CN109284505A - 一种用于车载的自然语言语义分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及车载自然语言语义分析技术领域，尤其是一种用于车载的自然语言语义分析方法，本发明改进了传统的声音采集方式，进行声音降噪处理和声波过滤处理，能够对驾驶员的声音采集的质量高，有效避免了噪音的干扰，对于驾驶输入的复杂的自然语言，***实现了自动联网功能，能够通过网络搜索并获取复杂的声音信息，并下载保存到***声音库中，有利于下次驾驶员输入相同声音时，能够快速识别并执行指令。本发明的实用性强，值得推广。

Description

一种用于车载的自然语言语义分析方法
技术领域
本发明涉及车载自然语言语义分析技术领域，尤其涉及一种用于车载的自然语言语义分析方法。
背景技术
自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言，汉语，英语、汉语、日语为自然语言的例子，而世界语则为人造语言，即是一种为某些特定目的而创造的语言，不过，有时所有人类使用的语言(包括上述自然地随文化演化的语言，以及人造语言)都会被视为“自然”语言，以相对于如编程语言等为计算机而设的“人造”语言，这一种用法可见于自然语言处理一词中，自然语言是人类交流和思维的主要工具，自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的，也是各国人表达的方法其中之一，随着人们对驾驶安全意识的增强，行车中人机控制方式要求更加简便快捷，不分散驾驶员行车中的注意力，目前各***控制器常用的控制单元有触屏、旋钮、开关等方式，其他车内控制器如仪表多单独使用或复用方向盘上的实体按键，且复用方式切换及操作时较为复杂，而后枕屏使用自带的触摸屏，成本较高。车内各控制器的控制单元之间复用率低、实现复用切换方式复杂，驾乘者在车内需要关注的控制单元较多，在有多个控制器的操作需求时容易分散注意力，不利于安全驾驶，目前，汽车都实现了车载语音功能，但是，一些车载语音对驾驶员输入的复杂的自然语言经常无法识别，都一些自然语言的词义不能理解，这就给驾驶员造成一定的困扰。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在复杂的自然语言无法识别的缺点，而提出的一种用于车载的自然语言语义分析方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
设计一种用于车载的自然语言语义分析方法，包括以下步骤：
步骤1：按下语音启动键，启动车载的语音模式；
步骤2：驾驶员通过语音设备进行自然语音输入，车载***对驾驶员声音进行采集，同时进行降噪处理，这样使得采集的声音更加清晰，有利于识别；
步骤3：***对采集的声音进行识别，其实包括一个声音识别程序，该程序用于检测采集的声音是否是驾驶员的常用声音，如果检测出是驾驶员的常用声音，***将采集的声音转换成文字，如果不是常用的声音，***则进入声音库进行搜索提取；
步骤4：***在声音库进行搜索时，其中包括一个声音提取程序，该程序用于检测声音库中能否提取采集声音的信息，如果能够提取到采集声音的信息，则***将采集声音的信息转换成文字，如果不能够提取到采集声音的信息，***则进行网络搜索采集声音信息；
步骤5：***通过网络搜索采集声音源，其中包括一个声音获取程序，该程序用于检测能否通过网络搜索获取采集声音的信息，如果能够通过网络搜索获取采集声音到的信息，***会将采集声音信息下载并保存到声音库，然后转换成文字，如果不能够通过网络搜索获取采集声音到的信息，***将会主动终止命令，并提醒驾驶员重新输入；
步骤6：***将采集的声音转换成文字后，将会进行***的词库搜索，其中包括一个检测生僻词的程序，该程序用于检测转换的文字是否是生僻词，如果转换的文字不是生僻词，然后***会获取文字的词义，然后生成命令，若果转换的文字是生僻词，***会通过网络词库进行搜索，然后将文字信息下载到词库，然后提取文字的词义，并生成指令；
步骤7：***将执行指令，完成驾驶员输入的指令。
优选的，所述声音库和词库中均设有储存器，用于储存声音源和单词信息，同时对新的声音源和单词通过下载保存。
优选的，所述声音采集过程中进行了声音放大处理，有利于***识别。
优选的，所述***包括有自动连网络程序，这能够帮助***能够获取更多的信息。
优选的，所述***进行降噪处理过程中，包括声波过滤程序，该程序能够自动过滤掉一些干扰音的声波。
本发明提出的一种用于车载的自然语言语义分析方法，有益效果在于：本发明的好处是能够对驾驶员的声音采集的质量高，有效避免了噪音的干扰，对于驾驶输入的复杂的自然语言，能够通过***进行网络搜索并获取声音信息，并下载保存到***声音库中，有利于下次驾驶员输入相同声音时，能够快速识别并执行指令。
附图说明
图1为本发明提出的一种用于车载的自然语言语义分析方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。
参照图1，一种用于车载的自然语言语义分析方法，包括以下步骤：
步骤1：按下语音启动键，启动车载的语音模式；
步骤2：驾驶员通过语音设备进行自然语音输入，车载***对驾驶员声音进行采集，同时进行降噪处理，这样使得采集的声音更加清晰，有利于识别；
步骤3：***对采集的声音进行识别，其实包括一个声音识别程序，该程序用于检测采集的声音是否是驾驶员的常用声音，如果检测出是驾驶员的常用声音，***将采集的声音转换成文字，如果不是常用的声音，***则进入声音库进行搜索提取；
步骤4：***在声音库进行搜索时，其中包括一个声音提取程序，该程序用于检测声音库中能否提取采集声音的信息，如果能够提取到采集声音的信息，则***将采集声音的信息转换成文字，如果不能够提取到采集声音的信息，***则进行网络搜索采集声音信息；
步骤5：***通过网络搜索采集声音源，其中包括一个声音获取程序，该程序用于检测能否通过网络搜索获取采集声音的信息，如果能够通过网络搜索获取采集声音到的信息，***会将采集声音信息下载并保存到声音库，然后转换成文字，如果不能够通过网络搜索获取采集声音到的信息，***将会主动终止命令，并提醒驾驶员重新输入；
步骤6：***将采集的声音转换成文字后，将会进行***的词库搜索，其中包括一个检测生僻词的程序，该程序用于检测转换的文字是否是生僻词，如果转换的文字不是生僻词，然后***会获取文字的词义，然后生成命令，若果转换的文字是生僻词，***会通过网络词库进行搜索，然后将文字信息下载到词库，然后提取文字的词义，并生成指令；
步骤7：***将执行指令，完成驾驶员输入的指令。
其中，声音库和词库中均设有储存器，用于储存声音源和单词信息，同时对新的声音源和单词通过下载保存；声音采集过程中进行了声音放大处理，有利于***识别；***包括有自动连网络程序，这能够帮助***能够获取更多的信息；***进行降噪处理过程中，包括声波过滤程序，该程序能够自动过滤掉一些干扰音的声波。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种用于车载的自然语言语义分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：按下语音启动键，启动车载的语音模式；
步骤2：驾驶员通过语音设备进行自然语音输入，车载***对驾驶员声音进行采集，同时进行降噪处理，这样使得采集的声音更加清晰，有利于识别；
步骤3：***对采集的声音进行识别，其实包括一个声音识别程序，该程序用于检测采集的声音是否是驾驶员的常用声音，如果检测出是驾驶员的常用声音，***将采集的声音转换成文字，如果不是常用的声音，***则进入声音库进行搜索提取；
步骤4：***在声音库进行搜索时，其中包括一个声音提取程序，该程序用于检测声音库中能否提取采集声音的信息，如果能够提取到采集声音的信息，则***将采集声音的信息转换成文字，如果不能够提取到采集声音的信息，***则进行网络搜索采集声音信息；
步骤5：***通过网络搜索采集声音源，其中包括一个声音获取程序，该程序用于检测能否通过网络搜索获取采集声音的信息，如果能够通过网络搜索获取采集声音到的信息，***会将采集声音信息下载并保存到声音库，然后转换成文字，如果不能够通过网络搜索获取采集声音到的信息，***将会主动终止命令，并提醒驾驶员重新输入；
步骤6：***将采集的声音转换成文字后，将会进行***的词库搜索，其中包括一个检测生僻词的程序，该程序用于检测转换的文字是否是生僻词，如果转换的文字不是生僻词，然后***会获取文字的词义，然后生成命令，若果转换的文字是生僻词，***会通过网络词库进行搜索，然后将文字信息下载到词库，然后提取文字的词义，并生成指令；
步骤7：***将执行指令，完成驾驶员输入的指令。
2.根据权利要求1所述的一种用于车载的自然语言语义分析方法，其特征在于，所述声音库和词库中均设有储存器，用于储存声音源和单词信息，同时对新的声音源和单词通过下载保存。
3.根据权利要求1所述的一种用于车载的自然语言语义分析方法，其特征在于，所述声音采集过程中进行了声音放大处理，有利于***识别。
4.根据权利要求1所述的一种用于车载的自然语言语义分析方法，其特征在于，所述***包括有自动连网络程序，这能够帮助***能够获取更多的信息。
5.根据权利要求1所述的一种用于车载的自然语言语义分析方法，其特征在于，所述***进行降噪处理过程中，包括声波过滤程序，该程序能够自动过滤掉一些干扰音的声波。
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