[發(fā)明專利]一種智能機器人與移動應用交互方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201610150756.3 | 申請日: | 2016-03-16 |
| 公開(公告)號: | CN107203367A | 公開(公告)日: | 2017-09-26 |
| 發(fā)明(設計)人: | 陳昕 | 申請(專利權)人: | 北京驕陽星天紀網(wǎng)絡科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F9/30 | 分類號: | G06F9/30;H04L29/08 |
| 代理公司: | 北京創(chuàng)遇知識產權代理有限公司11577 | 代理人: | 武媛,呂學文 |
| 地址: | 100086 北京市海淀區(qū)*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 智能 機器人 移動 應用 交互 方法 | ||
技術領域
本發(fā)明涉及移動互聯(lián)智能硬件領域,具體涉及一種智能機器人與移動應用交互方法。
背景技術
語音識別的研究工作可以追溯到20世紀50年代AT&T貝爾實驗室的Audry系統(tǒng),它是第一個可以識別十個英文數(shù)字的語音識別系統(tǒng)。
語音識別技術被稱為自動語音識別Automatic Speech Recognition(ASR),其目標是將人類的語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入,例如按鍵、二進制編碼或者字符序列。包括語音撥號、語音導航、室內設備控制、語音文檔檢索、簡單的聽寫數(shù)據(jù)錄入等。語音識別技術與其他自然語言處理技術如機器翻譯及語音合成技術相結合,可以構建出更加復雜的應用,例如語音到語音的翻譯。
語音識別技術所涉及的領域包括:信號處理、模式識別、概率論和信息論、發(fā)聲機理和聽覺機理、人工智能等。
語音識別分為語音識別和語義識別:如蘋果的Siri、安卓的Google Now大多是語音識別;但是由于中文的特殊性,有很多英文沒有的特性,包含各種奇特含義的詞匯(如成語或特殊語調等),所以中文的語義識別比英文困難很多。
智能語音識別技術能夠通過智能語音識別與邏輯判斷完成對用戶語音指令含義的判斷。只有“聽懂”才能“作答”,“聽”只是一個形象的說法,它指的就是人可以通過語音、體感甚至是意念等方式與機器進行“溝通”。而目前在國際上,比較成熟的技術還僅在基礎語音識別,但是由于應用場景的缺乏,沒有語言模型訓練,尤其大規(guī)模的平衡語音數(shù)據(jù),語音識別實際效果增長緩慢,主要還是用于識別一些命令詞匯和固定的語法格式。其中,國外以Nuance(蘋果Siri整合了Nuance)為代表,國內則是以科大訊飛為代表。將“聽”來的語音轉化成文本以后,如何識別和理解,以及如何處理,就成了智能機器人要做的事情。而這一部分功能就猶如人的大腦,需在聽到訊息后,經(jīng)過思考,迅速給出精準的答復。涉及到自然語言處理、語義分析和理解、知識構建和自學習能力、大數(shù)據(jù)處理和挖掘等前沿技術領域,并需要整合多種信息承載形式(如文字、語音、體感等)的通信和識別等能力。
發(fā)明內容
本發(fā)明主要解決的技術問題是提供一種智能機器人與移動應用交互方法,使用云處理方式,能夠及時把移動應用獲取的用戶語音、表情或動作通過智能機器人表現(xiàn),并向移動應用 發(fā)相關信息,與移動應用交互。
為解決上述技術問題,本發(fā)明采用如下技術方案:
一種智能機器人與移動應用交互方法,所述移動應用安裝在移動終端上,所述智能機器人與移動應用交互方法包括如下步驟:
步驟1,所述移動終端接收第三方輸入,通過所述移動應用的識別模塊對所述第三方輸入進行識別,生成特定格式的程序標識;
步驟2,所述移動終端通過所述程序標識獲取程序識別信息;
步驟3,所述移動終端將獲取的程序識別信息發(fā)送至云端進行解析,得到指令;
步驟4,所述云端將所述指令推送給所述智能機器人;
步驟5,所述智能機器人解析所述指令,根據(jù)所述指令完成不同指令要求,并向所述移動終端發(fā)信息。
進一步,所述步驟1中所述第三方輸入為語音輸入、表情輸入或動作輸入。
進一步地,所述第三方輸入同時包含智能機器人發(fā)出的聲音或動作。
進一步,所述步驟1中的所述識別模塊為語音識別塊、攝像頭或紅外線動作識別,所述語音識別塊對語音進行識別,所述攝像頭對人臉進行識別,所述紅外線動作識別對動作進行識別。
進一步,所述步驟1中生成的所述程序標識的特定格式為JSON(JavaScript ObjectNotation)格式的鍵值對模型:一個key對應一個value。
進一步,所述步驟2中的程序識別信息獲取具體過程為:獲取程序標識key所對應的value作為關鍵詞執(zhí)行相關邏輯。
進一步,所述步驟3中的所述云端包括海量語言知識庫、百科知識庫和行業(yè)知識庫,并具有持續(xù)學習能力。
進一步,所述步驟3中的所述云端為集中處理庫,所述云端的解析具體過程為:
獲取來自移動終端的所述JSON指令;
遍歷所有key,作為執(zhí)行方向;
獲取key對應的value;
執(zhí)行所述key的功能。
進一步,所述步驟5中的所述信息為進度信息、環(huán)境信息和需求信息,其中,
所述進度信息為所述機器人完成移動終端送出一個指令的進度信息;
所述環(huán)境信息為周圍環(huán)境的改變信息;
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