CN114882883B - 智能设备控制方法、装置及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了智能设备控制方法、装置及系统。所述方法包括：获取用户输入的语音指令；将所述语音指令输入预先训练的分类器中，确定所述语音指令对应的指令类别；根据所述指令类别确定待控制智能设备；通过所述语音指令控制所述待控制智能设备。本发明的方案能够解决智能设备进行语音控制时的灵活性差，效率低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及设备控制技术领域，特别涉及智能设备控制方法、装置及系统。
背景技术
随着技术的进步，各种集成了智能化功能的智能设备出现在人们的视野里、智能设备在实现原有的基础功能外，还能够与用户进行信息交互和实现多种智能化功能，方便了人们的生活。
在使用智能设备的过程中，为了操作方便，用户可以通过语音来控制该类智能设备，即用户通过语音的方式发送控制指令，智能设备接收语音指令并执行。但是，通过发送语音指令控制智能设备只能对单一智能设备进行控制，造成了对智能设备进行语音控制时的灵活性差，效率低的问题。
相应地，需要一种新的智能设备控制方法来解决上述问题。
发明内容
本发明实施例提供了智能设备控制方法、装置及系统，用以解决智能设备进行语音控制时的灵活性差，效率低的问题。
第一方面，本发明实施例提供了智能设备控制方法，应用于智能设备控制装置，所述智能设备控制装置设置在第一智能设备内部且与至少一个第二智能设备通信连接，所述方法包括：
获取用户输入的语音指令；
将所述语音指令输入预先训练的分类器中，确定所述语音指令对应的指令类别；
根据所述指令类别确定待控制智能设备；
通过所述语音指令控制所述待控制智能设备。
可选的，所述指令类别包括：通用指令、专属指令及无效指令；所述通用指令表示任一智能设备均可执行的指令，所述专属指令对应一个可执行该专属指令的智能设备；
相应的，根据所述指令类别确定待控制智能设备，包括：
当所述指令类别为所述通用指令时，确定所述第一智能设备为所述待控制智能设备；
当所述指令类别为所述专属指令时，确定所述专属指令是否对应所述第一智能设备，若是，确定所述第一智能设备为所述待控制智能设备，若否，从至少一个所述第二智能中设备确定所述待控制智能设备；
当所述指令类别为所述无效指令时，结束当前流程。
可选的，从至少一个所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备，包括：
确定所述第一智能设备所在的控制组内的至少一个所述第二智能设备中是否存在对应于所述专属指令的至少一个第三智能设备，其中，所述控制组内包括所述第一智能设备与符合预设分组条件的至少一个所述第二智能设备；
当所述控制组内存在所述第三智能设备时，确定所述第三智能设备的数量；
当所述第三智能设备的数量为1时，确定该第三智能设备为所述待控制智能设备；
当所述第三智能设备的数量为大于1的正整数时，从至少一个所述第三智能设备中确定所述待控制智能设备；
当所述控制组内不存在所述第三智能设备时，从所述控制组外的所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备。
可选的，从至少一个所述第三智能设备中确定所述待控制智能设备，包括：
确定所述语音指令中是否包括一智能设备的设备名称；
当所述语音指令中包括所述设备名称时，将该设备名称对应的第三智能设备作为所述待控制智能设备；
当所述语音指令中不包括所述设备名称时，生成提示信息以提示用户通过语音选择指令；
根据所述语音选择指令确定所述待控制智能设备。
可选的，当所述语音指令中不包括所述设备名称时，确定所述语音指令对应的所述专属指令的功能类别；
确定所述功能类别的执行优先级，其中，每种所述功能类别对应一执行优先级，所述执行优先级包括执行所述专属指令的智能设备优先级排序；
根据所述执行优先级从所述第三智能设备中选择所述待控制智能设备。
可选的，所述分类器通过如下方式训练：
获取通用指令样本集和专属指令样本集；其中，所述通用指令样本集中包括通用指令对应的至少一个特征数据，所述专属指令样本集中包括专属指令对应的至少一个特征数据；
利用通用指令样本集和专属指令样本集对所述分类器进行训练；其中，在将所述通用指令样本集作为所述分类器的输入时，将通用指令作为所述分类器的输出；在将所述专属指令样本集作为所述分类器的输入时，将专属指令作为所述分类器的输出。
第二方面，本发明实施例提供了智能设备控制装置，包括：
获取单元，用于获取用户输入的语音指令；
指令类别确定单元，用于将所述语音指令输入预先训练的分类器中，确定所述语音指令对应的指令类别；
设备确定单元，用于根据所述指令类别确定待控制智能设备；
控制单元，用于通过所述语音指令控制所述待控制智能设备。
可选的，当所述指令类别包括：通用指令、专属指令及无效指令，所述通用指令表示任一智能设备均可执行的指令，所述专属指令对应一个可执行该专属指令的智能设备时，所述设备确定单元，用于执行：
当所述指令类别为所述通用指令时，确定所述第一智能设备为所述待控制智能设备；
当所述指令类别为所述专属指令时，确定所述专属指令是否对应所述第一智能设备，若是，确定所述第一智能设备为所述待控制智能设备，若否，从至少一个所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备；
当所述指令类别为所述无效指令时，结束当前流程。
可选的，所述设备确定单元在执行从至少一个所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备时，具体执行：
确定所述第一智能设备所在的控制组内的至少一个所述第二智能设备中是否存在对应于所述专属指令的至少一个第三智能设备，其中，所述控制组内包括所述第一智能设备与符合预设分组条件的至少一个所述第二智能设备；
当所述控制组内存在所述第三智能设备时，确定所述第三智能设备的数量；
当所述第三智能设备的数量为1时，确定该第三智能设备为所述待控制智能设备；
当所述第三智能设备的数量为大于1的正整数时，从至少一个所述第三智能设备中确定所述待控制智能设备；
当所述控制组内不存在所述第三智能设备时，从所述控制组外的所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备。
可选的，所述设备确定单元在执行从至少一个所述第三智能设备中确定所述待控制智能设备时，具体执行：
确定所述语音指令中是否包括一智能设备的设备名称；
当所述语音指令中包括所述设备名称时，将该设备名称对应的第三智能设备作为所述待控制智能设备；
当所述语音指令中不包括所述设备名称时，生成提示信息以提示用户通过语音选择指令；
根据所述语音选择指令确定所述待控制智能设备。
第三方面，本发明实施例提供了智能设备控制系统，包括：智能设备控制装置和至少两个智能设备，其中，所述智能控制装置设置在第一智能设备内部且与至少一个第二智能设备通信连接；
所述智能设备控制装置，用于执行上述实施例中任一所述的方法。
可选的，所述装置还包括：语音识别装置；
所述语音识别装置与所述智能设备控制装置通信连接；
所述语音识别装置，用于识别用户的语音信息并将所述语音信息转换为语音指令。
可选的，所述装置还包括：控制组划分装置；
所述控制组划分装置，用于将符合预设分组条件的至少一个智能设备划分为控制组。
可选的，所述控制组划分装置，用于根据所述预设分组条件计算至少一个所述智能设备的分组得分，将得分在预设范围内的至少一个所述智能设备划分为一个控制组。
可选的，所述装置还包括：分类器训练单元；
所述分类器训练装置，用于通过通用指令样本集和专属指令样本集对分类器进行训练。
本发明实施例提供了智能设备控制方法、装置及系统，获取用户输入的语音指令后通过分类器对语音指令进行识别，确定语音指令的指令类别，根据指令类别选择待控制智能设备并通过语音指令控制待控制智能设备。本发明各实施例提供的方案，不仅能够对语音指令进行分类，还可以根据语音指令选择不同的待控制智能设备，使得语音指令不再仅对应单一的设备，而是能够结合需求对不同的智能设备进行控制，使得智能设备的控制更加灵活，效率更高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的一种智能设备控制方法的流程图；
图2是本发明一实施例提供的一种确定待控制智能设备的方法的流程图；
图3是本发明一实施例提供的一种分类器的训练方法的流程图；
图4是本发明一实施例提供的一种智能设备控制装置的示意图；
图5是本发明一实施例提供的一种智能设备控制系统的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
随着技术的进步，智能设备随着智能家居概念成品化速度加快。智能设备在实现原有的功能外，还能够与用户进行信息交互，方便了人们的生活。
在使用该类智能设备的过程中，为了操作方便，用户可以通过语音来控制该类智能设备，即用户通过语音的方式发送控制指令。但是，通过语音发送指令控制智能设备只能对单一智能设备发送语音指令，造成了智能设备进行语音控制时的灵活性差，效率低的问题。
下面通过各实施例对本发明提供的智能设备控制方法、装置及系统作详细说明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种智能设备控制方法，该方法可以包括以下步骤：
步骤110：获取用户输入的语音指令。
步骤120：将所述语音指令输入预先训练的分类器中，确定所述语音指令对应的指令类别。
步骤130：根据所述指令类别确定待控制智能设备。
步骤140：通过所述语音指令控制所述待控制智能设备。
具体的，在用户通过语音发出语音指令后，而棘手语音指令并对语音指令通过分类器进行识别，对语音指令的语义进行分类，确定语音指令的指令类别，由于不同的指令类别可能适用于不同的智能设备，因此需要先确定适用于指令类别的待控制智能设备，通过待控制智能设备实现语音指令的控制需求。
在发明一实施例中所述指令类别包括：通用指令、专属指令及无效指令；所述通用指令表示任一智能设备均可执行的指令，所述专属指令对应一个可执行该专属指令的智能设备。相应的，如图2所示，本发明实施例提供了一种确定待控制智能设备的方法，该方法可以包括以下步骤：
步骤210：当所述指令类别为所述通用指令时，确定所述第一智能设备为所述待控制智能设备。
步骤220：当所述指令类别为所述专属指令时，确定所述专属指令是否对应所述第一智能设备，若是，确定所述第一智能设备为所述待控制智能设备，若否，从至少一个所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备。
步骤230：当所述指令类别为所述无效指令时，结束当前流程。
具体的，通用指令为不同智能设备均可以执行的功能，它不依赖于智能设备的特有功能，通过简单的处理就可以实现，比如查询天气功能，可以通过电视、空调、冰箱等智能设备实现，通过语音指令询问当前的天气，并不需要智能设备执行其特有的功能。举例来说，向智能冰箱发出语音指令“当前天气如何”，此时智能冰箱可以作为待控制智能设备，智能冰箱通过互联网获取当前的天气情况。专属指令为特定的智能设备可以执行的指令，通常专属指令需要使用到智能设备的特有功能，比如，语音指令为“我感觉有点热了”，对应的专属指令应该为降低室内温度，需要通过智能空调来执行。若第一智能设备为智能空调，则第一智能设备直接作为待控制智能设备，若第一智能设备不为智能空调，为智能冰箱，智能冰箱无法执行降低室内温度的指令，因此需要从第二智能设备中确定智能空调，将智能空调作为待控制智能设备。当无法从语音指令中识别指令类别时，说明可能是误将其他语音当作语音指令或者语音指令的语义不通顺，在这种情况下为了减少误操作，不执行任何行为。
在本发明实施例中，从至少一个所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备，包括：确定所述第一智能设备所在的控制组内的至少一个所述第二智能设备中是否存在对应于所述专属指令的至少一个第三智能设备，其中，所述控制组内包括所述第一智能设备与符合预设分组条件的至少一个所述第二智能设备；
当所述控制组内存在所述第三智能设备时，确定所述第三智能设备的数量；
当所述第三智能设备的数量为1时，确定该第三智能设备为所述待控制智能设备；
当所述第三智能设备的数量为大于1的正整数时，从至少一个所述第三智能设备中确定所述待控制智能设备；
当所述控制组内不存在所述第三智能设备时，从所述控制组外的所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备。
具体的，控制组的划分可以根据智能设备的摆放位置和根据用户的语音习惯来进行划分，所属同一控制组内的智能设备在接到语音指令时会比其他控制组内的智能设备的相应顺序靠前。根据接收语音指令的智能设备控制装置对控制组进行标记能够实现创新交互体验。比如同一卧室内的智能设备属于一个控制组，语音指令为播放歌曲，当第一智能设备不对应专属指令时，首先从该卧室对应的控制组中寻找能够执行播放歌曲指令的第三智能设备，若卧室内摆放有智能电视1台可以执行播放歌曲指令的智能设备，可以将该智能电视作为待控制智能设备。若存在多台可以执行播放歌曲指令的智能设备，则从这些智能设备中选择一个来执行播放歌曲指令。若卧室对应的控制组内不包括能执行播放歌曲指令的智能设备时，从其他房间的智能设备中选择待控制智能设备。
在本发明一实施例中，可选的，从至少一个所述第三智能设备中确定所述待控制智能设备，包括：
确定所述语音指令中是否包括一智能设备的设备名称；
当所述语音指令中包括所述设备名称时，将该设备名称对应的第三智能设备作为所述待控制智能设备；
当所述语音指令中不包括所述设备名称时，生成提示信息以提示用户通过语音选择指令；
根据所述语音选择指令确定所述待控制智能设备。
具体的，当语音指令中用户表明了需要通过哪个智能设备来执行时，可以将用户选择的智能设备作为待控制智能设备来执行语音指令。比如，用户输入的语音指令为“客厅电视播放歌曲”，通过“客厅”能够确定控制组，“电视”则对应客厅所属控制组中的智能电视，则智能电视执行播放歌曲指令。当用户没有在语音指令中说出设备名称时，可以生成一条提示语音，询问用户想要控制的智能设备，在用户通过语音选择后，通过该智能设备执行语音指令。通过这种方式可以使用户自行从多个可执行语音指令的第三智能设备中选择执行语音指令的智能设备。
在本发明一实施例中，当所述语音指令中不包括所述设备名称时，确定所述语音指令对应的所述专属指令的功能类别；
确定所述功能类别的执行优先级，其中，每种所述功能类别对应一执行优先级，所述执行优先级包括执行所述专属指令的智能设备优先级排序；
根据所述执行优先级从所述第三智能设备中选择所述待控制智能设备。
具体的，当用户没有选择特定智能设备来执行语音指令时，可以根据预设的执行优先级来自动选择待控制智能设备。比如，当语音指令为播放歌曲时，确定执行播放歌曲指令的执行优先级，举例来说，播放歌曲的执行优先级为智能音响-电视-智能冰箱-智能空调(均具有音乐播放功能)，即当控制组或组外设置有智能音响时，智能音箱优先执行播放歌曲指令，当未设置智能音响时，按照电视-智能冰箱-智能空调的顺序执行音乐播放指令。
如图3所示，本发明实施例提供了一种分类器的训练方法，该方法包括以下步骤：
步骤310：获取通用指令样本集和专属指令样本集；其中，所述通用指令样本集中包括通用指令对应的至少一个特征数据，所述专属指令样本集中包括专属指令对应的至少一个特征数据。
步骤320：利用通用指令样本集和专属指令样本集对所述分类器进行训练；其中，在将所述通用指令样本集作为所述分类器的输入时，将通用指令作为所述分类器的输出；在将所述专属指令样本集作为所述分类器的输入时，将专属指令作为所述分类器的输出。
具体地，分类器是通过将通用指令样本集和专属指令样本集通过机器学习的方法进行训练，其目的是生成一个具有识别目标能力的分类器；本发明实施例中采用的是CART分类树算法对数据集进行训练；以CART(Classification And Regression Tree)决策树作为机器学习方法，即误差函数为基尼系数的决策树算法为例，应当理解本发明实施例还可以应用深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)、支持向量机(Support VectorMachine,SVM)等其他机器学习算法。
CART分类树算法的流程包括：
采集大量特征数据样本集，对每个特征向量标记其类别，例如，通用指令标记为1，专属指令为-1；将标记好类别的特征数据随机划分为验证集和训练集。
本实施例中，令训练集占90％，验证集占10％；
对应的训练方法对训练集进行训练。
本实施例中，采用CART决策树生成算法对训练集进行训练，生成CART决策树。
根据验证集采用决策树后剪枝算法决策树进行后剪枝，得到分类器。
具体的，对生成的CART决策树进行后剪枝(Postpruning)处理，提高其泛化(Generalization)能力，所得到的剪枝后的决策树即为分类器。
应当理解的是，本实施例中采用了CART决策树及后剪枝处理作为分类器的训练方法，前述步骤中需要预留一定比例的验证集。在其他实施例中，如采用深度神经网络(DeepNeural Networks,DNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等其他机器学习算法，可能将验证集在训练过程中用作其他处理来降低泛化误差或不需要留验证集。
如图4所示，本发明实施例提供了一种智能设备控制装置，包括：
获取单元410，用于获取用户输入的语音指令。
指令类别确定单元420，用于将所述语音指令输入预先训练的分类器中，确定所述语音指令对应的指令类别。
设备确定单元430，用于根据所述指令类别确定待控制智能设备。
控制单元440，用于通过所述语音指令控制所述待控制智能设备。
可选的，当所述指令类别包括：通用指令、专属指令及无效指令，所述通用指令表示任一智能设备均可执行的指令，所述专属指令对应一个可执行该专属指令的智能设备时，所述设备确定单元，用于执行：
当所述指令类别为所述通用指令时，确定所述第一智能设备为所述待控制智能设备；
当所述指令类别为所述专属指令时，确定所述专属指令是否对应所述第一智能设备，若是，确定所述第一智能设备为所述待控制智能设备，若否，从至少一个所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备；
当所述指令类别为所述无效指令时，结束当前流程。
可选的，所述设备确定单元430在执行从至少一个所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备时，具体执行：
确定所述第一智能设备所在的控制组内的至少一个所述第二智能设备中是否存在对应于所述专属指令的至少一个第三智能设备，其中，所述控制组内包括所述第一智能设备与符合预设分组条件的至少一个所述第二智能设备；
当所述控制组内存在所述第三智能设备时，确定所述第三智能设备的数量；
当所述第三智能设备的数量为1时，确定该第三智能设备为所述待控制智能设备；
当所述第三智能设备的数量为大于1的正整数时，从至少一个所述第三智能设备中确定所述待控制智能设备；
当所述控制组内不存在所述第三智能设备时，从所述控制组外的所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备。
可选的，所述设备确定单元430，用于执行：当所述语音指令中不包括所述设备名称时，确定所述语音指令对应的所述专属指令的功能类别；
确定所述功能类别的执行优先级，其中，每种所述功能类别对应一执行优先级，所述执行优先级包括执行所述专属指令的智能设备优先级排序；
根据所述执行优先级从所述第三智能设备中选择所述待控制智能设备。
如图4所示，所述智能设备控制装置还包括：分类器训练单元450；
所述分离器训练单元450，用于执行：
获取通用指令样本集和专属指令样本集；其中，所述通用指令样本集中包括通用指令对应的至少一个特征数据，所述专属指令样本集中包括专属指令对应的至少一个特征数据；
利用通用指令样本集和专属指令样本集对所述分类器进行训练；其中，在将所述通用指令样本集作为所述分类器的输入时，将通用指令作为所述分类器的输出；在将所述专属指令样本集作为所述分类器的输入时，将专属指令作为所述分类器的输出。
可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对智能设备控制装置的具体限定。在本发明的另一些实施例中，智能设备控制装置可以包括比图示更多或者更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或者软件和硬件的组合来实现。
上述装置内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
如图5所示，本发明实施例提供了一种智能设备控制系统，包括：智能设备控制装置510和至少两个智能设备520。
所述智能设备控制装置510，用于执行上述实施例中任一所述的方法。
如图5所示，可选的，所述系统还包括：语音识别装置530；
所述语音识别装置530与所述智能设备控制装置510通信连接；
所述语音识别装置530，用于识别用户的语音信息并将所述语音信息转换为语音指令。
如图5所示，可选的，所述系统还包括：控制组划分装置540；
所述控制组划分装置540，用于将符合预设分组条件的至少一个智能设备划分为控制组。
可选的，所述控制组划分装置540，用于根据所述预设分组条件计算至少一个所述智能设备的分组得分，将得分在预设范围内的至少一个所述智能设备划分为一个控制组。
具体地，依据用户语音习惯，及各设备在家庭中的摆放位置，当用户发起唤醒时，所属同一空间的设备会比其他空间设备所得到的分值更相近，参与综合选举的设备分值区间会有相关性，经大数据分析后，可把语音设备按虚拟空间进行分组标记，支持各种创新交互体验。
可选的，所述系统还包括：分类器训练单元550；
所述分类器训练装置，用于通过通用指令样本集和专属指令样本集对分类器进行训练。
需要说明的是，上述各流程和各系统结构图中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的系统结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构，即，有些模块可能由同一物理实体实现，或者，有些模块可能分由多个物理实体实现，或者，可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。
以上各实施例中，硬件单元可以通过机械方式或电气方式实现。例如，一个硬件单元可以包括永久性专用的电路或逻辑(如专门的处理器，FPGA或ASIC)来完成相应操作。硬件单元还可以包括可编程逻辑或电路(如通用处理器或其它可编程处理器)，可以由软件进行临时的设置以完成相应操作。具体的实现方式(机械方式、或专用的永久性电路、或者临时设置的电路)可以基于成本和时间上的考虑来确定。
上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基于上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的代码审核手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。
Claims (13)
1.智能设备控制方法，其特征在于，应用于智能设备控制装置，所述智能设备控制装置设置在第一智能设备内部且与至少一个第二智能设备通信连接，所述方法包括：
获取用户输入的语音指令；
将所述语音指令输入预先训练的分类器中，确定所述语音指令对应的指令类别；
根据所述指令类别确定待控制智能设备；
通过所述语音指令控制所述待控制智能设备；
所述指令类别包括：通用指令、专属指令及无效指令；所述通用指令表示任一智能设备均可执行的指令，所述专属指令对应一个可执行该专属指令的智能设备；
相应的，根据所述指令类别确定待控制智能设备，包括：
当所述指令类别为所述通用指令时，确定所述第一智能设备为所述待控制智能设备；
当所述指令类别为所述专属指令时，确定所述专属指令是否对应所述第一智能设备，若是，确定所述第一智能设备为所述待控制智能设备，若否，从至少一个所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备；
当所述指令类别为所述无效指令时，结束当前流程。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从至少一个所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备，包括：
确定所述第一智能设备所在的控制组内的至少一个所述第二智能设备中是否存在对应于所述专属指令的至少一个第三智能设备，其中，所述控制组内包括所述第一智能设备与符合预设分组条件的至少一个所述第二智能设备；
当所述控制组内存在所述第三智能设备时，确定所述第三智能设备的数量；
当所述第三智能设备的数量为1时，确定该第三智能设备为所述待控制智能设备；
当所述第三智能设备的数量为大于1的正整数时，从至少一个所述第三智能设备中确定所述待控制智能设备；
当所述控制组内不存在所述第三智能设备时，从所述控制组外的所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从至少一个所述第三智能设备中确定所述待控制智能设备，包括：
确定所述语音指令中是否包括一智能设备的设备名称；
当所述语音指令中包括所述设备名称时，将该设备名称对应的第三智能设备作为所述待控制智能设备；
当所述语音指令中不包括所述设备名称时，生成提示信息以提示用户通过语音选择指令；
根据所述语音选择指令确定所述待控制智能设备。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
当所述语音指令中不包括所述设备名称时，确定所述语音指令对应的所述专属指令的功能类别；
确定所述功能类别的执行优先级，其中，每种所述功能类别对应一执行优先级，所述执行优先级包括执行所述专属指令的智能设备优先级排序；
根据所述执行优先级从所述第三智能设备中选择所述待控制智能设备。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类器通过如下方式训练：
获取通用指令样本集和专属指令样本集；其中，所述通用指令样本集中包括通用指令对应的至少一个特征数据，所述专属指令样本集中包括专属指令对应的至少一个特征数据；
利用通用指令样本集和专属指令样本集对所述分类器进行训练；其中，在将所述通用指令样本集作为所述分类器的输入时，将通用指令作为所述分类器的输出；在将所述专属指令样本集作为所述分类器的输入时，将专属指令作为所述分类器的输出。
6.智能设备控制装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取用户输入的语音指令；
指令类别确定单元，用于将所述语音指令输入预先训练的分类器中，确定所述语音指令对应的指令类别；
设备确定单元，用于根据所述指令类别确定待控制智能设备；
控制单元，用于通过所述语音指令控制所述待控制智能设备；
当所述指令类别包括：通用指令、专属指令及无效指令，所述通用指令表示任一智能设备均可执行的指令，所述专属指令对应一个可执行该专属指令的智能设备时，所述设备确定单元，用于执行：
当所述指令类别为所述通用指令时，确定第一智能设备为所述待控制智能设备；
当所述指令类别为所述专属指令时，确定所述专属指令是否对应所述第一智能设备，若是，确定所述第一智能设备为所述待控制智能设备，若否，从至少一个第二智能设备中确定所述待控制智能设备；
当所述指令类别为所述无效指令时，结束当前流程。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述设备确定单元在执行从至少一个所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备时，具体执行：
确定所述第一智能设备所在的控制组内的至少一个所述第二智能设备中是否存在对应于所述专属指令的至少一个第三智能设备，其中，所述控制组内包括所述第一智能设备与符合预设分组条件的至少一个所述第二智能设备；
当所述控制组内存在所述第三智能设备时，确定所述第三智能设备的数量；
当所述第三智能设备的数量为1时，确定该第三智能设备为所述待控制智能设备；
当所述第三智能设备的数量为大于1的正整数时，从至少一个所述第三智能设备中确定所述待控制智能设备；
当所述控制组内不存在所述第三智能设备时，从所述控制组外的所述第二智能设备中确定所述待控制智能设备。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述设备确定单元在执行从至少一个所述第三智能设备中确定所述待控制智能设备时，具体执行：
确定所述语音指令中是否包括一智能设备的设备名称；
当所述语音指令中包括所述设备名称时，将该设备名称对应的第三智能设备作为所述待控制智能设备；
当所述语音指令中不包括所述设备名称时，生成提示信息以提示用户通过语音选择指令；
根据所述语音选择指令确定所述待控制智能设备。
9.智能设备控制系统，其特征在于，包括：智能设备控制装置和至少两个智能设备，其中，所述智能设备控制装置设置在第一智能设备内部且与至少一个第二智能设备通信连接；
所述智能设备控制装置，用于执行权利要求1-5中任一所述的方法。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，进一步包括：语音识别装置；所述语音识别装置与所述智能设备控制装置通信连接；
所述语音识别装置，用于识别用户的语音信息并将所述语音信息转换为语音指令。
11.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，进一步包括：控制组划分装置；
所述控制组划分装置，用于将符合预设分组条件的至少一个智能设备划分为控制组。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述控制组划分装置，用于根据所述预设分组条件计算至少一个所述智能设备的分组得分，将得分在预设范围内的至少一个所述智能设备划分为一个控制组。
13.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，进一步包括：分类器训练单元；
所述分类器训练装置，用于通过通用指令样本集和专属指令样本集对分类器进行训练。
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