CN114822005B - 基于人工智能的遥控意图预测方法、装置、设备及介质 - Google Patents
基于人工智能的遥控意图预测方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114822005B CN114822005B CN202210738598.9A CN202210738598A CN114822005B CN 114822005 B CN114822005 B CN 114822005B CN 202210738598 A CN202210738598 A CN 202210738598A CN 114822005 B CN114822005 B CN 114822005B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- remote control
- control instruction
- voice
- key
- intention
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
- G08C17/00—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link
- G08C17/02—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link using a radio link
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
- G10L2015/223—Execution procedure of a spoken command
Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的遥控意图预测方法、装置、设备及介质，属于无线通信技术领域。本发明通过获取预设时长内接收到的按键遥控指令和语音遥控指令；根据预设遥控方式预测模型和遥控指令特征数据，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果；通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征；根据所述遥控意图特征，确定所述预设时长内所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的实际遥控意图。克服了现有技术中由于蓝牙语音模块的智能度较低，难以准确获知用户的实际遥控意图，导致在遥控指令执行阶段出现混乱操作的技术缺陷，提升了蓝牙语音模块的智能度。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的遥控意图预测方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着社会和科学的不断发展与进步，目前，电器产业正处于信息化、智能化、网络化的大数据时代，传统电器企业也逐渐从制造中心向“智造中心”升级，其中，电视、空调、电风扇等作为具有代表性的电器被广泛应用在家庭、公司、电影院等众多场所。大多数电器在日常使用时，难以经常直接接触产品而进行操控，所以产品上除设置功能按键以外，为方便用户的使用，一般还会配置遥控器，以通过遥控的方式，实现对产品的远程控制。
然而，现有的遥控器绝大多数都是红外遥控器，虽然红外遥控器具备成本低的优点，但是红外遥控器受到方向的限制较大，并且，当机器前方有遮挡物时，红外遥控器无法穿透障碍物进行操作。蓝牙语音技术由于具备短距离无线通信的特性在各个领域得到了广泛的应用，并且蓝牙语音技术能够将数字化硬件设备的线缆进行有效简化，且成本低、安全性高，得到了市场的广泛认可，因此，越来越多的电器生产企业将蓝牙语音技术应用到各种电器及其对应的遥控器中，在红外遥控信号在被遮挡后无法生效时，还可以通过传递蓝牙信号和语音信号的方式来进行电器遥控。
但是，现有技术中的蓝牙语音模块的智能度较低，当被遥控的电器在短时间内接收到多种类型的遥控指令时，难以准确获知用户的实际遥控意图，导致在遥控指令执行阶段出现混乱操作的情况，影响用户的使用体验。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于人工智能的遥控意图预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中蓝牙语音遥控器智能度较低的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于人工智能的遥控意图预测方法，所述基于人工智能的遥控意图预测方法包括以下步骤：
获取预设时长内接收到的按键遥控指令和语音遥控指令，其中，各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令来自于同一蓝牙语音遥控器；
根据预设遥控指令预测模型和遥控指令特征数据，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果，其中，所述遥控指令特征数据基于各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令进行构建得到；
通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征；
根据所述遥控意图特征，确定所述预设时长内所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的实际遥控意图。
可选地，所述遥控指令特征数据包括遥控指令特征矩阵，
所述根据预设遥控指令预测模型和遥控指令特征数据，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果的步骤，包括：
根据各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，构建所述遥控指令特征矩阵；
通过预设遥控指令预测模型将所述遥控指令特征矩阵映射为遥控意图存在概率，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果。
可选地，所述按键遥控指令包括按键表示矩阵，所述语音遥控指令包括语音表示矩阵，
所述根据各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，构建所述遥控指令特征矩阵的步骤，包括：
生成各所述按键遥控指令对应的按键标签以及各所述语音遥控指令对应的语音标签；
将所述按键表示矩阵、语音表示矩阵、各所述按键标签和各所述语音标签拼接为所述遥控指令特征矩阵。
可选地，所述生成各所述按键遥控指令对应的按键标签的步骤，包括：
获取各所述按键遥控指令对应的按键类型以及对应的按压频率；
将各所述按键类型作为按键标签的名称，将各所述按压频率作为按键标签的属性，为各所述按键遥控指令动态匹配对应的按键标签。
可选地，所述生成各所述语音遥控指令对应的语音标签的步骤，包括：
获取各所述语音遥控指令对应的遥控器代码以及语言类别；
从各所述遥控器代码中提取出对应的按键类型，将所述按键类型作为语音标签的名称，将各所述语言类别作为语音标签的属性，为各所述语音遥控指令动态匹配对应的语音标签。
可选地，所述通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征的步骤，包括：
若所述遥控意图预测结果为存在遥控意图，则确定所述遥控指令特征数据对应的各遥控特征，其中，所述遥控特征与所述按键遥控指令相对应，或者与所述语音遥控指令相对应；
分别计算各所述遥控特征对所述遥控意图预测结果的特征贡献度；
基于各所述特征贡献度，在各所述遥控特征中选取所述遥控意图特征。
可选地，所述遥控指令特征数据包括遥控指令特征矩阵，
所述根据预设遥控指令预测模型和遥控指令特征数据，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果的步骤，还包括：
根据预设遥控方式预测模型、各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到各预测按键遥控指令和各预测语音遥控指令；
根据各所述预测按键遥控指令和各所述预测语音遥控指令，构建所述遥控指令特征矩阵；
通过所述预设遥控指令预测模型将所述遥控指令特征矩阵映射为遥控意图存在概率，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于人工智能的遥控意图预测装置，所述基于人工智能的遥控意图预测装置包括：
获取模块，所述获取模块用于获取预设时长内接收到的按键遥控指令和语音遥控指令，其中，各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令来自于同一蓝牙语音遥控器；
预测模块，所述预测模块用于根据预设遥控指令预测模型和遥控指令特征数据，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果，其中，所述遥控指令特征数据基于各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令进行构建得到；
模型解释模块，所述模型解释模块用于通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征；
意图确定模块，所述意图确定模块用于根据所述遥控意图特征，确定所述预设时长内所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的实际遥控意图。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于人工智能的遥控意图预测设备，所述基于人工智能的遥控意图预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于人工智能的遥控意图预测程序，所述基于人工智能的遥控意图预测程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于人工智能的遥控意图预测方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供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基于人工智能的遥控意图预测程序，所述基于人工智能的遥控意图预测程序被处理器执行时实现如上所述的基于人工智能的遥控意图预测方法的步骤。
本发明提出一种基于人工智能的遥控意图预测方法，本发明首先获取预设时长内接收到的按键遥控指令和语音遥控指令，其中，各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令来自于同一蓝牙语音遥控器；之后根据预设遥控指令预测模型和遥控指令特征数据，预测使用所述蓝牙语音遥控器的用户的遥控意图，得到遥控意图预测结果；再通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征；实现了以模型解释的方式，确定使用所述蓝牙语音遥控器的用户的实际遥控意图，进而根据所述实际遥控意图，在各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令中确定应执行的遥控指令，实现了在接收到多种类型的遥控指令时，确定其中应执行的正确的遥控指令的目的，克服了现有技术中由于蓝牙语音模块的智能度较低，当被遥控的电器在短时间内接收到多种类型的遥控指令时，难以准确获知用户的实际遥控意图，导致在遥控指令执行阶段出现混乱操作的技术缺陷，提升了蓝牙语音模块的智能度，进而提升了已配置该蓝牙语音模块的遥控器和对应的被控制电器的控制准确度。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于人工智能的遥控意图预测方法一实施例的流程示意图；
图2为本发明基于人工智能的遥控意图预测方法又一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于人工智能的遥控意图预测装置一实施例的功能模块示意图；
图4为本发明实施例中基于人工智能的遥控意图预测方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
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
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种基于人工智能的遥控意图预测方法，参照图1，图1为本发明一种基于人工智能的遥控意图预测方法一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述基于人工智能的遥控意图预测方法包括：
步骤S10，获取预设时长内接收到的按键遥控指令和语音遥控指令，其中，各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令来自于同一蓝牙语音遥控器；
需要说明的是，本实施例中的执行主体为基于人工智能的遥控意图预测设备，所述基于人工智能的遥控意图预测设备可以包括智能家电、移动终端、智能汽车、智能家居产品、智能穿戴产品等，所述蓝牙语音遥控器是用于遥控基于人工智能的遥控意图预测设备的，所述按键遥控指令在用户按压蓝牙语音遥控器上的按键时产生，所述语音遥控指令在用户发出的语音信息中包含遥控器控制指令时产生。所述预设时长可以由用户自行设置，例如3秒或5秒等，本实施例对此不加以限制。
步骤S20，根据预设遥控指令预测模型和遥控指令特征数据，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果，其中，所述遥控指令特征数据基于各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令进行构建得到；
步骤S30，通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征；
步骤S40，根据所述遥控意图特征，确定所述预设时长内所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的实际遥控意图。
需要说明的是，所述遥控指令特征数据为各遥控指令特征向量构成的遥控指令特征矩阵，其中，所述遥控指令特征向量为遥控指令特征的向量表现形式，一所述遥控指令特征向量对应一按键遥控指令或者一语音遥控指令，例如，用户在预设时长内的触发的遥控器按键分别为1号按键、2号按键、5号按键以及20号按键，则按键遥控指令对应的遥控指令特征向量a为（1，2，5，20），用户在预设时长内的触发的语音控制命令中包含的遥控器按键分别为1号按键、5号按键、10号按键以及15号按键，则语音遥控指令对应的遥控指令特征向量b为（1，5，10，15），进而遥控指令特征矩阵为由遥控指令特征向量a以及遥控指令特征向量b组成的矩阵。
作为一种示例，步骤S10至步骤S40包括：
采集在预设时长内接收到的来自同一遥控器的按键遥控指令和语音遥控指令；根据各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，构建遥控指令特征矩阵，通过预设遥控指令预测模型将所述遥控指令特征矩阵映射为遥控意图存在概率，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果，其中，所述遥控意图存在概率为用户在下一时刻想要对被控设备进行调整的概率，当遥控意图存在概率大于预设调整阈值，则判定用户希望对被控设备进行调整，所述遥控意图预测结果为存在遥控意图，当遥控意图存在概率不大于预设调整阈值，则判定用户不希望对被控设备进行调整，本次遥控指令的产生可能是由于误触或其他意外状况而导致的，所述遥控意图预测结果为不存在遥控意图；确定所述遥控指令特征数据对应的各遥控指令特征，通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，分别计算各所述遥控指令特征对所述遥控意图预测结果的特征贡献度，依据各所述特征贡献度的取值大小，在各所述遥控指令特征中确定遥控意图特征；根据遥控指令特征与按键遥控指令之间的一一对应关系以及遥控指令特征与语音遥控指令之间的一一对应关系，在各所述按键遥控指令与各所述语音遥控指令确定遥控意图。其中，所述根据各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，构建遥控指令特征矩阵的步骤的具体实现过程可参照下述步骤A10的具体实现过程，在此不再赘述。
其中，在步骤S20中，所述遥控指令特征数据包括遥控指令特征矩阵，
所述根据预设遥控指令预测模型和遥控指令特征数据，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果的步骤，还包括：
步骤S21，根据预设遥控方式预测模型、各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到各预测按键遥控指令和各预测语音遥控指令；
步骤S22，根据各所述预测按键遥控指令和各所述预测语音遥控指令，构建所述遥控指令特征矩阵；
步骤S23，通过所述预设遥控指令预测模型将所述遥控指令特征矩阵映射为遥控意图存在概率，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果。
在本实施例中，需要说明的是，各按键遥控指令与各语音遥控指令之间为并列关系，且在进行遥控时可能存在按键遥控和语音遥控共存的情况。所述预设遥控方式预测模型为循环神经网络模型，所述预设遥控方式预测模型包括按键遥控预测模型和语音遥控预测模型，所述按键遥控预测模型用于预测用户通过按键遥控的几率，所述语音遥控预测模型用于预测用户通过语音遥控的几率。
作为一种示例，所述步骤S21至步骤S23包括：
将所述按键遥控指令、所述按键遥控指令对应的触发频率、所述语音遥控指令以及所述语音遥控指令对应的触发频率共同输入按键遥控预测模型，预测各所述按键遥控指令在下一时刻的触发几率，得到各所述按键遥控指令对应的预测按键遥控指令；将所述按键遥控指令、所述按键遥控指令对应的触发频率、所述语音遥控指令以及所述语音遥控指令对应的触发频率共同输入语音遥控预测模型，预测各所述语音遥控指令在下一时刻的触发几率，得到各所述语音遥控指令对应的预测语音遥控指令；依据各所述预测按键遥控指令和各所述预测语音遥控指令，构建所述遥控指令特征矩阵；通过所述预设遥控指令预测模型将所述遥控指令特征矩阵映射为遥控意图存在概率，预测蓝牙语音遥控器的当前交互对象（即当前使用遥控器的用户）的遥控意图，得到遥控意图预测结果。其中，步骤S22的具体实现过程可参照下述步骤A10中的具体实现方式，在此不再赘述。本申请实施例首先利用作为循环神经网络模型的按键遥控预测模型和语音遥控预测模型，以及作为时间序列数据的按键遥控指令和语音遥控指令，分别预测用户通过按键进行遥控和通过语音进行遥控的几率，进而预测用户是否想要调整被控设备的运行状态，若是，则进一步预测用户具体想要通过哪种遥控指令调整被控设备的运行状态，实现了在接收到多种类型的遥控指令时，确定其中应执行的正确的遥控指令的目的。
其中，在步骤S30中，所述通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征的步骤，包括：
步骤S31，若所述遥控意图预测结果为存在遥控意图，则确定所述遥控指令特征数据对应的各遥控特征，其中，所述遥控特征与所述按键遥控指令相对应，或者与所述语音遥控指令相对应；
在本实施例中，需要说明的是，所述遥控特征与所述按键遥控指令一一对应，或者与所述语音遥控指令一一对应。
步骤S32，分别计算各所述遥控特征对所述遥控意图预测结果的特征贡献度；
步骤S33，基于各所述特征贡献度，在各所述遥控特征中选取所述遥控意图特征。
在本实施例中，需要说明的是，所述特征贡献度为所述遥控特征对所述遥控意图预测结果的影响程度，其中，所述特征贡献度包括正特征贡献度和负特征贡献度，其中，正特征贡献度表示对所述遥控意图预测结果具有正向的影响，负特征贡献度表示对所述遥控意图预测结果具有负向的影响，例如，假设遥控特征A对应按键遥控指令，且按键遥控指令的触发频率分布较高，也即按键遥控指令触发次数较多，遥控特征B对应语音遥控指令，且语音遥控指令的触发频率分布较低，也即音遥控指令输出触发次数较少，若遥控意图预测结果为存在语音遥控意图，则遥控特征B明显会提高用户存在遥控意图的概率，也即运行特征B对用户存在遥控意图存在正向的影响，对应的特征贡献度为正特征贡献度，遥控特征A明显会降低用户存在遥控意图的概率，也即运行特征A对用户存在遥控意图存在负向的影响，对应的特征贡献度为负特征贡献度。
作为一种示例，步骤S32至步骤S33包括：
基于所述预设遥控指令预测模型，通过预设特征贡献度计算方式，分别计算各所述遥控特征对所述遥控意图预测结果的特征贡献度，其中，所述预设特征贡献度计算方式包括SHAP（SHapley Additive exPlanations，沙普利可加性模型解释）和LIME（LocalInterpretable Model-Agnostic Explanations，模型无关局部解释）等；在各所述特征贡献度选取取值为负值且最小的特征贡献度为目标特征贡献度，将所述目标特征贡献度对应的遥控特征作为遥控意图特征。其中，利用SHAP或者LIME计算特征贡献度的具体计算过程为现有技术，在此不再赘述。
本实施例提出一种基于人工智能的遥控意图预测方法，本实施例首先获取预设时长内接收到的按键遥控指令和语音遥控指令，其中，各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令来自于同一蓝牙语音遥控器；之后根据预设遥控指令预测模型和遥控指令特征数据，预测使用所述蓝牙语音遥控器的用户的遥控意图，得到遥控意图预测结果；再通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征；实现了以模型解释的方式，确定使用所述蓝牙语音遥控器的用户的实际遥控意图，进而根据所述实际遥控意图，在各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令中确定应执行的遥控指令，实现了在接收到多种类型的遥控指令时，确定其中应执行的正确的遥控指令的目的，克服了现有技术中由于蓝牙语音模块的智能度较低，当被遥控的电器在短时间内接收到多种类型的遥控指令时，难以准确获知用户的实际遥控意图，导致在遥控指令执行阶段出现混乱操作的技术缺陷，提升了蓝牙语音模块的智能度，进而提升了已配置该蓝牙语音模块的遥控器和对应的被控制电器的控制准确度。
进一步的，参照图2，提出本发明基于人工智能的遥控意图预测方法的又一实施例，基于上述图1所示的实施例，在步骤S20中，所述遥控指令特征数据包括遥控指令特征矩阵，
所述根据预设遥控指令预测模型和遥控指令特征数据，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果的步骤，包括：
步骤A10，根据各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，构建所述遥控指令特征矩阵；
步骤A20，通过预设遥控指令预测模型将所述遥控指令特征矩阵映射为遥控意图存在概率，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果。
在本实施例中，需要说明的是，所述按键遥控指令包括按键表示矩阵，所述语音遥控指令包括语音表示矩阵。其中，所述按键表示矩阵为由各按键遥控指令对应的遥控指令特征向量组成，所述语音表示矩阵为由各语音遥控指令对应的遥控指令特征向量组成。
作为一种示例，所述步骤A10至步骤A20包括：
将所述按键表示矩阵和所述语音表示矩阵进行拼接，得到遥控指令特征矩阵；将所述遥控指令特征矩阵输入预设遥控指令预测模型，将所述遥控指令特征矩阵映射为遥控意图存在概率；若所述遥控意图存在概率大于预设调整阈值，则遥控意图预测结果为存在遥控意图，若所述遥控意图存在概率不大于预设调整阈值，则遥控意图预测结果为不存在遥控意图。
其中，所述按键遥控指令包括按键表示矩阵，所述语音遥控指令包括语音表示矩阵，所述根据各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，构建所述遥控指令特征矩阵的步骤，包括：
步骤A11，生成各所述按键遥控指令对应的按键标签以及各所述语音遥控指令对应的语音标签；
步骤A12，将所述按键表示矩阵、语音表示矩阵、各所述按键标签和各所述语音标签拼接为所述遥控指令特征矩阵。
在本实施例中，需要说明的是，所述按键标签为按键遥控指令的标识，用于标识按键遥控指令对应的各按键遥控指令特征，其中，所述按键遥控指令特征可以为按键遥控指令对应的按键类型以及对应的按压频率等。所述语音遥控指令为语音遥控指令的标识，用于标识语音遥控指令对应的各语音遥控指令特征，其中，所述语音遥控指令特征可以为语音遥控指令对应的遥控器代码以及语言类别等。
作为一种示例，步骤A11至步骤A12包括：
获取各按键遥控指令对应的按键遥控指令特征以及各语音遥控指令对应的语音遥控指令特征，依据各按键遥控指令特征，分别为各按键遥控指令动态匹配对应的按键标签，并依据各语音遥控指令特征，分别为各语音遥控指令动态匹配对应的语音标签；将所述按键表示矩阵、所述语音表示矩阵、各所述按键标签和各所述语音标签拼接为所述遥控指令特征矩阵。
其中，所述将所述按键表示矩阵、所述语音表示矩阵、各所述按键标签和各所述语音标签拼接为所述遥控指令特征矩阵的步骤包括：
将各按键标签分别拼接至在所述按键表示矩阵中对应的遥控指令特征向量中，得到按键标签矩阵；将各语音标签分别拼接至在所述语音表示矩阵中对应的遥控指令特征向量中，得到语音标签矩阵；将所述按键标签矩阵和所述语音标签矩阵拼接，得到遥控指令特征矩阵。
其中，在步骤A11中，生成各所述按键遥控指令对应的按键标签的步骤，包括：
步骤B10，获取各所述按键遥控指令对应的按键类型以及对应的按压频率；
步骤B20，将各所述按键类型作为按键标签的名称，将各所述按压频率作为按键标签的属性，为各所述按键遥控指令动态匹配对应的按键标签。
在本实施例中，需要说明的是，所述按键遥控指令类型可以为功能类按键遥控指令、状态类按键遥控指令以及数值类按键遥控指令等类型，所述按压频率为所述按键遥控指令在一预设时段内触发的次数。
作为一种示例，步骤B10至步骤B20包括：
获取各所述按键遥控指令对应的按键类型以及对应的按压频率；依据各所述按键类型以及对应的按压频率，分别构建各所述按键遥控指令对应的第一标签索引，依据各所述第一标签索引，查询各所述按键遥控指令对应的按键标签。例如，假设所述按键遥控指令类型为功能类按键遥控指令，对应的类型标签为a，按压频率为1，则第一标签索引为向量N（a，1），进而依据向量N即可查找对应的按键标签，该按键标签可以为向量。
本实施例依据各所述按键遥控指令对应的按键类型以及对应的按压频率，为各所述按键遥控指令动态匹配对应的按键标签，充分考虑了各种因素对按键遥控指令的影响，进而为按键遥控指令动态匹配按键标签，为遥控意图预测提供了更多的依据，提升了蓝牙语音遥控器的控制准确度。
其中，在步骤A11中，生成各所述语音遥控指令对应的语音标签的步骤，包括：
步骤C10，获取各所述语音遥控指令对应的遥控器代码以及语言类别；
步骤C20，从各所述遥控器代码中提取出对应的按键类型，将所述按键类型作为语音标签的名称，将各所述语言类别作为语音标签的属性，为各所述语音遥控指令动态匹配对应的语音标签。
在本实施例中，需要说明的是，所述遥控器代码是与遥控器的控制指令相关的控制代码，是从语音信息中提取的关键词信息中获取的，也能够与按键类型对应，所述语言类别为用户语音信息所属的语言类别，例如普通话、方言、英语等。
作为一种示例，步骤C10至步骤C20包括：
获取各所述语音遥控指令对应的遥控器代码以及语言类别，从各所述遥控器代码中提取出对应的按键类型，将所述按键类型作为语音标签的名称，将各所述语言类别作为语音标签的属性，分别为各语音遥控指令构建第二标签索引；依据各所述第二标签索引，分别查询各语音遥控指令对应的语音标签，例如，假设所述遥控器代码对应的按键类型为a，语言类别为方言，根据预设的语言类别对照表获知其代码为2，则第二标签索引为向量M（a，2），进而以向量M为索引，查询对应的语音标签。
本实施例依据各所述语音遥控指令对应的遥控器代码以及语言类别，从各所述遥控器代码中提取出对应的按键类型，将所述按键类型作为语音标签的名称，将各所述语言类别作为语音标签的属性，为各所述语音遥控指令动态匹配对应的语音标签，充分考虑了各种因素对语音遥控指令的影响，进而为语音遥控指令动态匹配语音标签，为遥控意图预测提供了更多的依据，提升了蓝牙语音遥控器的控制准确度。
另外，需要说明的是，在实际生活中，由于各按键遥控指令的实时状态与各语音遥控指令的实时状态均随着使用遥控器的用户的个人习惯改变而改变，进而导致直接进行遥控意图预测的准确度有待商榷。但是本申请实施例中通过为按键遥控指令动态匹配按键标签以及为语音遥控指令动态匹配语音标签，可准确捕捉按键遥控指令实时状态与语音遥控指令的实时状态，进而结合按键标签、按键遥控指令、语音标签以及语音遥控指令进行遥控意图预测，即使各按键遥控指令的实时状态与各语音遥控指令的实时状态均随着使用遥控器的用户的个人习惯改变而改变，也可对用户是否存在对被控设备进行运行状态调整进行准确预测，提升了蓝牙语音遥控器的控制准确度。
本实施例提供了一种遥控指令特征矩阵的构建方法，也即生成各所述按键遥控指令对应的按键标签以及各所述语音遥控指令对应的语音标签；将所述按键表示矩阵、所述语音表示矩阵、各所述按键标签和各所述语音标签拼接为所述遥控指令特征矩阵。其中，按键标签与按键遥控指令对应的按键类型以及对应的按压频率等各按键遥控指令特征相关联，语音标签与语音遥控指令对应的遥控器代码以及语言类别等语音遥控指令特征相关联，充分考虑了各种影响按键遥控指令的因素以及各种影响语音遥控指令的因素对被控设备进行状态调整的影响，为用户是否存在对被控设备进行运行状态调整进行准确预测，提升了蓝牙语音遥控器的控制准确度。
此外，本发明实施例还提出一种基于人工智能的遥控意图预测装置，参照图3，图3为本发明一种基于人工智能的遥控意图预测装置一实施例的功能模块示意图。
本实施例中，所述基于人工智能的遥控意图预测装置包括：
获取模块101，所述获取模块101用于获取预设时长内接收到的按键遥控指令和语音遥控指令，其中，各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令来自于同一蓝牙语音遥控器；
预测模块102，所述预测模块102用于根据预设遥控指令预测模型和遥控指令特征数据，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果，其中，所述遥控指令特征数据基于各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令进行构建得到；
模型解释模块103，所述模型解释模块103用于通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征；
意图确定模块104，所述意图确定模块104用于根据所述遥控意图特征，确定所述预设时长内所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的实际遥控意图。
可选地，所述遥控指令特征数据包括遥控指令特征矩阵，所述预测模块102还用于：
根据各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，构建所述遥控指令特征矩阵；
通过预设遥控指令预测模型将所述遥控指令特征矩阵映射为遥控意图存在概率，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果。
可选地，所述按键遥控指令包括按键表示矩阵，所述语音遥控指令包括语音表示矩阵，所述预测模块102还用于：
生成各所述按键遥控指令对应的按键标签以及各所述语音遥控指令对应的语音标签；
将所述按键表示矩阵、语音表示矩阵、各所述按键标签和各所述语音标签拼接为所述遥控指令特征矩阵。
可选地，所述预测模块102还用于：
获取各所述按键遥控指令对应的按键类型以及对应的按压频率；
将各所述按键类型作为按键标签的名称，将各所述按压频率作为按键标签的属性，为各所述按键遥控指令动态匹配对应的按键标签。
可选地，所述预测模块102还用于：
获取各所述语音遥控指令对应的遥控器代码以及语言类别；
从各所述遥控器代码中提取出对应的按键类型，将所述按键类型作为语音标签的名称，将各所述语言类别作为语音标签的属性，为各所述语音遥控指令动态匹配对应的语音标签。
可选地，所述模型解释模块103还用于：
若所述遥控意图预测结果为存在遥控意图，则确定所述遥控指令特征数据对应的各遥控特征，其中，所述遥控特征与所述按键遥控指令相对应，或者与所述语音遥控指令相对应；
分别计算各所述遥控特征对所述遥控意图预测结果的特征贡献度；
基于各所述特征贡献度，在各所述遥控特征中选取所述遥控意图特征。
可选地，所述遥控指令特征数据包括遥控指令特征矩阵，所述预测模块102还用于：
根据预设遥控方式预测模型、各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到各预测按键遥控指令和各预测语音遥控指令；
根据各所述预测按键遥控指令和各所述预测语音遥控指令，构建所述遥控指令特征矩阵；
通过所述预设遥控指令预测模型将所述遥控指令特征矩阵映射为遥控意图存在概率，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果。
本实施例提供的基于人工智能的遥控意图预测装置，采用上述实施例中的基于人工智能的遥控意图预测方法，解决了蓝牙语音遥控器智能度较低的技术问题。与现有技术相比，本发明实施例提供的基于人工智能的遥控意图预测装置的有益效果与上述实施例提供的基于人工智能的遥控意图预测方法的有益效果相同，且该基于人工智能的遥控意图预测装置中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
此外，本发明实施例还提供一种基于人工智能的遥控意图预测设备，参照图4，图4为本发明实施例方案涉及的基于人工智能的遥控意图预测设备的结构示意图。
如图4所示，所述基于人工智能的遥控意图预测设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）、PMP（便携式多媒体播放器）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图4示出的基于人工智能的遥控意图预测设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。所述基于人工智能的遥控意图预测设备还可以包括：处理器1001，例如中央处理器（Central Processing Unit，CPU），通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如无线保真（WIreless-FIdelity，WI-FI）接口）。存储器1005可以是高速的随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）存储器，也可以是稳定的非易失性存储器（Non-Volatile Memory，NVM），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构并不构成对基于人工智能的遥控意图预测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图4所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及基于人工智能的遥控意图预测程序。
在图4所示的基于人工智能的遥控意图预测设备中，网络接口1004主要用于与其他设备进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本实施例中的处理器1001、存储器1005可以设置在基于人工智能的遥控意图预测设备中，所述基于人工智能的遥控意图预测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于人工智能的遥控意图预测程序，并执行本发明实施例提供的基于人工智能的遥控意图预测方法。
此外，本发明实施例还提出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基于人工智能的遥控意图预测程序，所述基于人工智能的遥控意图预测程序被处理器执行时实现上述实施例中的基于人工智能的遥控意图预测方法。
本发明实施例提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读存储介质可以是基于人工智能的遥控意图预测设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入基于人工智能的遥控意图预测设备中。
上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被基于人工智能的遥控意图预测设备执行时，使得基于人工智能的遥控意图预测设备：获取预设时长内接收到的按键遥控指令和语音遥控指令，其中，各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令来自于同一蓝牙语音遥控器；根据预设遥控指令预测模型和遥控指令特征数据，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果，其中，所述遥控指令特征数据基于各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令进行构建得到；通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征；根据所述遥控意图特征，确定所述预设时长内所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的实际遥控意图。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本发明提供的计算机可读存储介质，存储有用于执行上述基于人工智能的遥控意图预测方法的计算机可读程序指令，解决了现有技术中蓝牙语音遥控器智能度较低的技术问题。与现有技术相比，本发明实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例提供的基于人工智能的遥控意图预测方法的有益效果相同，在此不做赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他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、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。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、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
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 (8)
1.一种基于人工智能的遥控意图预测方法，其特征在于，所述基于人工智能的遥控意图预测方法，包括以下步骤：
获取预设时长内接收到的按键遥控指令和语音遥控指令，其中，各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令来自于同一蓝牙语音遥控器；
根据各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，构建遥控指令特征矩阵；
通过预设遥控指令预测模型将所述遥控指令特征矩阵映射为遥控意图存在概率，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果；
通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征；
若所述遥控意图预测结果为存在遥控意图，则确定遥控指令特征数据对应的各遥控特征，其中，所述遥控特征与所述按键遥控指令相对应，或者与所述语音遥控指令相对应；
分别计算各所述遥控特征对所述遥控意图预测结果的特征贡献度；
基于各所述特征贡献度，在各所述遥控特征中选取所述遥控意图特征；
根据所述遥控意图特征，确定所述预设时长内所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的实际遥控意图。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的遥控意图预测方法，其特征在于，所述按键遥控指令包括按键表示矩阵，所述语音遥控指令包括语音表示矩阵，
所述根据各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，构建遥控指令特征矩阵的步骤，包括：
生成各所述按键遥控指令对应的按键标签以及各所述语音遥控指令对应的语音标签；
将所述按键表示矩阵、语音表示矩阵、各所述按键标签和各所述语音标签拼接为遥控指令特征矩阵。
3.如权利要求2所述的基于人工智能的遥控意图预测方法，其特征在于，所述生成各所述按键遥控指令对应的按键标签的步骤，包括：
获取各所述按键遥控指令对应的按键类型以及对应的按压频率；
将各所述按键类型作为按键标签的名称，将各所述按压频率作为按键标签的属性，为各所述按键遥控指令动态匹配对应的按键标签。
4.如权利要求2所述的基于人工智能的遥控意图预测方法，其特征在于，所述生成各所述语音遥控指令对应的语音标签的步骤，包括：
获取各所述语音遥控指令对应的遥控器代码以及语言类别；
从各所述遥控器代码中提取出对应的按键类型，将所述按键类型作为语音标签的名称，将各所述语言类别作为语音标签的属性，为各所述语音遥控指令动态匹配对应的语音标签。
5.如权利要求3或4所述的基于人工智能的遥控意图预测方法，其特征在于，在所述通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征的步骤之前，所述基于人工智能的遥控意图预测方法还包括：
根据预设遥控方式预测模型、各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到各预测按键遥控指令和各预测语音遥控指令；
根据各所述预测按键遥控指令和各所述预测语音遥控指令，构建遥控指令特征矩阵；
通过所述预设遥控指令预测模型将所述遥控指令特征矩阵映射为遥控意图存在概率，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果。
6.一种基于人工智能的遥控意图预测装置，其特征在于，所述基于人工智能的遥控意图预测装置包括：
获取模块，所述获取模块用于获取预设时长内接收到的按键遥控指令和语音遥控指令，其中，各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令来自于同一蓝牙语音遥控器；
预测模块，所述预测模块用于根据各所述按键遥控指令和各所述语音遥控指令，构建遥控指令特征矩阵；
通过预设遥控指令预测模型将所述遥控指令特征矩阵映射为遥控意图存在概率，预测所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的遥控意图，得到遥控意图预测结果；
模型解释模块，所述模型解释模块用于通过对所述遥控意图预测结果进行模型解释，确定所述遥控意图预测结果对应的遥控意图特征；
所述模型解释模块还用于在所述遥控意图预测结果为存在遥控意图时，确定遥控指令特征数据对应的各遥控特征，其中，所述遥控特征与所述按键遥控指令相对应，或者与所述语音遥控指令相对应；
分别计算各所述遥控特征对所述遥控意图预测结果的特征贡献度；
基于各所述特征贡献度，在各所述遥控特征中选取所述遥控意图特征；
意图确定模块，所述意图确定模块用于根据所述遥控意图特征，确定所述预设时长内所述蓝牙语音遥控器的当前交互对象的实际遥控意图。
7.一种基于人工智能的遥控意图预测设备，其特征在于，所述基于人工智能的遥控意图预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于人工智能的遥控意图预测程序，所述基于人工智能的遥控意图预测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的基于人工智能的遥控意图预测方法的步骤。
8.一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基于人工智能的遥控意图预测程序，所述基于人工智能的遥控意图预测程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的基于人工智能的遥控意图预测方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210738598.9A CN114822005B (zh) | 2022-06-28 | 2022-06-28 | 基于人工智能的遥控意图预测方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210738598.9A CN114822005B (zh) | 2022-06-28 | 2022-06-28 | 基于人工智能的遥控意图预测方法、装置、设备及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114822005A CN114822005A (zh) | 2022-07-29 |
| CN114822005B true CN114822005B (zh) | 2022-09-20 |
Family
ID=82522890
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210738598.9A Active CN114822005B (zh) | 2022-06-28 | 2022-06-28 | 基于人工智能的遥控意图预测方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114822005B (zh) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107635214A (zh) * | 2017-08-21 | 2018-01-26 | 深圳创维－Rgb电子有限公司 | 基于蓝牙遥控器的响应方法、装置、系统及可读存储介质 |
Family Cites Families (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1256875A1 (en) * | 2001-05-10 | 2002-11-13 | Nokia Corporation | Method and device for context dependent user input prediction |
| US7603276B2 (en) * | 2002-11-21 | 2009-10-13 | Panasonic Corporation | Standard-model generation for speech recognition using a reference model |
| US8805339B2 (en) * | 2005-09-14 | 2014-08-12 | Millennial Media, Inc. | Categorization of a mobile user profile based on browse and viewing behavior |
| CN101434066B (zh) * | 2008-10-20 | 2012-11-21 | 北京理工大学 | 机器人遥操作预测方法和遥操作预测平台 |
| US9357492B2 (en) * | 2013-08-05 | 2016-05-31 | Qualcomm Incorporated | WLAN-capable remote control device |
| KR101471846B1 (ko) * | 2014-03-28 | 2014-12-12 | 주식회사 로보티어 | Fx 감시카메라를 제어하는 콘트롤박스 및 fx 보안 시스템 및 fx 보안시스템 제어방법 |
| US10331312B2 (en) * | 2015-09-08 | 2019-06-25 | Apple Inc. | Intelligent automated assistant in a media environment |
| US10018977B2 (en) * | 2015-10-05 | 2018-07-10 | Savant Systems, Llc | History-based key phrase suggestions for voice control of a home automation system |
| US10552752B2 (en) * | 2015-11-02 | 2020-02-04 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Predictive controller for applications |
| US9858927B2 (en) * | 2016-02-12 | 2018-01-02 | Amazon Technologies, Inc | Processing spoken commands to control distributed audio outputs |
| WO2020105349A1 (ja) * | 2018-11-20 | 2020-05-28 | ソニー株式会社 | 情報処理装置および情報処理方法 |
| KR20200084413A (ko) * | 2018-12-21 | 2020-07-13 | 삼성전자주식회사 | 컴퓨팅 장치 및 그 동작 방법 |
| CN110083836B (zh) * | 2019-04-24 | 2021-07-06 | 哈尔滨工业大学 | 一种文本预测结果的关键证据抽取方法 |
| KR20220025058A (ko) * | 2019-07-01 | 2022-03-03 | 구글 엘엘씨 | 적응형 분리 모델 및 사용자 인터페이스 |
| KR20190096852A (ko) * | 2019-07-30 | 2019-08-20 | 엘지전자 주식회사 | 볼륨 조절 장치 및 이의 조절 방법 |
| CN112351321A (zh) * | 2019-08-09 | 2021-02-09 | 华为技术有限公司 | 一种遥控响应方法、电子设备与计算机可读存储介质 |
| CN112351326B (zh) * | 2019-08-09 | 2022-08-19 | 荣耀终端有限公司 | 一种基于垂直同步信号的图像处理方法及电子设备 |
| EP4037328A4 (en) * | 2019-09-27 | 2023-08-30 | LG Electronics Inc. | ARTIFICIAL INTELLIGENCE DISPLAY DEVICE AND SYSTEM |
| WO2021178024A1 (en) * | 2020-03-02 | 2021-09-10 | Rovi Guides, Inc. | Systems and methods for improving content recommendations using a trained model |
| US11395232B2 (en) * | 2020-05-13 | 2022-07-19 | Roku, Inc. | Providing safety and environmental features using human presence detection |
| CN111901656B (zh) * | 2020-08-06 | 2022-04-15 | 聚好看科技股份有限公司 | 媒体数据的搜索方法、显示设备及服务器 |
| CN112135170A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-25 | 青岛聚看云科技有限公司 | 一种显示设备、服务器及视频推荐方法 |
| CN113392237A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-09-14 | 青岛聚看云科技有限公司 | 一种分类标签展示方法、服务器及显示设备 |
| CN114186137A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-15 | 聚好看科技股份有限公司 | 服务器及媒资混合推荐方法 |
-
2022
- 2022-06-28 CN CN202210738598.9A patent/CN114822005B/zh active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107635214A (zh) * | 2017-08-21 | 2018-01-26 | 深圳创维－Rgb电子有限公司 | 基于蓝牙遥控器的响应方法、装置、系统及可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114822005A (zh) | 2022-07-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102169520B1 (ko) | 전자장치, 서버 및 그 제어방법 | |
| CN109240576B (zh) | 游戏中的图像处理方法及装置、电子设备、存储介质 | |
| CN110825957A (zh) | 基于深度学习的信息推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
| KR20210088464A (ko) | 음성 인터랙션의 처리 방법, 장치, 전자 기기, 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램 제품 | |
| CN114036439A (zh) | 网站搭建方法、装置、介质及电子设备 | |
| CN113325767B (zh) | 场景推荐方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN110688098A (zh) | 生成系统框架代码的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112634896B (zh) | 智能终端上应用程序的运行方法和智能终端 | |
| CN114822005B (zh) | 基于人工智能的遥控意图预测方法、装置、设备及介质 | |
| CN113505896A (zh) | 纵向联邦学习建模优化方法、设备、介质及程序产品 | |
| CN112685115A (zh) | 国际提示语生成方法、系统、计算机设备及存储介质 | |
| CN116684903A (zh) | 小区参数处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| WO2023115831A1 (zh) | 应用程序的测试方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112002352B (zh) | 随机播放音乐方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN115203674A (zh) | 一种应用程序自动登录方法、系统、装置及存储介质 | |
| CN110532304B (zh) | 数据处理方法及装置、计算机可读存储介质以及电子设备 | |
| CN114925158A (zh) | 语句文本的意图识别方法和装置、存储介质及电子装置 | |
| CN110502715B (zh) | 点击概率的预测方法及装置 | |
| CN111489540A (zh) | 智能设备控制方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
| CN112309387A (zh) | 用于处理信息的方法和装置 | |
| CN113032527B (zh) | 用于问答系统的信息生成方法、装置、终端设备 | |
| CN111581490A (zh) | 一种信息搜索方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN112286609B (zh) | 用于管理智能终端的快捷设置项的方法和装置 | |
| CN115967932B (zh) | 蓝牙信息的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN116225233A (zh) | 人机交互方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |