语音交互方法、介质和电子设备与流程

本技术涉及计算机，特别涉及一种语音交互方法、介质和电子设备。

背景技术：

1、随着电子技术的发展，许多车辆或者房屋/房间都附带了语音交互功能，用户可以通过语音的方式对车辆或者房屋/房间内的物体进行控制。例如，用户可以通过语音的方式控制房屋内的桌子、窗帘、门窗等家居设备，又例如，用户可以通过语音的方式控制车辆的车窗、音箱、香薰等。

2、然而，车辆或者房屋/房间附带的语音交互功能，给用户带来便利的同时，也带来了一些安全问题。例如，在可以通过语音控制车窗或者车门开闭的情况下，当用户在等红绿灯或者在车内休憩时，陌生人在车外可以通过语音指令将车窗打开，从而实施抢劫或者偷盗；又例如，当用户不在家或者在家里休憩时，陌生人在房外可以通过语音将门窗打开，从而实施抢劫或者偷盗。从而，需要一种语音交互方法，使得当陌生人通过语音指令在房外或者车外无法打开车窗或者门窗，从而保证用户的安全。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本技术实施例的目的在于提供一种语音交互方法、介质和电子设备，使得电子设备可以根据当前车辆或者房屋的目标物体的开闭状态精确的识别人员发出语音指令时所处位置，从而当陌生人在车外或者房外时不执行语音指令对应的操作，进而保证用户的安全。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种语音交互方法，应用于电子设备，包括：

3、接收到语音指令；

4、根据与电子设备所处实体相关的目标物体的当前状态，确定语音指令的发出者与实体的相对位置；

5、根据语音指令的发出者与实体的相对位置、语音指令的发出者的权限，确定是否执行语音指令。

6、可以理解的，根据与电子设备所处实体相关的目标物体的当前状态，可以更加精确的确定语音指令的发出者与实体的相对位置，并且根据语音指令的发出者的权限，比如说是注册人员还是非注册人员，确定是否执行语音指令，进而提高了对语音指令响应的准确性。

7、在上述第一方面的一种可能实现中，还包括：

8、确定语音指令为预设类型的指令，并且

9、语音指令的发出者与实体的相对位置为在实体的外面、以及语音指令的发出者没有权限，则不执行语音指令对应的操作。

10、可以理解的，语音指令的发出者与实体的相对位置为在实体的外面、语音指令的发出者没有权限，即意味着非注册人员(陌生人)在某个空间的外面，此时不执行语音指令对应的操作，使得陌生人无法通过语音指令做出有损于用户的事情。

11、在上述第一方面的一种可能实现中，还包括：

12、确定语音指令为预设类型的指令，并且

13、语音指令的发出者与实体的相对位置为在实体的里面或者语音指令的发出者有权限，则执行语音指令对应的操作。

14、可以理解的，语音指令的发出者与实体的相对位置为在实体的里面或者语音指令的发出者有权限，执行语音指令对应的操作，则意味着在车内的人员或者当注册人员在外面都可以通过语音指令控制，从而方便了用户的使用。

15、在上述第一方面的一种可能实现中，实体包括房屋/房间，并且

16、与房屋/房间相关的目标物体包括门或者窗户，并且

17、目标物体的当前状态包括半开/半闭、全开、全闭。

18、在上述第一方面的一种可能实现中，预设类型的指令包括下列中的至少一种：

19、打开房门、关闭房门、打开房屋/房间窗户、关闭房屋/房间窗户、打开空调、关闭空调。

20、在上述第一方面的一种可能实现中，实体包括车辆，并且

21、与车辆相关的目标物体包括车门或者车窗，并且

22、目标物体的当前状态包括半开/半闭、全开、全闭。

23、在上述第一方面的一种可能实现中，预设类型的指令包括下列中的至少一种：

24、打开车窗、关闭车窗、打开车门、关闭车门、打开空调、关闭空调、打开后备箱、关闭后备箱。

25、可以理解的，在一些实施例中，预设类型的指令可以为下述的高危指令。

26、在上述第一方面的一种可能实现中，根据与电子设备所处实体相关的目标物体的当前状态，确定语音指令的发出者与实体的相对位置，包括：

27、将与电子设备所处实体相关的目标物体的当前状态以及语音指令两者所对应的特征值作为位置识别模型的输入特征参数输入位置识别模型，得到语音指令的发出者与实体的相对位置结果。

28、在上述第一方面的一种可能实现中，位置识别模型通过以下方式训练得到：

29、重复执行以下操作，直至满足预设终止条件，得到位置识别模型：

30、获取样本参数，样本参数包括语音指令训练样本以及采集各语音指令训练样本的电子设备所处实体的目标物体的状态；

31、将样本参数输入初始模型，得到对应样本参数的输出结果；

32、根据对应各样本参数的期望结果和输出结果，调整初始模型参数。

33、在上述第一方面的一种可能实现中，预设终止条件包括：

34、初始模型的输出结果和期望结果之间的差异满足预设阈值。

35、在上述第一方面的一种可能实现中，预设终止条件包括：

36、重复执行次数达到预设数量。

37、在上述第一方面的一种可能实现中，初始模型包括深度学习模型或者机器学习模型。

38、第二方面，本技术实施例提供了一种位置识别模型的训练方法，其特征在于，包括：

39、重复执行以下操作，直至满足预设终止条件，得到位置识别模型：

40、获取样本参数，样本参数包括语音指令训练样本以及采集各语音指令训练样本的电子设备所处实体的目标物体的状态；

41、将样本参数输入初始模型，得到对应样本参数的输出结果；

42、根据对应各样本参数的期望结果和输出结果，调整初始模型参数。

43、在上述第二方面的一种可能实现中，预设终止条件包括：

44、初始模型的输出结果和期望结果之间的差异满足预设阈值。

45、在上述第二方面的一种可能实现中，预设终止条件包括：

46、重复执行次数达到预设数量。

47、在上述第二方面的一种可能实现中，初始模型包括深度学习模型或者机器学习模型。

48、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：

49、一个或多个处理器；

50、一个或多个存储器；一个或多个存储器存储有一个或多个程序，当一个或者多个程序被一个或多个处理器执行时，使得电子设备执行上述第一方面以及第一方面的各种实现中的任意一种语音交互方法或者执行上述第二方面以及第二方面的各种实现中的任意一种位置识别模型的训练方法。

51、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储介质上存储有指令，指令在计算机上执行时使计算机执行上述第一方面以及第一方面的各种实现中的任意一种语音交互方法或者执行上述第二方面以及第二方面的各种实现中的任意一种位置识别模型的训练方法。

52、第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括指令，该指令在执行时使计算机执行上述第一方面以及第一方面的各种实现中的任意一种语音交互方法或者执行上述第二方面以及第二方面的各种实现中的任意一种位置识别模型的训练方法。