CN114999484A - 交互语音设备的选举方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本说明书实施例提供一种交互语音设备的选举方法及系统,方法包括:每一个语音设备在拾取到用户发出的预设唤醒词时,计算对应的评分值,判断该评分值是否高于该语音设备对应的评分值阈值;若是,则根据该语音设备的评分值生成选举参与请求发送至决策设备;决策设备根据各个选举参与请求中的评分值,从发送选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为本次唤醒请求的应答语音设备。本发明使得家庭内的智能家电控制变得便捷、灵活。

Description

交互语音设备的选举方法及系统
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及语音设备技术领域,尤其是一种交互语音设备的选举方法及系统。
背景技术
语音识别技术是当下应用最广泛的人机交互技术,用户通过发起语音指令去控制语音设备执行相应的操作,比如,控制空调开机、关机。语音交互控制的全流程包括:语音唤醒、发送语音指令、设备执行动作、设备语音反馈等几个关键环节。语音唤醒即预先为语音设备设定一个或多个专有的词汇,用户通过该专有词汇可以将处于唤醒等待状态的语音设备激活,进入语音指令识别等待状态,用户可进一步发起各类语音指令,语音设备在收到后,执行对应的指令动作,并通过设备自带的播放部件,反馈指令执行的结果,提示用户。
但是在一个家庭内有多个智能家电,在一个位置的用户想要控制相距比较远的一个智能家电时,用户需要走到某个智能家电的位置发出指令,该智能家电才会执行命令。例如,用户在卫生间,想要控制客厅的电视机关闭,用户在卫生间时所发出的语音被拾取的效果比较差,此时对客厅电视机的控制效果是比较差的,用户只能走到电视机的附近下发指令。可见这种控制方式非常的不便捷、灵活。
发明内容
本说明书一个或多个实施例描述了一种交互语音设备的选举方法及系统。
第一方面,本说明书提供了一种交互语音设备的选举方法,在一个家庭的全空间内分布有至少两个语音设备,所述至少两个语音设备包括智能家电,所述智能家电中的语音模块具有语音拾取和语音反馈的功能,所述至少两个语音设备均与用于进行全空间内语音设备控制的云平台通信连接;方法包括:
每一个语音设备在拾取到用户发出的预设唤醒词时,计算对应的评分值,并判断该评分值是否高于该语音设备对应的评分值阈值;若是,则根据该语音设备的评分值生成所述选举参与请求,并将所述选举参与请求发送至决策设备;其中,所述决策设备为所述至少两个语音设备中的一个智能家电,所述评分值用于表征用户唤醒该语音设备的概率;
所述决策设备根据各个所述选举参与请求中的评分值,从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为本次唤醒请求的应答语音设备;其中,所述应答语音设备用于拾取用户在所述预设唤醒词之后发出的语音任务,并将拾取到的所述语音任务发送给云平台,以使所述云平台对所述语音任务进行解析,并将解析后得到的任务下发至对应的目标智能家电中执行。
第二方面,本发明实施例提供一种交互语音设备的选举系统,包括在一个家庭的全空间内分布的至少两个语音设备和一个云平台,所述至少两个语音设备包括智能家电,所述智能家电中的语音模块具有语音拾取和语音反馈的功能,所述至少两个语音设备均与所述云平台通信连接;所述云平台用于对全空间内语音设备进行控制;其中:
每一个语音设备用于:在拾取到用户发出的预设唤醒词时,计算对应的评分值,并判断该评分值是否高于该语音设备对应的评分值阈值;若是,则根据该语音设备的评分值生成所述选举参与请求,并将所述选举参与请求发送至决策设备;其中,所述决策设备为所述至少两个语音设备中的一个智能家电,所述评分值用于表征用户唤醒该语音设备的概率;
所述决策设备用于:根据各个所述选举参与请求中的评分值,从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为本次唤醒请求的应答语音设备;其中,所述应答语音设备用于拾取用户在所述预设唤醒词之后发出的语音任务,并将拾取到的所述语音任务发送给云平台,以使所述云平台对所述语音任务进行解析,并将解析后得到的任务下发至对应的目标智能家电中执行。
本说明书实施例提供的交互语音设备的选举方法及系统,具有以下有益效果:
(1)本发明实施例中,一个语音设备具有一个对应的评分值阈值。当语音设备拾取到唤醒词时,会计算评分值,进而将其评分值和其评分值阈值进行比较,只有评分值高于评分值阈值时才会生成选举参与请求,因为在评分值小于等于评分值阈值时该语音设备被选中的概率是很低的,所以不必参与选举,这样可以过滤掉低概率的语音设备,减少决策设备的计算压力,减少数据传输量,提高决策设备的工作效率。
(2)最后决策设备从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为本次唤醒请求的应答语音设备。在确定出应答语音设备之后,利用该应答语音设备拾取用户的语音指令,进而将语音指令发送给云平台,云平台对语音指令进行解析后,根据解析内容确定目标智能家电,进而利用该目标智能家电进行相应处理。应答语音设备和目标智能家电可以不在同一个空间内,用户不必走到目标智能家电的位置,就能实现对目标智能家电的控制。例如,用户在卫生间发出关闭客厅电视机的命令,此时卫生间的语音终端拾取到该命令,将该命令发送给云平台,云平台进而控制客厅电视机关闭。可见,本发明实施例可以使得家庭内的智能家电控制变得便捷、灵活,可以大大提高用户的使用体验。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书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说明书的一些实施例,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是本说明书一个实施例中交互语音设备的选举方法的流程示意图;
图2是本说明书一个实施例中在一个家庭的全空间内各个智能家电的分布示意图;
图3a为本发明一个实施例中一个语音终端的示意图;
图3b为本发明一个实施例中在一个家庭的全空间内各个智能家电和各个语音终端的分布示意图;
图4为本发明一个实施例中交互语音设备的选举系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图,对本说明书提供的方案进行描述。
第一方面,本发明实施例提供一种交互语音设备的选举方法。
本发明实施例提供的方案的适用场景可以包括但不限于如下场景:
在一个家庭内分布有多个语音设备,这些语音设备包括各种智能家电,例如,参见图2,在一个家庭的全空间内设置有一个洗衣机、一个冰箱、两个挂式空调、一个柜式空调、两个电视机。这些智能家电均具有语音模块,智能家电中的语音模块能够拾取用户发出的语音指令,把语音指令发送给云平台。语音模块也可以在云平台的控制下进行语音反馈,即通过语音播报的方式告知用户一些设备的执行情况。
但是由于在阳台、入户区域、卫生间等没有设置智能家电,因此这些区域的语音拾取功能会较差,因此可以在这些区域设置语音终端。参见图3a和3b,在入户区域、阳台、餐厅、书房、次卫、主卫、主卧的床头、儿童房的床头等位置均设置了语音终端。语音终端可以拾取用户发出的语音,也可以通过WIFI接入家庭局域网。由于语音终端的体积非常小,不便安装扩音模块,因此语音终端不具有语音播报的功能。
可理解的是,由于各个智能家电的最佳拾音范围很难将一个家庭内的各个角落都覆盖到,因此有时会出现不能对用户的语音指令进行响应的情况,为此本发明实施例在家庭内智能家电覆盖不到的区域内设置了语音终端。这样各个智能家电和各个语音终端的最佳拾音范围可以覆盖一个家庭内的全空间。
当然,语音终端也可以具有灯光提示的功能。例如,当一个语音终端被唤醒作为应答语音设备时可以通过呼吸灯的方式进行提示,当一个语音终端作为应答语音设备,云平台控制对应的目标智能家电执行指令成功后可以控制作为应答语音设备的语音终端采用绿灯快闪三次的方式进行提示,当云平台控制对应的目标智能家电执行指令失败时可以控制作为应答语音设备的语音终端采用黄灯快闪三次的方式进行提示。
其中,一个家庭内的所有语音设备(包括各个语音终端、各个智能家电)均与云平台通信连接,这样云平台可以对家庭内的各个语音设备进行控制。当然,用户的移动终端上可以安装一个应用程序,通过该应用程序也可以对家庭内各个语音终端的控制、配置等。
举例1,用户在阳台上发出唤醒词“长虹小白”,阳台上的语音终端被唤醒,该语音终端通过呼吸灯的方式提示用户该语音终端被唤醒。之后用户说“关闭主卧室的电视机”,该语音终端拾取该语音指令,并将语音指令发送给云平台。云平台对语音指令进行解析后,控制主卧室的电视机关闭。
在以上举例1中,阳台上的语音终端就是本发明实施例所要选举的交互语音设备中的应答语音设备,应答语音设备的作用是被唤醒之后拾取用户发出的语音指令,然后将语音指令发送给云平台,这样云平台会对语音指令进行解析,进而发送给执行设备(即下文中的目标智能家电)进行相应处理。
本发明实施例所要选举的交互语音设备除了应答语音设备之外,还包括反馈语音设备,所谓的反馈语音设备是指在执行设备进行相应的处理后,将执行设备的处理结果通过语音播报的方式反馈给用户,这样用户了解情况。
在实际中,应答语音设备和反馈语音设备可以为同一个设备,也可以为不同的设备,要根据具体情况而定,这一点会在下文中详细说明。
综上可知,在一个场景中,在一个家庭的全空间内分布有至少两个语音设备,所述至少两个语音设备包括智能家电和语音终端,所述智能家电和所述语音终端的最佳拾音范围的并集能够覆盖所述全空间;所述智能家电中的语音模块具有语音拾取和语音反馈的功能,所述语音终端的语音模块具有语音拾取的功能;所述至少两个语音设备均与用于进行全空间内语音设备控制的云平台通信连接。
本发明实施例提供的方法除了适用于上述场景外,该方法也适用于在一个家庭内只存在智能家电的场景,该智能家电的语音模块具有声音拾取功能和声音反馈功能。
可理解的是,如果本发明的一些可选实施例中涉及到了语音终端,则这样的具体实施例适用的场景为:在一个家庭的全空间内分布有语音设备,所述语音设备包括智能家电和语音终端,各个所述智能家电和各个所述语音终端的最佳拾音范围的并集能够覆盖所述全空间;所述智能家电中的语音模块具有语音拾取和语音反馈功能,所述语音终端的语音模块具有语音拾取功能;所述语音设备均与用于进行全空间内语音设备控制的云平台通信连接。例如,在一个家庭内包含至少两个智能家电和至少两个语音终端。
可理解的是,如果本发明的一些可选实施例中没有涉及到语音终端,则这样的具体实施例适用的场景可以为上一段文字所描述的场景,当然也可以为场景:在一个家庭内仅包含智能家电的场景,该智能家电中的语音模块具有语音拾取和语音反馈功能。
本发明实施例提供了一种交互语音设备的选举方法。交互语音设备中较为重要的是应答语音设备,参见图1,该方法可以包括如下步骤S100~S200选举出应答语音设备。当然,在执行本方案的S000~S100之前,需要通过如下步骤S000确定评分值阈值:
S000、所述云平台获取所述全空间内每一个语音设备的历史评分值;根据每一个语音设备的所述历史评分值,确定该语音设备被选中为应答语音设备的规律数据;根据所述规律数据,为该语音设备设置对应的评分值阈值;将每一个语音设备的评分值阈值发送至该语音设备中;
其中,一个语音设备的所述历史评分值为该语音设备在预设历史时间段内每一次拾取到唤醒词后的评分值,所述评分值用于表征用户唤醒该语音设备的概率;一个语音设备的所述规律数据为该语音设备在所述预设历史时间段内被选举为应答语音设备时对应的历史评分值区间。
可理解的是,一个语音设备具有一个评分值阈值,因此云平台需要根据每一个语音设备的历史评分值确定对应的规律数据,进而依据规律数据为对应的语音设备设置评分值阈值。
其中,评分值可以反映用户唤醒一个语音设备的概率,一个语音设备的评分值越高,用户唤醒该语音设备的概率越大。评分值的计算可以从多个角度考量,例如,用户与语音设备之间的距离、拾音角度、声音强度等。每一个语音设备拾取到唤醒词后,会依据多种因素计算自己的评分值,之后可以把评分值发送给云平台进行存储。
例如,云平台获取在过去的一个月内家庭内的各个语音设备每次拾取到唤醒词后的评分值,例如,客厅电视机拾取到唤醒词的次数为100次,因此会有100个历史评分值。再例如,卧室的挂式空调拾取到唤醒词的次数为80次,会有80个历史评分值。针对客厅电视机,在对应的100个历史评分值中筛选出客厅电视机被选中为应答语音设备时的历史评分值,依据被筛选出的这些历史评分值,总结出客厅电视机被选中为应答语音设备的规律数据,即客厅电视机被选中为应答语音设备时对应的历史评分值区间。针对卧室的挂式空调也可以采用同样的方式确定对应的历史评分值区间。
可理解的是,当一个语音设备的评分值落在历史评分值区间内时该语音设备被选中为应答语音设备的概率要高于该语音设备的评分值落在历史评分值区间之外时的概率。当一个语音设备的评分值落在历史评分值区间内时,并不意味着这个语音设备一定会被选中为应答语音设备。
在计算得到语音设备的规律数据之后,可以依据该规律数据为这个语音设备设置对应的评分值阈值。该评分值阈值可以低于历史评分值区间的下限值。例如,一个语音设备的历史评分值区间为[80,100],为该语音设备设置的评分值阈值可以为75。
在计算得到一个语音设备的评分值阈值后,将该评分值阈值发送给该语音设备,这样这个语音设备就会将其保存在本地。
在得到评分值阈值后,便可以执行如下步骤S100~200:
S100、每一个语音设备在拾取到用户发出的预设唤醒词时,计算对应的评分值,并判断该评分值是否高于该语音设备对应的评分值阈值;若是,则根据该语音设备的评分值生成所述选举参与请求,并将所述选举参与请求发送至决策设备;
其中,所述决策设备为所述至少两个语音设备中的一个智能家电。
也就是说,当一个语音设备在拾取到唤醒词时,会根据距离、声强、拾音角度等因素计算对应的评分值,然后将该评分值与自己的评分值阈值进行比较,如果评分值高于自己的评分值阈值,说明该语音设备有可能会被选中为应答语音设备,此时会生成选举参与请求,并将选举参与请求发送给决策设备。
当然,如果评分值小于等于自己的评分值阈值,说明这个语音设备被选中为应答语音设备的概率是很低的,此时语音设备不会生成选举参与请求,即不会参与到后续的选举流程中,这样可以过滤掉低概率的语音设备,提高决策设备的工作效率。
可理解的是,在一个语音设备的选举参与请求中包含这个语音设备的评分值。
S200、所述决策设备根据各个所述选举参与请求中的评分值,从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为本次唤醒请求的应答语音设备;
其中,所述应答语音设备用于拾取用户在所述预设唤醒词之后发出的语音任务,并将拾取到的所述语音任务发送给云平台,以使所述云平台对所述语音任务进行解析,并将解析后得到的任务下发至对应的目标智能家电中执行。
也就是说,当决策设备接收到多个语音设备发送来的选举参与请求后,会根据发送选举参与请求的各个语音设备中选出一个语音设备作为本次的应答语音设备。被选中为应答语音设备的语音终端会拾取用户发出的语音任务,将语音任务发送给云平台,这样云平台会对语音任务进行解析,进而得知用户的需求,从而控制目标智能家电进行相应的操作。
例如,用户在客厅中说“长虹小白”,基于这个唤醒请求,拾取到唤醒词的语音设备会计算各自的评分值,将评分值与自己的评分值阈值比较,在自己的评分值高于自己的评分值阈值时生成选举参与请求,并将选举参与请求发送给决策设备。决策设备从发送选举参与请求的各个语音设备中选出一个语音设备作为应答语音设备,进而决策设备告知该语音设备。例如,客厅中的电视机被选中为应答语音设备后回应“在的”,然后用户说“我有点热了”,客厅电视机拾取到这一段语音,并将其发送给云平台,云平台对这段语音进行解析,得到解析内容,依据解析内容可知用户想要降低客厅温度,因此云平台控制客厅的柜式空调开启并进入制冷模式。在该举例中,客厅的柜式空调为目标智能家电。
在实际中,被选中为应答语音设备的语音设备可以是智能家电,也可以是语音终端。例如,用户在阳台发起唤醒请求,阳台上的语音终端被选中为应答语音设备的概率是很大的。
在具体实施时,S200中所述从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为应答语音设备,可以包括:所述决策设备具体将评分值最高的语音设备作为所述应答语音设备。
也就是说,决策设备从发送选举参与请求的各个语音设备中,选择出评分值最高的语音设备作为应答语音设备。这种方式简单易实现。
当然,除了以上方式之外,S200中所述从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为应答语音设备,也可以包括:所述决策设备具体根据评分值和语音设备的产品属性,从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为所述应答语音设备。
也就是说,在考虑评分值的同时,也考虑语音设备的产品属性。例如,在两个语音设备的评分值相差无几的时候,可以选择配置较高的语音设备作为应答语音设备。例如,在主卧室的电视机、主卧室的语音终端这两个语音设备的评分值在所有参与选举的语音设备中是最高的,而且语音终端的评分值略高于电视机的评分值,但此时可以选择主卧室的电视机作为应答语音设备,因为电视机相对于语音终端,不仅可以进行语音反馈,也可以播放视频、音乐等,电视机可以实现的功能更多,即电视机相对于语音终端的配置更高。
再例如,在主卧室的电视机和主卧室的挂式空调这两个语音设备的评分值是最高的,而这两个语音设备的评分值相差不多,电视机相比于空调,可以播放视频,电视机的控制器相对于空调的控制器可以进行较为复杂的逻辑计算,因此采用电视机作为应答语音设备。
可见,除了考虑评分值这一因素外,还考虑了语音设备本身的产品属性,能够实现更多功能、具有较高计算能力的语音设备即便评分值不是最高的,也可以作为应答语音设备。
在具体实施时,下面对语音设备计算自己的评分值的过程进行描述。
当拾音角度在预设范围内时,采用第一计算式计算每一个语音设备对应的评分值,所述第一计算式包括:
当r在第一范围内时,P2=a*s+b/|r-90|
当r在第二范围内时,P2=b*s-a*|r-90|+c
式中,P2为所述评分值;s为所述拾音声强;r为所述拾音角度;所述第一范围为:r大于等于60且小于80,或者,r大于100且小于等于120;所述第二范围为:r大于等于80且小于等于100;a和b为预设权重,且a大于b,c为10*a+b/10,所述预设范围为第一范围和第二范围的并集。
其中,当r在第一范围内时,拾音强度越大,P2越大;拾音角度越接近90,P2越大,所以拾音强度高且拾音角度接近90的语音设备的唤醒评分是比较高的。而且,当r在第一范围内时,拾音声强的权重为a,而a大于b,说明此时更为关注拾音声强,也就是说,在这种情况下拾音声强更为重要。
其中,当r在第二范围内时,拾音强度越大,P2越大,拾音角度越接近,P2越大,所以拾音强度高且拾音角度接近90的语音设备的评分是比较高的。当r在第二范围内时,拾音角度的权重为a,而a大于b,说明此时更为关注拾音角度,也就是说,在这种情况下,拾音角度跟为重要。
进一步的,当拾音声强相同,而r在第二范围时的评分应大于r在第一范围内的评分,为保证此要求,本发明实施例中当r在第二范围内时的计算式中增加了参数c,且令c为10*a+b/10,该值可以保证在拾音声强相同的情况下r在第二范围时的评分大于r在第一范围内的评分。
其中,c=10*a+b/10是当r为100时、拾音声强为0时,为保证b*s-a*|r-90|+c大于等于a*s+b/|r-90|而计算得到。在该c值的基础上,当r处于第二范围内的任一值时,都能保证在拾音声强相同的情况下r在第二范围时的唤醒评分大于r在第一范围内的唤醒评分。
在实际中,当拾音角度位于预设范围之外时,例如,拾音角度小于60或者大于120时,说明此时语音设备的拾音角度并不是最佳拾音角度,但是也可以采用P2=a*s+b/|r-90|来计算对应的评分值。
在具体实施时,本发明实施例提供的方法,还可以包括:所述云平台预先针对发出预设唤醒词的用户的各个位置和各个朝向分别确定对应的最佳交互设备组。
进一步的,下面对云平台预先确定对应的最佳交互设备组的过程具体包括:
a1、所述云平台在历史唤醒任务中获取发出预设唤醒词的用户在所述全空间中的位置和朝向;
a2、获取各个语音设备拾取到所述预设唤醒词的声音强度,并根据所述声音强度从各个语音设备中选出第一语音设备;其中,各个所述第一语音设备所拾取到的声音强度高于其它的语音设备所拾取到的声音强度,且各个所述第一语音设备所拾取到的声音强度之间的最大差值在预设差值范围内;
a3、获取各个所述第一语音设备的拾音角度,并根据各个所述第一语音设备的拾音角度,从所述第一语音设备中选出拾音角度落在最佳拾音角度范围内的第二语音设备;将各个所述第二语音设备形成针对用户的所述位置和所述朝向的最佳交互设备组。
举例来说,用户在客厅和餐厅的中间位置并面向阳台发出“长虹小白”,此时入户、客厅和餐厅内的5个语音设备拾取到的声音强度稍微高于洗衣房和厨房内的语音设备拾取到的声音强度,入户、客厅和餐厅内的5个语音设备拾取到的声音强度远高于在书房、卧室和卫生间中的语音设备拾取到的声音强度。根据各个语音设备拾取到的声音强度筛选出第一语音设备。由于用户站在客厅和餐厅的中间位置,此时入户、客厅和餐厅内的5个语音设备拾取的声音强度是差不多的,而且这5个语音设备是所有语音设备中声音强度最大的语音设备,因此将这5个语音设备作为第一语音设备。
接着,由于用户面向阳台,因此位于客厅和阳台中的3个语音设备面向用户的发声方向,而入户、餐厅内的两个语音设备背向用户的发声方向,因此客厅和阳台中的3个语音设备的拾音角度位于最佳拾音角度范围,而入户、餐厅内的两个语音设备的拾音角度未处于最佳拾音角度范围内,因此将客厅和阳台中的3个语音设备作为第二语音设备,这3个第二语音设备形成一个最佳交互设备组。当然,如果用户面向的是餐厅方向,则餐厅和入户的两个语音设备形成一个最佳交互设备组。
可见,依据用户的位置和朝向可以对应一个最佳交互设备组,实际上当用户在某一个位置时就可以对应一个最佳交互设备组,例如,用户处于坐在客厅沙发上看电视时,此时对应的最佳交互设备组为客厅和阳台的三个语音设备形成的最佳交互设备组。
用户处于家庭的全空间内的不同位置和朝向时,针对多次的唤醒请求,可以形成多个最佳交互设备组,将多个最佳交互设备组进行保存,在后续可以直接使用最佳交互设备组。
可理解的是,最佳交互设备组为一个虚拟空间分组,在这个虚拟空间分组中有至少两个语音设备,如果仅有一个语音设备就没有必要划分为一个组了
在这里,本发明实施例提出了一个最佳交互设备组。最佳交互设备组是根据以往的经验自动划分得到的虚拟空间分组。最佳交互设备组是依据用户的位置和朝向所确定的设备分组,一个最佳交互设备组内的各个语音设备可以位于同一个物理空间内,也可以为位于多个物理空间内。例如,当用户站在客厅和餐厅的中间并朝向阳台的方向发出唤醒请求时,在客厅的柜式空调和电视机、位于阳台的语音终端这三个设备会被划分到一个最佳交互设备组中。
在云平台根据用户的位置和朝向确定对应的最佳交互设备组时,S100中所述每一个语音设备在拾取到用户发出的预设唤醒词时,计算对应的评分值,并判断该评分值是否高于该语音设备对应的评分值阈值,可以具体包括:
发出预设唤醒词的用户的当前位置和当前朝向所对应的最佳交互设备组中的每一个语音设备在拾取到预设唤醒词时,计算对应的评分值,并判断该评分值是否高于该语音设备对应的评分值阈值。
也就是说,不必每一个拾取到唤醒词的语音设备计算评分值,判断评分值是否高于自己的评分值阈值,只需要在最佳交互设备组中的各个拾取到唤醒词的语音设备计算自己的评分值,并将评分值与评分值阈值进行比较即可。具体可以由云平台控制最佳交互设备组中的各个语音设备进行评分值计算。例如,当任意一个语音设备拾取到语音并发送给云平台后,此时云平台便确定对应的最佳交互设备组,然后通知这个最佳交互设备组中的每一个语音设备计算自己的评分值。
因为最佳交互设备组是依据用户的位置和朝向而定的,是位于用户附近的多个语音设备,这几个语音设备被选中的概率要高于其它位置的语音设备被选中的概率,这样做可以减少不必要的计算,减少错误的发生概率。
例如,用户站在客厅的位置发出唤醒词,此时用户的当前位置所对应的最佳交互设备组中包括客厅的电视机、客厅柜式空调、阳台的语音终端、餐厅的语音终端、入户的语音终端,因此需要这几个语音终端计算各自的评分值即可,对于其它位置的语音设备即便拾取到唤醒词也不必计算评分值,因为其它位置的语音设备相对于最佳交互设备组中的各个语音设备被选中为应答语音设备的概率是很小的,这样可以减少其它几个语音设备的工作量。
基于上述最佳交互设备组,在本发明实施例中所述云平台对所述语音任务进行解析,并将解析后得到的任务下发至对应的目标智能家电中执行,具体可以包括如下步骤:
b1、判断所述语音应答设备所在的最佳交互设备组中是否存在能够执行所述任务的智能家电;
b2、若存在,则将所述语音应答设备所在的最佳交互设备组中能够执行所述任务的智能家电作为目标智能家电,并将所述任务下发给目标智能家电中执行;
b3、若不存在,则将所述全空间中能够执行所述任务的智能家电作为目标智能家电,并将所述任务下发给所述目标智能家电中执行。
可理解的是,在确定目标智能家电时,首先在最佳交互设备组中寻找能够执行所述任务的智能家电,如果附近没有能够执行任务的目标智能家电时,则需要在全空间内寻找能够执行任务的目标智能家电作为目标智能家电。由于语音应答设备位于用户附近,最佳交互设备组中的各个语音设备也位于用户的附近,即首先在用户的附近寻找合适的目标智能家电,符合就近寻找的原则,提高用户的使用体验。如果在用户的附近没有能够执行任务的智能家电,再从其它的位置寻找能够执行任务的智能家电。
在具体实施时,当决策设备确定了本次唤醒请求的应答语音设备之后,会告知云平台,接着云平台可以基于应答语音设备确定对应的反馈语音设备,并利用该反馈语音设备进行情况反馈。
即,本发明实施例提供的方法还可以包括如下步骤:
c1、所述决策设备将本次唤醒请求的所述应答语音设备告知所述云平台;
c2、若所述云平台获知所述语音应答设备为一个语音终端,则所述云平台在所述语音应答设备所在的所述最佳交互设备组中选出一个智能家电作为反馈语音设备;若所述语音应答设备为一个智能家电,则将该语音应答设备同时作为反馈语音设备;
c3、执行任务的目标智能家电在执行任务完毕后,将任务执行情况发送至所述云平台;所述云平台将所述任务执行情况发送至所述反馈语音设备,以使所述反馈语音设备将所述任务执行情况通过语音反馈给用户。
也就是说,如果语音应答设备为一个语音终端,由于语音终端没有语音播报的功能,需要采用智能家电进行语音播报,因此此时在应答语音设备所在的最佳交互设备组中选出一个智能家电作为反馈语音设备。而如果应答语音设备为一个智能家电,由于智能家电具有语音播报的功能,因此该应答语音设备可以同时作为反馈语音设备。当目标智能家电处理完毕之后,云平台会控制反馈语音设备将执行情况通过语音播报的方式反馈给用户,以便用户了解情况。
在具体实施时,本发明实施例提供的方法还可以包括如下步骤:
在第一目标智能家电通过语音播报的方式进行处理的持续时间段内,若所述云平台接收到新的语音任务,且确定执行该新的语音任务的智能家电为不同于所述第一目标智能家电的第二目标智能家电,所述第二目标智能家电需要通过语音播报的方式执行新的语音任务,则在需要控制所述第二目标智能家电进行相应处理的之前控制所述第一目标智能家电中止处理过程,实现所述全空间的唯一反馈。
也就是说,在一个时间点最多只能有一个智能家电进行语音播报,如果在一个智能家电进行语音播报期间,有新的任务需要由其它的智能家电进行语音播报,则需要将原来的智能家电中止播报。
例如,一个智能语音音箱正在播放歌曲,此时需要智能电视机播放音乐,则需要先中止智能语音音箱的播放工作,才能控制智能电视开始播放音乐,这样才能实现全空间的唯一语音反馈,避免多个智能家电播放的语音相互干扰。
在具体实施时,在用户发起一次唤醒请求时,可以首先根据用户的位置查找对应的最佳交互设备组。具体的,如果用户的位置位于一个最佳交互设备组的最佳拾音范围内,则认为用户的当前位置对应该最佳交互设备组。然后基于该最佳交互设备组判断是否有对应的优选应答设备,如果有直接采用该优选应答设备即可,而不必采用决策设备发送来的应答语音设备,即此时不需要决策设备确定应答语音设备。
也就是说,本发明实施例提供的方法在所述决策设备根据各个所述选举参与请求中的评分值,从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为本次唤醒请求的应答语音设备之前,还可以包括如下步骤:
d1、根据用户在所述全空间的位置确定对应的最佳交互设备组;
d2、确定所述最佳交互设备组是否具有对应的优选应答设备;其中,所述优选应答设备为用户在所述应用程序上针对所述最佳交互设备组而预先设定的一个智能家电;
d3、若具有对应的优选应答设备,则确定所述优选应答设备对应的评分值是否高于预设评分值;若高于所述预设评分值,则将所述优选应答设备作为所述应答语音设备;若低于等于所述预设评分值,则控制决策设备确定应答语音设备;
d4、若不具有对应的优选应答设备,则控制决策设备确定应答语音设备。
也就是说,用户可以在移动终端的应用程序上为各个最佳交互设备组设置一个优选应答设备。针对每一次唤醒请求,云平台根据用户的位置确定对应的最佳交互设备组,然后判断是否为该最佳交互设备组设定了优选应答设备。如果设定了优选应答设备,然后计算该优选应答设备的评分值,将该评分值与预设评分值比较。如果该评分值高于预设评分值,说明优选应答设备拾取到的声音强度不是很低,能够满足声音的拾取要求,此时将该优选应答设备作为应答语音设备。
但是如果该优选应答设备的评分值小于等于预设评分值,说明此时优选应答设备拾取的声音强度很低,不能满足声音的拾取要求。因此需要采用决策设备所确定的应答语音设备。当然,如果针对这个最佳交互设备组没有设定对应的优选应答设备,则需要采用决策设备所确定的应答语音设备。
可理解的是,一个最佳交互设备组的优选应答设备为该最佳交互设备组中的一个语音设备,最好为智能家电。
下面对决策设备的确定进行说明:
各个语音设备均由所在家庭的用户移动终端上的同一个预设应用程序控制,因此所述决策设备由所述预设应用程序预先确定,当然也可以由云平台预先确定决策设备;其中,所述决策设备的确定过程包括:
e1、获取接入家庭网络的各个语音设备;
可理解的是,当每一个语音设备接入家庭网络时,在预设应用程序上就会看到这个语音设备的相关信息,例如,设备标识、设备类型、设备名称等。因此预设应用程序可以获得各个接入家庭网络的语音设备的相关信息所形成的设备列表。
e2、获取加入所述家庭网络的每一个语音设备的带电状态数据、运算能力数据和用户使用习惯数据;
可理解的是,在语音设备运行一段时间后,会产生很多数据,例如,用户对语音设备的使用习惯数据、语音设备的带电状态数据,这些数据会记录在语音设备内部的存储器中。预设应用程序会从每一个语音设备中获取到这些数据。同时,预设应用程序还会获取每一个语音设备的运算能力数据。
其中,用户对语音设备的使用习惯数据,例如,用户习惯在一天的哪个时间段看电视、用户习惯在哪个季节打开空调等。语音设备的带电状态数据是指语音设备是否一直带电,还是在一天中的某个时间段带电,还是很少带电等。语音设备的运算能力数据是指能够体现语音设备的运算速度、运算量的数据,因为决策设备在实现自身功能的同时还需要进行唤醒的决策处理,因此这里需要考虑到语音设备的运算能力。
e3、根据每一个语音设备的带电状态数据、运算能力数据和用户使用习惯数据,确定每一个语音设备的决策能力评分;
可理解的是,在计算每一个语音设备的决策能力评分时,不仅需要考虑用户的使用习惯、带电状态,还考虑语音设备的运算能力,即不仅考虑语音设备的外部因素,也考虑语音设备的内部因素,最后可以计算出一个体现语音设备的综合决策能力的评分。
具体可以采用第二计算式计算决策能力评分,所述第二计算式包括:
P1=u*(d2-1/y)
式中,P1为所述决策能力评分;d为语音设备在过去一个月内的平均每天带电时长;y为语音设备的CPU运算能力;u为家庭用户在当前季节对语音设备的使用标记;若家庭用户在当前季节使用该语音设备,则该语音设备对应的使用标记为1;若家庭用户在当前季节不适用该语音设备,则该语音设备对应的使用标记为0。
在上述第二计算式中,u为用户的使用习惯数据。如果家庭用户在当前季节不使用该语音设备,则该语音设备对应的使用标记为0,此时P1为0。而如果家庭用户在当前季节中使用该语音设备,则该语音设备对应的使用标记为1,此时P1=d2-1/y。例如,针对语音空调这一语音设备,有的家庭在冬天时不使用,只有在夏天的时候才使用。
其中,d为语音设备在过去一个月内的平均每天带电时长,该参数既考虑了用户在最近一段时间内的使用情况,也反映了在每一天的平均带电情况。例如,用户在过去一个月内只在晚上才打开语音电视,这样语音电视在过去一个月内的平均带电时长只有几个小时。而语音冰箱一直处于带电状态,此时语音冰箱的在过去一个月内的平均每天带电时长为24小时。参数d是一个关键的参数,语音设备的带电时长越长,语音设备能够进行唤醒决策处理的时间越多,可以减少遗漏唤醒请求的情况发生。d越大,P1越大。
其中,y体现的是语音设备的运算能力,例如,cpu的运算能力。不同的cpu的运算能力的计算方式不同,例如,有的cpu通过字长衡量运算能力,有的cpu通过双精度浮点运算能力来衡量运算能力,具体可以根据cpu的实际情况而确定。y越大,P1越大,但y和P1之间并不是正比的关系。
可见,上述第二计算式可以非常合理的反映出一个语音设备的决策能力。
e4、将所述决策能力评分最高的语音设备作为所述决策设备。
在具体实施时,但是如果决策设备掉电,则需要更换其它的语音设备作为决策设备。当然,也可能存在之前确定出的决策设备不带电的情况,此时也需要更换其它的语音设备作为决策设备。
由于在实际场景中可能发生以上情况时,因此所述预设应用程序确定所述决策设备的过程还可以包括:所述预设应用程序通过心跳指令的方式按照预设时间间隔检测当前的决策设备是否处于带电状态;若未处于带电状态,则选择处于带电状态的各个语音设备中决策能力评分最高的一个语音设备作为当前的决策设备。
也就是说,移动终端上的预设应用程序会按照时间间隔检测当前的决策设备是否带电,具体通过心跳指令的方式检测,例如,移动终端上的预设应用程序会每间隔一段时间就向决策设备发送一个心跳指令,如果移动终端能够接收到决策设备的反馈信息,则说明此时决策设备此时带电,如果不能接收到决策设备的反馈信息,说明此时决策设备不带电。
如果移动终端上的预设应用程序经过检测发现当前的决策设备不带电,需要更换其它的语音设备,此时会在各个带电的语音设备中选择出决策能力评分最高的语音设备作为当前的决策设备,这样可以避免因为决策设备不带电而影响唤醒处理。
可理解的是,以上步骤e1~e5也可以由云平台实现,即云平台采用第二计算式计算每一个语音设备的决策能力评分,并将所述决策能力评分最高的语音设备作为所述决策设备。
可理解的是,在一个家庭的全空间内为了能够拾取到用户在各个角落发出的语音指令,设置了多个语音终端,使智能家电和语音终端的最佳拾音范围的并集能够覆盖全空间,这样可以避免或大大减少因没有拾取到用户指令而没有对用户指令进行响应的问题。而且各个语音终端与云平台连接,这样可以形成针对一个家庭的全空间内的各个语音终端的控制。
本发明实施例提供的选举方法,一个语音设备具有一个对应的评分值阈值。当语音设备拾取到唤醒词时,会计算评分值,进而将其评分值和其评分值阈值进行比较,只有评分值高于评分值阈值时才会生成选举参与请求,因为在评分值小于等于评分值阈值时该语音设备被选中的概率是很低的,所以不必参与选举,这样可以过滤掉低概率的语音设备,减少决策设备的计算压力,减少数据传输量,提高决策设备的工作效率。最后决策设备从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为本次唤醒请求的应答语音设备。在确定出应答语音设备之后,利用该应答语音设备拾取用户的语音指令,进而将语音指令发送给云平台,云平台对语音指令进行解析后,根据解析内容确定目标智能家电,进而利用该目标智能家电进行相应处理。应答语音设备和目标智能家电可以不在同一个空间内,用户不必走到目标智能家电的位置,就能实现对目标智能家电的控制。例如,用户在卫生间发出关闭客厅电视机的命令,此时卫生间的语音终端拾取到该命令,将该命令发送给云平台,云平台进而控制客厅电视机关闭。可见,本发明实施例可以使得家庭内的智能家电控制变得便捷、灵活,可以大大提高用户的使用体验。
第二方面,本发明实施例提供一种交互语音设备的选举系统,参见图4,该系统包括在一个家庭的全空间内分布的至少两个语音设备和一个云平台,所述至少两个语音设备包括智能家电,所述智能家电中的语音模块具有语音拾取和语音反馈的功能,所述至少两个语音设备均与所述云平台通信连接;所述云平台用于对全空间内语音设备进行控制;其中:
每一个语音设备用于:在拾取到用户发出的预设唤醒词时,计算对应的评分值,并判断该评分值是否高于该语音设备对应的评分值阈值;若是,则根据该语音设备的评分值生成所述选举参与请求,并将所述选举参与请求发送至决策设备;其中,所述决策设备为所述至少两个语音设备中的一个智能家电,所述评分值用于表征用户唤醒该语音设备的概率;
所述决策设备用于:根据各个所述选举参与请求中的评分值,从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为本次唤醒请求的应答语音设备;其中,所述应答语音设备用于拾取用户在所述预设唤醒词之后发出的语音任务,并将拾取到的所述语音任务发送给云平台,以使所述云平台对所述语音任务进行解析,并将解析后得到的任务下发至对应的目标智能家电中执行。
在一个实施例中,所述语音设备具体用于:当拾音角度在预设范围内时,采用第一计算式计算每一个语音设备对应的评分值,所述第一计算式包括:
当r在第一范围内时,P2=a*s+b/|r-90|
当r在第二范围内时,P2=b*s-a*|r-90|+c
式中,P2为所述评分值;s为所述拾音声强;r为所述拾音角度;所述第一范围为:r大于等于60且小于80,或者,r大于100且小于等于120;所述第二范围为:r大于等于80且小于等于100;a和b为预设权重,且a大于b,c为10*a+b/10,所述预设范围为第一范围和第二范围的并集。
在一个实施例中,所述云平台用于:预先采用第二计算式计算每一个语音设备的决策能力评分,并将所述决策能力评分最高的语音设备作为所述决策设备;所述第二计算式包括:
P1=u*(d2-1/y)
式中,P1为所述决策能力评分;d为语音设备在过去一个月内的平均每天带电时长;y为语音设备的CPU运算能力;u为家庭用户在当前季节对语音设备的使用标记;若家庭用户在当前季节使用该语音设备,则该语音设备对应的使用标记为1;若家庭用户在当前季节不适用该语音设备,则该语音设备对应的使用标记为0。
可理解的是,第二方面提供的系统和第一方面提供的方法相对应,第二方面中有关内容的解释、实施例、有益效果、举例等内容可以参考第一方面中的相应部分。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域技术人员应该可以意识到,在上述一个或多个示例中,本发明所描述的功能可以用硬件、软件、挂件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时,可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的技术方案的基础之上,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种交互语音设备的选举方法,其特征在于,在一个家庭的全空间内分布有至少两个语音设备,所述至少两个语音设备包括智能家电,所述智能家电中的语音模块具有语音拾取和语音反馈的功能,所述至少两个语音设备均与用于进行全空间内语音设备控制的云平台通信连接;所述方法包括:
每一个语音设备在拾取到用户发出的预设唤醒词时,计算对应的评分值,并判断该评分值是否高于该语音设备对应的评分值阈值;若是,则根据该语音设备的评分值生成所述选举参与请求,并将所述选举参与请求发送至决策设备;其中,所述决策设备为所述至少两个语音设备中的一个智能家电,所述评分值用于表征用户唤醒该语音设备的概率;
所述决策设备根据各个所述选举参与请求中的评分值,从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为本次唤醒请求的应答语音设备;其中,所述应答语音设备用于拾取用户在所述预设唤醒词之后发出的语音任务,并将拾取到的所述语音任务发送给云平台,以使所述云平台对所述语音任务进行解析,并将解析后得到的任务下发至对应的目标智能家电中执行。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,每一个语音设备对应的评分值阈值的预先确定过程包括:
所述云平台获取所述全空间内每一个语音设备的历史评分值;根据每一个语音设备的所述历史评分值确定该语音设备被选中为应答语音设备的规律数据;根据所述规律数据为该语音设备设置对应的评分值阈值;将每一个语音设备的评分值阈值发送至该语音设备中;其中,一个语音设备的所述历史评分值为该语音设备在预设历史时间段内每一次拾取到唤醒词后的评分值,一个语音设备的所述规律数据为该语音设备在所述预设历史时间段内被选举为应答语音设备时对应的历史评分值区间。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为应答语音设备,包括:所述决策设备具体将评分值最高的语音设备作为所述应答语音设备。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述决策设备具体根据评分值和语音设备的产品属性,从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为所述应答语音设备。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,每一个语音设备在拾取到用户发出的预设唤醒词时,计算对应的评分值,包括:当拾音角度在预设范围内时,采用第一计算式计算每一个语音设备对应的评分值,所述第一计算式包括:
当r在第一范围内时,P2=a*s+b/|r-90|
当r在第二范围内时,P2=b*s-a*|r-90|+c
式中,P2为所述评分值;s为所述拾音声强;r为所述拾音角度;所述第一范围为:r大于等于60且小于80,或者,r大于100且小于等于120;所述第二范围为:r大于等于80且小于等于100;a和b为预设权重,且a大于b,c为10*a+b/10,所述预设范围为第一范围和第二范围的并集。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:所述云平台预先针对发出预设唤醒词的用户的各个位置和各个朝向分别确定对应的最佳交互设备组;
对应的,所述每一个语音设备在拾取到用户发出的预设唤醒词时,计算对应的评分值,并判断该评分值是否高于该语音设备对应的评分值阈值,包括:发出预设唤醒词的用户的当前位置和当前朝向所对应的最佳交互设备组中的每一个语音设备在拾取到预设唤醒词时,计算对应的评分值,并判断该评分值是否高于该语音设备对应的评分值阈值。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述云平台对所述语音任务进行解析,并将解析后得到的任务下发至对应的目标智能家电中执行,包括:
判断所述语音应答设备所在的最佳交互设备组中是否存在能够执行所述任务的智能家电;
若存在,则将所述语音应答设备所在的最佳交互设备组中能够执行所述任务的智能家电作为目标智能家电,并将所述任务下发给目标智能家电中执行;
若不存在,则将所述全空间中能够执行所述任务的智能家电作为目标智能家电,并将所述任务下发给所述目标智能家电中执行。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述云平台预先针对发出预设唤醒词的用户的各个位置和各个朝向分别确定对应的最佳交互设备组,具体包括:
所述云平台在历史唤醒任务中获取发出预设唤醒词的用户在所述全空间中的位置和朝向;获取各个语音设备拾取到所述预设唤醒词的声音强度,并根据所述声音强度从各个语音设备中选出第一语音设备;其中,各个所述第一语音设备所拾取到的声音强度高于其它的语音设备所拾取到的声音强度,且各个所述第一语音设备所拾取到的声音强度之间的最大差值在预设差值范围内;获取各个所述第一语音设备的拾音角度,并根据各个所述第一语音设备的拾音角度,从所述第一语音设备中选出拾音角度落在最佳拾音角度范围内的第二语音设备;将各个所述第二语音设备形成针对用户的所述位置和所述朝向的最佳交互设备组。
9.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述至少两个语音设备还包括语音终端,各个所述智能家电和各个所述语音终端的最佳拾音范围的并集能够覆盖所述全空间;所述语音终端的语音模块具有语音拾取的功能;
所述方法还包括:
所述决策设备将本次唤醒请求的所述应答语音设备告知所述云平台;
若所述云平台获知所述语音应答设备为一个语音终端,则所述云平台在所述语音应答设备所在的所述最佳交互设备组中选出一个智能家电作为反馈语音设备;若所述语音应答设备为一个智能家电,则将该语音应答设备同时作为反馈语音设备;
执行任务的目标智能家电在执行任务完毕后,将任务执行情况发送至所述云平台;所述云平台将所述任务执行情况发送至所述反馈语音设备,以使所述反馈语音设备将所述任务执行情况通过语音反馈给用户。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在第一目标智能家电通过语音播报的方式进行处理的持续时间段内,若所述云平台接收到新的语音任务,且确定执行该新的语音任务的智能家电为不同于所述第一目标智能家电的第二目标智能家电,所述第二目标智能家电需要通过语音播报的方式执行新的语音任务,则在需要控制所述第二目标智能家电进行相应处理的之前控制所述第一目标智能家电中止处理过程,实现所述全空间的唯一反馈。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述云平台预先采用第二计算式计算每一个语音设备的决策能力评分,并将所述决策能力评分最高的语音设备作为所述决策设备;所述第二计算式包括:
P1=u*(d2-1/y)
式中,P1为所述决策能力评分;d为语音设备在过去一个月内的平均每天带电时长;y为语音设备的CPU运算能力;u为家庭用户在当前季节对语音设备的使用标记;若家庭用户在当前季节使用该语音设备,则该语音设备对应的使用标记为1;若家庭用户在当前季节不适用该语音设备,则该语音设备对应的使用标记为0。
12.一种交互语音设备的选举系统,其特征在于,包括在一个家庭的全空间内分布的至少两个语音设备和一个云平台,所述至少两个语音设备包括智能家电,所述智能家电中的语音模块具有语音拾取和语音反馈的功能,所述至少两个语音设备均与所述云平台通信连接;所述云平台用于对全空间内语音设备进行控制;其中:
每一个语音设备用于:在拾取到用户发出的预设唤醒词时,计算对应的评分值,并判断该评分值是否高于该语音设备对应的评分值阈值;若是,则根据该语音设备的评分值生成所述选举参与请求,并将所述选举参与请求发送至决策设备;其中,所述决策设备为所述至少两个语音设备中的一个智能家电,所述评分值用于表征用户唤醒该语音设备的概率;
所述决策设备用于:根据各个所述选举参与请求中的评分值,从发送所述选举参与请求的各个语音设备中选举出一个语音设备作为本次唤醒请求的应答语音设备;其中,所述应答语音设备用于拾取用户在所述预设唤醒词之后发出的语音任务,并将拾取到的所述语音任务发送给云平台,以使所述云平台对所述语音任务进行解析,并将解析后得到的任务下发至对应的目标智能家电中执行。
13.根据权利要求12所述的系统,其特征在于,所述语音设备具体用于:当拾音角度在预设范围内时,采用第一计算式计算每一个语音设备对应的评分值,所述第一计算式包括:
当r在第一范围内时,P2=a*s+b/|r-90|
当r在第二范围内时,P2=b*s-a*|r-90|+c
式中,P2为所述评分值;s为所述拾音声强;r为所述拾音角度;所述第一范围为:r大于等于60且小于80,或者,r大于100且小于等于120;所述第二范围为:r大于等于80且小于等于100;a和b为预设权重,且a大于b,c为10*a+b/10,所述预设范围为第一范围和第二范围的并集。
14.根据权利要求12所述的系统,其特征在于,所述云平台用于:预先采用第二计算式计算每一个语音设备的决策能力评分,并将所述决策能力评分最高的语音设备作为所述决策设备;所述第二计算式包括:
P1=u*(d2-1/y)
式中,P1为所述决策能力评分;d为语音设备在过去一个月内的平均每天带电时长;y为语音设备的CPU运算能力;u为家庭用户在当前季节对语音设备的使用标记;若家庭用户在当前季节使用该语音设备,则该语音设备对应的使用标记为1;若家庭用户在当前季节不适用该语音设备,则该语音设备对应的使用标记为0。
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