语音交互方法、服务器及计算机可读存储介质与流程

本技术涉及语音交互，特别涉及一种语音交互方法、服务器及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、在用户刚开始使用车辆时，由于对车辆和车辆的语音交互功能较为陌生，故可能会表述一些模糊的、不完整的语音指令，而车辆在处理这些语音指令时，因难以理解出语音指令的实际含义，进而无法执行相应的功能，导致语音交互失败。

技术实现思路

1、本技术提供了一种语音交互方法、服务器及计算机可读存储介质。

2、本技术实施方式提供的一种语音交互方法，包括：

3、接收车辆转发的当前语音请求；

4、在根据所述当前语音请求，未能确定出与所述当前语音请求相对应的车辆控制指令的情况下，根据大语言模型、所述当前语音请求及获取到的预先设置的目标语言风格信息，确定用于引导用户对所述当前语音请求进行调整的目标引导信息，所述目标引导信息与所述目标语言风格信息匹配，所述大语言模型预先训练完成，且能够根据语音请求样本和多种语言风格信息生成与每种所述语言风格信息匹配的引导信息预测结果；

5、反馈所述目标引导信息，以引导用户完成所述语音交互。

6、本技术实施方式提供的语音交互方法中，服务器可接收车辆转发的当前语音请求，以在根据当前语音请求，未能确定出与当前语音请求相对应的车辆控制指令的情况下，根据预先训练完成的大语言模型、当前语音请求及获取到的预先设置的目标语言风格信息，确定用于引导用户对所述当前语音请求进行调整，且与目标引导信息匹配的目标引导信息，及将目标引导信息反馈以引导用户完成语音交互。

7、如此，在本技术实施方式中，服务器可在未能通过当前语音请求，确定对应的车辆控制指令的情况下，确定用于引导用户对语音请求进行调整的目标引导信息，及将目标引导信息反馈至用户，使得用户在不清楚如何表述用于控制车辆的语音请求的情况下，可基于目标引导信息的引导，进行当前语音请求的调整从而完成语音交互，由此使用户对于车辆及车辆语音交互功能的使用体验得以保障。本技术实施方式可根据当前语音请求、大语言模型及目标语音风格信息，确定与目标语言风格信息相匹配的目标引导信息，进而在目标语言风格信息基于用户的个人语言偏好所设置时，服务器反馈的目标引导信息能够满足用户的个人语言偏好，从而可进一步提升用户对于车辆及车辆语音交互功能的使用体验。

8、在本技术某些实施方式中，所述大语言模型的训练步骤包括：

9、根据所述语音请求样本和预先确定的参考模型，确定多个候选引导信息；

10、确定所述多个候选引导信息对应于每种所述语言风格信息的排序结果；

11、根据每种所述语言风格信息对应的所述排序结果，对所述参考模型进行训练以得到所述大语言模型。

12、如此，在本技术实施方式中，服务器可根据参考模型确定语音请求样本对应的多个候选引导信息，及在确定有多个候选引导信息相对应每种语言风格信息的排序结果后，基于每种语言风格信息的排序结果进行参考模型的训练，使得参考模型能够学习每种语言风格信息与语言请求样本对应的每种候选引导信息的关联，在一定程度上保障了大语言模型根据目标语言风格信息与语音请求，确定与目标语言风格信息匹配的目标引导信息的可靠程度。

13、在本技术某些实施方式中，所述根据每种所述语言风格信息对应的所述排序结果，对所述参考模型进行训练以得到所述大语言模型，包括：

14、根据所述语言风格信息、所述排序结果及预先配置的第一提示信息模板，对所述参考模型进行训练以得到所述大语言模型。

15、如此，在本技术实施方式中，服务器可根据每种语言风格信息和每种语言风格信息对应的排序结果，以及预先配置的第一提示信息模板，进行参考模型的训练，一定程度上使得参考模型的训练效果得到保障。

16、在本技术某些实施方式中，所述根据每种所述语言风格信息对应的所述排序结果，对所述参考模型进行训练以得到所述大语言模型，包括：

17、根据每种所述语言风格信息对应的所述排序结果，确定每种所述语言风格信息对应的第一引导信息和第二引导信息；

18、根据所述第一引导信息和所述第二引导信息，对所述参考模型进行训练以得到所述大语言模型。

19、如此，在本技术实施方式中，服务器可基于每种语言风格信息对应的排序结果，从参考模型根据语音请求样本确定的多种候选引导信息中，确定出每种语言风格信息对应的第一引导信息和第二引导信息，使得参考模型能够在一定程度上学习到每种语言风格信息对应的第一引导信息和第二引导信息间的差异，从而能在训练完成后可靠地完成目标引导信息地预测。

20、在本技术某些实施方式中，所述参考模型包括目标模型及所述目标模型的副本模型，所述根据所述第一引导信息和所述第二引导信息，对所述参考模型进行训练以得到所述大语言模型，包括：

21、根据所述目标模型、所述副本模型、所述语言风格信息及所述语音请求样本，确定所述目标模型预测出所述语言风格信息对应的所述第一引导信息和所述第二引导信息的第一概率，及所述副本模型预测出所述语言风格信息对应的所述第一引导信息和所述第二引导信息的第二概率；

22、根据所述第一概率与所述第二概率的相似程度，训练所述目标模型以得到所述大语言模型。

23、如此，在本技术实施方式中，可基于目标模型的预测出第一引导信息和第二引导信息的第一概率，以及副本模型的预测出第一引导信息和第二引导信息的第二概率，进行目标模型的训练，使得目标模型的训练能参照副本模型来进行，从而能在一定程度上降低模型性能因训练而退化的可能，目标模型的训练效果得以保障。

24、在本技术某些实施方式中，所述第一概率包括所述第一引导信息对应的第一子概率和所述第二引导信息对应的第二子概率，所述第二概率包括所述第一引导信息对应的第三子概率和所述第二引导信息对应的第四子概率，所述根据所述第一概率与所述第二概率的相似程度，训练所述目标模型以得到所述大语言模型，包括：

25、根据所述第一子概率和所述第三子概率的相似程度，以及所述第二子概率和所述第四子概率的相似程度，训练所述目标模型以得到所述大语言模型。

26、如此，在本技术实施方式中，服务器可根据第一子概率与第三子概率的相似程度，以及，第二子概率与第四子概率的相似程度，使得目标模型的训练能参照副本模型的预测结果来进行，从而能在一定程度上降低目标模型的性能因训练而退化的可能，目标模型的训练效果能得到保障。

27、在本技术某些实施方式中，所述在根据所述当前语音请求，未能确定出与所述当前语音请求相对应的车辆控制指令的情况下，根据大语言模型、所述当前语音请求及获取到的预先设置的目标语言风格信息，确定用于引导用户对所述当前语音请求进行调整的目标引导信息，包括：

28、在根据所述当前语音请求未能确定出与所述当前语音请求相对应的车辆控制指令的情况下，根据所述大语言模型、所述当前语音请求、所述目标语言风格信息及预先配置的第二提示信息模板，确定所述目标引导信息。

29、如此，在本技术实施方式中，大语言模型可基于提示信息模板的指示，对当前语音请求和目标语言风格信息进行自然语言理解和处理，从而生成与当前语音请求相对应，且与目标语言风格信息相匹配的目标引导信息，进而可在一定程度上保障大语言模型的预测精度。

30、在本技术某些实施方式中，所述第二提示信息模板包括第一子信息模板和第二子信息模板，所述在根据所述当前语音请求未能确定出与所述当前语音请求相对应的车辆控制指令的情况下，根据所述大语言模型、所述当前语音请求、所述目标语言风格信息及预先配置的第二提示信息模板，确定所述目标引导信息，包括：

31、在根据当前语音请求、所述大语言模型及所述第一子信息模板，未能确定出与所述当前语音请求相对应的车辆控制指令的情况下，根据所述大语言模型、所述当前语音请求、所述提示信息模板、所述目标语言风格信息及所述第二子信息模板，确定所述目标引导信息。

32、如此，在本技术实施方式中，大语言模型可基于提示信息模板中的第一子提示信息模板和第二子提示信息模板，确认当前语音请求与车辆控制指令的对应关系，及在确认出当前语音请求未能与车辆控制指令相对应的情况下，确认出当前语音请求对应的目标引导信息，从而能保障大语言模型推理出的目标引导信息的精度。

33、本技术实施方式提供一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述的语音交互方法。

34、本技术实施方式提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现上述的语音交互方法。

35、本技术实施方式提供的服务器和计算机可读存储介质，可在未能通过当前语音请求，确定对应的车辆控制指令的情况下，确定用于引导用户对语音请求进行调整的目标引导信息，及将目标引导信息反馈至用户，使得用户在不清楚如何表述用于控制车辆的语音请求的情况下，可基于目标引导信息的引导，进行当前语音请求的调整从而完成语音交互，由此使用户对于车辆及车辆语音交互功能的使用体验得以保障。本技术实施方式可根据当前语音请求、大语言模型及目标语音风格信息，确定与目标语言风格信息相匹配的目标引导信息，进而在目标语言风格信息基于用户的个人语言偏好所设置时，服务器反馈的目标引导信息能够满足用户的个人语言偏好，从而可进一步提升用户对于车辆及车辆语音交互功能的使用体验。

36、本技术的实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实施方式的实践了解到。