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家用电器的语音控制系统及其方法与流程

  • 国知局
  • 2024-06-21 11:52:06

本申请涉及语音控制领域,且更为具体的涉及一种家用电器的语音控制系统及其方法。

背景技术:

1、家用电器的语音控制系统是一种通过语音指令来控制家用电器的技术。它使用语音识别技术将用户的语音指令转化为可理解的命令,并通过与家电设备连接的智能控制中心或智能家居系统来执行相应的操作。常见的家电语音控制形式主要有两种:一种是用户通过手机对家用电器进行控制;另一种是在一定距离内通过语音直接对家用电器进行控制。但是这两种设备对于距离和设备具有一定的要求,一定程度上限制了家用电器语音控制系统的便民性。

2、因此,期待一种优化的家用电器语音控制方案。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题,提出了本申请。本申请的实施例提供了一种家用电器的语音控制系统及其方法,其使用基于深度神经网络模型的人工智能技术来对各个设备的用户语音输入信号进行特征提取和编码,得到用于表示多个语音输入设备中哪个语音输入设备为源语音输入设备的分类标签,并且基于上述分类结果,该源语音输入设备对用户的语音输入做出响应。这样,通过构建家用电器的语音控制方案,对多个家用电器的用户的输入进行分析,解决了传统语音控制家用电器的局限性,更好地提高了用户的体验。

2、根据本申请的一个方面,提供了一种家用电器的语音控制系统,其包括:

3、语音信号获取模块,用于获取各个电器的语音输入信号;

4、语音识别模块,用于将所述各个电器的语音输入信号进行语音识别以得到多个输入文本;

5、上下文编码模块,用于将所述多个输入文本分别进行分词处理后通过基于转换器的上下文编码器以得到多个用户语义特征向量;

6、混合卷积模块,用于将所述多个用户语义特征向量二维排列为用户特征矩阵后通过包含混合卷积层的卷积神经网络模型以得到分类特征矩阵;

7、优化模块,用于对所述分类特征矩阵进行基于目标函数的特征节点间拓扑聚合以得到优化分类特征矩阵;

8、分类结果生成模块,用于将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果,所述分类结果用于表示多个语音输入电器中哪个语音输入设备为源语音输入电器;

9、响应模块,用于基于所述分类结果进行响应来处理指令。

10、在上述的家用电器的语音控制系统中,所述上下文编码模块,包括:

11、分词单元,用于对所述多个输入文本的每个输入文本进行分词处理以获得多个指令词;

12、词嵌入单元,用于将所述多个指令词通过嵌入层以将所述多个指令词中各个指令词转化为指令词嵌入向量以得到指令词嵌入向量的序列,其中,所述嵌入层使用可学习的嵌入矩阵对所述各个指令词进行嵌入编码;

13、上下文编码单元,用于将所述指令词嵌入向量的序列输入所述基于转换器的上下文编码器以得到所述多个指令上下文语义特征向量;

14、级联单元,用于将所述多个指令上下文特征向量进行级联以得到所述多个用户语义特征向量中每个用户语义特征向量。

15、在上述的家用电器的语音控制系统中,所述上下文编码单元,包括:

16、查询向量构造子单元,用于将所述指令词嵌入向量的序列排列为输入向量;

17、向量转化子单元,用于将所述输入向量通过可学习嵌入矩阵分别转化为查询向量和关键向量;

18、自注意子单元,用于计算所述查询向量和所述关键向量的转置向量之间的乘积以得到自注意关联矩阵;

19、标准化子单元,用于对所述自注意关联矩阵进行标准化处理以得到标准化自注意关联矩阵;

20、关注度计算子单元,用于将所述标准化自注意关联矩阵输入softmax激活函数进行激活以得到自注意力特征矩阵;

21、注意力施加子单元,用于将所述自注意力特征矩阵与所述指令词嵌入向量的序列中各个指令词嵌入向量分别相乘得到所述多个指令上下文语义上下文特征向量。

22、根据本申请的另一方面,还提供了一种家用电器的语音控制方法,其包括:

23、获取各个电器的语音输入信号;

24、将所述各个电器的语音输入信号进行语音识别以得到多个输入文本;

25、将所述多个输入文本分别进行分词处理后通过基于转换器的上下文编码器以得到多个用户语义特征向量;

26、将所述多个用户语义特征向量二维排列为用户特征矩阵后通过包含混合卷积层的卷积神经网络模型以得到分类特征矩阵;

27、对所述分类特征矩阵进行基于目标函数的特征节点间拓扑聚合以得到优化分类特征矩阵;

28、将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果,所述分类结果用于表示多个语音输入电器中哪个语音输入设备为源语音输入电器;

29、基于所述分类结果进行响应来处理指令。

30、与现有技术相比,本申请提供的家用电器的语音控制系统及其方法,其使用基于深度神经网络模型的人工智能技术来对各个设备的用户语音输入信号进行特征提取和编码,得到用于表示多个语音输入设备中哪个语音输入设备为源语音输入设备的分类标签,并且基于上述分类结果,该源语音输入设备对用户的语音输入做出响应。这样,通过构建家用电器的语音控制方案,对多个家用电器的用户的输入进行分析,解决了传统语音控制家用电器的局限性,更好地提高了用户的体验。

技术特征:

1.一种家用电器的语音控制系统,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的家用电器的语音控制系统,其特征在于,所述上下文编码模块,包括:

3.根据权利要求2所述的家用电器的语音控制系统,其特征在于,所述上下文编码单元,包括:

4.根据权利要求3所述的家用电器的语音控制系统,其特征在于,所述混合卷积模块,包括:

5.根据权利要求4所述的家用电器的语音控制系统,其特征在于,所述第一卷积分支、所述第二卷积分支、第三卷积分支和第四卷积分支使用相同尺寸的卷积核。

6.根据权利要求5所述的家用电器的语音控制系统,其特征在于,所述第二卷积分支的第二卷积核、所述第三卷积分支的第三卷积核和所述第四卷积分支的第四卷积核具有不同的空洞率。

7.根据权利要求6所述的家用电器的语音控制系统,其特征在于,所述优化模块,包括:

8.根据权利要求7所述的家用电器的语音控制系统,其特征在于,所述特征节点计算单元,用于:

9.根据权利要求8所述的家用电器的语音控制系统,其特征在于,所述分类结果生成模块,包括:

10.一种家用电器的语音控制方法,其特征在于,包括:

技术总结本申请涉及语音控制领域,其具体公开了一种家用电器的语音控制系统及其方法,使用基于深度神经网络模型的人工智能技术来对各个设备的用户语音输入信号进行特征提取和编码,得到用于表示多个语音输入设备中哪个语音输入设备为源语音输入设备的分类标签,并且基于上述分类结果,该源语音输入设备对用户的语音输入做出响应。这样,通过构建家用电器的语音控制方案,对多个家用电器的用户的输入进行分析,解决了传统语音控制家用电器的局限性,更好地提高了用户的体验。技术研发人员:周啸婷,郑鑫磊,郑祥生受保护的技术使用者:嘉兴市奥露电器有限公司技术研发日:技术公布日:2024/5/16

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