一种家具控制方法和装置与流程

本发明涉及智能家具技术领域，特别是涉及一种家具控制方法和一种家具控制装置。

背景技术：

目前，很多的智能家具和智能家电，都是通过智能音箱实现技术，通过语音识别，并转换成文本，实现音响的控制。

智能语音识别设备都是使用语音合成然后进行语音转换成文本，但具有针对性的家具控制技术不强，家具设备命令执行混乱，导致设备可操作性不强。

现有的智能家电，都是独立单品，智能家具和智能家电分离式，到处摆放，不美观，拾音效果差等。

技术实现要素：

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种家具控制方法和相应的一种家具控制装置。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种家具控制方法，包括：

采集语音信息；

将所述语音信息转化成文本信息；

采用预设分词规则对所述文本信息进行拆分得到若干初始单词；

在预设家具控制库内查询与所述初始单词匹配的控制指令；

对所述家具执行所述控制指令。

进一步地，所述采用预设分词规则对所述文本信息进行拆分得到若干初始单词的步骤，包括：

基于字符串匹配的分词方法逐个查找所述家具控制库，对所述文本信息进拆分，得到若干所述初始单词。

进一步地，所述基于字符串匹配的分词方法逐个查找所述家具控制库，对所述文本信息进拆分，得到若干所述初始单词的步骤，包括：

采用正向最大匹配法、反向最大匹配法、双向最大匹配法和最小切分法中的一种或多种方法对所述文本信息进行拆分，得到若干所述初始单词。

进一步地，所述在预设家具控制库内查询与所述初始单词匹配的控制指令的步骤之后，包括：

对所述初始单词的重要性进行标注，得到训练数据；

将所述训练数据存储在所述家具控制库内。

本发明实施例公开了一种家具控制装置，包括：

语音采集模块，用于采集语音信息；

语音转换模块，用于将所述语音信息转化成文本信息；

语义分析模块，用于采用预设分词规则对所述文本信息进行拆分得到若干初始单词；

指令匹配模块，用于在预设家具控制库内查询与所述初始单词匹配的控制指令；

控制模块，用于对所述家具执行所述控制指令。

进一步地，所述语义分析模块包括：

语义分析子模块，用于基于字符串匹配的分词方法逐个查找所述家具控制库，对所述文本信息进拆分，得到若干所述初始单词。

进一步地，所述语义分析子模块包括：

语义分析单元，用于采用正向最大匹配法、反向最大匹配法、双向最大匹配法和最小切分法中的一种或多种方法对所述文本信息进行拆分，得到若干所述初始单词。

进一步地，所述指令匹配模块包括：

训练子模块，用于对所述初始单词的重要性进行标注，得到训练数据；

存储子模块，用于将所述训练数据存储在所述家具控制库内。

本发明实施例公开了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述的家具控制方法的步骤。

本发明实施例公开了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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的家具控制方法的步骤。

本发明实施例包括以下优点：通过采集语音信息，将语音信息转化成文本信息，对文本信息按照预设分词规则进行拆分，得到若干初始单词，在预设家具控制库内查询与初始单词相匹配的控制指令，对家具执行上述控制指令，将语音信息根据预设的拆分方法进行语音分析后，在具有大数据的家具控制库中查询到精准地控制指令，实现家具的智能控制。

附图说明

图1是本发明的一种家具控制方法实施例的步骤流程图；

图2是本发明的一种家具控制装置实施例的结构框图。

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，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明实施例的核心构思之一在于，通过采集语音信息，将语音信息转化成文本信息，对文本信息按照预设分词规则进行拆分，得到若干初始单词，在预设家具控制库内查询与初始单词相匹配的控制指令，对家具执行上述控制指令，将语音信息根据预设的拆分方法进行语音分析后，在具有大数据的家具控制库中查询到精准地控制指令，实现家具的智能控制。

参照图1，示出了本发明的一种家具控制方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

s1，采集语音信息；

在本实施例中，采用麦克风矩阵直接在家具设备上进行语音信息的采集，并进行整合后进行噪音消除处理。上述麦克风矩阵是指靠多个拾音点来收集初始语音信息，然后通过特殊的算法过滤一部分外界噪音，提高通话的质量。

s2，将所述语音信息转化成文本信息；

在本实施例中，对上述麦克风矩阵获取的语音信息进行处理后，对上述语音信息进行文字转换，将其转换成文本信息。

s3，采用预设分词规则对所述文本信息进行拆分得到若干初始单词；

在本实施例中，采用专业的本地家具库、云端家具库和家电词汇标注库，把上述文本信息切分出与之匹配的所有可能的词，再运用统计语言模型决定最优的切分结果，也就是采用自然语言处理中的序列标注(sequencelabeling)问题，利用维特比算法(viterbi)就可以完成标注推断，从而得到分词结果。序列标注(sequencelabeling)是比分类含义更加广泛的一个任务，需要分类的对象本身对于分类任务所能提供的信息量非常少，更多的信息是来源于上下文，上下文决定当前对象的标注类别，比如词义消歧，可以在把这个词去掉的情况下，依靠上下文对词义进行推理。维特比算法是一种动态规划算法,用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列，特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中。在统计句法分析中动态规划算法可以被用于发现最可能的上下文无关的派生(解析)的字符串，被称为“维特比分析”。

s4，在预设家具控制库内查询与所述初始单词匹配的控制指令；通过构造句子任务的服务器分解的语言模型，引出词向量，可以真正充分地利用所有上文信息来预测下一个词，获得核心词、关键词提取，得到用户精准的语义分析和个人意图。

s5，对所述家具执行所述控制指令。

在本实施中，将与用户发出的语音信息相近的用户意图控制指令直接返回给智能家具和家电终端并实施精准控制。

在本实施例中，所述采用预设分词规则对所述文本信息进行拆分得到若干初始单词的步骤，包括：

s31，基于字符串匹配的分词方法逐个查找所述家具控制库，对所述文本信息进拆分，得到若干所述初始单词。

在本实施例中，中文的词是句子组成的基本单元，不像英语句子已经分好词了，中文的文本处理的第一步就是中文文本信息拆分(分词)，分词中面临三大基本问题：1、分词规范，2、分词歧义，3、未登录词的识别。中文分词算法大概分为两大类，一类是基于字符串匹配的分词方法，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词相同，就算匹配。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”,“长词优先”等策略。该分词方法速度快，都是o(n)时间复杂度，实现简单。

在本实施例中，所述基于字符串匹配的分词方法逐个查找所述家具控制库，对所述文本信息进拆分，得到若干所述初始单词的步骤，包括：

s301，采用正向最大匹配法、反向最大匹配法、双向最大匹配法和最小切分法中的一种或多种方法对所述文本信息进行拆分，得到若干所述初始单词。在本实施例中，通过将文本信息切分出单字串，然后和词库进行比对，如果是一个词就记录下来，否则通过增加或者减少一个单字，继续比较，一直还剩下一个单字则终止，如果该单字串无法切分，则作为未登录处理，最大匹配出的词必须保证下一个扫描不是词表中的词或词的前缀才可以结束。其中，正向最大匹配法是指从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配，如果匹配上，则切分出一个词。反向最大匹配法通常简称为rmm法，从被处理文本的末端开始匹配扫描，每次取最末端的2i个字符(i字字串)作为匹配字段，若匹配失败，则去掉匹配字段最前面的一个字，继续匹配。相应地，它使用的分词词典是逆序词典，其中的每个词条都将按逆序方式存放。在实际处理时，先将文档进行倒排处理，生成逆序文档，然后，根据逆序词典，对逆序文档用正向最大匹配法处理即可。双向最大匹配法是指使用正向切分一次、逆向切分一次，如果两次切分结果一样的话就选取相同的结果，若两次切分结果不同，则遵守最大匹配原则和词库中没有的单字词越少越好原则选取最终切分结果。

在本实施例中，所述在预设家具控制库内查询与所述初始单词匹配的控制指令的步骤之后，包括：

s41，对所述初始单词的重要性进行标注，得到训练数据；

在本实施例中，基于统计以及机器学习的分词方式，该分词方式是基于标注的词性和统计特征，对中文进行建模，即根据观测到的数据(标注好的语料)对模型参数进行估计，即训练。在分词阶段再通过模型计算各种分词出现的概率，将概率最大的分词结果作为最终结果。常见的序列标注模型有隐马尔可夫模型和条件随机场。隐马尔可夫模型(hiddenmarkovmodel，hmm)是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程，从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。条件随机场(conditionalrandomfieldalgorithm，crf)是一种基于遵循马尔可夫性的概率图模型。机器学习的方法能够很好处理歧义和未登录词问题。

s42，将所述训练数据存储在所述家具控制库内。

在本实施例中，因机器学习的分类任务，进行有监督学习，训练数据，自主的采用训练数据自提取的方法，利用程序从搜索日志里自动挖掘。从海量日志数据里提取隐含的用户对于每个关键词的重要性进行标注，得到的训练数据将综合亿级用户的“标注结果”，覆盖面更广，且来自于真实搜索数据，训练结果与标注的目标集分布接近，训练数据更精确，更好的对家具和家电下达到更好指令控制效果。

在另一实施例中，支持离线语义识别和语义分析，使用自然语言处理中的序列标记(sequencelabeling)问题，通常做法里利用隐马尔可夫模型(hmm)，最大熵模型(maxent)，最大熵马尔可夫模型(memm)，条件随机场(crf)等预测文本串每个字的标识，进行深度学习，从而让智能家具和家电更加懂得人目前需要操控什么样的指令，让家具或者家电的指令更加符合人性和精度增加，实时性强。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图2，示出了本发明的一种家具控制装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

语音采集模块1，用于采集语音信息；

语音转换模块2，用于将所述语音信息转化成文本信息；

语义分析模块3，用于采用预设分词规则对所述文本信息进行拆分得到若干初始单词；

指令匹配模块4，用于在预设家具控制库内查询与所述初始单词匹配的控制指令；

控制模块4，用于对所述家具执行所述控制指令。

在本实施例中，语音采集模块由语音芯片和两个麦克风(microphone，mic)组成，双mic和四个mic等主要用于噪音消除，语音芯片使用i2s总线和微控制单元连接，i2s(inter—icsound)总线,又称集成电路内置音频总线，是数字音频设备之间的音频数据传输的一种总线标准，该总线专门用于音频设备之间的数据传输和各种多媒体系统，它采用了沿独立的导线传输时钟与数据信号的设计，通过将数据和时钟信号分离，避免了因时差诱发的失真，为用户节省了购买抵抗音频抖动的专业设备的费用。微控制单元(microcontrollerunit；mcu)，又称单片微型计算机(singlechipmicrocomputer)或者单片机，是把中央处理器(centralprocessunit；cpu)的频率与规格做适当缩减，并将内存(memory)、计数器(timer)、usb、a/d转换、uart、plc、dma等周边接口，甚至lcd驱动电路都整合在单一芯片上，形成芯片级的计算机，为不同的应用场合做不同组合控制。

在本实施例中，所述语义分析模块3包括：

语义分析子模块，用于基于字符串匹配的分词方法逐个查找所述家具控制库，对所述文本信息进拆分，得到若干所述初始单词。

所述语义分析子模块包括：

语义分析单元，用于采用正向最大匹配法、反向最大匹配法、双向最大匹配法和最小切分法中的一种或多种方法对所述文本信息进行拆分，得到若干所述初始单词。

所述指令匹配模块4包括：

训练子模块，用于对所述初始单词的重要性进行标注，得到训练数据；

存储子模块，用于将所述训练数据存储在所述家具控制库内。

本发明还公开了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述的家具控制方法的步骤。

本发明还公开了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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的家具控制方法的步骤。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，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。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者终端设备不仅包括那些要素，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、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种家具控制方法和一种家具控制装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。