多智能设备同时存在时处理语音指令的方法和系统技术方案

本申请公开了一种多智能设备同时存在时处理语音指令的方法，包括：创建组，向所述组中加入智能设备；从所述组内的智能设备接收语音指令；以组为级别处理所述语音指令，根据所述组内的智能设备支持的规则筛选出执行所述语音指令的智能设备。对应于该方法，本申请还公开了一种多智能设备同时存在时处理语音指令的系统。应用本申请公开的技术方案，能够在多个智能设备同时存在的情况下，提高设备操作的精确性与便捷性，并改善用户的操作体验。

【技术实现步骤摘要】
多智能设备同时存在时处理语音指令的方法和系统
本申请涉及语音识别
，特别涉及多智能设备同时存在时处理语音指令的方法和系统。
技术介绍
随着语音识别和自然语言处理技术的发展，智能设备可以方便地实现语音识别与控制。机器学习技术可以通过收集大量用户数据，不断学习训练出符合用户行为习惯的模型，从而快速预测出匹配输入数据的结果。目前，智能设备收到语音指令时，只针对本智能设备进行单独处理。当多个智能设备同时存在时，如果用户发出一条语音指令，每个接收到该语音指令的智能设备均会处理该语音指令，这时，不需要执行该语音命令的智能设备也会对该语音指令进行处理，这不仅造成了不必要的操作或误操作，也对实际需要操作的设备造成了干扰，使用户无法对智能设备实现精确的操作。
技术实现思路
本申请提供了一种多智能设备同时存在时处理语音指令的方法和系统，以提高设备操作的精确性与便捷性，并改善用户的操作体验。本申请公开了一种多智能设备同时存在时处理语音指令的方法，包括：创建组，向所述组中加入智能设备；从所述组内的智能设备接收语音指令；以组为级别处理所述语音指令，根据所述组内的智能设备支持的规则筛选出执行所述语音指令的智能设备。较佳的，所述向所述组中加入智能设备包括：通过用户账号获取登陆所述用户账号的在线设备列表；从所述在线设备列表中选择智能设备加入到所述组中。较佳的，从所述组内的智能设备接收语音指令包括：当智能设备采集到的语音指令的音频强度低于设定的阈值时，所述智能设备丢弃所述语音指令；当智能设备采集到的语音指令音频强度高于设定的阈值时，服务器从该智能设备接收语音指令、当前上下文、时间、地点、用户信息。较佳的，所述以组为级别处理所述语音指令包括：通过智能设备注册账号的声纹，服务器通过所述语音指令的声纹识别用户身份，并根据所述地点信息确定组，以组为级别处理所述语音指令。较佳的，该方法还包括：通过大数据采集训练机器学习模型，对于当前语音指令，筛选出能够执行所述语音指令的智能设备。较佳的，该方法还包括：当执行语音指令的智能设备不符合用户预期时，用户通过语音唤起纠错模式，并将纠错后的结果返回给服务器，用于机器学习模型的自我增强。较佳的，所述筛选出能够执行所述语音指令的智能设备包括：判断组是否支持所述语音指令，如果不支持，则向用户返回不支持响应；如果支持，则筛选出所有支持所述语音指令的智能设备，并对筛选出的智能设备的优先级进行排序，选取优先级最高的智能设备作为执行设备。较佳的，该方法还包括：基于大数据训练得出的机器学习模型，进一步根据时间、用户年龄、功能性词汇从筛选出的智能设备中选择执行设备。较佳的，该方法还包括：当接收语音指令的智能设备中，一个或多个智能设备的功能叠加能完成所述语音指令时，选择所述一个或多个智能设备同时执行完成所述功能。较佳的，该方法还包括：当多个智能设备可供选择时，提供用户选择界面。较佳的，该方法还包括：当一个语音指令有多个内容需要显示时，不同内容分别在不同设备上显示。较佳的，该方法还包括：当一条语音指令只执行一次时，智能设备间内部通信保证只执行一次。本申请还公开了一种多智能设备同时存在时处理语音指令的系统，所述系统包括：组管理模块、接收模块和推理模块，其中：所述组管理模块，用于创建组，向所述组中加入智能设备；所述接收模块，用于从所述组内的智能设备接收语音指令；所述推理模块，用于以组为级别处理所述语音指令，根据所述组内的智能设备支持的规则筛选出执行所述语音指令的智能设备。较佳的，所述组管理模块中包含：账号管理模块、设备管理模块、规则管理模块，其中：所述账号管理模块，用于管理登陆的账号，邀请加入的账号，以及基于组创建的用户；所述设备管理模块，用于管理账号下关联的设备，维护在线可用设备列表；所述规则管理模块，用于维护规则列表，并进行规则优先级管理。较佳的，所述接收模块，用于从智能设备接收语音指令、当前上下文、时间、地点、用户信息。较佳的，所述推理模块通过所述语音指令的声纹识别用户身份，并根据所述地点信息确定组，以组为级别处理所述语音指令，其中，用户通过智能设备注册账号的声纹。较佳的，所述推理模块，还用于通过大数据训练机器学习模型，对当前语音指令筛选出执行的设备列表。较佳的，所述系统还包括纠错模块，其中：所述纠错模块，用于提供用户修正执行语音指令的窗口，并反馈回服务器，用于机器学习模型的自我增强。较佳的，所述筛选模块还用于：判断组是否支持所述语音指令，如果不支持，则向用户返回不支持响应；如果支持，则筛选出所有支持所述语音指令的智能设备，并对筛选出的智能设备的优先级进行排序，选取优先级最高的智能设备作为执行设备。较佳的，所述筛选模块还用于：基于大数据训练得出的机器学习模型，进一步根据时间、用户年龄、功能性词汇从筛选出的智能设备中选择执行设备；当接收语音指令的智能设备中，一个或多个智能设备的功能叠加能完成所述语音指令时，选择所述一个或多个智能设备同时执行完成所述功能；当多个智能设备可供选择时，提供用户选择界面；当一个语音指令有多个内容需要显示时，不同内容分别在不同设备上显示；当一条语音指令只执行一次时，智能设备间内部通信保证只执行一次。由上述技术方案可见，本专利技术提供的多智能设备同时存在时处理语音指令的方法和系统，在服务器端以Group为单位处理语音指令，通过对Group中多个设备的语音命令的规则(ActionRule)进行分析，筛选出可执行命令的备选设备列表，并且通过大数据训练出的机器学习模型，智能地推测出应该执行语音命令的一个或多个设备，并提供纠错功能，纠错后的结果反馈回机器学习模型再训练，得出更符合每个用户行为习惯的系统。本专利技术让用户无需关闭其他设备的麦克风，即可实现同一时间操作一个或多个的设备，有效避免语音命令造成的错乱，提高了语音操作的便捷性和稳定性，并且通过机器学习模型推荐执行的设备，为用户提供更便捷、更精确的操作体验。附图说明图1为本申请组管理模块的组成结构示意图；图2为本申请创建Group并添加设备的流程示意图；图3为本申请创建的Group的效果图；图4为本申请中语音数据所包含的内容示意图；图5为本申请推理模块推荐最适合处理语音指令的设备的逻辑示意图；图6为本申请纠错模块的纠错逻辑示意图；图7为本申请场景一的示意图；图8为本申请场景二的示意图；图9为本申请场景三的示意图；图10为本申请场景四的示意图；图11为本申请场景五的示意图；图12为本申请场景六的示意图图13为本申请场景七的示意图；图14为本申请场景八的示意图；图15为本申请场景九的示意图；图16为本申请场景十的示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本申请作进一步详细说明。本专利技术公开了一种多智能设备同时存在时处理语音指令的方法和设备，包含如下关键步骤：1.通过用户账号获取登陆该账号下的在线设备列表，创建Group，选择列表中的设备加入到该Group。需要加入不同账号的设备时，通过账号邀请，经过对方确认授权后，获取对方的在线设备列表，并从中添加所需设备到Group中。用户可以基于Group创建子账号，以方便其他用户使用该系统，从而满足不同用户的定制化需求。创建Group与加入Group的账号默认可用，创建本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多智能设备同时存在时处理语音指令的方法，其特征在于，包括：创建组，向所述组中加入智能设备；从所述组内的智能设备接收语音指令；以组为级别处理所述语音指令，根据所述组内的智能设备支持的规则筛选出执行所述语音指令的智能设备。

【技术特征摘要】
1.一种多智能设备同时存在时处理语音指令的方法，其特征在于，包括：创建组，向所述组中加入智能设备；从所述组内的智能设备接收语音指令；以组为级别处理所述语音指令，根据所述组内的智能设备支持的规则筛选出执行所述语音指令的智能设备。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述组中加入智能设备包括：通过用户账号获取登陆所述用户账号的在线设备列表；从所述在线设备列表中选择智能设备加入到所述组中。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述组内的智能设备接收语音指令包括：当智能设备采集到的语音指令的音频强度低于设定的阈值时，所述智能设备丢弃所述语音指令；当智能设备采集到的语音指令音频强度高于设定的阈值时，服务器从该智能设备接收语音指令、当前上下文、时间、地点、用户信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述以组为级别处理所述语音指令包括：通过智能设备注册账号的声纹，服务器通过所述语音指令的声纹识别用户身份，并根据所述地点信息确定组，以组为级别处理所述语音指令。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，该方法还包括：通过大数据采集训练机器学习模型，对于当前语音指令，筛选出能够执行所述语音指令的智能设备。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，该方法还包括：当执行语音指令的智能设备不符合用户预期时，用户通过语音唤起纠错模式，并将纠错后的结果返回给服务器，用于机器学习模型的自我增强。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述筛选出能够执行所述语音指令的智能设备包括：判断组是否支持所述语音指令，如果不支持，则向用户返回不支持响应；如果支持，则筛选出所有支持所述语音指令的智能设备，并对筛选出的智能设备的优先级进行排序，选取优先级最高的智能设备作为执行设备。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，该方法还包括：基于大数据训练得出的机器学习模型，进一步根据时间、用户年龄、功能性词汇从筛选出的智能设备中选择执行设备。9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，该方法还包括：当接收语音指令的智能设备中，一个或多个智能设备的功能叠加能完成所述语音指令时，选择所述一个或多个智能设备同时执行完成所述功能。10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，该方法还包括：当多个智能设备可供选择时，提供用户选择界面。11.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，该方法还包括：当一个语音指令有多个内容需要显示时，不同内容分别在不同设备上显示。12.根据权利要求5所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊凯，袁建国，方华，刘明，
申请(专利权)人：三星电子中国研发中心，三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：江苏,32