一种多指令下的智能饮水机语音控制方法及系统与流程

本发明涉及语音控制技术领域，特别涉及一种多指令下的智能饮水机语音控制方法及系统。

背景技术：

目前，用户在使用语音控制饮水机时，每次只能向饮水机发出一个指令(例如：“请准备冲泡咖啡的热水。”)，当用户一次发出多个指令时(例如：“我待会想要喝咖啡。”“再给我爸准备泡绿茶的热水。”)，系统会自动报错，用户体验较差，同时，造成语音控制饮水机应用范围较小。

技术实现要素：

本发明目的之一在于提供了一种多指令下的智能饮水机语音控制方法及系统，可以接收用户同时发出的多个语音指令，根据各语音指令确定用户想要冲泡的多个饮品类型，并控制饮水机依次加热至每个饮品类型对应的冲泡水温，为用户准备适宜温度的水。

本发明实施例提供的一种多指令下的智能饮水机语音控制方法，包括：

获取用户输入的多个语音指令，对各语音指令进行解析，确定用户想要冲泡的多个饮品类型；

从预设的冲泡温度数据库中确定与每个饮品类型对应的冲泡温度，将各冲泡温度从低至高进行排序；

控制饮水机按预设顺序将水温依次加热至排序后的每个冲泡温度，每加热至一个冲泡温度时，语音提醒用户对相应饮品品类进行冲泡，同时识别用户是否冲泡完毕，若是，控制饮水机继续加热至下一冲泡温度。

优选的，对各语音指令进行解析，确定用户想要冲泡的多个饮品类型，包括：

基于语音识别技术对各语音指令进行识别，获得多个语音识别文本；

整合各语音识别文本，获得目标文本；

基于预设的饮品关键词数据库确定目标文本中包含的多个饮品关键词；

当目标文本中出现至少两个相同饮品关键词时，选取相同饮品关键词中最后出现的饮品关键词作为目标关键词；

从目标文本中提取目标关键词与上一个饮品关键词之间的第一文本和/或与下一个饮品关键词之间的第二文本；

基于语义识别技术对第一文本进行识别，获得第一语义特征；

基于语义识别技术对第二文本进行识别，获得第二语义特征；

获取预设的否定特征数据库，将第一语义特征和第二语义特征与否定特征数据库中的否定特征进行匹配，若第一语义特征和/或第二语义特征匹配符合，剔除目标关键词以及与目标关键词相同的饮品关键词；

剔除后，查询预设的饮品类型对照表，确定剩余的饮品关键词对应的饮品类型，获得用户想要冲泡的多个饮品类型。

优选的，多命令下的智能饮水机语音控制方法，还包括：

每隔预设的时间间隔对冲泡温度数据库进行更新；

其中，对冲泡温度数据库进行更新，包括：

通过预设的第一获取路径获取第一大数据，第一大数据包括：多个缺失项，缺失项为不同用户在预设的时间段内输入语音指令时无法从对应冲泡温度数据库中确定冲泡温度的饮品类型；

确定每个缺失项在第一大数据中出现的次数，将各缺失项基于对应次数从大到小进行排序；

按预设顺序依次选取排序后的一个缺失项作为目标缺失项；

通过预设的第二获取路径获取与目标缺失项相关联的第二大数据，第二大数据包括：目标缺失项对应的不同适宜温度，每个适宜温度对应有后台实验人员经大量实验给出的第一评价数据；

通过预设的第三获取路径获取与目标缺失项相关联的第三大数据，第三大数据包括：每个适宜温度对应有来自互联网调查数据中大量用户给出的第二评价数据；

对第一评价数据进行解析，获得多个第一评价值以及与第一评价值一一对应的第一可信值；

对第二评价数据进行解析，获得多个第二评价值以及与第二评价值一一对应的第二可信值；；

基于第一评价值、第二评价值、第一可信值和第二可信值计算每个适宜温度的评价指数，计算公式如下：

其中，σt为目标缺失项对应的第t个适宜温度的评价指数，αt，i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第一评价数据经解析后获得的第i个第一评价值，μt，i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第一评价数据经解析后获得的第i个第一评价值对应的第一可信值，mt，1为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第一评价数据经解析后获得的第一评价值的总数目，βt，i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第二评价数据经解析后获得的第i个第二评价值，γt，i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第二评价数据经解析后获得的第i个第二评价值对应的第二可信值，mt，2为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第二评价数据经解析后获得的第二评价值的总数目，α0为预设的第一评价值阈值，β0为预设的第二评价值阈值，μ0为预设的第一可信值阈值，γ0为预设的第二可信值阈值，e为自然常数，z1和z2为预设的权重值，z1＞z2；

选取评价指数最大值对应的适宜温度与目标缺失项组合后填充至冲泡温度数据库，当全部目标缺失项均完成上述操作后，完成更新。

优选的，多命令下的智能饮水机语音控制方法，还包括：

获取预设的本地使用记录，基于本地使用记录对时间间隔进行调整；

其中，基于本地使用记录对时间间隔进行调整，包括：

获取预设的识别模型，将本地使用记录输入至识别模型，获得多个第一使用时间区间；

获取预设的多个第二使用时间区间；

确定当前时刻，确定当前时刻之后预设时间的目标时刻；

基于第一使用时间区间、第二使用时间区间和目标时刻对时间间隔进行调整，调整公式如下：

t′＝t t0(ε1ρ1 ε2ρ2)

其中，t′为调整后的时间间隔，t为调整前的时间间隔，t0为预设的时间调整幅度值，ε1和ε2为预设的权重值，ε1＞ε2，ρ1为预设的第一调节系数，当目标时刻落在任一第一使用时间区间内时，ρ1＜0，否则，ρ1＞0，ρ2为预设的第二调节系数，当目标时刻落在任一第二使用时间区间内时，ρ2＜0，否则，ρ2＞0。

优选的，识别用户是否冲泡完毕，包括：

若接收到用户输入的冲泡完毕指令，则确定用户冲泡完毕。

本发明实施例提供的一种多指令下的智能饮水机语音控制系统，包括：

获取与解析模块，用于获取用户输入的多个语音指令，对各语音指令进行解析，确定用户想要冲泡的多个饮品类型；

确定与排序模块，用于从预设的冲泡温度数据库中确定与每个饮品类型对应的冲泡温度，将各冲泡温度从低至高进行排序；

控制模块，用于控制饮水机按预设顺序将水温依次加热至排序后的每个冲泡温度，每加热至一个冲泡温度时，语音提醒用户对相应饮品品类进行冲泡，同时识别用户是否冲泡完毕，若是，控制饮水机继续加热至下一冲泡温度。

优选的，确定与解析模块执行如下操作：

基于语音识别技术对各语音指令进行识别，获得多个语音识别文本；

整合各语音识别文本，获得目标文本；

基于预设的饮品关键词数据库确定目标文本中包含的多个饮品关键词；

当目标文本中出现至少两个相同饮品关键词时，选取相同饮品关键词中最后出现的饮品关键词作为目标关键词；

从目标文本中提取目标关键词与上一个饮品关键词之间的第一文本和/或与下一个饮品关键词之间的第二文本；

基于语义识别技术对第一文本进行识别，获得第一语义特征；

基于语义识别技术对第二文本进行识别，获得第二语义特征；

获取预设的否定特征数据库，将第一语义特征和第二语义特征与否定特征数据库中的否定特征进行匹配，若第一语义特征和/或第二语义特征匹配符合，剔除目标关键词以及与目标关键词相同的饮品关键词；

剔除后，查询预设的饮品类型对照表，确定剩余的饮品关键词对应的饮品类型，获得用户想要冲泡的多个饮品类型。

优选的，多命令下的智能饮水机语音控制系统，还包括：

更新模块，用于每隔预设的时间间隔对冲泡温度数据库进行更新；

更新模块执行如下操作：

通过预设的第一获取路径获取第一大数据，第一大数据包括：多个缺失项，缺失项为不同用户在预设的时间段内输入语音指令时无法从对应冲泡温度数据库中确定冲泡温度的饮品类型；

确定每个缺失项在第一大数据中出现的次数，将各缺失项基于对应次数从大到小进行排序；

按预设顺序依次选取排序后的一个缺失项作为目标缺失项；

通过预设的第二获取路径获取与目标缺失项相关联的第二大数据，第二大数据包括：目标缺失项对应的不同适宜温度，每个适宜温度对应有后台实验人员经大量实验给出的第一评价数据；

通过预设的第三获取路径获取与目标缺失项相关联的第三大数据，第三大数据包括：每个适宜温度对应有来自互联网调查数据中大量用户给出的第二评价数据；

对第一评价数据进行解析，获得多个第一评价值以及与第一评价值一一对应的第一可信值；

对第二评价数据进行解析，获得多个第二评价值以及与第二评价值一一对应的第二可信值；；

基于第一评价值、第二评价值、第一可信值和第二可信值计算每个适宜温度的评价指数，计算公式如下：

其中，σt为目标缺失项对应的第t个适宜温度的评价指数，αt，i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第一评价数据经解析后获得的第i个第一评价值，μt，i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第一评价数据经解析后获得的第i个第一评价值对应的第一可信值，mt，1为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第一评价数据经解析后获得的第一评价值的总数目，βt，i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第二评价数据经解析后获得的第i个第二评价值，γt，i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第二评价数据经解析后获得的第i个第二评价值对应的第二可信值，mt,2为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第二评价数据经解析后获得的第二评价值的总数目，α0为预设的第一评价值阈值，β0为预设的第二评价值阈值，μ0为预设的第一可信值阈值，γ0为预设的第二可信值阈值，e为自然常数，z1和z2为预设的权重值，z1＞z2；

选取评价指数最大值对应的适宜温度与目标缺失项组合后填充至冲泡温度数据库，当全部目标缺失项均完成上述操作后，完成更新。

优选的，多命令下的智能饮水机语音控制系统，还包括：

调整模块，用于获取预设的本地使用记录，基于本地使用记录对时间间隔进行调整；

调整模块执行如下操作：

获取预设的识别模型，将本地使用记录输入至识别模型，获得多个第一使用时间区间；

获取预设的多个第二使用时间区间；

确定当前时刻，确定当前时刻之后预设时间的目标时刻；

基于第一使用时间区间、第二使用时间区间和目标时刻对时间间隔进行调整，调整公式如下：

t′＝t t0(ε1ρ1 ε2ρ2)

其中，t′为调整后的时间间隔，t为调整前的时间间隔，t0为预设的时间调整幅度值，ε1和ε2为预设的权重值，ε1＞ε2，ρ1为预设的第一调节系数，当目标时刻落在任一第一使用时间区间内时，ρ1＜0，否则，ρ1＞0，ρ2为预设的第二调节系数，当目标时刻落在任一第二使用时间区间内时，ρ2＜0，否则，ρ2＞0。

优选的，控制模块执行如下操作：

若接收到用户输入的冲泡完毕指令，则确定用户冲泡完毕。

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。

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

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：

图1为本发明实施例中一种多指令下的智能饮水机语音控制方法的流程图；

图2为本发明实施例中一种多指令下的智能饮水机语音控制系统的示意图。

具体实施方式

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。

本发明实施例提供了一种多指令下的智能饮水机语音控制方法，如图1所示，包括：

s1、获取用户输入的多个语音指令，对各语音指令进行解析，确定用户想要冲泡的多个饮品类型；

s2、从预设的冲泡温度数据库中确定与每个饮品类型对应的冲泡温度，将各冲泡温度从低至高进行排序；

s3、控制饮水机按预设顺序将水温依次加热至排序后的每个冲泡温度，每加热至一个冲泡温度时，语音提醒用户对相应饮品品类进行冲泡，同时识别用户是否冲泡完毕，若是，控制饮水机继续加热至下一冲泡温度。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的冲泡温度数据库具体为：该数据库内存储有大量饮品类型对应的适宜冲泡温度；预设顺序具体为：优先选取排序靠前的项目；获取用户输入的多个语音指令(例如：“我待会要冲咖啡。”和“我妈待会还要泡枸杞茶。”等)，解析各个语音指令，确定用户想要冲泡的多个饮品类型(例如：咖啡和枸杞茶)；从冲泡温度数据库中确定每个饮品类型对应的冲泡温度(例如：咖啡冲泡温度为92℃，枸杞茶冲泡温度为60℃)，将各冲泡温度从低至高排序(例如：60℃、92℃)；控制饮水机进行相应加热并对用户进行相应(例如：先将水温加热至60℃，语音提示“小主！泡咖啡的水准备好啦。”，待用户泡完咖啡后，将水温加热至92℃，语音提示：“泡枸杞的水准备好啦。”)。

本发明实施例可以接收用户同时发出的多个语音指令，根据各语音指令确定用户想要冲泡的多个饮品类型，并控制饮水机依次加热至每个饮品类型对应的冲泡水温，为用户准备适宜温度的水，极大程度上提升了用户体验，扩大了应用范围。

本发明实施例提供了一种多指令下的智能饮水机语音控制方法，对各语音指令进行解析，确定用户想要冲泡的多个饮品类型，包括：

基于语音识别技术对各语音指令进行识别，获得多个语音识别文本；

整合各语音识别文本，获得目标文本；

基于预设的饮品关键词数据库确定目标文本中包含的多个饮品关键词；

当目标文本中出现至少两个相同饮品关键词时，选取相同饮品关键词中最后出现的饮品关键词作为目标关键词；

从目标文本中提取目标关键词与上一个饮品关键词之间的第一文本和/或与下一个饮品关键词之间的第二文本；

基于语义识别技术对第一文本进行识别，获得第一语义特征；

基于语义识别技术对第二文本进行识别，获得第二语义特征；

获取预设的否定特征数据库，将第一语义特征和第二语义特征与否定特征数据库中的否定特征进行匹配，若第一语义特征和/或第二语义特征匹配符合，剔除目标关键词以及与目标关键词相同的饮品关键词；

剔除后，查询预设的饮品类型对照表，确定剩余的饮品关键词对应的饮品类型，获得用户想要冲泡的多个饮品类型。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的饮品关键词数据库具体为：该数据库中存储有多个饮品关键词，例如：红茶、绿茶、菊花茶、咖啡和奶粉等；预设的否定特征数据库具体为：该数据库中存储有多个否定语义特征，例如：不要，算了，换掉等等；预设的饮品类型对照表具体为：多个饮品关键词和与每个饮品关键词一一对应的饮品类型，例如：关键词“红茶”对应红茶类；对各语音指令进行识别，获得多个语音文本(例如：“你好！过五分钟我要泡绿茶，算了，不要绿茶，我还是喝红茶吧。”和“我妈说要泡菊花茶，给她换成枸杞茶吧，菊花茶不要了。”)；整合各语音识别文本，获得目标文本(例如：“你好！过五分钟我要泡绿茶，算了，不要绿茶，我还是喝红茶吧；我妈说要泡菊花茶，给她换成枸杞茶吧，菊花茶不要了。”)；基于饮品关键词数据库确定该目标文本中包含的多个饮品关键词(例如：“绿茶”、“绿茶”、“红茶”、“菊花茶”、“枸杞茶”和“菊花茶”)；其中，“绿茶”和“菊花茶”均出现两次，提取第一文本(“，算了，不要”)和第二文本(“，我还是喝”)，基于语义识别技术获得第一语义特征(算了不要)和第二语义特征(我还是喝)；第一语义特征和第二语义特征均与否定特征数据库中的否定特征匹配相符，说明用户要换掉绿茶，剔除即可；“菊花茶”的剔除原理与之同理。

本发明实施例智能化地识别用户语音指令中不需要的饮品品类并剔除，用户无需重新再组织语音发出指令，提升了便利性，同时，也提升了用户体验。

本发明实施例提供了一种多指令下的智能饮水机语音控制方法，还包括：

每隔预设的时间间隔对冲泡温度数据库进行更新；

其中，对冲泡温度数据库进行更新，包括：

通过预设的第一获取路径获取第一大数据，第一大数据包括：多个缺失项，缺失项为不同用户在预设的时间段内输入语音指令时无法从对应冲泡温度数据库中确定冲泡温度的饮品类型；

确定每个缺失项在第一大数据中出现的次数，将各缺失项基于对应次数从大到小进行排序；

按预设顺序依次选取排序后的一个缺失项作为目标缺失项；

通过预设的第二获取路径获取与目标缺失项相关联的第二大数据，第二大数据包括：目标缺失项对应的不同适宜温度，每个适宜温度对应有后台实验人员经大量实验给出的第一评价数据；

通过预设的第三获取路径获取与目标缺失项相关联的第三大数据，第三大数据包括：每个适宜温度对应有来自互联网调查数据中大量用户给出的第二评价数据；

对第一评价数据进行解析，获得多个第一评价值以及与第一评价值一一对应的第一可信值；

对第二评价数据进行解析，获得多个第二评价值以及与第二评价值一一对应的第二可信值；；

基于第一评价值、第二评价值、第一可信值和第二可信值计算每个适宜温度的评价指数，计算公式如下：

其中，σt为目标缺失项对应的第t个适宜温度的评价指数，αt,i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第一评价数据经解析后获得的第i个第一评价值，μt,i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第一评价数据经解析后获得的第i个第一评价值对应的第一可信值，mt,1为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第一评价数据经解析后获得的第一评价值的总数目，βt,i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第二评价数据经解析后获得的第i个第二评价值，γt,i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第二评价数据经解析后获得的第i个第二评价值对应的第二可信值，mt,2为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第二评价数据经解析后获得的第二评价值的总数目，α0为预设的第一评价值阈值，β0为预设的第二评价值阈值，μ0为预设的第一可信值阈值，γ0为预设的第二可信值阈值，e为自然常数，z1和z2为预设的权重值，z1＞z2；

选取评价指数最大值对应的适宜温度与目标缺失项组合后填充至冲泡温度数据库，当全部目标缺失项均完成上述操作后，完成更新。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的时间段具体为：每次更新后到下一个更新去这段时间；预设的第一获取路径具体为：与存储着大量用户在使用饮水机时，确定饮品类型后确无法从冲泡水温数据库中确定相应冲泡水温的记录的数据库连接；预设的第二获取路径具体为：与存储后台实验人员进行实验(采用不同温度冲泡不同饮品类型给出相应评价)获得的实验数据的数据库连接；预设的第三获取路径具体为：与存储有互联网调查数据中参与调查的用户(例如：品茶专家或业余爱好者)直接给出评价结果或给出进行实验(采用不同温度冲泡不同饮品类型给出相应评价)获得的实验数据的数据库连接；实验人员和参与调查的用户在给出评价数据时，给出评价值即可，评价值越大，说明对该温度评价越高，同时，系统也会根据实验人员和参与调查的用户的真实性(是否已进行实名认证和个人资料是否完成等)等数据给出可信值，可信值越大，对应评价数据越可信；基于第一评价值、第二评价值、第一可信值和第二可信值计算每个适宜温度的评价指数，评价指数越大，说明对应适宜温度越适宜该目标缺失项；预设的第一评价值阈值具体为：例如，50；预设的第二评价值阈值具体为：例如，51；预设的第一信任值阈值具体为：例如，60；预设的第二信任值阈值具体为：例如，63。

由于饮品类型(例如：绿茶、茉莉花茶、白茶、乌龙茶、红茶、普洱茶、黄茶、青茶、奶粉、咖啡、奶茶、可可粉、果珍、椰子粉、抹茶粉、姜茶和各自可冲泡中药药材等)的丰富多样，冲泡水温数据库需要不定时更新，本发明实施例可对冲泡水温数据库及时进行更新，基于第一大数据确定缺失项，将其他用户说出指令无法确定冲泡温度的饮品类型更新至本地，极大程度上避免再次发生无法确定冲泡温度的情况，提升了用户体验，同时，通过上述公式基于第一评价值、第二评价值、第一可信值和第二可信值计算每个适宜温度的评价指数，快速综合评判每个缺失项对应的最适宜温度，提升了系统的工作效率。

本发明实施例提供了一种多指令下的智能饮水机语音控制方法，还包括：

获取预设的本地使用记录，基于本地使用记录对时间间隔进行调整；

其中，基于本地使用记录对时间间隔进行调整，包括：

获取预设的识别模型，将本地使用记录输入至识别模型，获得多个第一使用时间区间；

获取预设的多个第二使用时间区间；

确定当前时刻，确定当前时刻之后预设时间的目标时刻；

基于第一使用时间区间、第二使用时间区间和目标时刻对时间间隔进行调整，调整公式如下：

t′＝t t0(ε1ρ1 ε2ρ2)

其中，t′为调整后的时间间隔，t为调整前的时间间隔，t0为预设的时间调整幅度值，ε1和ε2为预设的权重值，ε1＞ε2，ρ1为预设的第一调节系数，当目标时刻落在任一第一使用时间区间内时，ρ1＜0，否则，ρ1＞0，ρ2为预设的第二调节系数，当目标时刻落在任一第二使用时间区间内时，ρ2＜0，否则，ρ2＞0。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设时间具体为：例如，10分钟；预设的本地使用记录具体为：用户历史上使用饮水机的时间记录；预设的识别模型具体为：利用机器学习算法基于大量历史使用记录和对应人工提取时间区间记录进行学习后生成的模型，该模型可以识别本地使用记录中用户有规律地使用饮水机的多个时间段即多个第一使用时间区间(例如：某用户早上7：00左右，均会使用饮水机，则第一使用时间区间为[6：45,7:15])；预设的多个第二使用时间区间具体为：后台工作人员设置的多个时间区间，为正常用户会使用饮水机的时间区间(例如：大多用户早晨7:00左右会使用饮水机，则第二使用时间区间为[6：30,7:30])；若当前时间为7:00，则说明用户使用饮水机的可能性很大，应大幅度降低数据库更新的时间间隔，对数据库进行充分更新，使得用户在使用时，不会造成无法确定冲泡温度的情形；若当前时间为凌晨1:00，均不在任一第一使用时间区间或第二使用时间区间内，应大幅度增大更新时间间隔，降低功耗；预设的时间调整幅度值具体为：例如，100秒。

本发明实施例可以智能化地对冲泡水温数据库的更新时间间隔进行调整，用户不使用的可能性越大，可以增大更新时间间隔，以节省功耗，用户使用的可能性越小，可以减小更新时间间隔，避免出现无法确定冲泡温度的情形。

本发明实施例提供了一种多指令下的智能饮水机语音控制方法，识别用户是否冲泡完毕，包括：

若接收到用户输入的冲泡完毕指令，则确定用户冲泡完毕。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

当用户收到提醒，控制饮水机出水冲泡时，可以摁下“继续加热”按键以输入冲泡完毕指令，还可以口头说出“继续加热”指令。

本发明实施例提供了一种多指令下的智能饮水机语音控制系统，如图2所示，包括：

获取与解析模块1，用于获取用户输入的多个语音指令，对各语音指令进行解析，确定用户想要冲泡的多个饮品类型；

确定与排序模块2，用于从预设的冲泡温度数据库中确定与每个饮品类型对应的冲泡温度，将各冲泡温度从低至高进行排序；

控制模块3，用于控制饮水机按预设顺序将水温依次加热至排序后的每个冲泡温度，每加热至一个冲泡温度时，语音提醒用户对相应饮品品类进行冲泡，同时识别用户是否冲泡完毕，若是，控制饮水机继续加热至下一冲泡温度。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的冲泡温度数据库具体为：该数据库内存储有大量饮品类型对应的适宜冲泡温度；预设顺序具体为：优先选取排序靠前的项目；获取用户输入的多个语音指令(例如：“我待会要冲咖啡。”和“我妈待会还要泡枸杞茶。”等)，解析各个语音指令，确定用户想要冲泡的多个饮品类型(例如：咖啡和枸杞茶)；从冲泡温度数据库中确定每个饮品类型对应的冲泡温度(例如：咖啡冲泡温度为92℃，枸杞茶冲泡温度为60℃)，将各冲泡温度从低至高排序(例如：60℃、92℃)；控制饮水机进行相应加热并对用户进行相应(例如：先将水温加热至60℃，语音提示“小主！泡咖啡的水准备好啦。”，待用户泡完咖啡后，将水温加热至92℃，语音提示：“泡枸杞的水准备好啦。”)。

本发明实施例可以接收用户同时发出的多个语音指令，根据各语音指令确定用户想要冲泡的多个饮品类型，并控制饮水机依次加热至每个饮品类型对应的冲泡水温，为用户准备适宜温度的水，极大程度上提升了用户体验，扩大了应用范围。

本发明实施例提供了一种多指令下的智能饮水机语音控制系统，确定与解析模块执行如下操作：

基于语音识别技术对各语音指令进行识别，获得多个语音识别文本；

整合各语音识别文本，获得目标文本；

基于预设的饮品关键词数据库确定目标文本中包含的多个饮品关键词；

当目标文本中出现至少两个相同饮品关键词时，选取相同饮品关键词中最后出现的饮品关键词作为目标关键词；

从目标文本中提取目标关键词与上一个饮品关键词之间的第一文本和/或与下一个饮品关键词之间的第二文本；

基于语义识别技术对第一文本进行识别，获得第一语义特征；

基于语义识别技术对第二文本进行识别，获得第二语义特征；

获取预设的否定特征数据库，将第一语义特征和第二语义特征与否定特征数据库中的否定特征进行匹配，若第一语义特征和/或第二语义特征匹配符合，剔除目标关键词以及与目标关键词相同的饮品关键词；

剔除后，查询预设的饮品类型对照表，确定剩余的饮品关键词对应的饮品类型，获得用户想要冲泡的多个饮品类型。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的饮品关键词数据库具体为：该数据库中存储有多个饮品关键词，例如：红茶、绿茶、菊花茶、咖啡和奶粉等；预设的否定特征数据库具体为：该数据库中存储有多个否定语义特征，例如：不要，算了，换掉等等；预设的饮品类型对照表具体为：多个饮品关键词和与每个饮品关键词一一对应的饮品类型，例如：关键词“红茶”对应红茶类；对各语音指令进行识别，获得多个语音文本(例如：“你好！过五分钟我要泡绿茶，算了，不要绿茶，我还是喝红茶吧。”和“我妈说要泡菊花茶，给她换成枸杞茶吧，菊花茶不要了。”)；整合各语音识别文本，获得目标文本(例如：“你好！过五分钟我要泡绿茶，算了，不要绿茶，我还是喝红茶吧；我妈说要泡菊花茶，给她换成枸杞茶吧，菊花茶不要了。”)；基于饮品关键词数据库确定该目标文本中包含的多个饮品关键词(例如：“绿茶”、“绿茶”、“红茶”、“菊花茶”、“枸杞茶”和“菊花茶”)；其中，“绿茶”和“菊花茶”均出现两次，提取第一文本(“，算了，不要”)和第二文本(“，我还是喝”)，基于语义识别技术获得第一语义特征(算了不要)和第二语义特征(我还是喝)；第一语义特征和第二语义特征均与否定特征数据库中的否定特征匹配相符，说明用户要换掉绿茶，剔除即可；“菊花茶”的剔除原理与之同理。

本发明实施例智能化地识别用户语音指令中不需要的饮品品类并剔除，用户无需重新再组织语音发出指令，提升了便利性，同时，也提升了用户体验。

本发明实施例提供了一种多指令下的智能饮水机语音控制系统，还包括：

更新模块，用于每隔预设的时间间隔对冲泡温度数据库进行更新；

更新模块执行如下操作：

通过预设的第一获取路径获取第一大数据，第一大数据包括：多个缺失项，缺失项为不同用户在预设的时间段内输入语音指令时无法从对应冲泡温度数据库中确定冲泡温度的饮品类型；

确定每个缺失项在第一大数据中出现的次数，将各缺失项基于对应次数从大到小进行排序；

按预设顺序依次选取排序后的一个缺失项作为目标缺失项；

通过预设的第二获取路径获取与目标缺失项相关联的第二大数据，第二大数据包括：目标缺失项对应的不同适宜温度，每个适宜温度对应有后台实验人员经大量实验给出的第一评价数据；

通过预设的第三获取路径获取与目标缺失项相关联的第三大数据，第三大数据包括：每个适宜温度对应有来自互联网调查数据中大量用户给出的第二评价数据；

对第一评价数据进行解析，获得多个第一评价值以及与第一评价值一一对应的第一可信值；

对第二评价数据进行解析，获得多个第二评价值以及与第二评价值一一对应的第二可信值；；

基于第一评价值、第二评价值、第一可信值和第二可信值计算每个适宜温度的评价指数，计算公式如下：

其中，σt为目标缺失项对应的第t个适宜温度的评价指数，αt,i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第一评价数据经解析后获得的第i个第一评价值，μt,i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第一评价数据经解析后获得的第i个第一评价值对应的第一可信值，mt,1为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第一评价数据经解析后获得的第一评价值的总数目，βt,i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第二评价数据经解析后获得的第i个第二评价值，γt，i为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第二评价数据经解析后获得的第i个第二评价值对应的第二可信值，mt，2为目标缺失项对应的第t个适宜温度的第二评价数据经解析后获得的第二评价值的总数目，α0为预设的第一评价值阈值，β0为预设的第二评价值阈值，μ0为预设的第一可信值阈值，γ0为预设的第二可信值阈值，e为自然常数，z1和z2为预设的权重值，z1＞z2；

选取评价指数最大值对应的适宜温度与目标缺失项组合后填充至冲泡温度数据库，当全部目标缺失项均完成上述操作后，完成更新。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的时间段具体为：每次更新后到下一个更新去这段时间；预设的第一获取路径具体为：与存储着大量用户在使用饮水机时，确定饮品类型后确无法从冲泡水温数据库中确定相应冲泡水温的记录的数据库连接；预设的第二获取路径具体为：与存储后台实验人员进行实验(采用不同温度冲泡不同饮品类型给出相应评价)获得的实验数据的数据库连接；预设的第三获取路径具体为：与存储有互联网调查数据中参与调查的用户(例如：品茶专家或业余爱好者)直接给出评价结果或给出进行实验(采用不同温度冲泡不同饮品类型给出相应评价)获得的实验数据的数据库连接；实验人员和参与调查的用户在给出评价数据时，给出评价值即可，评价值越大，说明对该温度评价越高，同时，系统也会根据实验人员和参与调查的用户的真实性(是否已进行实名认证和个人资料是否完成等)等数据给出可信值，可信值越大，对应评价数据越可信；基于第一评价值、第二评价值、第一可信值和第二可信值计算每个适宜温度的评价指数，评价指数越大，说明对应适宜温度越适宜该目标缺失项；预设的第一评价值阈值具体为：例如，50；预设的第二评价值阈值具体为：例如，51；预设的第一信任值阈值具体为：例如，60；预设的第二信任值阈值具体为：例如，63。

由于饮品类型(例如：绿茶、茉莉花茶、白茶、乌龙茶、红茶、普洱茶、黄茶、青茶、奶粉、咖啡、奶茶、可可粉、果珍、椰子粉、抹茶粉、姜茶和各自可冲泡中药药材等)的丰富多样，冲泡水温数据库需要不定时更新，本发明实施例可对冲泡水温数据库及时进行更新，基于第一大数据确定缺失项，将其他用户说出指令无法确定冲泡温度的饮品类型更新至本地，极大程度上避免再次发生无法确定冲泡温度的情况，提升了用户体验，同时，通过上述公式基于第一评价值、第二评价值、第一可信值和第二可信值计算每个适宜温度的评价指数，快速综合评判每个缺失项对应的最适宜温度，提升了系统的工作效率。

本发明实施例提供了一种多指令下的智能饮水机语音控制系统，还包括：

调整模块，用于获取预设的本地使用记录，基于本地使用记录对时间间隔进行调整；

调整模块执行如下操作：

获取预设的识别模型，将本地使用记录输入至识别模型，获得多个第一使用时间区间；

获取预设的多个第二使用时间区间；

确定当前时刻，确定当前时刻之后预设时间的目标时刻；

基于第一使用时间区间、第二使用时间区间和目标时刻对时间间隔进行调整，调整公式如下：

t′＝t t0(ε1ρ1 ε2ρ2)

其中，t′为调整后的时间间隔，t为调整前的时间间隔，t0为预设的时间调整幅度值，ε1和ε2为预设的权重值，ε1＞ε2，ρ1为预设的第一调节系数，当目标时刻落在任一第一使用时间区间内时，ρ1＜0，否则，ρ1＞0，ρ2为预设的第二调节系数，当目标时刻落在任一第二使用时间区间内时，ρ2＜0，否则，ρ2＞0。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设时间具体为：例如，10分钟；预设的本地使用记录具体为：用户历史上使用饮水机的时间记录；预设的识别模型具体为：利用机器学习算法基于大量历史使用记录和对应人工提取时间区间记录进行学习后生成的模型，该模型可以识别本地使用记录中用户有规律地使用饮水机的多个时间段即多个第一使用时间区间(例如：某用户早上7：00左右，均会使用饮水机，则第一使用时间区间为[6：45,7:15])；预设的多个第二使用时间区间具体为：后台工作人员设置的多个时间区间，为正常用户会使用饮水机的时间区间(例如：大多用户早晨7:00左右会使用饮水机，则第二使用时间区间为[6：30,7:30])；若当前时间为7:00，则说明用户使用饮水机的可能性很大，应大幅度降低数据库更新的时间间隔，对数据库进行充分更新，使得用户在使用时，不会造成无法确定冲泡温度的情形；若当前时间为凌晨1:00，均不在任一第一使用时间区间或第二使用时间区间内，应大幅度增大更新时间间隔，降低功耗；预设的时间调整幅度值具体为：例如，100秒。

本发明实施例可以智能化地对冲泡水温数据库的更新时间间隔进行调整，用户不使用的可能性越大，可以增大更新时间间隔，以节省功耗，用户使用的可能性越小，可以减小更新时间间隔，避免出现无法确定冲泡温度的情形。

本发明实施例提供了一种多指令下的智能饮水机语音控制系统，控制模块3执行如下操作：

若接收到用户输入的冲泡完毕指令，则确定用户冲泡完毕。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

当用户收到提醒，控制饮水机出水冲泡时，可以摁下“继续加热”按键以输入冲泡完毕指令，还可以口头说出“继续加热”指令。

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。