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车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法、装置、设备及介质与流程

文档序号:19069041发布日期:2019-11-06 02:50
车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法、装置、设备及介质与流程

本发明实施例涉及语音识别技术,尤其涉及一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法、装置、设备及介质。



背景技术:

随着语音识别技术的发展,语音识别系统已经被应用在各种各样的电子设备中,并涉及日常生活中各个方面,例如,智能音箱、智能手机以及行车过程中的语音助手。

语音识别系统通常都具备开始录音、识别录入语音、结束语音录入、给出识别结果能力。其中,结束语音录入的方案通常有两种,一?#36136;?#29992;户手动结束,一?#36136;?#31995;统检测用户语音录入结束而自动结束。现有技术中,检测到用户语音录入结束而结束录音常用的技术是VAD(VAD,Voice Activity Detection)后端检测技术,其可以通过检测音频信息的能量判定用户是否结束语音录入。其后端点检测?#32972;?#26159;固定的,需要用户在语音输入过程中保存录音的连贯,然而,在驾驶过程中,用户经常会因道路突发状况而在一段时间内停止语音录入,导致语音输入提前结束,并且,还可能因用户在面对突发状况时输入的?#19988;?#22270;内容,导致语音识别的准确性?#26723;停?#23548;致语音录入错误。



技术实现要素:

本发明实施例提供一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法、装置、设备及介质,以在车辆行驶过程中,根据车辆行驶状态参数实时调整VAD服务的检测?#32972;ぁ?/p>

第一方面,本发明实施例提供了一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法,所述方法包括:

在车辆行驶过程中,实?#34987;?#21462;所述车辆的当前行驶状态参数;

根据所述当前行驶状态参数,判断所述车辆的当前行驶状态;

如果确定所述车辆处于正常行驶状态,则将所述车载语音交互系统中的VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?/p>

如果确定所述车辆处于异常状态处理阶段,则将所述VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぃ?/p>

其中,所述延长检测?#32972;?#22823;于所述标?#25216;?#27979;?#32972;ぁ?/p>

第二方面,本发明实施例?#22266;?#20379;了一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整装置,所述装置包括:

状态参数获取模块,用于在车辆行驶过程中,实?#34987;?#21462;所述车辆的当前行驶状态参数;

行驶状态判断模块,用于根据所述当前行驶状态参数,判断所述车辆的当前行驶状态;

标?#25216;?#27979;?#32972;?#35774;置模块,用于如果确定所述车辆处于正常行驶状态,则将所述车载语音交互系统中的VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?/p>

延长检测?#32972;?#35774;置模块,用于如果确定所述车辆处于异常状态处理阶段,则将所述VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぃ?/p>

其中,所述延长检测?#32972;?#22823;于所述标?#25216;?#27979;?#32972;ぁ?/p>

第三方面,本发明实施例?#22266;?#20379;了一种电子设备,包括:

一个或多个处理器;

存储器,用于存储一个或多个程序;

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例提供的车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法。

第四方面,本发明实施例?#22266;?#20379;了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例提供的车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法。

本发明实施例的技术方案,通过获取车辆行驶过程中的行驶状态参数,判断车辆当前行驶状态,如果确定车辆处于正常行驶状态,则将车载语音交互系统中的VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?#22914;果确定车辆处于异常状态处理阶段,则将VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぃ?#23454;现了在车辆行驶过程中,根据行驶状态动态调节VAD服务的检测?#32972;ぃ?#36991;免了因道路突发状况导致录音提前结束,从而造成语音识别失败的情况,提高了车载语音交互系统中语音识别成功率。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法的流程图;

图2是本发明实施例二中的一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法的流程图;

图3是本发明实施例三中的一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法的流程图;

图4是本发明实施例四中的一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整装置的结构示意图;

图5是本发明实施例五提供的一种设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一中的一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法的流程图,本实施例的技术方案适用于根据车辆行驶状态调节车载语音交互系统参数的情况,该方法可以由车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整装置执行,该装置可以由软件和/或?#24067;?#26469;实现,并可以集成在各种通用计算机设备中,具体包括如下步骤:

步骤110、在车辆行驶过程中,实?#34987;?#21462;所述车辆的当前行驶状态参数。

本实施例中,为了判断车辆的行驶状态,在车辆行驶过程中如果检测到用户开启语音交互系统并开始录入语音,则通过车载语音交互系统自带的传感器,实?#34987;?#21462;车辆行驶状态参数。示例性的,当检测到用户在车辆行驶状态下开启语音交互系统并录入语音,则通过语音交互系统自带加速度传感器和GPS传感器定?#34987;?#21462;车辆的速度?#22270;?#36895;度,例如,可以每隔0.5秒获取并记录一次速度?#22270;?#36895;度值。

可选的,所述行驶状态参数包括:所述车辆的当前速度,和/或当前加速?#21462;?/p>

本可选的实施例中,为了判断车辆的行驶状态,选取最能表征车辆行驶状态的速度?#22270;?#36895;度值作为需要实?#34987;?#21462;的行驶状态参数。

步骤120、根据所述当前行驶状态参数,判断所述车辆的当前行驶状态,如果确定所述车辆处于正常行驶状态,则执行步骤130,如果确定所述车辆处于异常状态处理阶段,则执行步骤140。

本实施例中,根据上述实施例中获取的车辆行驶状态参数(主要为速度?#22270;?#36895;度),通过设定规则,判断车辆当前的行驶状态,其中,行驶状态可以包括正常行驶状态和异常状态处理阶段。

示例性的,可以通过预先设置速度?#22270;?#36895;度的正常取值?#27573;В?#36890;过判?#31995;?#21069;获取到的车辆行驶状态参数是否在上述取值?#27573;?#20043;内,来进行车辆行驶状态的判断,此时,若当前行驶状态参数处于预设取值?#27573;?#20043;内,则确定车辆处于正常行驶状态,若当前行驶状态参数处超出预设取值?#27573;В?#21017;确定车辆处于异常状态处理阶段;

或者,还可以通过将获取到的车辆行驶状态参数输入到预先得到的速度?#22270;?#36895;度预测模型中,来进行下一时间?#25991;?#30340;速度?#22270;?#36895;度取值?#27573;?#30340;预测,最终通过判断获取到的车辆实际速度和/或加速度是否处于预测?#27573;?#20869;,来进行车辆行驶状态的判断,此时,若当前行驶状态参数处于预测?#27573;?#20043;内,则确定车辆处于正常行驶状态,若当前行驶状态参数处超出预测?#27573;В?#21017;确定车辆处于异常状态处理阶段。

步骤130、将所述车载语音交互系统中的VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为标?#25216;?#27979;?#32972;ぁ?/p>

本实施例中,当确定车辆当前行驶状态处于正常行驶状态时,表明用户可以连贯的进行语音输入操作,则可以将车载语音交互系统中的VAD服务的检测?#32972;?#20445;持为默?#29616;擔?#20854;中,该VAD服务的检测?#32972;?#30340;默?#29616;?#21487;以设置为1秒,当然,也可以根据实?#26159;?#20917;自主设置该默认?#32972;ぁ?/p>

步骤140、将所述VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぃ?/p>

其中,所述延长检测?#32972;?#22823;于所述标?#25216;?#27979;?#32972;ぁ?/p>

本实施例中,当确定所述车辆处于异常状态处理阶段时,表明用户可能会因为处理异常状态而在一段时间内停止语音录入,如果此时VAD服务的检测?#32972;?#20173;采用默?#29616;擔?#21017;可能会导致录音提前结束,从而造成语音识别失败,因此,需要延迟VAD服务的检测?#32972;ぃ?#21363;将VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぁ?#31034;例的,上述延长检测?#32972;?#21487;以是预设的固定?#32972;ぃ?#35813;固定?#32972;?#22823;于默认检测?#32972;ぃ?#25110;者,延长检测?#32972;?#21487;以是根据异常状态的紧急程度而灵活调节的可变?#32972;ぁ?/p>

本发明实施例的技术方案,通过获取车辆行驶过程中的行驶状态参数,判断车辆当前行驶状态,如果确定车辆处于正常行驶状态,则将车载语音交互系统中的VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?#22914;果确定车辆处于异常状态处理阶段,则将VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぃ?#23454;现了在车辆行驶过程中,根据行驶状态动态调节VAD服务的检测?#32972;ぃ?#36991;免了因道路突发状况导致录音提前结束,从而造成语音识别失败的情况,提高了车载语音交互系统中语音识别成功率。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法的流程图,本实施例在上述实施例的基础上进一步细化,提供了根据所述行驶状态参数,判断所述车辆的当前行驶状态的具体步骤以及将所述VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;?#20043;前的具体步骤。下面结合图2对本发明实施例二提供的一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法进行说明,包括以下步骤:

步骤210、在车辆行驶过程中,实?#34987;?#21462;所述车辆的当前行驶状态参数。

可选的,所述行驶状态参数包括:所述车辆的当前速度,和/或当前加速?#21462;?/p>

步骤220、根据所述车辆在第一设定?#32972;?#20869;的速度和/或加速度,获得车辆在第二设定?#32972;?#20869;的预测速度和/或加速度的?#27573;А?/p>

本实施例中,可以预先通过车辆行驶过程中的历史速度?#22270;?#36895;度构建速度?#22270;?#36895;度的预测模?#20572;?#23558;第一设定?#32972;?例如,10秒)内采集到的车辆的速度?#22270;?#36895;度分别输入?#20102;?#24230;?#22270;?#36895;度预测模?#20572;?#36827;行第二设定?#32972;?#20869;车辆速度?#22270;?#36895;度的预测,示例性的,可以将车辆行驶过程中第28?#31181;?0秒至28?#31181;?0秒期间采集到的车辆速度?#22270;?#36895;度输入至预测模型中,并预测出第28?#31181;?1秒至28?#31181;?5秒内车辆速度?#22270;?#36895;度的取值?#27573;А?#20854;中,速度?#22270;?#36895;度的预测模型可以是根据车辆速度?#22270;?#36895;度的历史数据,通过二次曲线拟合获得的速度?#22270;?#36895;的曲线。

步骤221、检测车辆在第二设定?#32972;?#20869;的实际速度和/或加速度是否超出预测速度和/或加速度的?#27573;В?#33509;是,则执行步骤240~步骤243,反之,执行步骤230~步骤231。

步骤230、确定所述车辆处于正常行驶状态。

本实施例中,将检测到的第二设定?#32972;?#20869;车辆的实际速度?#22270;?#36895;度与步骤220中预测的车辆速度?#22270;?#36895;度的取值?#27573;?#36827;行比较,当实际速度?#22270;?#36895;度分别处于预测的速度?#22270;?#36895;度的取值?#27573;?#20043;内,则确定车辆处于正常行驶状态。示例性的,步骤220中预测出车辆在第28?#31181;?1秒至28?#31181;?5秒内的速度?#22270;?#36895;度的取值?#27573;?#20998;别是[40Km/h,60Km/h]和[-2m/s2,2m/s2],当检测到第28?#31181;?1秒至28?#31181;?5秒内实际车辆速度的?#27573;?#26102;[40Km/h,55Km/h],实际车辆加速?#30830;段?#26159;[-0.5m/s2,0.3m/s2],显然,车辆速度?#22270;?#36895;度的实?#25163;?#37117;位于预测?#27573;?#20043;内,则确定车辆处于正常行驶状态。

步骤231、将所述车载语音交互系统中的VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为标?#25216;?#27979;?#32972;ぁ?/p>

步骤240、确定所述车辆处于异常状态处理阶段。

本实施例中,将检测到的第二设定?#32972;?#20869;车辆的实际速度?#22270;?#36895;度与步骤220中预测的车辆速度?#22270;?#36895;度的取值?#27573;?#36827;行比较,当实际速度和/或加速度超出预测的速度?#22270;?#36895;度的取值?#27573;В?#21017;确定车辆处于异常状态处理阶段。示例性的,步骤220中预测出车辆在第28?#31181;?1秒至28?#31181;?5秒内的速度?#22270;?#36895;度的取值?#27573;?#20998;别是[40Km/h,60Km/h]和[-2m/s2,2m/s2],当检测到第28?#31181;?1秒至28?#31181;?5秒内实际车辆速度的?#27573;?#26102;[25Km/h,55Km/h],实际车辆加速?#30830;段?#26159;[-0.7m/s2,0.3m/s2],显然,车辆速度的实?#25163;?#36229;出预测?#27573;В?#21017;确定车辆处于异常状态处理阶段。

?#26723;?#27880;意的是,当检测到车辆的实际速度?#22270;?#36895;度分别处于预测速度和预测加速度取值?#27573;?#20869;时,确定车辆处于正常行驶状态,一旦速?#28982;?#21152;速度其中某一项实?#25163;?#36229;出预测?#27573;В?#21017;确定车辆处于异常状态处理阶段。

步骤241、根据所述第二设定?#32972;?#20869;的实际速度?#22270;?#36895;度与所述预测速度和/或加速度的?#27573;?#20043;间的关系,确定异常状态的紧急程?#21462;?/p>

本实施例中,为了针对不同紧急程度的状况进行针对性处理,对异常状态进行了量化分析,具体为,根据第二设定?#32972;?#20869;的实际速度?#22270;?#36895;度与预测速度和/或加速度的?#27573;?#20043;间的关系,求取异常状态的紧急程度,其中,紧急程度量化值越大,表示当前状态越紧急。示例性的,紧急程度为0.5的情况比紧急程度为0.2的情况更紧急。

可选的,根据所述第二设定?#32972;?#20869;的实际速度?#22270;?#36895;度与所述预测速度和/或加速度的?#27573;?#20043;间的关系,确定所述异常状态的紧急程度,包括:

根据所述第二设定?#32972;?#20869;车辆的实际速度偏离所述预测速度的?#27573;?#30340;偏离值和当前实际速度,计算速度值的偏移率;

根据所述第二设定?#32972;?#20869;车辆的实?#22987;?#36895;度偏离所述预测加速度的?#27573;?#30340;偏离值和当前实?#22987;?#36895;度,计算加速度值的偏移率;

根据所述速度值偏移率和所述加速度值偏移率,计算所述异常状况的紧急程?#21462;?/p>

本可选的实施例中,提供了一种更加具体的根据第二设定?#32972;?#20869;的实际速度?#22270;?#36895;度与预测速度和/或加速度的?#27573;?#20043;间的关系,求取异常状态的紧急程度的方法。首先,根据第二设定?#32972;?#20869;车辆的实际速度偏离预测速度的?#27573;?#30340;偏离值和当前实际速度,计算速度值的偏移率β,具体计算公式如下:

其中,v(t)表示第二设定?#32972;?#20869;车辆的实际速度的最大值或最小值;

vhigh表示第二设定?#32972;?#20869;的预测速?#30830;段?#20013;的最大值;

vlow表示第二设定?#32972;?#20869;的预测速?#30830;段?#20013;的最小值。

然后,根据所述第二设定?#32972;?#20869;车辆的实?#22987;?#36895;度偏离预测加速度的?#27573;?#30340;偏离值和当前实?#22987;?#36895;度,计算加速度值的偏移率α,具体计算公式如下:

其中,a(t)表示第二设定?#32972;?#20869;车辆的实?#22987;?#36895;度的最大值或最小值;

ahigh表示第二设定?#32972;?#20869;的预测加速?#30830;段?#20013;的最大值;

alow表示第二设定?#32972;?#20869;的预测加速?#30830;段?#20013;的最小值。

最后,根据速度值偏移率?#22270;?#36895;度值偏移率,计算所述异常状况的紧急程度η,具体计算公式为:

η=?#21147;?/p>

其中,η值越大,表示当前异常状态越紧急。

步骤242、根据异常状态的紧急程度,计算所述延长检测?#32972;ぁ?/p>

本实施例中,根据异常状态的紧急程度,计算所述延长检测?#32972;ぃ?#20197;根据异常状态的紧急程度,灵活调整VAD服务的检测?#32972;ぃ?#25552;高语音识别的成功率。

可选的,根据异常状态的紧急程度,计算所述延长检测?#32972;ぃ?#21253;括:

根据所述异常状态的紧急程度和所述标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?#35745;算所述延长检测?#32972;ぁ?/p>

本可选的实施例中,提供了一种根据异常状态的紧急程度和标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?#35745;算延长检测?#32972;'的具体方法,计算公式如下:

t'=Cηt

其中,η表示异常状况的紧急程度;

t表示标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?/p>

C是延长检测?#32972;?#35745;算常数,其中Cη>1。

由上述公式可知,异常状态的紧急程度越紧?#20445;?#25152;述延长检测?#32972;?#36234;大。

步骤243、将所述VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぁ?/p>

本实施例的技术方案,通过将车辆行驶过程中的实际速度?#22270;?#36895;度与预测速度?#22270;?#36895;?#30830;段?#36827;行比较,确定车辆的行驶状态,并通过检测到的第二设定?#32972;?#20869;的实际速度?#22270;?#36895;度与预测速度和/或加速度的?#27573;?#20043;间的关系,计算异常状态的紧急程度,再根据异常状态的紧急程度,计算延长检测?#32972;ぃ?#20197;将VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぃ?#23454;现了根据车辆行驶状态灵活调整VAD服务的检测?#32972;ぃ?#32473;用户预留了处理异常状态的时间,避免了因突发状况导致录音提前中?#31995;?#24773;况,提高了语音识别的成功率。

实施例三

图3为本发明实施例三中的一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法的流程图,本实施例在上述实施例的基础上进一步细化,提供了实?#34987;?#21462;所述车辆的当前行驶状态参数的具体步骤以及将所述VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;?#20043;后的具体步骤。下面结合图3对本发明实施例三提供的一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法进行说明,包括以下步骤:

步骤310、在检测到所述车载语音交互系统中的语音录入服务被开启时,实?#34987;?#21462;所述车辆的当前行驶状态参数;

其中,所述VAD服务用于检测所述语音录入服务的结束录音时间。

本实施例中,当检测到用户开启车载语音交互系统并开始进行语音录入时,通过车载语音交互系统自带的传感器来实时测量车辆的当前行驶状态参数,以进行车辆行驶状态的判断。

步骤320、根据所述当前行驶状态参数,判断所述车辆的当前行驶状态,如果确定所述车辆处于正常行驶状态,则执行步骤330,如果确定所述车辆处于异常状态处理阶段,则执行步骤340

步骤330、将所述车载语音交互系统中的VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为标?#25216;?#27979;?#32972;ぁ?/p>

步骤340、将所述VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぃ?#24182;执行341~步骤342;

其中,所述延长检测?#32972;?#22823;于所述标?#25216;?#27979;?#32972;ぁ?/p>

步骤341、获取在所述异常状态处理阶段,通过所述语音输入服务获取的用户录入语音。

当用户在车载语音交互系统进行语音录入过程中,发生异常状态,用户可能会无意识间录入一些感叹?#39542;?#32773;口头禅?#20219;?#23454;际意义信息,比如“啊…”“天呀…”?#21462;?#26412;实施例中,通过获取在异常状态处理阶段,通过语音输入服务获取的用户录入语音,以对其中包含的无实际意义的信息进行处理。

步骤342、将所述用户录入语音中包括的非命令信息进行剔除。

本实施例中,主要针对用户录入语音中包含的无实际意义的信息进行剔除,以避免其对于语音识别造成不利的影响。

可选的,将所述用户录入语音中包括的非命令信息进行剔除,包括:

根据?#19988;?#22270;语言模?#20572;?#20174;所述用户录入语音中识别用户在所述异常状态处理阶段的无意识非命令信息;

将所述无意识非命令信息从所述用户录入语音中剔除;

其中,所述?#19988;?#22270;语言模型是使用?#19988;?#22270;语料进行训练得到的,用于判定用户录入语音是否属于无意识非命令信息。

本可选的实施例中,提供了一种将用户录入语音中包括的非命令信息进行剔除的具体方式,首先,将步骤341中获取的用户录入语音输入至?#19988;?#22270;语言模?#20572;?#36890;过该?#19988;?#22270;语言模型识别用户录入语音中包含的非命令信息,然后,将识别到的非命令信息从用户录入语音中进行剔除。

本实施例的技术方案,当检测到车载语音交互系统中的语音录入服务被开启时,实?#34987;?#21462;车辆的当前行驶状态参数,并根据行驶状态参数确定车辆行驶状态,当检测到车辆处于异常状态处理阶段,则将车载语音交互系统中的VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?#22914;果确定车辆处于异常状态处理阶段,则将VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぃ?#21516;时,将用户录入语音中包括的非命令信息进行剔除,一方面,实现了根据车辆行驶状态动态调整VAD服务的检测?#32972;ぃ?#36991;免因突发状态导致的录音提前中断,另一方面,将用户录入语音中包括的非命令信息进行剔除,避免了用户在突发状况中无意识输入的非命令信息对语音识别造成不利影响,提高语音任务完成率。

实施例四

图4为本发明实施例四中的一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整装置的结构示意图,该车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整装置,包括:状态参数获取模块410、行驶状态判断模块420、标?#25216;?#27979;?#32972;?#35774;置模块430和延长检测?#32972;?#35774;置模块440。

状态参数获取模块410,用于在车辆行驶过程中,实?#34987;?#21462;所述车辆的当前行驶状态参数;

行驶状态判断模块420,用于根据所述当前行驶状态参数,判断所述车辆的当前行驶状态;

标?#25216;?#27979;?#32972;?#35774;置模块430,用于如果确定所述车辆处于正常行驶状态,则将所述车载语音交互系统中的VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?/p>

延长检测?#32972;?#35774;置模块440,用于如果确定所述车辆处于异常状态处理阶段,则将所述VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぃ?/p>

其中,所述延长检测?#32972;?#22823;于所述标?#25216;?#27979;?#32972;ぁ?/p>

本发明实施例的技术方案,通过获取车辆行驶过程中的行驶状态参数,判断车辆当前行驶状态,如果确定车辆处于正常行驶状态,则将车载语音交互系统中的VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?#22914;果确定车辆处于异常状态处理阶段,则将VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぃ?#23454;现了在车辆行驶过程中,根据行驶状态动态调节VAD服务的检测?#32972;ぃ?#36991;免了因道路突发状况导致录音提前结束,从而造成语音识别失败的情况,提高了车载语音交互系统中语音识别成功率。

可选的,所述行驶状态参数包括:所述车辆的当前速度,和/或当前加速度;

相应的,所述行驶状态判断模块420,包括:

?#27573;?#39044;测单元,用于根据所述车辆在第一设定?#32972;?#20869;的速度和/或加速度,获得车辆在第二设定?#32972;?#20869;的预测速度和/或加速度的?#27573;В?/p>

异常状态确定单元,用于当检测到车辆在所述第二设定?#32972;?#20869;的实际速度和/或加速度超出所述预测速度和/或加速度的?#27573;?#26102;,确定所述车辆处于异常状态处理阶段;

正常状态确定单元,用于当检测到车辆在所述第二设定?#32972;?#20869;的实际速度?#22270;?#36895;度在所述预测速度和/或加速度的?#27573;?#20869;时,确定所述车辆处于正常行驶状态。

可选的,所述车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整,还包括:

紧急程度确定模块,用于在将所述VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;?#20043;前,根据所述第二设定?#32972;?#20869;的实际速度?#22270;?#36895;度与所述预测速度和/或加速度的?#27573;?#20043;间的关系,确定异常状态的紧急程度;

延长检测?#32972;?#35745;算模块,用于根据异常状态的紧急程度,计算所述延长检测?#32972;ぁ?/p>

可选的,所述紧急程度确定模块,包括:

速度偏移?#22987;?#31639;单元,用于根据所述第二设定?#32972;?#20869;车辆的实际速度偏离所述预测速度的?#27573;?#30340;偏离值和当前实际速度,计算速度值的偏移率;

加速度偏移?#22987;?#31639;单元,用于根据所述第二设定?#32972;?#20869;车辆的实?#22987;?#36895;度偏离所述预测加速度的?#27573;?#30340;偏离值和当前实?#22987;?#36895;度,计算加速度值的偏移率;

紧急程度计算单元,用于根据所述速度值偏移率和所述加速度值偏移率,计算所述异常状况的紧急程?#21462;?/p>

可选的,所述延长检测?#32972;?#35745;算模块,包括:

延长检测?#32972;?#35745;算单元,用于根据所述异常状态的紧急程度和所述标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?#35745;算所述延长检测?#32972;ぃ?/p>

其中,所述异常状态的紧急程度越紧?#20445;?#25152;述延长检测?#32972;?#36234;大。

可选的,所述状态参数获取模块410,包括:

状态参数获取单元,用于在检测到所述车载语音交互系统中的语音录入服务被开启时,实?#34987;?#21462;所述车辆的当前行驶状态参数;

其中,所述VAD服务用于检测所述语音录入服务的结束录音时间。

可选的,所述车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整装置,还包括:

语音获取模块,用于在将所述VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;?#20043;后,获取在所述异常状态处理阶段,通过所述语音输入服务获取的用户录入语音;

非命令信息剔除模块,用于将所述用户录入语音中包括的非命令信息进行剔除。

可选的,所述非命令信息剔除模块,包括:

非命令信息识别单元,用于根据?#19988;?#22270;语言模?#20572;?#20174;所述用户录入语音中识别用户在所述异常状态处理阶段的无意识非命令信息;

非命令信息剔除单元,用于将所述无意识非命令信息从所述用户录入语音中剔除;

其中,所述?#19988;?#22270;语言模型是使用?#19988;?#22270;语料进行训练得到的,用于判定用户录入语音是否属于无意识非命令信息。

本发明实施例所提供的车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整装置可执行本发明任意实施例所提供的车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图5为本发明实施例五提供的一种电子设备的结构示意图,如图5所示,该电子设备包括处理器50和存储器51;设备中处理器50的数量可以是一个或多个,图5中以一个处理器50为例;设备中的处理器50和存储器51可以通过总线或其他方式连接,图5中以通过总线连接为例。

存储器51作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的一种倒车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法对应的程序指令/模块(例如,车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整装置中的状态参数获取模块310、行驶状态判断模块320、标?#25216;?#27979;?#32972;?#35774;置模块330和延长检测?#32972;?#35774;置模块340)。处理器50通过运行存储在存储器51中的软件程序、指令以及模块,从而执行设备的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法。

该方法包括:

在车辆行驶过程中,实?#34987;?#21462;所述车辆的当前行驶状态参数;

根据所述当前行驶状态参数,判断所述车辆的当前行驶状态;

如果确定所述车辆处于正常行驶状态,则将所述车载语音交互系统中的、VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?/p>

如果确定所述车辆处于异常状态处理阶段,则将所述VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぃ?/p>

其中,所述延长检测?#32972;?#22823;于所述标?#25216;?#27979;?#32972;ぁ?/p>

存储器51可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据?#21462;?#27492;外,存储器51可以包括高速随机存取存储器,还可以包括?#19988;资?#24615;存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他?#19988;资?#24615;固态存储器件。在一些实例中,存储器51可进一步包括相对于处理器50远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企?#30340;?#37096;网、?#38047;?#32593;、移动通信网及其组合。

实施例六

本发明实施例六?#22266;?#20379;一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法,该方法包括:

在车辆行驶过程中,实?#34987;?#21462;所述车辆的当前行驶状态参数;

根据所述当前行驶状态参数,判断所述车辆的当前行驶状态;

如果确定所述车辆处于正常行驶状态,则将所述车载语音交互系统中的VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为标?#25216;?#27979;?#32972;ぃ?/p>

如果确定所述车辆处于异常状态处理阶段,则将所述VAD服务的检测?#32972;?#35774;置为延长检测?#32972;ぃ?/p>

其中,所述延长检测?#32972;?#22823;于所述标?#25216;?#27979;?#32972;ぁ?/p>

当然,本发明实施例所提供的包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用?#24067;?#26469;实现,当然也可以通过?#24067;?#23454;现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

?#26723;?#27880;意的是,上述一种车载语音交互系?#36710;?#21442;数调整装置的实施例中,所包括的各个单元和模块只是按?#23637;?#33021;逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护?#27573;А?/p>

注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人?#34987;?#29702;解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员?#27492;的?#22815;进行各?#32622;?#26174;的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护?#27573;А?#22240;此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的?#27573;?#30001;所附的权利要求?#27573;?#20915;定。

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