基于语音指令的设备控制方法、装置以及电子设备与流程

本申请涉及智能设备领域或其他相关领域，具体而言，涉及一种基于语音指令的设备控制方法、装置以及电子设备。

背景技术：

1、随着智能家居的兴起以及用户语音指令的多样性增加，用户对于更智能、便捷的多设备控制方法的需求不断增加。传统语音控制系统对设备进行控制时仅可以实现基于语音指令对某一具体设备进行控制，但仍存在着一些技术难题，如传统语音控制系统难以准确理解用户的多重意图，导致不能同时触发多个设备的操作的问题，也不能解决传统的设备控制规则匹配算法难以满足对于灵活性和定制性的要求，并且当语音指令较为复杂或包含上下文信息时，传统语义分析难以准确解释用户的真实意图，限制了系统的智能化水平。

2、针对相关技术中基于语音信息控制设备时，智能设备识别语音信息的准确率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种基于语音指令的设备控制方法、装置以及电子设备，以解决相关技术中基于语音信息控制设备时，智能设备识别语音信息的准确率低的问题。

2、为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种基于语音指令的设备控制方法。该方法包括：接收目标语音指令，将目标语音指令输入语音识别模型，输出目标文本数据，其中，目标语音指令用于对目标设备进行控制处理，语音识别模型用于将目标语音指令转化为数据类型为文本格式的目标文本数据；根据预设语法规则以及词汇库对目标文本数据进行解析，得到目标语音标签树，并将目标语音标签树与多个预设控制规则进行匹配，根据匹配结果确定目标控制规则，其中，目标语音标签树用于指示目标语音指令的语音内容信息，多个预设控制规则是指对不同设备进行控制的规则；依据目标控制规则对目标设备进行控制处理。

3、进一步地，语音识别模型包括频率识别模型以及时序识别模型，将目标语音指令输入语音识别模型，输出目标文本数据包括：对目标语音指令进行转换处理，得到第一转换数据，其中，转换处理是指将音频格式的目标语音指令转换为字符格式的第一转换数据；利用频率识别模型提取第一转换数据的频率特征，得到频谱特征数据，其中，频率识别模型用于提取第一转换数据中的频率特征；利用时序识别模型识别频谱特征数据的时序关系，得到时序数据，根据时序数据输出目标文本数据。

4、进一步地，语音识别模型通过以下步骤训练得到：获取多个样本语音数据，并获取样本语音数据关联的文本数据，得到多个样本文本数据，将多个样本语音数据和多个样本文本数据进行组合，得到样本语音数据集；利用样本语音数据集训练语音识别模型，得到训练后的语音识别模型；获取训练后的语音识别模型的准确率值，在准确率值小于等于预设准确率阈值的情况下，调整训练后的语音识别模型的模型参数，直至调整后的语音识别模型关联的准确率值大于预设准确率阈值，并将调整后的语音识别模型确定为语音识别模型。

5、进一步地，根据预设语法规则以及词汇库对目标文本数据进行解析，得到目标语音标签树包括：根据词汇库对目标文本数据进行分词处理，得到多个目标分词数据；遍历多个目标分词数据，分别将每个目标分词数据与预设语法规则进行匹配，得到多个匹配分词数据，并创建多个匹配分词数据的节点，得到多个分词节点；利用预设语法规则将多个分词节点进行连接，得到目标语音标签树。

6、进一步地，将目标语音标签树与多个预设控制规则进行匹配，根据匹配结果确定目标控制规则包括：获取规则匹配模型，其中，规则匹配模型用于确定目标语音标签树与多个预设控制规则的相似度数据；将目标语音标签树与多个预设控制规则分别输入规则匹配模型，得到多个相似度数据；获取多个相似度数据中数值最大的相似度数据，得到目标相似度数据，将目标相似度数据关联的预设控制规则确定为目标控制规则。

7、进一步地，依据目标控制规则对目标设备进行控制处理包括：解析目标控制规则，得到目标设备控制指令，其中，目标设备控制指令是指对目标设备进行控制的指令；根据目标设备控制指令生成提示信息，并将提示信息发送至客户端，在接收到客户端返回的确认指令的情况下，基于目标设备控制指令控制目标设备，其中，提示信息用于向使用客户端的用户确认目标设备控制指令。

8、进一步地，利用预设语法规则将多个分词节点进行连接，得到目标语音标签树包括：根据预设语法规则计算多个分词节点之间的关联相似度数据，得到多组关联相似度数据；根据多组关联相似度数据对多个分词节点进行排列，得到目标语音标签树。

9、为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种基于语音指令的设备控制装置。该装置包括：接收单元，用于接收目标语音指令，将目标语音指令输入语音识别模型，输出目标文本数据，其中，目标语音指令用于对目标设备进行控制处理，语音识别模型用于将目标语音指令转化为数据类型为文本格式的目标文本数据；解析单元，用于根据预设语法规则以及词汇库对目标文本数据进行解析，得到目标语音标签树，并将目标语音标签树与多个预设控制规则进行匹配，根据匹配结果确定目标控制规则，其中，目标语音标签树用于指示目标语音指令的语音内容信息，多个预设控制规则是指对不同设备进行控制的规则；处理单元，用于依据目标控制规则对目标设备进行控制处理。

10、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质用于存储程序，其中，程序运行时控制计算机存储介质所在的设备执行一种基于语音指令的设备控制方法。

11、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包含一个或多个处理器和存储器；存储器中存储有计算机可读指令，处理器用于运行计算机可读指令，其中，计算机可读指令运行时执行一种基于语音指令的设备控制方法。

12、通过本申请，采用以下步骤：接收目标语音指令，将目标语音指令输入语音识别模型，输出目标文本数据，其中，目标语音指令用于对目标设备进行控制处理，语音识别模型用于将目标语音指令转化为数据类型为文本格式的目标文本数据；根据预设语法规则以及词汇库对目标文本数据进行解析，得到目标语音标签树，并将目标语音标签树与多个预设控制规则进行匹配，根据匹配结果确定目标控制规则，其中，目标语音标签树用于指示目标语音指令的语音内容信息，多个预设控制规则是指对不同设备进行控制的规则；依据目标控制规则对目标设备进行控制处理，解决了相关技术中基于语音信息控制设备时，智能设备识别语音信息的准确率低的问题，通过接收目标语音指令，将目标语音指令输入语音识别模型，输出目标文本数据，利用目标文本数据得到目标语音标签树，并将目标语音标签树与多个预设控制规则进行匹配，根据匹配结果确定目标控制规则，进而基于目标控制规则对目标设备进行控制处理，进而达到了提高智能设备识别语音信息的准确率，增强用户体验的效果。

技术特征：

1.一种基于语音指令的设备控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语音识别模型包括频率识别模型以及时序识别模型，将所述目标语音指令输入语音识别模型，输出目标文本数据包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语音识别模型通过以下步骤训练得到：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设语法规则以及词汇库对所述目标文本数据进行解析，得到目标语音标签树包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标语音标签树与多个预设控制规则进行匹配，根据匹配结果确定目标控制规则包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述目标控制规则对所述目标设备进行控制处理包括：

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用所述预设语法规则将所述多个分词节点进行连接，得到所述目标语音标签树包括：

8.一种基于语音指令的设备控制装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储程序，其中，所述程序运行时控制所述计算机存储介质所在的设备执行权利要求1至7中任意一项所述的基于语音指令的设备控制方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至7中任意一项所述的基于语音指令的设备控制方法。

技术总结本申请公开了一种基于语音指令的设备控制方法、装置以及电子设备。涉及智能设备领域或其他相关领域，该方法包括：接收目标语音指令，将目标语音指令输入语音识别模型，输出目标文本数据，其中，语音识别模型用于将目标语音指令转化为数据类型为文本格式的目标文本数据；根据预设语法规则以及词汇库对目标文本数据进行解析，得到目标语音标签树，并将目标语音标签树与多个预设控制规则进行匹配，根据匹配结果确定目标控制规则，其中，目标语音标签树用于指示目标语音指令的语音内容信息；依据目标控制规则对目标设备进行控制处理。通过本申请，解决了相关技术中基于语音信息控制设备时，智能设备识别语音信息的准确率低的问题。技术研发人员：陶平安,唐杰,李春光,徐玉姣受保护的技术使用者：珠海格力电器股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/3/31