[发明专利]设备的控制方法、装置、存储介质及电子装置

说明书

本发明提供了一种设备的控制方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：获取输入的目标语音数据；使用第一模型对目标语音数据进行识别，确定与目标语音数据对应的目标控制指令，其中，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；控制目标设备执行与目标控制指令对应的操作。通过本发明，解决了相关技术中存在的语音识别率低进而导致操作执行准确率低的问题，提高了语音识别率以及操作执行的准确率，提升了用户体验。

技术领域

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种设备的控制方法、装置、存储介质及电子装置。

背景技术

智能家居目前的主要入口是智能音箱，而语音识别以及基于识别的语音执行对应的操作(例如，执行唤醒操作，下面以唤醒为例进行说明)则是智能音箱的关键技术。其中，语音唤醒和识别技术是当今人机交互领域的一项关键技术。虽然识别算法至关重要，但是好的训练数据更是重中之重。训练数据覆盖的范围越广，越接近应用场景，训练出的模型越准确，唤醒和识别率越高。

在相关技术中，目前语音唤醒和识别采用的算法模型主要是基于Kaldi、HTK(Hidden Markov Model Toolkit，隐马尔科夫模型工具箱)等开源工具得到，这种算法的好处是通用性较强，适用范围较广，然而由于训练数据不足，例如：方言数据、口音数据、童音数据、不同语速等问题，在具体的应用场景，唤醒率和识别率较低。为此，通常采用两种途径进行优化：一是从算法层面，针对算法本身进行优化，但是技术难度大；二是从数据层面，收集大量的面向特定应用场景的带标注的音频数据，反复训练和调整模型参数，但是需要高昂的标注费用，且数据采集和标注耗时长。

由此可知，在相关技术中存在语音识别率低进而导致操作执行准确率低的问题。

针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种设备的控制方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中存在的语音识别率低进而导致操作执行准确率低的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种设备的控制方法，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。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种设备的控制装置，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。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。