一种智能座舱语音控制方法与流程

本发明涉及座舱语音控制，具体为一种智能座舱语音控制方法。

背景技术：

1、座舱语音控制技术是通过语音识别和自然语言处理等技术，允许驾驶员和乘客使用声音来控制车辆内部的各种功能。这种技术将语音指令转化为机器可理解的指令，从而实现对座舱功能的控制。座舱语音控制的原理是通过麦克风接收用户的语音指令，然后将语音信号转换为数字信号。接下来，语音识别技术将数字信号转换为文字，识别出用户的指令。然后，自然语言处理技术将文字指令解析为具体的座舱功能操作，并执行相应的操作。

2、经检索，申请号为201710236944.2的专利公开了一种汽车座椅的语音控制系统，对语音识别准确率高且功能多样化，包括设置在音响主机内的语音录入单元，语音录入单元录入乘车人员的声音和行车噪音并将录入的语音信号通过处理后传送至声音处理单元，所述的声音处理单元包括降噪模块、数模信号转换模块和语音识别控制模块，经降噪模块降噪后的语音信号发送至数模信号转换模块将语音模拟信号转换成语音数字信号并同步发送至语音识别控制模块，语音识别控制模块将结果通过can总线发送给座椅执行单元。利用音响主机内的语音识别单元以及声音处理单元，语音识别清楚准确，通过can线传输命令，实现对座椅智能化、多样化控制。

3、上述方案以及现有的座舱语音控制方法仍存在一些缺陷：

4、1、识别准确性有限：座舱语音控制系统在识别用户的语音指令时，可能会出现误识别或无法识别的情况，导致操作失败或执行错误；

5、2、语音指令限制：座舱语音控制系统通常对于特定的语音指令或语言有限制，用户需要按照系统要求的格式和语法进行指令输入；

6、3、交互体验不完善：座舱语音控制系统在交互体验方面可能不如物理按钮或触摸屏直观和灵活。用户可能需要进行多次尝试才能成功执行想要的操作，这可能降低用户的满意度，因此我们需要提出一种智能座舱语音控制方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种智能座舱语音控制方法，通过语音识别模块的设计，语音识别时，依次进行特征提取、声学模型训练、语言模型训练、解码和对齐、以及后处理和纠错，找到最可能的识别结果，提高识别的准确性，降低了操作失败或执行错误的风险；通过指令解析模块的设计，指令解析时，依次进行语义理解、意图识别、上下文理解、语法分析、指令匹配和查询、以及意图转化和操作执行，根据先前的指令、系统状态和用户偏好，准确地理解和解释指令，验证指令的语法正确性，确定用户的意图和目标；通过操作执行模块的设计，在操作执行时，通过对用户指令的解析、匹配和转化，以及具体的操作执行，并将执行结果以视觉、文字和手势的形式反馈给用户，实现对座舱系统的控制和操作，提升用户的便利性和满意度，提供更加智能化的座舱体验，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能座舱语音控制方法，包括如下步骤：

3、s1、语音采集：使用麦克风采集座舱内的语音指令；

4、s2、语音识别：通过使用语音识别技术，将座舱内的语音指令转换为可识别的文本形式；

5、s3、指令解析：对识别到的文本进行解析和分析，以确定用户的意图和需求；

6、s4、指令分类：将识别到的文本指令进行分类，以确定用户想要实现的具体操作；

7、s5、操作执行：根据分类的结果，将指令转化为相应的操作，并执行相关的功能；

8、s6、反馈与确认：系统通过声音、文字或图形方式向用户提供反馈，告知指令是否被正确执行；

9、s7、异常处理：系统需要能够处理一些不常见或无法识别的指令，以及处理用户的误操作。

10、优选的，上述控制方法通过智能座舱语音控制系统实现，所述智能座舱语音控制系统包括主控模块和与主控模块电性连接的语音采集模块、语音识别模块、指令解析模块、指令分类模块、操作执行模块、反馈与确认模块以及异常处理模块；

11、步骤s1中的语音采集通过语音采集模块实现，步骤s2中的语音识别通过语音识别模块实现，步骤s3中的指令解析通过指令解析模块实现，步骤s4中的指令分类通过指令分类模块实现，步骤s5中的操作执行通过操作执行模块实现，步骤s6中的反馈与确认通过反馈与确认模块实现，步骤s7中的异常处理通过异常处理模块实现。

12、优选的，在s1中，根据座舱的环境选择适合的麦克风设备，麦克风的选择应考虑到座舱内的噪音水平、声音的方向性以及麦克风的灵敏度因素；将麦克风设备布置在座舱内合适的位置，以确保能够准确捕捉到用户的语音指令；

13、所述语音采集模块具备如下特点：

14、信号增强与滤波：对采集到的语音信号进行增强和滤波处理，减少噪音干扰和提高语音信号的质量；

15、语音分割与端点检测：将连续的语音信号进行分割，识别出语音指令的起始和结束点；

16、语音预处理：对分割后的语音信号进行预处理，提取有用的语音特征；

17、语音采样与量化：对预处理后的语音信号进行采样和量化，将其转换为数字形式，以便后续的语音识别和处理。

18、优选的，所述语音识别模块在进行语音识别时，包括如下步骤：

19、a1、特征提取：从语音信号中提取有用的特征，用于表示语音的频谱、时域和频域特征；

20、a2、声学模型训练：使用带有标注的语音数据集进行声学模型的训练；

21、a3、语言模型训练：使用大规模的文本语料库进行语言模型的训练，用于处理语音识别的语言上下文和语法规则；

22、a4、解码和对齐：使用声学模型和语言模型对特征提取的语音信号进行解码和对齐，以找到最可能的识别结果；

23、a5、后处理和纠错：对识别结果进行后处理和纠错，以提高识别的准确性和健壮性；

24、a6、实时识别：针对座舱语音控制的实时需求，优化语音识别算法和系统架构，以提高实时性和响应性能。

25、优选的，所述指令解析模块在进行指令解析时，包括如下步骤；

26、b1、语义理解：对识别出的文字指令进行语义理解，将其转化为机器可理解的形式；

27、b2、意图识别：通过分析语义结构，确定用户的意图和目标；

28、b3、上下文理解：考虑到座舱语音控制的上下文信息，如先前的指令、系统状态和用户偏好，以更准确地理解和解释指令；

29、b4、语法分析：对识别出的文字指令进行语法分析，以验证指令的语法正确性；

30、b5、指令匹配和查询：将识别出的指令与预定义的指令模板或数据库进行匹配和查询，以确定相应的操作或回答；

31、b6、意图转化和操作执行：根据用户的意图和座舱系统的功能，将解析后的指令转化为相应的操作和执行。

32、优选的，所述指令分类模块包括：

33、功能分类单元：根据座舱系统的功能和操作类型对指令进行分类；

34、操作分类单元：根据指令的操作类型对其进行分类；

35、目标分类单元：根据指令的操作对象或目标对其进行分类；

36、上下文分类单元：根据指令所处的上下文环境对其进行分类；

37、语义分类单元：根据指令所表达的意义和语义信息对其进行分类；

38、条件分类单元：根据指令的执行条件或触发条件对其进行分类。

39、优选的，所述操作执行模块在进行操作执行时，包括如下步骤：

40、c1、指令解析：对用户的语音指令进行解析，将其转化为机器可理解的格式；

41、c2、操作匹配：将解析后的指令与系统中的操作模板或数据库进行匹配，以确定相应的操作或功能；

42、c3、操作转化：将匹配到的操作转化为座舱系统能够理解和执行的命令或指令；

43、c4、操作执行：根据转化后的命令或指令，执行相应的操作或功能。

44、优选的，所述反馈与确认模块包括：

45、声音反馈单元：系统通过语音合成技术，将执行结果转化为语音信息，以口头形式告知用户；

46、视觉反馈单元：系统通过显示界面或图标的方式，将执行结果以视觉形式展示给用户；

47、文字反馈单元：系统以文字的形式将执行结果显示给用户；

48、手势反馈单元：系统通过震动、闪光的方式，通过触觉和光线的变化来反馈执行结果；

49、异常反馈单元：如果系统出现异常或无法执行用户指令，系统通过语音、文字或图标形式向用户提供相应的反馈，以告知用户操作的失败原因或提供解决方案。

50、优选的，所述异常处理模块在进行异常处理时，包含一下几种情况：

51、语音识别错误：当语音识别系统无法准确识别用户的指令时，系统提供重新识别或提示用户重复指令的选项，以确保准确理解用户的意图；

52、操作执行错误：当系统无法成功执行用户的指令时，是由于座舱系统故障、网络连接问题或其他原因造成的；

53、数据异常：当系统无法访问或获取所需的数据时，导致操作无法执行或结果不准确；

54、系统故障：当座舱系统出现故障或异常情况时，系统通过提供故障报告、联系技术支持或提供备用功能来处理；

55、安全问题：当用户的指令涉及到安全问题或违反规定时，系统通过警告用户、拒绝执行操作或提供合规操作建议来处理。

56、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

57、1、本发明通过语音识别模块的设计，语音识别时，依次进行特征提取、声学模型训练、语言模型训练、解码和对齐、以及后处理和纠错，找到最可能的识别结果，提高识别的准确性，降低了操作失败或执行错误的风险；

58、2、本发明通过指令解析模块的设计，指令解析时，依次进行语义理解、意图识别、上下文理解、语法分析、指令匹配和查询、以及意图转化和操作执行，根据先前的指令、系统状态和用户偏好，准确地理解和解释指令，验证指令的语法正确性，确定用户的意图和目标；

59、3、本发明通过操作执行模块的设计，在操作执行时，通过对用户指令的解析、匹配和转化，以及具体的操作执行，并将执行结果以视觉、文字和手势的形式反馈给用户，实现对座舱系统的控制和操作，提升用户的便利性和满意度，提供更加智能化的座舱体验。