一种基于人工智能的垃圾分类语音识别系统的制作方法

本发明涉及语音识别技术相关领域，尤其涉及一种基于人工智能的垃圾分类语音识别系统。

背景技术：

现阶段政府正在大力推进垃圾分类试点工作，居民投递垃圾时需要自主完成分类。但对于普通居民，因为垃圾分类的习惯还没有养成，自行判断垃圾所属分类会比较困难，所以市面上出现了通过人工输入垃圾名称，自动判断垃圾所属分类的系统。但是这些系统存在如下问题：

1、不支持语音识别，现有系统只能使用文本输入来做检索，对于很多用户特别是年纪大的用户会使用不便；

2、可以识别的内容少，现有系统一般使用基于已有物品vs垃圾分类的数据库字典做的模糊查询，所以可以识别的内容不能多于已有的数据库词条数目，实用性较低；

3、对于复杂词句无法识别，现有系统没有分词功能，不能识别复杂语句，譬如苹果电脑就会出现无法判断是苹果或者电脑的情况；

4、可以识别的垃圾分类模式少，现在主流分类模式是可回收物、有害垃圾、湿垃圾、干垃圾，但是还有不少城市会有不同的分类模式。但是目前的识别系统只会匹配一种模式，无法做到自由切换；

5、缺少模糊词句智能引导，目前的识别系统当识别不到时只会提示识别不到，缺少智能引导，做出提示帮助人们最终识别出垃圾的归类。

为此，我们提出了一种基于人工智能的垃圾分类语音识别系统。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的垃圾分类语音识别系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于人工智能的垃圾分类语音识别系统，包括：

获取单元，用于获取使用者的指令；

自然语言处理单元，用于对获取到的指令进行分析和处理；

人工智能模型，用于识别和匹配自然语音处理单元对使用者指令的分析处理结果；

深度学习单元，用于对获取到的指令中的一些比较生僻的语句进记录，并针对记录到的生僻语句进行学习训练；

垃圾分类数据库，储存预先收集到的各种垃圾的名称和分类的等数据信息，还可以用于模型的训练；

智能引导单元，用于将垃圾分类的判断结果告知给使用者。

优选地，所述获取单元包括语音指令的获取和文字指令的获取。

优选地，所述自然语音处理单元用于对获取到的指令的语音指令或输入的文字指令进行分析和处理，并对语音指令和文字指令的字数进行限制，并把使用者的语句指令处理成中心语加定语组合形式。

优选地，所述自然语音处理单元对获取的语音指令字数的限制个数和文字指令字数的限制个数均为五十个字。

优选地，所述人工智能模型可以为神经网络模型或决策树模型。

优选地，所述垃圾分类数据库可以基于不同城市的垃圾分类规则进行设置。

优选地，所述智能引导单元引导使用者的方式包括语音引导、文字引导和视频引导。

与现有技术相比，本发明的有益效果是:

本发明中，使用者可以通过语音或者文字的方式往该系统中输入指令，该系统通过获取到使用者输入的指令，通过自然语言处理单元对使用者输入的指令进行分析和处理，然后经过人工智能模型进行匹配，最后通过智能引导单元将判断结果告知给使用者，便于使用者快速准确的进行垃圾分类；此外，该系统中还安装了深度学习单元，对使用者输入的指令进行深度学习，可以不断的完善垃圾分类数据库，在使用的过程中提高该系统对垃圾分类识别的范围，同时还可以通过分类模式超参数适配多种垃圾分类规则，使该系统适用于不同垃圾分类规则的城市。

附图说明

图1为本发明提出的一种基于人工智能的垃圾分类语音识别系统的系统图。

具体实施方式

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。

下面结合具体实施例对本发明作进一步解说，目的仅在于更好的理解本发明内容。

参照图1，本发明还提出了一种基于人工智能的垃圾分类语音识别系统，包括：

获取单元，用于获取使用者的指令；

自然语言处理单元，用于对获取到的指令进行分析和处理；

人工智能模型，用于识别和匹配自然语音处理单元对使用者指令的分析处理结果；

深度学习单元，用于对获取到的指令中的一些比较生僻的语句进记录，并针对记录到的生僻语句进行学习训练，目的是便于完善垃圾分类数据库中的语句，提高垃圾分类数据库可识别范围，同时还提高使用者使用该系统的使用体验；

垃圾分类数据库，储存预先收集到的各种垃圾的名称和分类的等数据信息，还可以用于模型的训练；

智能引导单元，用于将垃圾分类的判断结果告知给使用者。

其中，所述获取单元包括语音指令的获取和文字指令的获取。

其中，所述自然语音处理单元用于对获取到的语音指令或输入的文字指令进行分析和处理，并对语音指令和文字指令的字数进行限制，并把使用者的语句指令处理成中心语加定语组合形式，同时自然语音处理单元还可以对获取单元获取到的语音指令中的语音错误进行纠错处理，对获取单元获取到的文字指令中的文字错误进行纠错处理。

其中，所述自然语音处理单元对获取的语音指令字数的限制个数和文字指令字数的限制个数均为五十个字。

其中，所述人工智能模型可以为神经网络模型或决策树模型，人工智能模型的作用是对获取到的垃圾的名称进行快速的分类和匹配。

其中，所述垃圾分类数据库可以基于不同城市的垃圾分类规则进行设置，该系统通过分类模式超参数可以适配多种垃圾分类规则，适用于不同的城市进行使用，便于适合在不同的城市使用，提高该系统的适用性。

其中，所述智能引导单元引导使用者的方式包括语音引导、文字引导和视频引导，通过语音引导、文字引导和视频引导使用者进行垃圾分类，便于提高使用者对该系统提供的垃圾分类判断结果的理解程度，对垃圾进行正确的分类。

本发明中，当使用者使用该系统进行垃圾分类指导时，比如输入的是一包沾有洗洁精的餐巾纸，可以通过语音的方式或者文字的方式输入到该系统，系统中的自然语言处理单元对“一包沾有洗洁精的餐巾纸”这个语句进行分析处理，并将该语句解释为沾有洗洁精和餐巾纸的组合形式，然后将定语和中心语传给人工智能识别模型，人工智能识别模型对定语和中心语进行匹配，匹配得到餐巾纸为干垃圾，但是定语中涉及到有害物质，所以系统会给使用者提示“洗洁精是有害垃圾，如果餐巾纸中含有较多的洗洁精，请处理后再回收”，对于归类结果输出低概率的情况，系统会将自己的判断结果通过智能引导单元告知用户，智能引导系统分三个等级，第一个等级是系统可以自动判断时会给用户处理提示，譬如沾有沙拉酱的口香糖，系统会分析定语与中心语，然后提示系统判断沙拉酱属于湿垃圾，口香糖属于干垃圾，请将两者分离后进行回收；第二个等级是系统可以识别部分内容时，譬如漏气的雪碧，此时系统会检查到雪碧，但是因为雪碧可能会属于雪碧饮料或者雪碧瓶，系统会提示用户确认您指的雪碧是否包含雪碧瓶以及是否含有雪碧饮料，用户选择含有雪碧饮料后，系统就会给出两条提示：(1)雪碧饮料属于可处理垃圾，请先处理后再进行回收；(2)雪碧瓶属于可回收垃圾；第三种情况是系统完全无法识别，这种情况系统会将用户的词语记录到垃圾分类待识别库中，等待人工处理。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。