[发明专利]设备的控制方法、装置、存储介质及电子装置

权利要求书

1.一种设备的控制方法，其特征在于，包括：

获取输入的目标语音数据；

使用第一模型对所述目标语音数据进行识别，确定与所述目标语音数据对应的目标控制指令，其中，所述第一模型为使用多组第一训练数据通过机器学习训练出的，所述多组第一训练数据中的每组数据包括：语音数据和与语音数据对应的控制指令，在所述多组第一训练数据中包括有第一组数据和第二组数据，所述第二组数据中包括的第二语音数据为对所述第一组数据中包括的第一语音数据进行变声处理后得到的语音数据，且所述第二组数据中包括的控制指令与所述第一组数据中包括的控制指令相同；

控制目标设备执行与所述目标控制指令对应的操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在使用第一模型对所述目标语音数据进行识别，确定与所述目标语音数据对应的目标控制指令之前，所述方法还包括：

将所述第一语音数据转换成满足目标条件的所述第二语音数据，其中，所述目标条件包括以下至少之一：预定语速、预定音调、预定口音；

确定与所述第一语音数据对应的控制指令；

构造包括所述第二语音数据以及与所述第一语音数据对应的控制指令的所述第二组数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述第一语音数据转换成满足目标条件的所述第二语音数据包括：

使用第二模型对所述第一语音数据进行处理，以得到音素对齐后的第一处理数据，其中，所述第二模型为使用多组第二训练数据通过机器学习训练出的，所述多组第二训练数据中的每组数据包括：语音数据和音素对齐后的语音数据；

根据口音发音字典，替换所述第一处理数据中的目标音素，以得到第二处理数据；

利用滤波器对所述第二处理数据进行平滑处理，以得到第三处理数据；

利用目标算法对所述第三处理数据进行语速和/或语调的调整，以得到满足所述目标条件的所述第二语音数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用第一模型对所述目标语音数据进行识别包括：

对所述目标语音数据的长度与预先存储的语音数据的长度进行比较；

在确定比较结果为所述目标语音数据的长度与所述预先存储的语音数据的长度的差值小于预定阈值时，使用所述第一模型对所述目标语音数据进行识别。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在使用第一模型对所述目标语音数据进行识别，确定与所述目标语音数据对应的目标控制指令之前，所述方法还包括：

获取多组所述第一训练数据；

使用多组所述第一训练数据通过所述机器学习对第一初始模型进行训练，以得到所述第一模型。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在使用第二模型对所述第一语音数据进行处理，以得到音素对齐后的第一处理数据之前，所述方法还包括：

获取多组所述第二训练数据；

使用多组所述第二训练数据通过所述机器学习对第二初始模型进行训练，以得到所述第二模型。

7.一种设备的控制装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取输入的目标语音数据；

识别模块，用于使用第一模型对所述目标语音数据进行识别，确定与所述目标语音数据对应的目标控制指令，其中，所述第一模型为使用多组第一训练数据通过机器学习训练出的，所述多组第一训练数据中的每组数据包括：语音数据和与语音数据对应的控制指令，在所述多组第一训练数据中包括有第一组数据和第二组数据，所述第二组数据中包括的第二语音数据为对所述第一组数据中包括的第一语音数据进行变声处理后得到的语音数据，且所述第二组数据中包括的控制指令与所述第一组数据中包括的控制指令相同；

控制模块，用于控制目标设备执行与所述目标控制指令对应的操作。