[发明专利]一种基于神经网络的智能控制开关电源方法及装置

权利要求书

1.一种基于神经网络的智能控制开关电源方法，其特征在于，所述方法包括：

接收便携式电子设备发出的控制开关语音，将控制开关语音转化为语音序列；

对语音序列进行分帧加窗，得到多个语音帧，计算出每个语音帧的帧能量，根据计算结果，从语音帧中提取得到语音特征；

利用预训练完成的语音情绪检测模型，检测所述语音特征是否为误控制开关语音；

当检测出所述语音特征不是所述误控制开关语音时，将所述语音特征转换为开关控制文本，提取所述开关控制文本的控制关键词；

利用预训练完成的开关控制神经网络，识别出与所述控制关键词对应的开关型号；

根据所述开关型号索引出待控制开关，并向预构建的多媒体通信系统发送开关控制请求；

接收所述多媒体通信系统响应所述开关控制请求发送的通信搭建消息，根据所述通信搭建消息，建立所述待控制开关与所述便携式电子设备之间的控制信道，并利用所述控制信道执行对所述待控制开关执行开关控制；

所述预训练完成的开关控制神经网络，包括：

从MobileNetV2神经网络中提取预设顺序的网络层，得到MobileNet网络层；

获取全卷积神经网络，将所述MobileNet网络层与所述全卷积神经网络连接，得到卷积神经网络层；

构建开关型号预测函数，将激活函数与所述卷积神经网络层相连得到待训练的所述开关控制神经网络；

获取关键词训练集及对应的真实标签集，将所述关键词训练集输入至所述开关控制神经网络中训练，得到预测标签集；

根据所述真实标签集及所述预测标签集，调节待训练的所述开关控制神经网络，得到训练完成的所述开关控制神经网络。

2.如权利要求1所述的基于神经网络的智能控制开关电源方法，其特征在于，所述获取关键词训练集及对应的真实标签集，将所述关键词训练集输入至所述开关控制神经网络中训练，得到预测标签集，包括：

利用所述卷积神经网络层对所述关键词训练集执行卷积特征提取，得到关键词特征集；

将所述关键词特征集作为所述开关型号预测函数的入参，计算得到所述预测标签集。

3.如权利要求1所述的基于神经网络的智能控制开关电源方法，其特征在于，所述根据所述真实标签集及所述预测标签集，调节待训练的所述开关控制神经网络，得到训练完成的所述开关控制神经网络，包括：

计算所述真实标签集及所述预测标签集的误差值；

判断所述误差值与指定误差阈值的大小关系；

若所述误差值大于所述指定误差阈值，调节所述开关控制神经网络的内部参数，并返回所述关键词训练集输入至所述开关控制神经网络步骤；

若所述误差值小于或等于所述指定误差阈值，得到训练完成的所述开关控制神经网络。

4.如权利要求1所述的基于神经网络的智能控制开关电源方法，其特征在于，所述接收所述多媒体通信系统响应所述开关控制请求发送的通信搭建消息，之前还包括：

接收所述便携式电子设备发送的序列号，并根据所述序列号生成虚拟号信息；

将所述虚拟号信息发送至所述便携式电子设备，并在接收到所述便携式电子设备响应所述虚拟号信息返回的注册请求时，将所述注册请求转化成多媒体通信协议验证请求；

根据所述多媒体通信协议注册请求，向所述便携式电子设备发送鉴权请求；

根据所述鉴权请求，调用预构建的注册服务器对所述便携式电子设备进行鉴权，当鉴权通过时，接收所述多媒体通信系统响应所述开关控制请求发送的通信搭建消息。

5.如权利要求4中所述的基于神经网络的智能控制开关电源方法，其特征在于，所述根据所述通信搭建消息，建立所述待控制开关与所述便携式电子设备之间的控制信道，包括：

根据预构建的信令网关，将所述通信搭建消息转换成符合所述便携式电子设备的通信协议的搭建协议；

将所述搭建协议发送至所述便携式电子设备，完成所述待控制开关与所述便携式电子设备控制信道搭建。