[發明專利]在移動終端中進行人機交互的方法及其裝置在審
| 申請號: | 202010440500.2 | 申請日: | 2020-05-22 |
| 公開(公告)號: | CN111554292A | 公開(公告)日: | 2020-08-18 |
| 發明(設計)人: | 梁嘉燕 | 申請(專利權)人: | 廣州三星通信技術研究有限公司;三星電子株式會社 |
| 主分類號: | G10L15/22 | 分類號: | G10L15/22;G10L15/30 |
| 代理公司: | 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286 | 代理人: | 劉超;張軍 |
| 地址: | 510663 廣東省廣州市廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 移動 終端 進行 人機交互 方法 及其 裝置 | ||
1.一種在移動終端中進行人機交互的方法,其中,所述方法包括:
響應于用戶語音命令,預測移動終端的后續網絡狀態;
當預測出移動終端的后續網絡狀態異常時,將與用戶語音命令相關的話題數據下載到本地語音數據庫中;
當移動終端進入網絡狀態異常的區域時,響應于獲取到待處理的用戶語音命令使用本地語音數據庫來執行語音識別,并且根據語音識別的結果來執行語音處理。
2.如權利要求1所述的方法,其中,所述方法還包括:
當預測出移動終端的后續網絡狀態正常時,使用云端語音引擎來執行語音識別,和/或
當移動終端的網絡狀態由異常狀態恢復為正常狀態時,確定移動終端的存儲器中是否存儲有用戶語音命令以及先前語音識別的結果,并且根據存儲的用戶語音命令使用云端語音引擎來重新執行語音識別,和/或
其中,預測移動終端的后續網絡狀態的步驟包括:使用預先訓練的預測模型來預測用戶是否會進入網絡狀態異常區域,其中,當預測出用戶會進入網絡狀態異常區域時,確定移動終端的后續網絡狀態異常,否則,確定移動終端的后續網絡狀態正常,和/或
其中,預測移動終端的后續網絡狀態的步驟包括:根據用戶日程來確定移動終端在特定時間段內是否會處于網絡異常狀態,和/或
其中,將與用戶語音命令相關的話題數據下載到本地語音數據庫中的步驟包括:分析當前用戶語音命令的話題類型;獲取與當前用戶語音命令的話題類型相關的數據分析模型;并且將獲取的話題類型和相關的數據分析模型存儲于本地語音數據庫中,和/或
其中,與用戶語音命令相關的話題數據包括與用戶和移動終端的當前交互內容有關的話題數據和/或與根據當前交互內容預測出的后續交互內容有關的話題數據。
3.如權利要求2所述的方法,其中,所述方法還包括:
將先前語音識別的結果與重新執行的語音識別的結果進行比較;
基于比較的結果來確定是否向用戶發送補充提示消息,
其中,當先前語音識別的結果與重新執行的語音識別的結果不同時,向用戶發送補充提示消息,否則,不發送補充提示消息。
4.如權利要求2所述的方法,其中,所述預測模型是基于用戶信息訓練出的,其中,用戶信息至少包括網絡小區信息、移動終端信息、用戶行為信息、用戶歷史路徑信息和用戶日程信息。
5.如權利要求2所述的方法,其中,執行語音識別的步驟包括:
通過本地語音數據庫對待處理的用戶語音命令進行語義識別;
基于語義識別的結果使用存儲于本地語音數據庫中的相關的數據分析模型對待處理的用戶語音命令進行命令解析。
6.如權利要求2所述的方法,其中,響應于確定移動終端在特定時間段內會處于網絡異常狀態,根據用戶偏好來預先加載用戶感興趣的話題數據,并將該話題數據存儲于本地語音數據庫中。
7.一種在移動終端中進行人機交互的裝置,其中,所述裝置包括:
網絡預測模塊,用于響應于用戶語音命令,預測移動終端的后續網絡狀態;
語音處理模塊,用于:
當預測出移動終端的后續網絡狀態異常時,將與用戶語音命令相關的話題數據下載到本地語音數據庫中;
當移動終端進入網絡狀態異常的區域時,響應于獲取到待處理的用戶語音命令使用本地語音數據庫來執行語音識別,并且根據語音識別的結果來執行語音處理。
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