[發明專利]家電設備、云端服務器和語音交互方法、裝置、系統在審
| 申請號: | 202010611960.7 | 申請日: | 2020-06-30 |
| 公開(公告)號: | CN113948073A | 公開(公告)日: | 2022-01-18 |
| 發明(設計)人: | 陳奕榮;霍偉明;陳柏仰;李裕興 | 申請(專利權)人: | 廣東美的制冷設備有限公司;美的集團股份有限公司 |
| 主分類號: | G10L15/22 | 分類號: | G10L15/22;G10L15/30;G10L15/00;G10L15/06;G10L15/07;H04L12/28 |
| 代理公司: | 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 蔡夢媚 |
| 地址: | 528311 廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 家電 設備 云端 服務器 語音 交互 方法 裝置 系統 | ||
1.一種家電設備(100)的語音交互方法,其特征在于,包括以下步驟:
獲取所述家電設備(100)的地域信息;
根據所述地域信息控制所述家電設備(100)詢問當前用戶是否為預設區域的用戶;
如果所述當前用戶為預設區域的用戶,則控制所述家電設備(100)獲取與所述預設區域對應的方言學習列表,并控制所述家電設備(100)播放所述方言學習列表的內容;
根據所述家電設備(100)播放的所述方言學習列表的內容,通過所述家電設備(100)收集所述當前用戶的語音信息,并將所述當前用戶的語音信息發送給云端服務器(200),以便所述云端服務器(200)根據所述當前用戶的語音信息和所述方言學習列表的內容對語音識別模型進行優化。
2.如權利要求1所述的家電設備(100)的語音交互方法,其特征在于,不同區域對應的方言學習列表的內容不同。
3.如權利要求1或2所述的家電設備(100)的語音交互方法,其特征在于,所述方言學習列表的內容包括區域發音與標準方言有明顯差異的指令詞。
4.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,其上存儲有家電設備(100)的語音交互程序,該語音交互程序被處理器執行時實現如權利要求1-3中任一項所述的家電設備(100)的語音交互方法。
5.一種家電設備的語音交互裝置,其特征在于,包括:
獲取模塊,用于獲取所述家電設備(100)的地域信息;
語音交互控制模塊(110),用于根據所述地域信息控制所述家電設備(100)詢問當前用戶是否為預設區域的用戶,并在所述當前用戶為預設區域的用戶時控制所述家電設備(100)獲取與所述預設區域對應的方言學習列表,以及控制所述家電設備(100)播放所述方言學習列表的內容,并根據所述家電設備(100)播放的所述方言學習列表的內容,通過所述家電設備(100)收集所述當前用戶的語音信息;
第一發送模塊(120),用于將所述當前用戶的語音信息發送給云端服務器(200),以便所述云端服務器(200)根據所述當前用戶的語音信息和所述方言學習列表的內容對語音識別模型進行優化。
6.一種家電設備(100),其特征在于,包括如權利要求5所述的家電設備(100)的語音交互裝置。
7.一種家電設備(100),其特征在于,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的家電設備(100)的語音交互程序,所述處理器執行所述語音交互程序時,實現如權利要求1-3中任一項所述的家電設備(100)的語音交互方法。
8.一種云端服務器(200),其特征在于,包括:
第二發送模塊(210),用于根據家電設備(100)的請求指令將與預設區域對應的方言學習列表發送給所述家電設備(100),其中,所述家電設備(100)根據地域信息詢問當前用戶為預設區域的用戶時發送所述請求指令給所述云端服務器(200);
模型優化模塊(220),用于根據所述當前用戶的語音信息和所述方言學習列表的內容對語音識別模型進行優化,其中,所述家電設備(100)播放所述方言學習列表的內容,并根據播放的所述方言學習列表的內容收集所述當前用戶的語音信息,以及將所述當前用戶的語音信息發送給云端服務器(200)。
9.如權利要求8所述的云端服務器(200),其特征在于,不同區域對應的方言學習列表的內容不同。
10.如權利要求8或9所述的云端服務器(200),其特征在于,所述方言學習列表的內容包括區域發音與標準方言有明顯差異的指令詞。
11.一種家電設備(100)的語音交互系統,其特征在于,包括家電設備(100)和云端服務器(200),其中,
所述家電設備(100)獲取地域信息,并根據所述地域信息詢問當前用戶是否為預設區域的用戶,以及在所述當前用戶為預設區域的用戶時獲取與所述預設區域對應的方言學習列表,并播放所述方言學習列表的內容;
所述家電設備(100)還用于,根據播放的所述方言學習列表的內容收集所述當前用戶的語音信息,并將所述當前用戶的語音信息發送給云端服務器(200);
所述云端服務器(200)根據所述當前用戶的語音信息和所述方言學習列表的內容對語音識別模型進行優化。
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