一种基于人工智能的家用人机交互系统的制作方法

1.本发明属于家用人机交互系统领域，涉及人工智能技术，具体是一种基于人工智能的家用人机交互系统。


背景技术：

2.人机交互系统是研究人与计算机之间通过相互理解的交流与通信，在最大程度上为人们完成信息管理，服务和处理等功能，使计算机真正成为人们工作学习的和谐助手的一门技术科学；
3.人机交互系统尤其适用于家居环境，用户通过语音控制智能家居终端，智能家居终端控制智能家居自动实现对应的功能；为家居生活带来了极大的便利；
4.然而目前的家用人机交互系统往往无法远程进行人工控制，需要通过手动打开手机app或者手动进行输入的方式进行控制；
5.为此，提出一种基于人工智能的家用人机交互系统。


技术实现要素：

6.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于人工智能的家用人机交互系统，该一种基于人工智能的家用人机交互系统通过在家中设置智能终端机器实时监听用户发出的语音信息；通过设置用户随身携带的远程连接设备实时监听用户发出的语音信息；智能终端机器与远程连接设备以同时监听启动词的方式获取用户的控制指令；在用户与智能终端机器较近时，智能终端机器直接执行用户的命令；当用户与智能终端机器较远时，通过远程连接设备将指令语音转化为文本信息发送至智能终端机器进行执行；解决了用户通过远程语音控制智能家居设备的问题。
7.为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种基于人工智能的家用人机交互系统，包括智能终端机器、远程连接设备、功能收集模块、模型训练模块、指令分析模块以及指令传达模块；
8.其中，所述智能终端机器作为人机交互终端与用户进行交互；
9.所述智能终端机器具有语音监听装置、语音接收装置以及文字接收装置；
10.其中，语音监听装置实时监听用户发出的语音信息；语音接收装置主要用于接收用户发出的语音信息；文字接收装置主要用于接收由远程连接设备发送的文字信息；远程连接设备与智能终端机器以无线网络方式连接；
11.智能终端机器将接收到的语音信息与文字信息通过电气方式发送至指令分析模块；
12.其中，所述远程连接设备为用户随身携带并与智能终端机器远程连接的智能设备；所述远程连接设备包括语音监听装置、语音接收装置以及文字转化装置；
13.当智能终端机器与远程连接设备的语音监听装置监听到用户发出的启动词的语音时，智能终端机器与远程连接设备开启语音接收模式；
14.智能终端机器在语音接收模式下，开启语音接收装置，实时接收用户发出的语音信息，并将语音信息发送至指令分析模块以及向远程连接设备发送指令已接收信号；
15.远程连接设备在语音接收模式下，开启语音接收装置，实时接收用户发出的语音信息；若远程连接设备接收到指令已接收信号，则不做处理；否则，远程连接设备使用文字转化装置将语音信息转化为文字信息；并将文字信息发送至智能终端机器的文字接收装置；
16.其中，所述功能收集模块主要用于预先收集智能终端机器可实现的功能；
17.所述功能收集模块预先通过人工收集方式收集所有智能终端机器所可以控制实现的功能；收集的所有功能使用数据库表的形式保存；所述功能收集模块将收集的功能表发送至模型训练模块；
18.其中，所述模型训练模块主要用于训练可分析文字指令的神经网络模型；
19.在一个优选的实施例中，所述模型训练模块训练可分析文字指令的神经网络模型包括以下步骤：
20.步骤s1：根据功能收集模块发送的功能表，为功能表中的每个功能收集若干控制该功能的语句；并将每条语句打上对应功能的标签；在一个优选的实施例中，所述模型训练模块将收集的语句与对应的功能标签通过无线网络方式发送至指令分析模块；
21.步骤s2：将收集的控制功能的语句作为输入，输入至rnn神经网络模型中；以每条语句对应的标签作为目标值，预测的功能作为rnn神经网络模型的输出；以最大化预测准确率为训练的目标；训练rnn神经网络，直至准确率达到95％，停止训练；将训练完成的rnn神经网络模型标记为m；
22.步骤s3：将rnn神经网络模型m发送至指令分析模块；
23.其中，所述指令分析模块主要用于分析智能终端机器发送的语音信息以及文字信息；
24.其中，对于语音信息，所述指令分析模块首先通过自然语言理解技术将语音信息转化为对应的文字信息；
25.其中，对于文字信息，首先所述指令分析模块遍历由模型训练模块发送的收集的语句，查找是否存在与文字信息一致的语句；若存在，则直接将语句对应的功能发送至指令传达模块；否则，所述指令分析模块将文字信息作为输入，输入至rnn神经网络模型m；由rnn神经网络模型m判断出文字信息对应的功能；
26.所述指令分析模块将判断出的功能发送至指令传达模块；
27.其中，所述指令传达模块主要用于将指令传达至智能家居设备。
28.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
29.本发明通过在家中设置智能终端机器实时监听用户发出的语音信息；通过设置用户随身携带的远程连接设备实时监听用户发出的语音信息；智能终端机器与远程连接设备以同时监听启动词的方式获取用户的控制指令；在用户与智能终端机器较近时，智能终端机器直接执行用户的命令；当用户与智能终端机器较远时，通过远程连接设备将指令语音转化为文本信息发送至智能终端机器进行执行；解决了用户通过远程语音控制智能家居设备的问题。
附图说明
30.图1为本发明的原理图。
具体实施方式
31.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
32.如图1所示，一种基于人工智能的家用人机交互系统，包括智能终端机器、远程连接设备、功能收集模块、模型训练模块、指令分析模块以及指令传达模块；
33.其中，所述智能终端机器作为人机交互终端与用户进行交互；
34.在一个优选的实施例中，所述智能终端机器具有语音接收装置以及文字接收装置；
35.其中，语音接收装置主要用于接收用户发出的语音信息；文字接收装置主要用于接收由远程连接设备发送的文字信息；远程连接设备与智能终端机器以无线网络方式连接；
36.智能终端机器将接收到的语音信息与文字信息通过电气方式发送至指令分析模块；
37.其中，所述远程连接设备为用户随身携带并与智能终端机器远程连接的智能设备；所述远程连接设备可以为智能手机或智能手环；所述远程连接设备包括语音接收装置以及文字转化装置；
38.可以理解的是，用户在家庭生活中，大部分情况发出的语音并不是用于发出人机交互指令；因此，智能终端机器与远程连接设备均需要一个启动词，只有当智能终端机器与远程连接设备接收到用户发出的启动词的语音时，智能终端机器与远程连接设备开启语音接收模式；所述启动词根据智能终端机器的实际情况设置；
39.智能终端机器在语音接收模式下，开启语音接收装置，实时接收用户发出的语音信息，并将语音信息发送至指令分析模块以及向远程连接设备发送指令已接收信号；
40.远程连接设备在语音接收模式下，开启语音接收装置，实时接收用户发出的语音信息；若远程连接设备接收到指令已接收信号，则不做处理；否则，远程连接设备使用文字转化装置将语音信息转化为文字信息；并将文字信息发送至智能终端机器的文字接收装置；
41.可以理解的是，当用户与智能终端机器距离较近时，智能终端机器与远程连接设备均可接收到用户发出的语音信息；此时智能终端机器可直接判断用户发出的语音中是否具有启动词；从而直接对家居设备进行控制；进一步的，智能终端机器发送指令已接收信号至远程连接设备，保证了远程连接设备不会将用户发出的指令进行重复传达；
42.而在用户距离智能终端机器较远时，智能终端机器无法直接监听到用户发出的启动词以及控制指令；因此远程连接设备在接收到启动词后，不会接收到指令已接收信号；即远程连接设备将用户发出的语音控制指令转化为文字控制指令，发送至智能终端机器；
43.其中，所述功能收集模块主要用于预先收集智能终端机器可实现的功能；
44.可以理解的是，家用人机交互系统在家庭生活中的主要功能为通过智能终端机器控制智能家居设备完成对应的功能；因此，需要预先收集智能终端机器所可以控制实现的功能；
45.所述功能收集模块预先通过人工收集方式收集所有智能终端机器所可以控制实现的功能；收集的所有功能使用数据库表的形式保存；所述功能收集模块将收集的功能表发送至模型训练模块；
46.其中，所述模型训练模块主要用于训练可分析文字指令的神经网络模型；
47.在一个优选的实施例中，所述模型训练模块训练可分析文字指令的神经网络模型包括以下步骤：
48.步骤s1：根据功能收集模块发送的功能表，为功能表中的每个功能收集若干控制该功能的语句；并将每条语句打上对应功能的标签；在一个优选的实施例中，所述模型训练模块将收集的语句与对应的功能标签通过无线网络方式发送至指令分析模块；
49.步骤s2：将收集的控制功能的语句作为输入，输入至rnn神经网络模型中；以每条语句对应的标签作为目标值，预测的功能作为rnn神经网络模型的输出；以最大化预测准确率为训练的目标；训练rnn神经网络，直至准确率达到95％，停止训练；将训练完成的rnn神经网络模型标记为m；
50.步骤s3：将rnn神经网络模型m发送至指令分析模块；
51.其中，所述指令分析模块主要用于分析智能终端机器发送的语音信息以及文字信息；
52.其中，对于语音信息，所述指令分析模块首先通过自然语言理解技术将语音信息转化为对应的文字信息；
53.其中，对于文字信息，首先所述指令分析模块遍历由模型训练模块发送的收集的语句，查找是否存在与文字信息一致的语句；若存在，则直接将语句对应的功能发送至指令传达模块；否则，所述指令分析模块将文字信息作为输入，输入至rnn神经网络模型m；由rnn神经网络模型m判断出文字信息对应的功能；
54.所述指令分析模块将判断出的功能发送至指令传达模块；
55.其中，所述指令传达模块主要用于将指令传达至智能家居设备；
56.在一个优选的实时例中，所述指令传达模块接收到指令分析模块判断出的功能，分析功能对应的智能家居设备；所述指令传达模块将功能发送至对应的智能家居设备，智能家居设备接收到对应的功能，按功能的需求内容执行。
57.以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。