按摩模式,若不存在,则确认所述按摩模式与所述第一语音信息相符。
在一些实施例中,所述更换所述按摩模式包括:
生成语音提示指令;
基于所述语音提示指令获取对应的语音反馈信息;
基于所述语音反馈信息更换所述按摩模式。
在一些实施例中,所述按摩模式为多个,所述体征信息还包括身高信息,每个所述按摩模式对应一种按摩强度,每种按摩强度对应有重量信息和身高信息,所述启动按摩模式还包括:
基于所述按摩强度与对应的所述重量信息和所述身高信息形成训练集;
构建所述训练集和所述按摩模式的对应关系以获得对应信息;
匹配所述体征信息与所述对应信息以获得启动信息;
基于所述启动信息启动所述按摩模式。
第二方面,本申请实施例提供了一种人工智能按摩控制装置,包括:
获取单元,用于获取体征信息;
判断单元,用于判断所述体征信息是否满足预设的体征阈值;
所述获取单元,还用于若所述体征信息满足预设的体征阈值时,获取按摩触点的第一力度反馈值;
比较单元,用于比较所述第一力度反馈值是否大于第一力度阈值;
提醒单元,用于若所述第一力度反馈值小于或等于所述第一力度阈值,则发出用于提醒调整姿势的提醒信息;执行单元,用于若所述第一力度反馈值大于所述第一力度阈值,则启动按摩模式,及所述获取单元继续获取所述按摩触点的第二力度反馈值;
所述比较单元,还用于比较所述第二力度反馈值与预设的第二力度阈值,若所述第二力度反馈小于所述第二力度阈值,则保持所述按摩模式不变;
所述执行单元,还用于若所述第二力度反馈值大于或等于所述第二力度阈值,则更换按摩模式。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,包括:
存储器,存储有计算机可读指令;及
处理器,执行所述存储器中存储的计算机可读指令以实现如上述的基于人工智能的按摩控制方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上述的基于人工智能的按摩控制方法。
本申请所述的基于人工智能的按摩控制方法,通过体征信息判断按摩椅上是否有人需要按摩,这样一方面能够节省电能,另一方面也不会出现按摩椅坐垫上没有人却出现按摩椅进行误操作的情况,通过力度反馈能够判断用户按摩部位适宜的按摩模式,并依据力度反馈能够自动切换按摩模式或者让用户语音选择,提高了用户按摩的便捷程度以及按摩模式调整的灵活程度。
附图说明
图1是本申请实施例一提供的基于人工智能的按摩控制方法的流程图。
图2是本申请实施例二提供的基于人工智能的按摩控制装置的结构图。
图3是本申请实施例三提供的电子设备的结构示意图。
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,此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供的基于人工智能的按摩控制方法由电子设备执行,相应地,基于人工智能的按摩控制方法运行于电子设备中。
本申请实施例可以基于人工智能技术对按摩模式自动调整。其中,人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
实施例一
如图1所示,是本申请实施例一提供的基于人工智能的按摩控制方法的流程图,本方法可以应用于家用按摩椅,包括以下步骤,根据不同的需求,该流程图中的步骤可以改变,某些可以省略,以下描述中以基于人工智能的按摩控制方法应用至按摩椅为例进行说明。
S10,获取体征信息。
体征信息包括重量信息和温度信息。
示例性的,在按摩椅的坐垫上安装重量传感器和温度传感器,重量传感器用于检测坐垫承受的重量以得到重量信息,温度传感器用于检测坐垫接触到的物体的温度信息。
S11,判断体征信息是否满足预设的体征阈值,若满足预设的体征阈值,则执行S12;若不满足预设的体征阈值,则返回执行S10。所述体征阈值包括重量阈值和温度阈值。
在一个可选的实施方式中,判断体征信息是否满足预设的体征阈值包括:
比较重量信息与设定的重量阈值,若重量信息大于重量阈值,则获取温度信息,若重量信息小于或等于重量阈值,返回执行获取重量信息;
比较温度信息与设定的度温阈值,若温度信息大于温度阈值,则获取按摩触点的第一力度反馈值,若温度信息小于或等于温度阈值,则返回执行获取重量信息。
例如,重量阈值设定的标准是能够进行正常按摩的人的重量,例如:50公斤,温度阈值是正常人的体温,例如:36摄氏度。
因为按摩椅家用的时候,有时候会被用来放置杂物,所以如果按摩椅坐垫上放的是一些杂物,则不应该启动按摩椅获取力度反馈的功能,所以本实施例首先能够通过重量信息判断按摩椅的坐垫上是否满足正常按摩人的重量,若满足,则通过温度信息判断按摩坐垫上是否是人而非放置的杂物,在按摩椅判断坐垫上做的是人的情况下,获取按摩触点的第一力度反馈值,其余情况下,按摩椅为休眠状态。
需要说明的是,重量传感器与体温传感器不是同时启动,而是逐级启动,并且按摩椅的按摩功能是在重量信息和温度信息都满足阈值后启动,一方面能够节省电能,另一方面也不会出现按摩椅坐垫上没有人却出现按摩椅启动按摩的情况。
S12,获取按摩触点的第一力度反馈值。
其中,按摩触点是指按摩椅上用来对背部或者肩部用来按摩的按摩头。
第一力度反馈值是指按摩椅的按摩头受到的压力。
示例性的,按摩头包括弹性包覆层、振动模组和至少一个压力反馈传感器。弹性包覆层包覆振动主体,且振动主体与弹性包覆层之间设有缓冲空间。压力反馈传感器能够感应作用在弹性包覆层外部的反馈压力,通过压力反馈传感器获取第一力度反馈值。
S13,比较第一力度反馈值是否大于预设的第一力度阈值。
比较第一力度反馈值与预设的第一力度阈值,若第一力度反馈值不大于(即小于或等于)第一力度阈值,则执行S14,若第一力度反馈值大于第一力度阈值,则执行S15。
示例性的,第一力度阈值是根据用户的重量信息计算出来的,如果第一力度反馈值小于或等于第一力度阈值,则说明用户的姿势不对或者没有躺下,需要调整。
S14,发出用于提醒调整姿势的提醒信息并返回执行S12。
示例性的,提醒信息可以包括按摩椅发出的语音提示信息或者通过设置在按摩椅上的液晶面板显示的提示信息。
本实施例通过获取按摩触点的第一力度反馈值,当第一力度反馈值小于或等于第一力度阈值,发出用于提醒调整姿势的提醒信息,防止用户躺在按摩椅上姿势不对,按摩椅的按摩头无法对用户正确的部位进行按摩。
S15,启动按摩模式并获取按摩触点的第二力度反馈值。
示例性,启动按摩模式包括:
获取第一语音信息;
识别第一语音信息以得到第一语音识别结果;
基于第一语音识别结果启动按摩模式。
按摩椅接收用户发出的第一语音信息,第一语音信息包含声音信息及语义信息。
其中,声音指的是由物体振动产生的声波。声音是通过介质(空气或固体、液体)传播并能被人或动物听觉器官所感知的波动现象。可以被人耳识别的声音的频率一般在20Hz~20000Hz之间。声音所携带的信息就是声音信息,声音信息包括但不限于音调、响度、语速、语气、音色等信息,这些信息分别从不同的维度来描述声音的特征。声音信息可以反映一个人的个性化口音。
其中,语义信息指的是语音控制指令中的语言所蕴含的意义,在本申请实施例中语义信息用于指示控制按摩椅启动按摩模式。
声音信息和语义信息共同构成了用户的个性化口音语音指令。
在一个可选的实施方式中,识别第一语音信息以得到第一语音识别结果包括:
获取语音指令信息与按摩模式之间的对应关系信息;
根据对应关系信息构建语音识别模型;
基于语音识别模型识别第一语音信息以获得第一语音识别结果。
示例性的,预先采集并存储用户根据常用指令录入的个性化口音语音指令信息集与按摩椅的按摩模式之间的对应关系信息,例如:采集用户录入的个性化口音语音指令并识别,对该个性化口音语音指令中的语义信息进行识别得到语义识别结果为“开始捶打模式”,则基于语义识别结果向按摩椅发出“切换至捶打模式”的控制指令,并存储记忆该声音信息,然后按摩椅切换至捶打模式。同理,预先采集多种个性化口音语音指令与对应的按摩椅的按摩模式,形成个性化口音语音指令信息集与按摩椅的按摩模式之间的对应关系信息。
根据对应关系信息对构建的个性化口音语音识别模型进行训练;在用户使用按摩椅的过程中,基于经过训练的个性化口音语音识别模型对用户输入的语音指令信息进行识别。
本实施例中,可以基于深度学习/机器学习/ASR(自动语音识别AutomaticSpeechRecognition)等技术构建个性化口音语音识别模型。个性化口音语音识别模型的构建基于包括但不限于DTW、GMM-HMM、DNN-HMM、端到端模型等语音识别技术。模型的训练包括比如:使用监督学习,包括但不限于深度学习、机器学习等算法,以个性化口音语音指令信息Pa、按摩椅的正确操作Aa、以及二者的对应关系作为输入,训练构建Pa与按摩椅的正确操作Aa的函数对应关系,以便获得可精准辨识个性化口音语音指令的模型;或者使用半监督学习或非监督学习(包括但不限于KNN、kmeans算法)计算新样本与样本Pa的相似性,将相似度高的样本Pa所对应的按摩椅的操作作为输出,等等。
比如,语音识别结果为用户对按摩椅发出“开始一级按摩”或“开始二级按摩”等个性化口音语音指令,按摩椅的系统即通过预先构建的个性化口音语音识别模型进行识别,按摩椅根据识别结果做出操作反馈,若该操作与用户的意图相符,用户不会手动调整,若该操作与用户意图不符,则用户通过面板、遥控器、按钮开关等装置手动调整使按摩椅执行正确操作;按摩椅的系统将获取并记录个性化口音语音指令与按摩椅操作的对应关系,并基于这个对应关系优化迭代个性化口音语音识别模型,随着用户使用次数增加,个性化口音语音识别模型识别效果越来越准确。
本实施例通过个性化口音语音识别模型对用户的个性化口音语音指令信息进行识别,在用户的使用终端设备过程中自动对智能识别模型进行迭代优化,随着用户使用次数越多,效果将越精准。在不限定口音种类的自由度下,可大大提高对带有个人口音的非标准发音的语音识别准确率,适用于所有带有个性化语音指令识别的场景。
在一个可选的实施方式中,按摩控制方法还包括:
判断按摩模式启动后的预设时间内是否形成第二语音信息,若预设时间内未形成第二语音信息,则确认按摩模式与第一语音信息相符;若预设时间内形成第二语音信息,则识别第二语音信息以得到第二语音识别结果;
识别第二语音识别结果中是否存在调整按摩模式的关联词语,若存在,则基于第二语音识别结果调整按摩模式,若不存在,则确认按摩模式与第一语音信息相符。
第二力度反馈值是指在使用按摩头对人体各个部位进行按摩的过程中,按摩头与人体各个部位发生力的相互作用,肌肉等柔性组织会产生的一种反馈压力值。
本实施例获取用户发出的第一语音信息;识别第一语音信息以得到第一语音识别结果;基于第一语音识别结果启动按摩模式,判断按摩模式启动后的预设时间内是否形成第二语音信息,若预设时间内未形成第二语音信息,则确认按摩模式与第一语音信息相符,确保按摩椅执行的按摩模式是用户需要的按摩模式。
S16,比较第二力度反馈值是否大于预设的第二力度阈值。
比较第二力度反馈值与预设的第二力度阈值,若第二力度反馈小于预设的第二力度阈值,则执行S17;若第二力度反馈值不小于(即大于或等于)预设的第二力度阈值,则执行S18。
在使用按摩头对人体各个部位进行按摩的过程中,按摩头与人体各个部位发生力的相互作用,柔性肌肉组织会产生一种范围的反馈压力,比较僵硬的肌肉组织会产生另一种范围的反馈压力,根据上述反馈压力的数值大小可以选择与作用部位匹配的按摩力。
按摩头的弹性包覆层包覆振动主体,且振动主体与弹性包覆层之间设有缓冲空间。压力反馈传感器能够感应作用在弹性包覆层外部的反馈压力。当反馈压力在一种范围内时,说明按摩头作用在肌肉等柔性组织上,振动主体的振幅增加,缓冲空间减小,振动主体产生的按摩力度提升;当反馈压力在另一种范围时,说明按摩头作用比较僵硬的肌肉组织组织上,振动主体的振幅减小,缓冲空间增加,振动主体产生的按摩力度减小。基于上述设置,使得按摩头的振动主体的振动幅度能够根据反馈压力自动调节,提升了按摩头使用的舒适性。
因为不同的人的肌肉软硬程度不同,比如一个人肩颈僵硬与一个人肩颈松软,那么这两个人在进行肩颈按摩的时候,需要的按摩强度是不同的,按摩头对肩颈按摩,采集按摩头力度反馈的过程,实际上也是按摩头不断加力的过程,从而找到第二力度反馈阈值,当按摩头的力度加强到某一个值时,按摩头受到的力度反馈值不再变化,则认为到达了最大力度反馈,肩颈僵硬和肩颈松软的最大力度反馈值是不同的,所以一个按摩模式对肩颈松软的人适用,但是并不适用于肩颈僵硬的人,所以此处的第二力度阈值是指肩颈肌肉僵硬的最大力度反馈值,若按摩头受到的力度反馈超过第二力度阈值,则判断为肩颈肌肉松软,需要改变按摩模式。
S17,保持按摩模式不变。
示例性的,按摩椅第一次启动的按摩模式为一级按摩,一级按摩对应的按摩强度为一级,按摩头受到的力度反馈没有超过第二力度阈值,则保持一级按摩不变。
S18,更换按摩模式。
示例性的,按摩椅第一次启动的按摩模式为一级按摩,一级按摩对应的按摩强度为一级,按摩头受到的力度反馈超过第二力度阈值,则需要更换按摩模式。按摩模式包括一级按摩、二级按摩、三级按摩,对应的按摩强度分别为一级、二级、三级,对应的强度可以依次增大,也可以依次减小。
本申请实施例通过比较第二力度反馈值是否大于预设的第二力度阈值,若第二力度反馈小于第二力度阈值,则保持按摩模式不变;若第二力度反馈值大于或等于第二力度阈值,则生成语音提示指令;基于语音提示指令获取对应的语音反馈信息;基于语音反馈信息更换按摩模式。能够判断用户按摩部位适宜的按摩模式,提高了用户按摩的便捷性以及按摩模式调整的灵活性。
在一个可选的实施方式中,更换按摩模式包括:
生成语音提示指令;
基于语音提示指令获取对应的语音反馈信息;
基于语音反馈信息更换按摩模式。
本申请实施例基于语音反馈信息更换按摩模式提高了按摩椅的智能化程度,解放了用户的双手操作,提高了用户按摩的舒适度以及控制按摩椅的便捷程度。
实施例二
图2是本申请实施例二提供的基于人工智能按摩控制装置的结构图。
在一些实施例中,基于人工智能按摩控制装置10包括获取单元101、判断单元102、比较单元103、提醒单元104及执行单元105。
获取单元101,用于获取体征信息。
体征信息包括重量信息和温度信息。
示例性的,获取方式例如在按摩椅的坐垫上安装重量传感器和温度传感器,重量传感器用于检测坐垫承受的重量得到重量信息,温度传感器用于检测坐垫接触到物体的温度信息,获取单元分别与重量传感器和温度传感器连接,从重量传感器获取坐垫承受的重量信息,从温度传感器获取坐垫上物体的温度信息。
判断单元102,判断体征信息是否满足预设的体征阈值。所述体征阈值包括重量阈值和温度阈值。
示例性的,判断体征信息是否满足预设的体征阈值包括:
比较重量信息与设定的重量阈值,若重量信息大于重量阈值,则获取温度信息,若重量信息小于或等于重量阈值,返回执行获取重量信息;
比较温度信息与设定的度温阈值,若温度信息大于温度阈值,则获取按摩触点的第一力度反馈值,若温度信息小于或等于温度阈值,则重新获取重量信息。
例如,重量阈值设定的标准是能够进行正常按摩的人的重量,比如设定为50公斤,温度阈值是正常人的体温,比如设定为36摄氏度。
因为按摩椅家用的时候,有时候会被用来放置杂物,所以如果按摩椅坐垫上放的是一些杂物,则不应该启动按摩椅的按摩功能,所以本实施例首先能够通过重量信息判断按摩椅的坐垫上是否满足正常按摩人的重量,若满足,则通过温度信息判断按摩坐垫上是否是人而非放置的杂物,在按摩椅判断坐垫上做的是人的情况下,获取按摩触点的第一力度反馈值,其余情况下,按摩椅为休眠状态。
需要说明的是,重量传感器与体温传感器不是同时启动,而是逐级启动,并且按摩椅的按摩功能是在重量信息和温度信息都满足阈值后启动,一方面能够节省电能,另一方面也不会出现按摩椅坐垫上没有人却出现按摩椅进行误操作启动按摩的情况。
所述获取单元101,用于获取按摩触点的第一力度反馈值。
其中,按摩触点是指按摩椅上用来对背部或者肩部用来按摩的按摩头。
第一力度反馈值是指按摩椅的按摩头受到的压力。
需要说明的是,按摩头包括弹性包覆层、振动模组和至少一个压力反馈传感器。弹性包覆层包覆振动主体,且振动主体与弹性包覆层之间设有缓冲空间。压力反馈传感器能够感应作用在弹性包覆层外部的反馈压力,通过压力反馈传感器获取第一力度反馈值。
比较单元103比较第一力度反馈值是否大于预设的第一力度阈值。
提醒单元104在第一力度反馈值不大于(即小于或等于)第一力度阈值,发出用于提醒调整姿势的提醒信息。
示例性的,第一力度阈值是根据用户的重量信息计算出来的,如果第一力度反馈值小于或等于第一力度阈值,则说明用户的姿势不对或者没有躺下,需要调整。
示例性的,提醒信息可以包括按摩椅发出的语音提示信息或者通过设置在按摩椅上的液晶面板显示的提示信息。
本实施例通过获取按摩触点的第一力度反馈值,当第一力度反馈值小于或等于第一力度阈值,发出用于提醒调整姿势的提醒信息,防止用户躺在按摩椅上姿势不对,按摩椅的按摩头无法对用户正确的部位进行按摩。
执行单元105在第一力度反馈值大于第一力度阈值时,启动按摩模式及获取单元101获取第二力度反馈值。
示例性,启动按摩模式包括:
获取第一语音信息;
识别第一语音信息以得到第一语音识别结果;
基于第一语音识别结果启动按摩模式。
按摩椅接收用户发出的第一语音信息,第一语音信息包含声音信息及语义信息。
其中,声音指的是由物体振动产生的声波。声音是通过介质(空气或固体、液体)传播并能被人或动物听觉器官所感知的波动现象。可以被人耳识别的声音的频率一般在20Hz~20000Hz之间。声音所携带的信息就是声音信息,声音信息包括但不限于音调、响度、语速、语气、音色等信息,这些信息分别从不同的维度来描述声音的特征。声音信息可以反映一个人的个性化口音。
其中,语义信息指的是语音控制指令中的语言所蕴含的意义,在本申请实施例中语义信息用于指示控制按摩椅启动按摩模式。
声音信息和语义信息共同构成了用户的个性化口音语音指令。
在一个可选的实施方式中,识别第一语音信息以得到第一语音识别结果包括:
获取语音指令信息与按摩模式之间的对应关系信息;
根据对应关系信息构建语音识别模型;
基于语音识别模型识别第一语音信息以获得第一语音识别结果。
示例性的,预先采集并存储用户根据常用指令录入的个性化口音语音指令信息集与按摩椅的按摩模式之间的对应关系信息,例如:采集用户录入的个性化口音语音指令并识别,对该个性化口音语音指令中的语义信息进行识别得到语义识别结果为“开始捶打模式”,则基于语义识别结果向按摩椅发出“切换至捶打模式”的控制指令,并存储记忆该声音信息,然后按摩椅切换至捶打模式。同理,预先采集多种个性化口音语音指令与对应的按摩椅的按摩模式,形成个性化口音语音指令信息集与按摩椅的按摩模式之间的对应关系信息。
根据对应关系信息对构建的个性化口音语音识别模型进行训练;在用户使用按摩椅的过程中,基于经过训练的个性化口音语音识别模型对用户输入的语音指令信息进行识别。
本实施例中,可以基于深度学习/机器学习/ASR(自动语音识别AutomaticSpeechRecognition)等技术构建个性化口音语音识别模型。个性化口音语音识别模型的构建基于包括但不限于DTW、GMM-HMM、DNN-HMM、端到端模型等语音识别技术。模型的训练包括比如:使用监督学习,包括但不限于深度学习、机器学习等算法,以个性化口音语音指令信息Pa、按摩椅的正确操作Aa、以及二者的对应关系作为输入,训练构建Pa与按摩椅的正确操作Aa的函数对应关系,以便获得可精准辨识个性化口音语音指令的模型;或者使用半监督学习或非监督学习(包括但不限于KNN、kmeans算法)计算新样本与样本Pa的相似性,将相似度高的样本Pa所对应的按摩椅的操作作为输出,等等。
比如,语音识别结果为用户对按摩椅发出“开始一级按摩”或“开始二级按摩”等个性化口音语音指令,按摩椅的系统即通过预先构建的个性化口音语音识别模型进行识别,按摩椅根据识别结果做出操作反馈,若该操作与用户的意图相符,用户不会手动调整,若该操作与用户意图不符,则用户通过面板、遥控器、按钮开关等装置手动调整使按摩椅执行正确操作;按摩椅的系统将获取并记录个性化口音语音指令与按摩椅操作的对应关系,并基于这个对应关系优化迭代个性化口音语音识别模型,随着用户使用次数增加,个性化口音语音识别模型识别效果越来越准确。
本实施例通过个性化口音语音识别模型对用户的个性化口音语音指令信息进行识别,在用户的使用终端设备过程中自动对智能识别模型进行迭代优化,随着用户使用次数越多,效果将越精准。在不限定口音种类的自由度下,可大大提高对带有个人口音的非标准发音的语音识别准确率,适用于所有带有个性化语音指令识别的场景。
在一个可选的实施方式中,按摩控制方法还包括:
判断按摩模式启动后的预设时间内是否形成第二语音信息,若预设时间内未形成第二语音信息,则确认按摩模式与第一语音信息相符;若预设时间内形成第二语音信息,则识别第二语音信息以得到第二语音识别结果;
识别第二语音识别结果中是否存在调整按摩模式的关联词语,若存在,则基于第二语音识别结果调整按摩模式,若不存在,则确认按摩模式与第一语音信息相符。
第二力度反馈值是指在使用按摩头对人体各个部位进行按摩的过程中,按摩头与人体各个部位发生力的相互作用,肌肉等柔性组织会产生的一种反馈压力值。
比较单元103比较第二力度反馈值是否大于第二力度阈值;
若第二力度反馈值小于第二力度阈值,则保持按摩模式不变;若第二力度反馈值大于或等于第二力度阈值,则通过执行单元105更换按摩模式。
在使用按摩头对人体各个部位进行按摩的过程中,按摩头与人体各个部位发生力的相互作用,柔性肌肉组织会产生一种范围的反馈压力,比较僵硬的肌肉组织会产生另一种范围的反馈压力,根据上述反馈压力的数值大小可以选择与作用部位匹配的按摩力。
按摩头的弹性包覆层包覆振动主体,且振动主体与弹性包覆层之间设有缓冲空间。压力反馈传感器能够感应作用在弹性包覆层外部的反馈压力。当反馈压力在一种范围内时,说明按摩头作用在肌肉等柔性组织上,振动主体的振幅增加,缓冲空间减小,振动主体产生的按摩力度提升;当反馈压力在另一种范围时,说明按摩头作用比较僵硬的肌肉组织组织上,振动主体的振幅减小,缓冲空间增加,振动主体产生的按摩力度减小。基于上述设置,使得按摩头的振动主体的振动幅度能够根据反馈压力自动调节,提升了按摩头使用的舒适性。
因为不同的人的肌肉软硬程度不同,比如一个人肩颈僵硬与一个人肩颈松软,那么这两个人在进行肩颈按摩的时候,需要的按摩强度是不同的,按摩头对肩颈按摩,采集按摩头力度反馈的过程,实际上也是按摩头不断加力的过程,从而找到力度反馈阈值,当力度加强到某一个值时,按摩头受到的力度反馈值不再变化,则认为到达了最大力度反馈,肩颈僵硬和肩颈松软的最大力度反馈值是不同的,所以一个按摩模式对肩颈松软的人适用,但是并不适用于肩颈僵硬的人,所以此处的第二力度阈值是指肩颈肌肉僵硬的最大力度反馈值,若按摩头受到的力度反馈超过该力度阈值,则判断为肩颈肌肉松软,需要改变按摩模式。
示例性的,按摩椅第一次启动的按摩模式为一级按摩,一级按摩对应的按摩强度为一级,按摩头受到的力度反馈没有超过第二力度阈值,则保持一级按摩不变。
示例性的,按摩椅第一次启动的按摩模式为一级按摩,一级按摩对应的按摩强度为一级,按摩头受到的力度反馈超过第二力度阈值,则需要更换按摩模式。按摩模式包括一级按摩、二级按摩、三级按摩,对应的按摩强度分别为一级、二级、三级,对应的强度可以依次增大,也可以依次减小。
本申请实施例通过比较第二力度反馈值是否大于预设的第二力度阈值,若第二力度反馈小于第二力度阈值,则保持按摩模式不变;若第二力度反馈值大于或等于第二力度阈值,则生成语音提示指令;基于语音提示指令获取对应的语音反馈信息;基于语音反馈信息更换按摩模式。能够判断用户按摩部位适宜的按摩模式,提高了用户按摩的便捷性以及按摩模式调整的灵活性。
本申请实施例基于语音反馈信息更换按摩模式提高了按摩椅的智能化程度,解放了用户的双手操作,提高了用户按摩的舒适度以及控制按摩椅的便捷程度。
实施例三
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令,计算机可读指令被处理器执行时实现上述的基于人工智能的按摩控制方法实施例中的步骤,例如图1所示的S10-S18。
或者,该计算机可读指令被处理器执行时实现上述装置实施例中各模块/单元的功能,例如图2中的单元101-105。
实施例四
参阅图3所示,为本申请实施例四提供一种电子设备的结构示意图。在本申请较佳实施例中,电子设备20包括但不限于存储器201和处理器202,以及存储在存储器201中并可在处理器202上允许的计算机可读指令,例如基于人工智能的按摩椅控制方法的程序。
本领域技术人员可以理解,示意图仅仅是电子设备20的示例,并不构成对电子设备1的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如电子设备20还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
处理器202可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以包括其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者处理器也可以是任何常规的处理器等。处理器202是电子设备20的控制中心和运算核心,利用各种接口和线路连接整个电子设备20的各个部分,及执行电子设备20的操作系统以及安装的各类应用程序、程序代码等。
示例性的,计算机可读指令可以被分割成一个或多个模块/单元,所述的一个或者多个模块/单元被存储在存储器201中,并由处理器202执行,以完成本发明。所述的一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段,该计算机可读指令段用于描述计算机可读指令在电子设备20中的执行过程。例如,计算机可读指令可以被分割成获取单元101、判断单元102、比较单元103、提醒单元104、执行单元105。
存储器201可用于存储计算机程序和/或模块/单元,处理器202通过运行或执行存储在存储器201内的计算机程序和/或模块/单元,以及调用存储在存储器201内的数据,实现电子设备20的各种功能。存储器可以包括易失性存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(SecureDigital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他存储器件。
集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。所述的计算机可读存储介质可以是易失性的存储介质,也可以是非易失性的存储介质。基于这样的理解,本申请实现实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机可读指令相关的硬件来完成,的计算机可读指令可存储于一计算机可读存储介质中,计算机可读指令在被处理器执行时,可实现各个方法实施例的步骤。
此处描述的计算机可读指令可以从计算机可读存储介质下载到相应的计算处理设备,或者通过网络(例如,互联网,局域网,广域网和网络)下载到外部计算机或外部存储设备或无线网络。该网络可以包括铜传输电缆、光传输纤维、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器,每个计算处理设备中的网络适配器卡或网络接口从网络接收计算机可读指令,并转发该计算机可读指令以存储在各个计算处理设备内的计算机可读存储介质中。
用于执行本申请的操作的计算机可读指令可以是汇编程序指令,指令集架构(ISA)指令,机器指令,机器相关指令,微码,固件指令,状态设置数据,集成电路的配置数据,或以一种或多种编程语言(包括面向对象的编程语言,例如Smalltalk,C++等)和过程编程语言(例如“C”编程语言或类似编程)的任意组合编写的源代码或目标代码语言。计算机可读指令可以完全在用户计算机上,作为独立软件包执行;可以部分在用户计算机上并且部分在远程计算机上或完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种情况下,远程计算机可以通过任何类型的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户计算机,或者可以与外部计算机建立连接(用于例如,通过使用Internet服务提供商的Internet)。在一些实施例中,包括例如可编程逻辑电路,现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)的电子电路可以通过利用计算机可读指令的状态信息来个性化计算机可读指令。
附图中的流程图和框图示出了根据本申请的各种实施例的装置,方法和计算机程序产品的可能实现的体系结构,功能和操作。就这一点而言,流程图或框图中的每个方框可以代表指令的模块,片段或部分,其包括用于实现指定的逻辑功能的一个或多个可执行指令。在一些替代实施方式中,方框中指出的功能可以不按图中指出的顺序发生。例如,取决于所涉及的功能,实际上可以基本上同时执行连续示出的两个框,或者有时可以以相反的顺序执行这些框。还应注意,框图和/或流程图的每个方框以及框图和/或流程图的方框的组合可以由执行指定功能或动作或基于特定目的的基于硬件的专用系统来实现。
已经出于说明的目的给出了本申请的各种实施例的描述,但并不意图是穷举的或将本申请限制为所公开的形式。在不脱离本申请的范围和精神的情况下,许多修改和变化对于本领域普通技术人员将是显而易见的。选择和描述实施例是为了最好地解释本申请的原理和实际应用,并使本领域的其他普通技术人员能够理解本申请的各种实施例,这些实施例具有各种适合于预期的特定用途的修改。

Claims (9)

1.一种基于人工智能的按摩装置的控制方法,其特征在于,包括:
获取体征信息,其中,所述体征信息包括身高信息、重量信息和温度信息;
判断所述体征信息是否满足预设的体征阈值,若满足预设的体征阈值,则获取按摩触点的第一力度反馈值,所述判断所述体征信息是否满足预设的体征阈值包括:比较所述重量信息与设定的重量阈值,若所述重量信息大于所述重量阈值,则获取温度信息,若所述重量信息小于或等于所述重量阈值,返回执行获取重量信息;比较所述温度信息与设定的温度阈值,若所述温度信息大于所述温度阈值,则获取所述按摩触点的第一力度反馈值,若所述温度信息小于或等于所述温度阈值,则返回执行获取重量信息;
比较所述第一力度反馈值与预设的第一力度阈值,若所述第一力度反馈值小于或等于所述第一力度阈值,则发出用于提醒调整姿势的提醒信息;若所述第一力度反馈值大于所述第一力度阈值,则启动按摩模式并获取按摩触点的第二力度反馈值;
比较所述第二力度反馈值与预设的第二力度阈值,若所述第二力度反馈值小于所述第二力度阈值,则保持所述按摩模式不变;若所述第二力度反馈值大于或等于所述第二力度阈值,则更换所述按摩模式,其中,每个所述按摩模式对应一种按摩强度,每种按摩强度对应有所述身高信息和重量信息。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的按摩装置的控制方法,其特征在于,所述启动按摩模式包括:
获取第一语音信息;
识别所述第一语音信息以得到第一语音识别结果;
基于所述第一语音识别结果启动按摩模式。
3.如权利要求2所述的基于人工智能的按摩装置的控制方法,其特征在于,所述识别所述第一语音信息以得到第一语音识别结果包括:
获取语音指令信息与所述按摩模式之间的对应关系信息;
根据所述对应关系信息构建语音识别模型;
基于所述语音识别模型识别所述第一语音信息以获得所述第一语音识别结果。
4.如权利要求3所述的基于人工智能的按摩装置的控制方法,其特征在于,所述按摩装置的控制方法还包括:
判断按摩模式启动后的预设时间内是否形成第二语音信息,若预设时间内未形成所述第二语音信息,则确认所述按摩模式与所述第一语音信息相符;若预设时间内形成所述第二语音信息,则识别所述第二语音信息以得到第二语音识别结果;
识别所述第二语音识别结果中是否存在调整所述按摩模式的关联词语,若存在,则基于所述第二语音识别结果调整所述按摩模式,若不存在,则确认所述按摩模式与所述第一语音信息相符。
5.如权利要求1所述的基于人工智能的按摩装置的控制方法,其特征在于,所述更换所述按摩模式包括:
生成语音提示指令;
基于所述语音提示指令获取对应的语音反馈信息;
基于所述语音反馈信息更换所述按摩模式。
6.如权利要求1所述的基于人工智能的按摩装置的控制方法,其特征在于,所述按摩模式为多个,所述启动按摩模式还包括:
基于所述按摩强度与对应的所述重量信息和所述身高信息形成训练集;
构建所述训练集和所述按摩模式的对应关系以获得对应信息;
匹配所述体征信息与所述对应信息以获得启动信息;
基于所述启动信息启动所述按摩模式。
7.一种基于人工智能按摩装置的控制装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取体征信息,其中,所述体征信息包括身高信息、重量信息和温度信息;
判断单元,用于判断所述体征信息是否满足预设的体征阈值,包括:比较所述重量信息与设定的重量阈值,若所述重量信息大于所述重量阈值,则获取温度信息,若所述重量信息小于或等于所述重量阈值,通过所述获取单元重新获取重量信息;比较所述温度信息与设定的温度阈值,若所述温度信息大于所述温度阈值,则通过所述获取单元获取按摩触点的第一力度反馈值,若所述温度信息小于或等于所述温度阈值,通过所述获取单元重新获取重量信息;
比较单元,用于比较所述第一力度反馈值是否大于第一力度阈值;
提醒单元,用于若所述第一力度反馈值小于或等于所述第一力度阈值,则发出用于提醒调整姿势的提醒信息;
执行单元,用于若所述第一力度反馈值大于所述第一力度阈值,则启动按摩模式,及所述获取单元继续获取所述按摩触点的第二力度反馈值;
所述比较单元,还用于比较所述第二力度反馈值与预设的第二力度阈值,若所述第二力度反馈值小于所述第二力度阈值,则保持所述按摩模式不变;
所述执行单元,还用于若所述第二力度反馈值大于或等于所述第二力度阈值,则更换按摩模式,其中,每个所述按摩模式对应一种按摩强度,每种按摩强度对应有所述身高信息和重量信息。
8.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,存储有计算机可读指令;及
处理器,执行所述存储器中存储的计算机可读指令以实现如权利要求1至6中任意一项所述的基于人工智能的按摩装置的控制方法。
9.一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上存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于人工智能的按摩装置的控制方法。
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