技术特征：
1.一种语音控制饮水器的冲泡信息获取方法，其特征在于，包括：
接收用户输入的语音指令；
对所述语音指令进行解析，确定所述用户想要冲泡的饮品品类；
查询预设的本地数据库中是否存在与所述饮品品类对应的第一冲泡信息；
若是，从所述本地数据库中获取所述第一冲泡信息，控制饮水机播报所述第一冲泡信息；
若否，从预设的云端获取与所述饮品品类对应的第二冲泡信息，控制饮水机播报所述第二冲泡信息。
2.如权利要求1所述的一种语音控制饮水器的冲泡信息获取方法，其特征在于，从预设的云端获取与所述饮品品类对应的第二冲泡信息，包括：
获取所述云端的第一验证信息，所述第一验证信息包括：多个历史风险项以及与所述历史风险项一一对应的风险等级值和处理能力值；
获取所述云端的第二验证信息，所述第二验证信息包括：当前与所述云端连接的多个用户级设备的第一信任度和业务级设备的第二信任度；
基于所述第一验证信息和所述第二验证信息对所述云端进行综合验证；
当综合验证通过时，从所述云端获取所述第二冲泡信息。
3.如权利要求2所述的一种语音控制饮水器的冲泡信息获取方法，其特征在于，基于所述第一验证信息和所述第二验证信息对所述云端进行综合验证，包括：
基于所述风险等级值和所述处理能力值计算第一验证指数；
基于所述第一信任度和所述第二信任度计算第二验证指数；
当所述第一验证指数大于等于预设的第一验证指数阈值且所述第二验证指数大于等于预设的第二验证指数阈值时，所述云端的综合验证通过，否则未通过；
其中，基于所述风险等级值和所述处理能力值计算第一验证指数的计算公式如下：
其中，μ1为所述第一验证指数，e为自然常数，γi为所述第一验证信息中第i个所述历史风险项对应的所述处理能力值，εi,min为所述第一验证信息中第i个所述历史风险项对应的所述风险等级值对应的预设理应处理能力值区间的下限值，εi,max为所述第一验证信息中第i个所述历史风险项对应的所述风险等级值对应的预设理应处理能力值区间的上限值，n为所述第一验证信息中所述历史风险项的总个数，σi为中间变量；
基于所述第一信任度和所述第二信任度计算第二验证指数的计算公式如下：
其中，μ2为所述第二验证指数，θ1和θ2为预设的权重值，θ1＞θ2，d1,t为所述第二验证信息中第t个所述用户级设备的所述第一信任度，d1,0为预设的第一信任度阈值，r1为所述第二验证信息中所述用户级设备的总个数，d2,t为所述第二验证信息中第t个所述业务级设备的所述第二信任度，d2,0为预设的第二信任度阈值，r2为所述第二验证信息中所述业务级设备的总个数。
4.如权利要求3所述的一种语音控制饮水器的冲泡信息获取方法，其特征在于，所述用户级设备的第一信任度的确定步骤如下：
选取任一所述用户级设备作为第一目标设备；
基于预设的第一关联规则确定除所述第一目标设备外的所述用户级设备中与所述第一目标设备相关联的至少一个第一关联设备；
基于预设的第二关联规则确定除所述第一目标设备外的所述用户级设备中与所述第一目标设备相关联的至少一个第二关联设备；
分别获取所述第一目标设备的第一历史行为信息，所述第一关联识别的第二历史行为信息和所述第二关联设备的第三历史行为信息；
整合所述第一历史行为信息、各所述第二历史行为信息和所述第三历史行为信息，获得第一行为大数据；
获取预设的第一信任度评价模型，将所述第一行为大数据输入至所述第一信任度评价模型，获得多个第一评价值，基于所述第一评价值计算所述第一信任度；
所述业务级设备的第二信任度的确定步骤如下：
选取任一所述业务级设备作为第二目标设备；
基于预设的第三关联规则确定除所述第二目标设备外的所述业务级设备中与所述第二目标设备相关联的至少一个第三关联设备；
分别获取所述第一目标设备的第四历史行为信息和所述第三关联识别的第五历史行为信息；
整合所述第四历史行为信息和各所述第五历史行为信息，获得第二行为大数据；
获取预设的第二信任度评价模型，将所述第二行为大数据输入至所述第二信任度评价模型，获得多个第二评价值，基于所述第二评价值计算所述第二信任度。
5.如权利要求4所述的一种语音控制饮水器的冲泡信息获取方法，其特征在于，基于所述第一评价值计算所述第一信任度的计算公式如下：
其中，d1,t为所述第二验证信息中第t个所述用户级设备的所述第一信任度，τ1为预设的第一误差系数，d1,full为预设的第一信任度满分阈值，βt,1为所述第二验证信息中第t个所述用户级设备对应的所述第一行为大数据输入至所述第一信任度评价模型后输出的所述第一评价值中小于等于预设第一评价值阈值的所述第一评价值的总个数，mt,1为所述第二验证信息中第t个所述用户级设备对应的所述第一行为大数据输入至所述第一信任度评价模型后输出的所述第一评价值的总个数；
基于所述第二评价值计算所述第二信任度的计算公式如下：
其中，d2,t为所述第二验证信息中第t个所述业务级设备的所述第二信任度，τ2为预设的第二误差系数，d2,full为预设的第二信任度满分阈值，βt,2为所述第二验证信息中第t个所述业务级设备对应的所述第二行为大数据输入至所述第二信任度评价模型后输出的所述第二评价值中小于等于预设第二评价值阈值的所述第二评价值的总个数，mt,2为所述第二验证信息中第t个所述业务级设备对应的所述第二行为大数据输入至所述第二信任度评价模型后输出的所述第二评价值的总个数。
6.一种语音控制饮水器的冲泡信息获取系统，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收用户输入的语音指令；
解析模块，用于对所述语音指令进行解析，确定所述用户想要冲泡的饮品品类；
查询模块，用于查询预设的本地数据库中是否存在与所述饮品品类对应的第一冲泡信息；
第一获取模块，用于若是，从所述本地数据库中获取所述第一冲泡信息，控制饮水机播报所述第一冲泡信息；
第二获取模块，用于若否，从预设的云端获取与所述饮品品类对应的第二冲泡信息，控制饮水机播报所述第二冲泡信息。
7.如权利要求6所述的一种语音控制饮水器的冲泡信息获取系统，其特征在于，所述第二获取模块执行如下操作：
获取所述云端的第一验证信息，所述第一验证信息包括：多个历史风险项以及与所述历史风险项一一对应的风险等级值和处理能力值；
获取所述云端的第二验证信息，所述第二验证信息包括：当前与所述云端连接的多个用户级设备的第一信任度和业务级设备的第二信任度；
基于所述第一验证信息和所述第二验证信息对所述云端进行综合验证；
当综合验证通过时，从所述云端获取所述第二冲泡信息。
8.如权利要求7所述的一种语音控制饮水器的冲泡信息获取系统，其特征在于，所述第二获取模块基于所述第一验证信息和所述第二验证信息对所述云端进行综合验证，具体执行如下操作：
基于所述风险等级值和所述处理能力值计算第一验证指数；
基于所述第一信任度和所述第二信任度计算第二验证指数；
当所述第一验证指数大于等于预设的第一验证指数阈值且所述第二验证指数大于等于预设的第二验证指数阈值时，所述云端的综合验证通过，否则未通过；
其中，基于所述风险等级值和所述处理能力值计算第一验证指数的计算公式如下：
其中，μ1为所述第一验证指数，e为自然常数，γi为所述第一验证信息中第i个所述历史风险项对应的所述处理能力值，εi,min为所述第一验证信息中第i个所述历史风险项对应的所述风险等级值对应的预设理应处理能力值区间的下限值，εi,max为所述第一验证信息中第i个所述历史风险项对应的所述风险等级值对应的预设理应处理能力值区间的上限值，n为所述第一验证信息中所述历史风险项的总个数，σi为中间变量；
基于所述第一信任度和所述第二信任度计算第二验证指数的计算公式如下：
其中，μ2为所述第二验证指数，θ1和θ2为预设的权重值，θ1＞θ2，d1,t为所述第二验证信息中第t个所述用户级设备的所述第一信任度，d1,0为预设的第一信任度阈值，r1为所述第二验证信息中所述用户级设备的总个数，d2,t为所述第二验证信息中第t个所述业务级设备的所述第二信任度，d2,0为预设的第二信任度阈值，r2为所述第二验证信息中所述业务级设备的总个数。
9.如权利要求8所述的一种语音控制饮水器的冲泡信息获取系统，其特征在于，所述第二获取模块确定所述第一信任度的步骤如下：
选取任一所述用户级设备作为第一目标设备；
基于预设的第一关联规则确定除所述第一目标设备外的所述用户级设备中与所述第一目标设备相关联的至少一个第一关联设备；
基于预设的第二关联规则确定除所述第一目标设备外的所述用户级设备中与所述第一目标设备相关联的至少一个第二关联设备；
分别获取所述第一目标设备的第一历史行为信息，所述第一关联识别的第二历史行为信息和所述第二关联设备的第三历史行为信息；
整合所述第一历史行为信息、各所述第二历史行为信息和所述第三历史行为信息，获得第一行为大数据；
获取预设的第一信任度评价模型，将所述第一行为大数据输入至所述第一信任度评价模型，获得多个第一评价值，基于所述第一评价值计算所述第一信任度；
所述第二获取模块确定所述第二信任度的步骤如下：
选取任一所述业务级设备作为第二目标设备；
基于预设的第三关联规则确定除所述第二目标设备外的所述业务级设备中与所述第二目标设备相关联的至少一个第三关联设备；
分别获取所述第一目标设备的第四历史行为信息和所述第三关联识别的第五历史行为信息；
整合所述第四历史行为信息和各所述第五历史行为信息，获得第二行为大数据；
获取预设的第二信任度评价模型，将所述第二行为大数据输入至所述第二信任度评价模型，获得多个第二评价值，基于所述第二评价值计算所述第二信任度。
10.如权利要求9所述的一种语音控制饮水器的冲泡信息获取系统，其特征在于，所述第二获取模块基于所述第一评价值计算所述第一信任度的计算公式如下：
其中，d1,t为所述第二验证信息中第t个所述用户级设备的所述第一信任度，τ1为预设的第一误差系数，d1,full为预设的第一信任度满分阈值，βt,1为所述第二验证信息中第t个所述用户级设备对应的所述第一行为大数据输入至所述第一信任度评价模型后输出的所述第一评价值中小于等于预设第一评价值阈值的所述第一评价值的总个数，mt,1为所述第二验证信息中第t个所述用户级设备对应的所述第一行为大数据输入至所述第一信任度评价模型后输出的所述第一评价值的总个数；
所述第二获取模块基于所述第二评价值计算所述第二信任度的计算公式如下：
其中，d2,t为所述第二验证信息中第t个所述业务级设备的所述第二信任度，τ2为预设的第二误差系数，d2,full为预设的第二信任度满分阈值，βt,2为所述第二验证信息中第t个所述业务级设备对应的所述第二行为大数据输入至所述第二信任度评价模型后输出的所述第二评价值中小于等于预设第二评价值阈值的所述第二评价值的总个数，mt,2为所述第二验证信息中第t个所述业务级设备对应的所述第二行为大数据输入至所述第二信任度评价模型后输出的所述第二评价值的总个数。
技术总结
本发明提供一种语音控制饮水器的冲泡信息获取方法及系统，其中，方法包括：接收用户输入的语音指令；对语音指令进行解析，确定用户想要冲泡的饮品品类；查询预设的本地数据库中是否存在与饮品品类对应的第一冲泡信息；若是，从本地数据库中获取第一冲泡信息，控制饮水机播报第一冲泡信息；若否，从预设的云端获取与饮品品类对应的第二冲泡信息，控制饮水机播报第二冲泡信息。本发明的语音控制饮水器的冲泡信息获取方法及系统，可以播报包含冲泡技巧信息的冲泡信息，确定用户想要冲泡的饮品品类后，对用户进行相应冲泡技巧上的指导，极大程度上提升了用户体验。
技术研发人员：陈芒
受保护的技术使用者：深圳市轻生活科技有限公司
技术研发日：2021.05.06
技术公布日：2021.08.06
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