基于声纹识别的车辆控制方法与车辆与流程

文档序号:20268269发布日期:2020-04-03 18:40阅读:247来源:国知局
基于声纹识别的车辆控制方法与车辆与流程

本申请涉及车辆技术领域,具体涉及一种基于声纹识别的车辆控制方法与车辆。



背景技术:

随着社会的发展,人们生活水平的提高,汽车越来越成为人们出行的重要交通工具,在开始驾驶前或驾驶过程中,乘员通常都会进行各种个性化设置,例如调整座椅的位置,调整后视镜的位置,甚至收听自己爱听的电台或者音乐。但是很多家庭只有一部车,则这部车将经常由几个常用乘员乘坐,当不同乘员乘坐该车辆时,均需要重新调整座位高度、后视镜角度、空调温度、风口大小等非常多的参数,操作繁琐,用户体验差。



技术实现要素:

本申请的目的在于,提供一种基于声纹识别的车辆控制方法与车辆,其可以解决上述技术问题,能够基于声纹识别实现车辆乘员的驾驶个性化设置,优化用户体验。

为解决上述技术问题,本申请提供一种基于声纹识别的车辆控制方法,包括:

接收语音信息;

根据所述语音信息的声纹特征确定当前驾驶者的身份标识;

根据所述语音信息进行使用个性数据的意图识别,所述个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据;

若意图识别成功,则根据识别结果及所述身份标识获取待使用的个性数据;

根据获取的个性数据对车辆执行相应的控制操作。

其中,所述根据所述语音信息的声纹特征确定当前驾驶者的身份标识,包括:

提取所述语音信息的声纹特征;

将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认当前驾驶者的身份标识,其中,每一个声纹模型对应关联一个身份标识。

其中,所述将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认当前驾驶者的身份标识,包括:

将提取到的声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对,计算所述声纹特征与各声纹模型的相似度,

根据计算结果确定与所述声纹特征对应的声纹模型;

获取确定的声纹模型所关联的身份标识作为当前驾驶者的身份标识。

其中,所述根据所述语音信息进行使用个性数据的意图识别,包括:

识别所述语音信息的文本内容;

将所述文本内容输入预设的意图识别模型中进行使用个性数据的意图识别;

获取所述意图识别模型的输出结果;

若所述输出结果包含至少一个性数据的名称,则使用个性数据的意图识别成功。

其中,所述若意图识别成功,则根据识别结果及所述身份标识获取待使用的个性数据,包括:

获取所述输出结果包含的个性数据的名称;

若所述身份标识关联的个性数据中包含与所述个性数据的名称对应的预设个性数据,则获取所述预设个性数据作为待使用的个性数据。

其中,所述若意图识别成功,则根据识别结果及所述身份标识获取待使用的个性数据,还包括:

若所述身份标识关联的个性数据中不包含与所述个性数据的名称对应的预设个性数据,则获取所述身份标识关联的个性数据中与所述个性数据的名称对应的推荐个性数据作为待使用的个性数据。

其中,所述接收语音信息之前,所述方法还包括:

获取与使用个性数据的意图相关联的语料数据;

根据所述语料数据训练一神经网络模型作为所述预设的意图识别模型。

其中,所述根据获取的个性数据对车辆执行相应的控制操作之后,所述方法还包括:

监测所述当前驾驶者对所述车内设置参数和/或所述车机使用数据的修改操作;

在所述当前驾驶者离车时,根据所述修改操作的结果更新对应的个性数据。

其中,所述车内设置参数包括座椅参数、后视镜参数、空调参数、出风口参数、香水类型、氛围色彩中的至少一种,所述车机使用数据包括显示界面、音乐列表、电台列表、历史记录、偏好数据、智能提醒、账号信息中的至少一种。

本申请还提供一种车辆,包括存储器和处理器,所述存储器存储有至少一条程序指令,所述处理器通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现如上所述的基于声纹识别的车辆控制方法。

本申请的基于声纹识别的车辆控制方法与车辆,在接收语音信息时,根据语音信息的声纹特征确定当前驾驶者的身份标识,并根据语音信息进行使用个性数据的意图识别,个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据,若意图识别成功,则根据识别结果及身份标识获取待使用的个性数据,以及,根据获取的个性数据对车辆执行相应的控制操作。通过这种方式,本申请能够基于声纹识别实现车辆乘员的驾驶个性化设置,优化了用户体验。

上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举较佳实施例,并配合附图,详细说明如下。

附图说明

图1是根据一示例性实施例示出的一种基于声纹识别的车辆控制方法的流程示意图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种车辆的结构示意图。

具体实施方式

为更进一步阐述本申请为达成预定申请目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本申请基于声纹识别的车辆控制方法与车辆提出的具体实施方式、方法、步骤、结构、特征及其效果,详细说明如下。

有关本申请的前述及其他技术内容、特点及功效,在以下配合参考图式的较佳实施例的详细说明中将可清楚呈现。通过具体实施方式的说明,当可对本申请为达成预定目的所采取的技术手段及功效得以更加深入且具体的了解,然而所附图式仅是提供参考与说明之用,并非用来对本申请加以限制。

图1是根据一示例性实施例示出的一种基于声纹识别的车辆控制方法的流程示意图。请参考图1,本实施例的基于声纹识别的车辆控制方法,包括:

步骤110,接收语音信息。

其中,在驾驶者打开车门上车时,通过车门的打开信号或座椅的传感信号触发车辆对语音信息进行接收,例如打开车载语音助手,可选的,驾驶者还可以通过车上的按钮、特定的手势触发车辆对语音信息进行接收,此时,车辆开始接收语音信息并进行处理,语音信息可以是包含特定命令词语的指令,例如“使用我的座位”、“全部使用”,或者,语音信息还可以是驾驶者与车载语音助手的多轮语音交互的上下文内容,例如车载语音助手在驾驶者手动开启音乐时说“检测到当前歌单不是您的歌单,是否需要切换”,驾驶者说“暂时不用”并在听了几首歌后说“切换吧”。此外,当采用按钮、手势、特定内容的语句的形式触发车辆对语音信息进行接收,驾驶者可以根据实际需要选择本次驾驶是否进行个性化设置,也即,驾驶者可以根据实际需要选择是否触发按钮、手势或说出特定内容的语句,从而控制车辆是否进行个性化设置。

步骤120,根据语音信息的声纹特征确定当前驾驶者的身份标识。

其中,声纹(voiceprint),是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱,声纹具有特定性及相对稳定性的特点,将声纹作为驾驶个性设置的鉴权信息,可准确识别出驾驶者的身份以提高个性设置的准确性与便利性,减少设置过程对驾驶的影响。身份标识用于区分不同的驾驶者身份,例如身份标识“驾驶员1”与身份标识“驾驶员2”对应不同的驾驶者,应理解,编号仅是用于区分不同的驾驶员,不具体限定为数字、英文等字符。

在一实施方式中,根据语音信息的声纹特征确定当前驾驶者的身份标识,包括:

提取语音信息的声纹特征;

将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认当前驾驶者的身份标识,其中,每一个声纹模型对应关联一个身份标识。

在一实施方式中,将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认当前驾驶者的身份标识,包括:

将提取到的声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对,计算声纹特征与各声纹模型的相似度,

根据计算结果确定与声纹特征对应的声纹模型;

获取确定的声纹模型所关联的身份标识作为当前驾驶者的身份标识。

其中,车辆中预先存储有声纹模型,声纹模型通过采集对应驾驶者的语音训练数据进行模型训练得到,并与驾驶者的身份标识进行关联保存,由于一辆车可能对应有不同的驾驶者,因而车辆中可以预先存储有一个或一个以上的声纹模型,根据声纹模型区分不同的驾驶身份,进而对应到不同驾驶者的个性数据。声纹识别时,将提取到的声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对,计算声纹特征与各声纹模型的相似度,当某一声纹模型与提取的声纹特征的相似度大于或等于设定阈值时,说明当前的说话者即为该声纹模型对应的驾驶者,从而确定该驾驶者的身份标识,当声纹特征没有相匹配的声纹模型时,该驾驶者无法进行个性化设置。

步骤130,根据语音信息进行使用个性数据的意图识别,个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据。

其中,车内设置参数包括座椅参数、后视镜参数、空调参数、出风口参数、香水类型(男士/女式)、氛围色彩(灯光颜色及工作方式)中的至少一种。车机是安装在车辆里面的车载信息娱乐产品的简称,能够用于实现人与车,车与外界(车与车)的信息通讯,现有的车机从早期的cd、dvd导航向智能化、信息化发展,除了基本的收音机、音乐视频播放、导航功能以外,还可带有3g及telematics(车载信息服务)功能,能结合汽车的can-bus技术,实现人与车,车与外界的信息通讯,使驾驶者可以通过互联网对车辆进行远程控制,甚至通过车辆直接完成购物、付款等金融功能,车机使用数据包括显示界面、音乐列表、电台列表、历史记录、偏好数据、智能提醒、账号信息中的至少一种。

在一实施方式中,根据语音信息进行使用个性数据的意图识别,包括:

识别语音信息的文本内容;

将文本内容输入预设的意图识别模型中进行使用个性数据的意图识别;

获取意图识别模型的输出结果;

若输出结果包含至少一个性数据的名称,则使用个性数据的意图识别成功。

在一实施方式中,接收语音信息之前,还包括:

获取与使用个性数据的意图相关联的语料数据;

根据语料数据训练一神经网络模型作为预设的意图识别模型。

其中,使用个性数据的意图是指用户希望使用某种个性数据的意图/目的,通过对接收的语音信息进行意图识别可有效得知用户所希望使用的个性数据,意图识别可以通过词表穷举、规则解析、语义解析、机器学习等方式进行,其中,词表穷举通过词表直接匹配的方式来获取意图,例如“使用我的座位”中“使用”在词表中可以匹配到“切换”,从而识别出“切换座位”的意图,规则解析及语音解析适用于表达方式较符合特定语句规则的语音信息,从而可以通过解析的方式来获取意图,例如“切换成我的歌单”的表达方式较符合特定语句规则,可以通过规则解析或语义解析识别出“切换歌单”的意图,机器学习可通过对大量语料进行深度学习而得到一神经网络模型作为分类器,例如长短期记忆网络lstm、卷积神经网络cnn,对于接收的语音信息,可根据训练得到的模型计算出每一个意图的概率,从而判断是否有使用个性数据的意图,如此,通过构建词表、规则及神经网络即可得到预设的意图识别模型,实际实现时,可以结合上述一种、两种或两种以上方式进行意图识别以提高准确性。

使用意图识别模型进行使用个性数据的意图识别之前,车辆对接收的语音信息进行识别以得到对应的文本内容,再将得到的文本内容作为意图识别模型的输入,进而获取意图识别模型的输出结果,在本实施例中,每种意图可对应至少一种个性数据,例如识别出的意图可以仅使用座位、同时使用座位和后视镜、同时使用歌单、灯光氛围和香水类型等,若输出结果包含至少一个性数据的名称,则使用个性数据的意图识别成功,反之,则使用个性数据的意图识别失败,认为用户当前没有使用个性数据的意图。

步骤140,若意图识别成功,则根据识别结果及身份标识获取待使用的个性数据。

在一实施方式中,若意图识别成功,则根据识别结果及身份标识获取待使用的个性数据,包括:

获取输出结果包含的个性数据的名称;

若身份标识关联的个性数据中包含与个性数据的名称对应的预设个性数据,则获取预设个性数据作为待使用的个性数据。

在一实施方式中,若意图识别成功,则根据识别结果及身份标识获取待使用的个性数据,还包括:

若身份标识关联的个性数据中不包含与个性数据的名称对应的预设个性数据,则获取身份标识关联的个性数据中与个性数据的名称对应的推荐个性数据作为待使用的个性数据。

其中,预设个性数据为用户预先进行设定的个性数据或车辆自动记录的历史使用数据,待推荐个性数据为云服务器根据本车及他车驾驶者的使用数据进行统计分析得到的与本车各驾驶者相关联的偏好数据,当用户未曾使用某一车机功能/车载装置而未产生相关数据时,该车机功能/车载装置对应的个性数据的名称可对应存储有推荐个性数据。如此,即使当前驾驶者首次启动某一车机功能/车载装置,也能尽量避免繁琐的操作。

步骤150,根据获取的个性数据对车辆执行相应的控制操作。

其中,在确定当前驾驶者的身份标识后,即可从身份标识对应的个性数据中获取个性数据的名称对应的个性数据对车辆进行调整,例如调整座位、后视镜,而其它的车内设置参数及车机使用数据不发生变化。当个性数据包含车机使用数据时,可以根据车机使用数据为不同驾驶者提供“多人多面”的车联网服务,例如,根据当前驾驶者对应的偏好数据进行电台推荐、音乐推荐、路径推荐,根据当前驾驶者的账号信息进行消费支付,根据当前驾驶者对应的智能提醒方式进行相关提示等,使得车联网服务可根据当前驾驶者的变化进行调整,更加智能化、人性化。

在一实施方式中,根据获取的个性数据对车辆执行相应的控制操作之后,还包括:

监测当前驾驶者对车内设置参数和/或车机使用数据的修改操作;

在当前驾驶者离车时,根据修改操作的结果更新对应的个性数据。

其中,在进行个性化设置后,车辆(例如通过车机或tbox)可以持续监测当前驾驶者对车内设置参数和/或车机使用数据的修改操作,若当前驾驶者在本次乘坐时对其对应的车内设置参数和/或车机使用数据进行修改,例如调整座椅高度、靠背角度、空调温度、出风大小、出风方向、添加喜好音乐、电台或增加收藏的兴趣点等,车辆均可以实时跟踪这些数据的变化,并在当前驾驶者离车时自动保存,以便该驾驶者在下次乘坐时自动进行个性化设置。

本申请的基于声纹识别的车辆控制方法,在接收语音信息时,根据语音信息的声纹特征确定当前驾驶者的身份标识,并根据语音信息进行使用个性数据的意图识别,个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据,若意图识别成功,则根据识别结果及身份标识获取待使用的个性数据,以及,根据获取的个性数据对车辆执行相应的控制操作。通过这种方式,本申请能够基于声纹识别实现车辆乘员的驾驶个性化设置,优化了用户体验。

本申请还提供一种车辆,包括存储器和处理器,存储器存储有至少一条程序指令,处理器通过加载并执行至少一条程序指令以实现如上的基于声纹识别的车辆控制方法。

图2是根据一示例性实施例示出的一种车辆的结构示意图。请参考图2,本申请还提供一种车辆,包括存储器210和处理器220,存储器210存储有至少一条程序指令,处理器220通过加载并执行至少一条程序指令以实现如下方法:

接收语音信息;

根据语音信息的声纹特征确定当前驾驶者的身份标识;

根据语音信息进行使用个性数据的意图识别,个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据;

若意图识别成功,则根据识别结果及身份标识获取待使用的个性数据;

根据获取的个性数据对车辆执行相应的控制操作。

在一实施方式中,处理器220执行根据语音信息的声纹特征确定当前驾驶者的身份标识,包括:

提取语音信息的声纹特征;

将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认当前驾驶者的身份标识,其中,每一个声纹模型对应关联一个身份标识。

在一实施方式中,处理器220执行将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以确认当前驾驶者的身份标识,包括:

将提取到的声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对,计算声纹特征与各声纹模型的相似度,

根据计算结果确定与声纹特征对应的声纹模型;

获取确定的声纹模型所关联的身份标识作为当前驾驶者的身份标识。

在一实施方式中,处理器220执行根据语音信息进行使用个性数据的意图识别,包括:

识别语音信息的文本内容;

将文本内容输入预设的意图识别模型中进行使用个性数据的意图识别;

获取意图识别模型的输出结果;

若输出结果包含至少一个性数据的名称,则使用个性数据的意图识别成功。

在一实施方式中,处理器220执行若意图识别成功,则根据识别结果及身份标识获取待使用的个性数据,包括:

获取输出结果包含的个性数据的名称;

若身份标识关联的个性数据中包含与个性数据的名称对应的预设个性数据,则获取预设个性数据作为待使用的个性数据。

在一实施方式中,处理器220执行若意图识别成功,则根据识别结果及身份标识获取待使用的个性数据,还包括:

若身份标识关联的个性数据中不包含与个性数据的名称对应的预设个性数据,则获取身份标识关联的个性数据中与个性数据的名称对应的推荐个性数据作为待使用的个性数据。

在一实施方式中,处理器220接收语音信息之前,还执行以下步骤:

获取与使用个性数据的意图相关联的语料数据;

根据语料数据训练一神经网络模型作为预设的意图识别模型。

在一实施方式中,处理器220根据获取的个性数据对车辆执行相应的控制操作之后,还执行以下步骤:

监测当前驾驶者对车内设置参数和/或车机使用数据的修改操作;

在当前驾驶者离车时,根据修改操作的结果更新对应的个性数据。

在一实施方式中,车内设置参数包括座椅参数、后视镜参数、空调参数、出风口参数、香水类型、氛围色彩中的至少一种,车机使用数据包括显示界面、音乐列表、电台列表、历史记录、偏好数据、智能提醒、账号信息中的至少一种。

本实施例的车辆中处理器220调用存储器210中的可执行程序代码实现的具体步骤过程,请参见上述图1所示实施例中描述的具体内容,在此不再赘述。

本申请的车辆,在接收语音信息时,根据语音信息的声纹特征确定当前驾驶者的身份标识,并根据语音信息进行使用个性数据的意图识别,个性数据包括车内设置参数和/或车机使用数据,若意图识别成功,则根据识别结果及身份标识获取待使用的个性数据,以及,根据获取的个性数据对车辆执行相应的控制操作。通过这种方式,本申请能够基于声纹识别实现车辆乘员的驾驶个性化设置,优化了用户体验。

以上所述,仅是本申请的较佳实施例而已,并非对本申请作任何形式上的限制,虽然本申请已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本申请,任何熟悉本专业的技术人员,在不脱离本申请技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本申请技术方案内容,依据本申请的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本申请技术方案的范围内。

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