一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法及系统与流程

1.本发明涉及语音控制技术领域，特别涉及一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法及系统。


背景技术：

2.目前，带有语音控制功能的吸顶灯在很多家庭中投入使用，当用户需要调节吸顶灯的亮度时，无需手动操作，只需说出口头指令即可，但是，吸顶灯的语音控制功能需要联网才能实现(系统需在云端进行语音识别)，应用场景受限，另外，当用户家中的网络状态不佳(例如：多个移动设备使用同一无线网络)时，对语音控制功能会造成很大影响，此时，用户需要进行手动调节，减少了用户调节吸顶灯亮度的便利性，降低了用户体验。


技术实现要素：

3.本发明目的之一在于提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法及系统，基于离线语音库识别用户输入的语音控制指令的指令类型，当指令类型为亮度上调指令或亮度下调指令时，对应上调或下调吸顶灯的亮度，无需联网即可实现语音控制功能，丰富了应用场景，更消除了网络状态不佳对语音控制功能的影响，提升了用户调节吸顶灯亮度的便利性，提升了用户体验。
4.本发明实施例提供的一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法，包括：
5.接收用户输入的语音控制指令；
6.基于预设的离线语音库识别语音控制指令，确定指令类型；
7.若指令类型为亮度上调指令，按预设的上调规则上调吸顶灯的亮度；
8.若指令类型为亮度下调指令，按预设的下调规则下调吸顶灯的亮度。
9.优选的，基于预设的离线语音库识别语音控制指令，确定指令类型，包括：
10.将语音控制指令与离线语音库中任一语音信息进行匹配；
11.若匹配成功，获取所匹配的语音信息对应的目标指令类型；
12.将目标指令类型作为语音控制指令的指令类型。
13.优选的，利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法，还包括：
14.若指令类型为自适应亮度调节指令，根据预设的方法自适应调节吸顶灯的亮度；
15.其中，方法包括：
16.获取预设的环境亮度监测数据库，环境亮度监测数据库包括：多个亮度值区间以及与每个亮度值区间对应的保持时长记录；
17.基于环境亮度监测数据库计算每个亮度值区间的偏好指数，计算公式如下：
18.[0019][0020][0021]
其中，pre
i
为第i个亮度值区间的偏好指数，n
i
为第i个亮度值区间对应的保持时长记录中保持时长的总个数，t
i,t
为第i个亮度值区间对应的保持时长记录中第t个保持时长，t0为预设的保持时长阈值；
[0022]
选取最大的偏好指数对应的亮度值区间作为目标亮度值区间，基于目标亮度值区间计算目标亮度值，计算公式如下：
[0023][0024]
其中，b为目标亮度值，σ为预设的误差系数，b
up
为目标亮度值区间的上限值，b
down
为目标亮度值区间的下限值；
[0025]
获取当前环境的当前亮度值，调节吸顶灯的亮度，直至当前亮度值等于目标亮度值。
[0026]
优选的，获取所匹配的语音信息对应的目标指令类型之后，还包括：
[0027]
将语音控制指令存入离线语音库中与目标指令类型对应的目标子语音库中，获取目标子语音库的当前语音数量和当前匹配度阈值，获取预设的识别失败记录数据库，基于当前语音数量和识别失败记录数据库对当前匹配度阈值进行适应性调整；
[0028]
识别失败记录数据库包括：多个记录，记录包括：基于离线语音库识别语音控制指令识别失败时又在预设的时间段内识别成功；
[0029]
其中，基于当前语音数量和识别失败记录数据库对当前匹配度阈值进行适应性调整，包括：
[0030]
获取识别失败记录数据库中与目标子语音库对应的目标识别失败记录，基于目标识别失败记录和当前语音数量对当前匹配度阈值进行调整，调整公式如下：
[0031][0032]
其中，fit
′
为对当前匹配度阈值进行调整后的匹配度阈值，fit0为预设的匹配度阈值初始值，μ
max
为预设的最大调整幅度值，μ
min
为预设的最小调整幅度值，β为当前语音数量，β
max
为预设的语音数量最大阈值，β
min
为预设的语音数量最小阈值，γ为目标识别失败记录中记录的总个数，γ
max
为预设的记录个数最大阈值，γ
min
为预设的记录个数最小阈值，ε1和ε2为预设的权重值，and为且，else为其它。
[0033]
优选的，利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法，还包括：
[0034]
若指令类型为动态模式触发指令，根据预设的动态调节规则对吸顶灯的亮度进行调节。
[0035]
本发明实施例提供的一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节系统，包括：
[0036]
接收模块，用于接收用户输入的语音控制指令；
[0037]
识别与确定模块，用于基于预设的离线语音库识别语音控制指令，确定指令类型；
[0038]
亮度上调模块，用于若指令类型为亮度上调指令，按预设的上调规则上调吸顶灯的亮度；
[0039]
亮度下调模块，用于若指令类型为亮度下调指令，按预设的下调规则下调吸顶灯的亮度。
[0040]
优选的，识别与确定模块执行包括如下操作：
[0041]
将语音控制指令与离线语音库中任一语音信息进行匹配；
[0042]
若匹配成功，获取所匹配的语音信息对应的目标指令类型；
[0043]
将目标指令类型作为语音控制指令的指令类型。
[0044]
优选的，利用离线语音的吸顶灯亮度调节系统，还包括：
[0045]
亮度自适应调整模块，用于若指令类型为自适应亮度调节指令，根据预设的方法自适应调节吸顶灯的亮度；
[0046]
亮度自适应调整模块执行包括如下操作：
[0047]
获取预设的环境亮度监测数据库，环境亮度监测数据库包括：多个亮度值区间以及与每个亮度值区间对应的保持时长记录；
[0048]
基于环境亮度监测数据库计算每个亮度值区间的偏好指数，计算公式如下：
[0049][0050][0051][0052]
其中，pre
i
为第i个亮度值区间的偏好指数，n
i
为第i个亮度值区间对应的保持时长记录中保持时长的总个数，t
i,t
为第i个亮度值区间对应的保持时长记录中第t个保持时长，t0为预设的保持时长阈值；
[0053]
选取最大的偏好指数对应的亮度值区间作为目标亮度值区间，基于目标亮度值区间计算目标亮度值，计算公式如下：
[0054][0055]
其中，b为目标亮度值，σ为预设的误差系数，b
up
为目标亮度值区间的上限值，b
down
为目标亮度值区间的下限值；
[0056]
获取当前环境的当前亮度值，调节吸顶灯的亮度，直至当前亮度值等于目标亮度值。
[0057]
优选的，利用离线语音的吸顶灯亮度调节系统，还包括：
[0058]
自适应调整模块，用于获取所匹配的语音信息对应的目标指令类型之后，将语音
控制指令存入离线语音库中与目标指令类型对应的目标子语音库中，获取目标子语音库的当前语音数量和当前匹配度阈值，获取预设的识别失败记录数据库，基于当前语音数量和识别失败记录数据库对当前匹配度阈值进行适应性调整；
[0059]
识别失败记录数据库包括：多个记录，记录包括：基于离线语音库识别语音控制指令识别失败时又在预设的时间段内识别成功；
[0060]
自适应调整模块执行包括如下操作：
[0061]
获取识别失败记录数据库中与目标子语音库对应的目标识别失败记录，基于目标识别失败记录和当前语音数量对当前匹配度阈值进行调整，调整公式如下：
[0062][0063]
其中，fit
′
为对当前匹配度阈值进行调整后的匹配度阈值，fit0为预设的匹配度阈值初始值，μ
max
为预设的最大调整幅度值，μ
min
为预设的最小调整幅度值，β为当前语音数量，β
max
为预设的语音数量最大阈值，β
min
为预设的语音数量最小阈值，γ为目标识别失败记录中记录的总个数，γ
max
为预设的记录个数最大阈值，γ
min
为预设的记录个数最小阈值，ε1和ε2为预设的权重值，and为且，else为其它。
[0064]
优选的，利用离线语音的吸顶灯亮度调节系统，还包括：
[0065]
亮度动态调节模块，用于若指令类型为动态模式触发指令，根据预设的动态调节规则对吸顶灯的亮度进行调节。
[0066]
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0067]
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0068]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0069]
图1为本发明实施例中一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法的流程图；
[0070]
图2为本发明实施例中一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节系统的示意图。
具体实施方式
[0071]
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0072]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法，如图1所示，包括：
[0073]
s1、接收用户输入的语音控制指令；
[0074]
s2、基于预设的离线语音库识别语音控制指令，确定指令类型；
[0075]
s3、若指令类型为亮度上调指令，按预设的上调规则上调吸顶灯的亮度；
[0076]
s4、若指令类型为亮度下调指令，按预设的下调规则下调吸顶灯的亮度。
[0077]
上述技术方案的工作原理为：
[0078]
吸顶灯中设置有拾音装置(例如；麦克风阵列)，通过该拾音装置接收用户输入的语音控制指令，基于预设的离线语音库(预先设置的一数据库，其存有大量语音信息)识别语音控制指令的指令类型；若指令类型为亮度上调指令(例如：“您好，请把灯调亮一点。”)时，按预设的上调规则(增加一定的亮度)上调吸顶灯的亮度；若指令类型为亮度下调指令(例如：“您好，请把灯调暗一点。”)时，按预设的下调规则(减少一定的亮度)下调吸顶灯的亮度。
[0079]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例基于离线语音库识别用户输入的语音控制指令的指令类型，当指令类型为亮度上调指令或亮度下调指令时，对应上调或下调吸顶灯的亮度，无需联网即可实现语音控制功能，丰富了应用场景，更消除了网络状态不佳对语音控制功能的影响，提升了用户调节吸顶灯亮度的便利性，提升了用户体验。
[0080]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法，基于预设的离线语音库识别语音控制指令，确定指令类型，包括：
[0081]
将语音控制指令与离线语音库中任一语音信息进行匹配；
[0082]
若匹配成功，获取所匹配的语音信息对应的目标指令类型；
[0083]
将目标指令类型作为语音控制指令的指令类型。
[0084]
上述技术方案的工作原理为：
[0085]
离线语音库中预存有大量语音信息，将语音控制指令与离线语音库中任一语音信息进行匹配，若匹配成功，将匹配成功的语音信息对应的目标指令类型作为语音控制指令的指令类型；例如：语音控制指令与某一无用语音信息(例如：用户谈话和闲聊)匹配，则语音控制指令的类型为无用型。
[0086]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过将语音控制指令与离线语音库中任一语音信息进行匹配，若匹配成功，将匹配成功的语音信息对应的目标指令类型作为语音控制指令的指令类型，提升了语音识别的精准性。
[0087]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法，还包括：
[0088]
若指令类型为自适应亮度调节指令，根据预设的方法自适应调节吸顶灯的亮度；
[0089]
其中，方法包括：
[0090]
获取预设的环境亮度监测数据库，环境亮度监测数据库包括：多个亮度值区间以及与每个亮度值区间对应的保持时长记录；
[0091]
基于环境亮度监测数据库计算每个亮度值区间的偏好指数，计算公式如下：
[0092][0093]
[0094][0095]
其中，pre
i
为第i个亮度值区间的偏好指数，n
i
为第i个亮度值区间对应的保持时长记录中保持时长的总个数，t
i,t
为第i个亮度值区间对应的保持时长记录中第t个保持时长，t0为预设的保持时长阈值；
[0096]
选取最大的偏好指数对应的亮度值区间作为目标亮度值区间，基于目标亮度值区间计算目标亮度值，计算公式如下：
[0097][0098]
其中，b为目标亮度值，σ为预设的误差系数，b
up
为目标亮度值区间的上限值，b
down
为目标亮度值区间的下限值；
[0099]
获取当前环境的当前亮度值，调节吸顶灯的亮度，直至当前亮度值等于目标亮度值。
[0100]
上述技术方案的工作原理为：
[0101]
预设的环境亮度监测数据库具体为：多个亮度值区间(例如：[1,1.5]和[3,4.5]等)，每个亮度值区间对应一个保持时间记录(例如，30分钟和60分钟等)；每次用户启动吸顶灯后，通过亮度传感器监测环境亮度值和保持该环境亮度值的时间，例如：若当前亮度值为1.1，保持时间为120分钟，则将120分钟纳入亮度值区间[1,1.5]对应的保持时间记录；预设的保持时长阈值具体为：例如，1分钟；若某个亮度值区间的偏好指数越大，说明用户越偏爱该亮度值区间内的亮度值，则选取最大偏好指数对应的亮度值区间作为目标亮度值区间，基于该目标亮度值区间计算目标亮度，调节吸顶灯的亮度，直至环境亮度达到目标亮度即可；计算目标亮度时，存在一定误差，因此，需引入误差系数。
[0102]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过基于环境亮度监测数据库计算每个亮度值区间的偏好指数，选取最大偏好指数对应的亮度值区间作为目标亮度值区间，基于该目标亮度值区间计算目标亮度，调节吸顶灯的亮度，直至环境亮度达到目标亮度，自适应通过调节吸顶灯亮度，将环境亮度调节至用户偏好的亮度，提升了用户体验，同时，也更加智能化。
[0103]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法，获取所匹配的语音信息对应的目标指令类型之后，还包括：
[0104]
将语音控制指令存入离线语音库中与目标指令类型对应的目标子语音库中，获取目标子语音库的当前语音数量和当前匹配度阈值，获取预设的识别失败记录数据库，基于当前语音数量和识别失败记录数据库对当前匹配度阈值进行适应性调整；
[0105]
识别失败记录数据库包括：多个记录，记录包括：基于离线语音库识别语音控制指令识别失败时又在预设的时间段内识别成功；
[0106]
其中，基于当前语音数量和识别失败记录数据库对当前匹配度阈值进行适应性调整，包括：
[0107]
获取识别失败记录数据库中与目标子语音库对应的目标识别失败记录，基于目标识别失败记录和当前语音数量对当前匹配度阈值进行调整，调整公式如下：
[0108][0109]
其中，fit
′
为对当前匹配度阈值进行调整后的匹配度阈值，fit0为预设的匹配度阈值初始值，μ
max
为预设的最大调整幅度值，μ
min
为预设的最小调整幅度值，β为当前语音数量，β
max
为预设的语音数量最大阈值，β
min
为预设的语音数量最小阈值，γ为目标识别失败记录中记录的总个数，γ
max
为预设的记录个数最大阈值，γ
min
为预设的记录个数最小阈值，ε1和ε2为预设的权重值，and为且，else为其它。
[0110]
上述技术方案的工作原理为：
[0111]
离线语音库中划分有多个子语音库，例如：上调指令子语音库中存储有语音“您好！调亮点。”和“您好！请快点调亮。”等语音；在将语音控制指令与任一语音信息匹配时，通过计算匹配度(相似度)，若匹配度大于等于对应的匹配度阈值，则说明语音控制指令与对应语音信息匹配；预设的识别记录数据库包括：多个记录，每个记录具体为：例如，用户说出语音控制指令“您好！请调亮点。”时，可能语速过快或吐字不清时，系统只能识别出“您好！”即识别失败，但是在预设的时间段(例如：3.5秒)内，用户又说出“您好！请调亮点。”(一般用户在发现系统没反应时，会立即重复说出之前的指令)的指令时，识别成功，则将该种情况作为一个记录；总体来说，记录数越多，应适当上调对应目标子语音库的当前匹配度阈值，因为有足够的语音信息供匹配，反之，记录数越少，应下调当前匹配度阈值，目标识别失败记录中的记录数越多，应下调对应目标子语音库的当前匹配度阈值，因为失败次数越多，说明匹配度阈值过高，匹配难度大，反之，记录数越少，应上调对应目标子语音库的当前匹配度阈值；预设的匹配度阈值初始值具体为：例如，0.998；预设的最大调整幅度值具体为：例如，1.5；预设的最小调整幅度值具体为：例如，0.2；预设的语音数量最大阈值具体为：例如，30；预设的语音数量最小阈值具体为：例如，5；预设的记录个数最大阈值具体为：15；预设的记录个数最小阈值具体为：例如，5。
[0112]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例将匹配成功的语音控制指令存入对应的目标子语音库中，还根据预设的识别失败记录数据库和目标子语音库的当前语音数量自适应调节目标子语音库的当前匹配度阈值，不仅提升了语音匹配的准确性，更提升了系统运行的稳定性，同时，也更加智能化。
[0113]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法，还包括：
[0114]
若指令类型为动态模式触发指令，根据预设的动态调节规则对吸顶灯的亮度进行调节。
[0115]
上述技术方案的工作原理为：
[0116]
若指令类型为动态模式触发指令(例如：“您好！请开启动态模式。”)，根据预设的动态条件规则(可由用户设定，动感式地调节亮度)对吸顶灯的亮度进行调节。
[0117]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例为用户提供了动态调节亮度的功能，提升了用户提醒。
[0118]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节方法，当确定指令类型为灯源老化自检指令时，触发预设的灯源老化自检模式；
[0119]
其中，灯源老化自检模式包括：
[0120]
获取预设的获取路径，对获取路径的可信度进行验证，若验证通过，通过获取路径获取与吸顶灯相关联的评价大数据，评价大数据包括：好评数量、中评数量和差评数量；
[0121]
基于评价大数据计算吸顶灯中每个灯源的寿命评价指数，计算公式如下：
[0122][0123]
其中，val
d
为所述吸顶灯中第d个灯源的寿命评价指数，t
d,total
为第d个灯源对应的预设理论运行时长，t
d,run
为第d个灯源已运行时长，n1为所述差评数量，n2为所述中评数量，n3为所述好评数量，ω1和ω2为预设的权重值，为预设的误差系数；
[0124]
当寿命评价指数小于等于预设的寿命评价指数阈值时，将吸顶灯中的对应灯源作为老化灯源，控制老化灯源按预设频率闪烁，对用户进行提醒。
[0125]
上述技术方案的工作原理为：
[0126]
预设的获取路径具体为：灯具(吸顶灯)售后交流论坛网站等；通过该获取路径可以获取与该吸顶灯相关联的评价大数据(例如，灯具售后交流论坛网站每个用户对该种灯具的评价)；为了保证评价大数据来源的可信性，需要对其进行可信度验证；预设的理论运行时长具体为：出厂时设定的理论寿命，例如，9000小时；预设的寿命评价指数阈值具体为：例如，4；若某个灯源的评价指数越低，说明其剩余寿命越少即为老化灯源，控制该老化灯源闪烁，提醒用户更换；若某灯具在论坛上的中评和差评较多，说明该灯具在实际使用时质量较差，理论寿命会减少。
[0127]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例当用户输入的第二语音控制指令为灯源老化自检指令时，基于通过获取路径获取的与吸顶灯相关联的计算吸顶灯中每个灯源的寿命评价指数，若其小于寿命评价指数阈值，控制对应灯源进行闪烁，提醒用户更换，提升了用户体验。
[0128]
本发明实施例提供了一种吸顶灯的语音控制方法，对获取路径的可信度进行验证，包括：
[0129]
获取路径的路径信息，路径信息包括：历史安全检测得分记录和用户个人信息完整度数据；
[0130]
基于路径信息计算获取路径的可信度，计算公式如下：
[0131][0132][0133][0134]
其中，c为获取路径的可信度，σ1和σ2为预设的权重值，s
i
为历史安全检测得分记录中第i个安全检测得分，s0为预设的安全检测得分阈值，w
j
为用户个人信息完整度数据中第j个用户的个人信息完整度，w0为预设的个人信息完整度阈值，g为历史安全检测得分记录中
安全检测得分的总数目，k为用户个人信息完整度数据中个人信息完整度的总数目；
[0135]
当可信度大于等于预设的可信度阈值时，获取路径的可信度通过验证，否则未通过。
[0136]
上述技术方案的工作原理为：
[0137]
对获取路径的可信度进行验证时，基于历史安全检测得分记录和用户个人信息完整度数据计算获取路径的可信度，可信度越高，说明获取路径的评价大数据越可信；预设的安全检测得分阈值具体为：98；预设的个人信息完整度阈值具体为：80％；预设的可信度阈值具体为：98。
[0138]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过基于路径信息计算获取路径的可信度，当可信度大于等于可信度阈值时，获取路径的可信度通过验证，提升了从获取路径获取评价大数据的准确性和可行性。
[0139]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节系统，如图2所示，包括：
[0140]
接收模块1，用于接收用户输入的语音控制指令；
[0141]
识别与确定模块2，用于基于预设的离线语音库识别语音控制指令，确定指令类型；
[0142]
亮度上调模块3，用于若指令类型为亮度上调指令，按预设的上调规则上调吸顶灯的亮度；
[0143]
亮度下调模块4，用于若指令类型为亮度下调指令，按预设的下调规则下调吸顶灯的亮度。
[0144]
上述技术方案的工作原理为：
[0145]
吸顶灯中设置有拾音装置(例如；麦克风阵列)，通过该拾音装置接收用户输入的语音控制指令，基于预设的离线语音库(预先设置的一数据库，其存有大量语音信息)识别语音控制指令的指令类型；若指令类型为亮度上调指令(例如：“您好，请把灯调亮一点。”)时，按预设的上调规则(增加一定的亮度)上调吸顶灯的亮度；若指令类型为亮度下调指令(例如：“您好，请把灯调暗一点。”)时，按预设的下调规则(减少一定的亮度)下调吸顶灯的亮度。
[0146]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例基于离线语音库识别用户输入的语音控制指令的指令类型，当指令类型为亮度上调指令或亮度下调指令时，对应上调或下调吸顶灯的亮度，无需联网即可实现语音控制功能，丰富了应用场景，更消除了网络状态不佳对语音控制功能的影响，提升了用户调节吸顶灯亮度的便利性，提升了用户体验。
[0147]
上述技术方案的工作原理为：
[0148]
离线语音库中预存有大量语音信息，将语音控制指令与离线语音库中任一语音信息进行匹配，若匹配成功，将匹配成功的语音信息对应的目标指令类型作为语音控制指令的指令类型；例如：语音控制指令与某一无用语音信息(例如：用户谈话和闲聊)匹配，则语音控制指令的类型为无用型。
[0149]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过将语音控制指令与离线语音库中任一语音信息进行匹配，若匹配成功，将匹配成功的语音信息对应的目标指令类型作为语音控制指令的指令类型，提升了语音识别的精准性。
[0150]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节系统，识别与确定模块2执行包括如下操作：
[0151]
将语音控制指令与离线语音库中任一语音信息进行匹配；
[0152]
若匹配成功，获取所匹配的语音信息对应的目标指令类型；
[0153]
将目标指令类型作为语音控制指令的指令类型。
[0154]
上述技术方案的工作原理为：
[0155]
预设的环境亮度监测数据库具体为：多个亮度值区间(例如：[1,1.5]和[3,4.5]等)，每个亮度值区间对应一个保持时间记录(例如，30分钟和60分钟等)；每次用户启动吸顶灯后，通过亮度传感器监测环境亮度值和保持该环境亮度值的时间，例如：若当前亮度值为1.1，保持时间为120分钟，则将120分钟纳入亮度值区间[1,1.5]对应的保持时间记录；预设的保持时长阈值具体为：例如，1分钟；若某个亮度值区间的偏好指数越大，说明用户越偏爱该亮度值区间内的亮度值，则选取最大偏好指数对应的亮度值区间作为目标亮度值区间，基于该目标亮度值区间计算目标亮度，调节吸顶灯的亮度，直至环境亮度达到目标亮度即可；计算目标亮度时，存在一定误差，因此，需引入误差系数。
[0156]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过基于环境亮度监测数据库计算每个亮度值区间的偏好指数，选取最大偏好指数对应的亮度值区间作为目标亮度值区间，基于该目标亮度值区间计算目标亮度，调节吸顶灯的亮度，直至环境亮度达到目标亮度，自适应通过调节吸顶灯亮度，将环境亮度调节至用户偏好的亮度，提升了用户体验，同时，也更加智能化。
[0157]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节系统，还包括：
[0158]
亮度自适应调整模块，用于若指令类型为自适应亮度调节指令，根据预设的方法自适应调节吸顶灯的亮度；
[0159]
亮度自适应调整模块执行包括如下操作：
[0160]
获取预设的环境亮度监测数据库，环境亮度监测数据库包括：多个亮度值区间以及与每个亮度值区间对应的保持时长记录；
[0161]
基于环境亮度监测数据库计算每个亮度值区间的偏好指数，计算公式如下：
[0162][0163][0164][0165]
其中，pre
i
为第i个亮度值区间的偏好指数，n
i
为第i个亮度值区间对应的保持时长记录中保持时长的总个数，t
i,t
为第i个亮度值区间对应的保持时长记录中第t个保持时长，t0为预设的保持时长阈值；
[0166]
选取最大的偏好指数对应的亮度值区间作为目标亮度值区间，基于目标亮度值区间计算目标亮度值，计算公式如下：
[0167][0168]
其中，b为目标亮度值，σ为预设的误差系数，b
up
为目标亮度值区间的上限值，b
down
为目标亮度值区间的下限值；
[0169]
获取当前环境的当前亮度值，调节吸顶灯的亮度，直至当前亮度值等于目标亮度值。
[0170]
上述技术方案的工作原理为：
[0171]
预设的环境亮度监测数据库具体为：多个亮度值区间(例如：[1,1.5]和[3,4.5]等)，每个亮度值区间对应一个保持时间记录(例如，30分钟和60分钟等)；每次用户启动吸顶灯后，通过亮度传感器监测环境亮度值和保持该环境亮度值的时间，例如：若当前亮度值为1.1，保持时间为120分钟，则将120分钟纳入亮度值区间[1,1.5]对应的保持时间记录；预设的保持时长阈值具体为：例如，1分钟；若某个亮度值区间的偏好指数越大，说明用户越偏爱该亮度值区间内的亮度值，则选取最大偏好指数对应的亮度值区间作为目标亮度值区间，基于该目标亮度值区间计算目标亮度，调节吸顶灯的亮度，直至环境亮度达到目标亮度即可；计算目标亮度时，存在一定误差，因此，需引入误差系数。
[0172]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过基于环境亮度监测数据库计算每个亮度值区间的偏好指数，选取最大偏好指数对应的亮度值区间作为目标亮度值区间，基于该目标亮度值区间计算目标亮度，调节吸顶灯的亮度，直至环境亮度达到目标亮度，自适应通过调节吸顶灯亮度，将环境亮度调节至用户偏好的亮度，提升了用户体验，同时，也更加智能化。
[0173]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节系统，还包括：
[0174]
自适应调整模块，用于获取所匹配的语音信息对应的目标指令类型之后，将语音控制指令存入离线语音库中与目标指令类型对应的目标子语音库中，获取目标子语音库的当前语音数量和当前匹配度阈值，获取预设的识别失败记录数据库，基于当前语音数量和识别失败记录数据库对当前匹配度阈值进行适应性调整；
[0175]
识别失败记录数据库包括：多个记录，记录包括：基于离线语音库识别语音控制指令识别失败时又在预设的时间段内识别成功；
[0176]
自适应调整模块执行包括如下操作：
[0177]
获取识别失败记录数据库中与目标子语音库对应的目标识别失败记录，基于目标识别失败记录和当前语音数量对当前匹配度阈值进行调整，调整公式如下：
[0178][0179]
其中，fit
′
为对当前匹配度阈值进行调整后的匹配度阈值，fit0为预设的匹配度阈值初始值，μ
max
为预设的最大调整幅度值，μ
min
为预设的最小调整幅度值，β为当前语音数量，β
max
为预设的语音数量最大阈值，β
min
为预设的语音数量最小阈值，γ为目标识别失败记录中记录的总个数，γ
max
为预设的记录个数最大阈值，γ
min
为预设的记录个数最小阈值，ε1和
ε2为预设的权重值，and为且，else为其它。
[0180]
上述技术方案的工作原理为：
[0181]
离线语音库中划分有多个子语音库，例如：上调指令子语音库中存储有语音“您好！调亮点。”和“您好！请快点调亮。”等语音；在将语音控制指令与任一语音信息匹配时，通过计算匹配度(相似度)，若匹配度大于等于对应的匹配度阈值，则说明语音控制指令与对应语音信息匹配；预设的识别记录数据库包括：多个记录，每个记录具体为：例如，用户说出语音控制指令“您好！请调亮点。”时，可能语速过快或吐字不清时，系统只能识别出“您好！”即识别失败，但是在预设的时间段(例如：3.5秒)内，用户又说出“您好！请调亮点。”(一般用户在发现系统没反应时，会立即重复说出之前的指令)的指令时，识别成功，则将该种情况作为一个记录；总体来说，记录数越多，应适当上调对应目标子语音库的当前匹配度阈值，因为有足够的语音信息供匹配，反之，记录数越少，应下调当前匹配度阈值，目标识别失败记录中的记录数越多，应下调对应目标子语音库的当前匹配度阈值，因为失败次数越多，说明匹配度阈值过高，匹配难度大，反之，记录数越少，应上调对应目标子语音库的当前匹配度阈值；预设的匹配度阈值初始值具体为：例如，0.998；预设的最大调整幅度值具体为：例如，1.5；预设的最小调整幅度值具体为：例如，0.2；预设的语音数量最大阈值具体为：例如，30；预设的语音数量最小阈值具体为：例如，5；预设的记录个数最大阈值具体为：15；预设的记录个数最小阈值具体为：例如，5。
[0182]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例将匹配成功的语音控制指令存入对应的目标子语音库中，还根据预设的识别失败记录数据库和目标子语音库的当前语音数量自适应调节目标子语音库的当前匹配度阈值，不仅提升了语音匹配的准确性，更提升了系统运行的稳定性，同时，也更加智能化。
[0183]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节系统，还包括：
[0184]
亮度动态调节模块，用于若指令类型为动态模式触发指令，根据预设的动态调节规则对吸顶灯的亮度进行调节。
[0185]
上述技术方案的工作原理为：
[0186]
若指令类型为动态模式触发指令(例如：“您好！请开启动态模式。”)，根据预设的动态条件规则(可由用户设定，动感式地调节亮度)对吸顶灯的亮度进行调节。
[0187]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例为用户提供了动态调节亮度的功能，提升了用户提醒。
[0188]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节系统，还包括：
[0189]
灯源老化自检模块，用于当确定指令类型为灯源老化自检指令时，触发预设的灯源老化自检模式；
[0190]
灯源老化自检模块执行包括如下操作：
[0191]
获取预设的获取路径，对获取路径的可信度进行验证，若验证通过，通过获取路径获取与吸顶灯相关联的评价大数据，评价大数据包括：好评数量、中评数量和差评数量；
[0192]
基于评价大数据计算吸顶灯中每个灯源的寿命评价指数，计算公式如下：
[0193][0194]
其中，val
d
为所述吸顶灯中第d个灯源的寿命评价指数，t
d,total
为第d个灯源对应的
预设理论运行时长，t
d,run
为第d个灯源已运行时长，n1为所述差评数量，n2为所述中评数量，n3为所述好评数量，ω1和ω2为预设的权重值，为预设的误差系数；
[0195]
当寿命评价指数小于等于预设的寿命评价指数阈值时，将吸顶灯中的对应灯源作为老化灯源，控制老化灯源按预设频率闪烁，对用户进行提醒。
[0196]
上述技术方案的工作原理为：
[0197]
预设的获取路径具体为：灯具(吸顶灯)售后交流论坛网站等；通过该获取路径可以获取与该吸顶灯相关联的评价大数据(例如，灯具售后交流论坛网站每个用户对该种灯具的评价)；为了保证评价大数据来源的可信性，需要对其进行可信度验证；预设的理论运行时长具体为：出厂时设定的理论寿命，例如，9000小时；预设的寿命评价指数阈值具体为：例如，4；若某个灯源的评价指数越低，说明其剩余寿命越少即为老化灯源，控制该老化灯源闪烁，提醒用户更换；若某灯具在论坛上的中评和差评较多，说明该灯具在实际使用时质量较差，理论寿命会减少。
[0198]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例当用户输入的第二语音控制指令为灯源老化自检指令时，基于通过获取路径获取的与吸顶灯相关联的计算吸顶灯中每个灯源的寿命评价指数，若其小于寿命评价指数阈值，控制对应灯源进行闪烁，提醒用户更换，提升了用户体验。
[0199]
本发明实施例提供了一种利用离线语音的吸顶灯亮度调节系统，灯源老化自检模块对获取路径的可信度进行验证，具体执行包括如下操作：
[0200]
获取路径的路径信息，路径信息包括：历史安全检测得分记录和用户个人信息完整度数据；
[0201]
基于路径信息计算获取路径的可信度，计算公式如下：
[0202][0203][0204][0205]
其中，c为获取路径的可信度，σ1和σ2为预设的权重值，s
i
为历史安全检测得分记录中第i个安全检测得分，s0为预设的安全检测得分阈值，w
j
为用户个人信息完整度数据中第j个用户的个人信息完整度，w0为预设的个人信息完整度阈值，g为历史安全检测得分记录中安全检测得分的总数目，k为用户个人信息完整度数据中个人信息完整度的总数目；
[0206]
当可信度大于等于预设的可信度阈值时，获取路径的可信度通过验证，否则未通过。
[0207]
上述技术方案的工作原理为：
[0208]
对获取路径的可信度进行验证时，基于历史安全检测得分记录和用户个人信息完整度数据计算获取路径的可信度，可信度越高，说明获取路径的评价大数据越可信；预设的安全检测得分阈值具体为：98；预设的个人信息完整度阈值具体为：80％；预设的可信度阈值具体为：98。
[0209]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过基于路径信息计算获取路径的可信度，当可信度大于等于可信度阈值时，获取路径的可信度通过验证，提升了从获取路径获取评价大数据的准确性和可行性。
[0210]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。