CN110570855A - 通过对话机制控制智能家居设备的***、方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种通过对话机制控制智能家居设备的***、方法及装置，实现通过语音对话控制智能家居设备的效果，该方法包括：本申请中控制设备与用户进行语音对话，生成语音数据并发送至云端服务器，云端服务器对语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，然后，对文本文件进行分词向量划分，计算文本文件与预设的控制指令的相似度，确认目标控制指令后，触发控制设备将目标控制指令发送至智能家居设备。本申请中云端服务器对文本文件进行分词向量划分，计算文本文件与预设的控制指令的相似度，能够提高***的处理效率与控制指令的命中率，从而提升用户体验。
Description
技术领域
本申请涉及智能家居技术领域，尤其涉及通过对话机制控制智能家居设备的***、方法及装置。
背景技术
随着智能家居设备技术的发展，对智能家居设备的控制已由传统的按键操作、遥控器操作，逐渐发展到现在的通过应用程序(Application，APP)、小程序终端进行操作。
以APP为例，现有技术下，用户通过APP向智能家居设备发送控制指令时，需要运行所述APP，通过APP选择控制指令，并由智能终端将控制指令发往网络侧的服务器，再由服务器转发至相应的智能家居设备。
然而，在某些特殊情况下，智能终端可能无法连接到网络，此时，智能终端不能发出控制指令，从而影响用户对智能家居设备进行操作。此外，如果用户当前无法使用智能终端，那么也将无法完成对智能家居设备的操作。可见，通过智能终端将控制指令发往网络侧的服务器，具有一定的局限性，有时可能影响用户操作，对用户来说是极不方便的。
由此可见，需要设计一种新的方案，以克服上述缺陷。
发明内容
本申请提供了通过对话机制控制智能家居设备的***、方法及装置，用以解决现有技术中通过智能终端控制智能家居设备的局限性。
本申请实施例提供的技术方案如下：
一种通过对话机制控制智能家居设备的***，包括：
控制设备，用于与用户进行语音对话，生成语音数据，并将所述语音数据发送至云端服务器；以及，接收所述云端服务器返回的目标控制指令，并将所述目标控制指令发送至智能家居设备；
所述云端服务器，用于接收所述控制设备发送的语音数据，并对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，以及，对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，以及将所述目标控制指令发送至所述控制设备。
可选的，所述云端服务器对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，具体包括：
所述云端服务器对所述语音数据进行语音识别，将所述语音数据转化为对话文本信息，基于所述对话文本信息进行语义解析，得到用户意图，并将所述用户意图转换为相应的文本文件。
可选的，所述云端服务器对所述文本文件进行分词向量划分，具体包括：
所述云端服务器对所述文本文件进行分词处理，并将分词处理结果保存至训练语料库；
所述云端服务器从所述训练语料库中获取所述分词处理结果，并将所述分词处理结果转换成词向量；
所述云端服务器将所述词向量转换成后向量，得到所述划分结果。
可选的，所述云端服务器基于所述划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，具体包括：
所述云端服务器基于所述划分结果，根据余弦相似度算法，计算所述划分结果与预设的控制指令的相似度，获得相应的一组相似度值；
所述云端服务器比较所述一组相似度值与预设阈值的数值，当所述一组相似度值中，存在大于预设阈值的相似度值时，将数值最大的相似度值对应的控制指令，作为所述目标控制指令。
可选的，所述控制设备将所述目标控制指令发送至智能家居设备，包括：
所述控制设备直接将所述目标控制指令发送至所述智能家居设备；或者，所述控制设备向用户终端通知所述目标控制指令，在接收到确认指示时，将所述目标控制指令发送至所述智能家居设备。
一种通过对话机制控制智能家居设备的方法，包括：
控制设备与用户进行语音对话，生成语音数据，并将所述语音数据发送至云端服务器，触发所述云端服务器执行以下操作：对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，以及，对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，以及将所述目标控制指令发送至所述控制设备；
所述控制设备接收所述云端服务器返回的目标控制指令，并将所述目标控制指令发送至智能家居设备。
可选的，所述控制设备将所述目标控制指令发送至智能家居设备，包括：
所述控制设备直接将所述目标控制指令发送至所述智能家居设备；或者，所述控制设备向用户终端通知所述目标控制指令，在接收到确认指示时，将所述目标控制指令发送至所述智能家居设备。
一种通过对话机制控制智能家居设备的方法，包括：
云端服务器接收控制设备发送的语音数据，并对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件；
云端服务器对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令；
云端服务器将所述目标控制指令发送至所述控制设备，触发所述控制设备将所述目标控制指令发送至相应的智能家居设备。
可选的，服务器接收控制设备发送的语音数据，并对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，具体包括：
所述云端服务器对所述语音数据进行语音识别，将所述语音数据转化为对话文本信息，基于所述对话文本信息进行语义解析，得到用户意图，并将所述用户意图转换为相应的文本文件。
可选的，所述云端服务器对所述文本文件进行分词向量划分，具体包括：
所述云端服务器对所述文本文件进行分词处理，并将分词处理结果保存至训练语料库；
所述云端服务器从所述训练语料库中获取所述分词处理结果，并将所述分词处理结果转换成词向量；
所述云端服务器将所述词向量转换成后向量，得到相应的划分结果。
可选的，所述云端服务器基于所述划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，具体包括：
所述云端服务器基于所述划分结果，根据余弦相似度算法，计算所述划分结果与预设的控制指令的相似度，获得相应的一组相似度值；
所述云端服务器比较所述一组相似度值与预设阈值的数值，当所述一组相似度值中，存在大于预设阈值的相似度值时，将数值最大的相似度值对应的控制指令，作为所述目标控制指令。
一种通过对话机制控制智能家居设备的装置，包括：
对话模块，用于与用户进行语音对话，生成语音数据，并将所述语音数据发送至云端服务器，触发所述云端服务器执行以下操作：对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，以及，对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，以及将所述目标控制指令发送至所述控制设备；
接收模块，用于接收所述云端服务器返回的目标控制指令，并将所述目标控制指令发送至智能家居设备。
一种通过对话机制控制智能家居设备的装置，包括：
解析模块，用于接收控制设备发送的语音数据，并对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件；
确认模块，用于对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令；
发送模块，用于将所述目标控制指令发送至所述控制设备，触发所述控制设备将所述目标控制指令发送至相应的智能家居设备。
一种控制设备，包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于读取并执行所述存储器中存储的可执行指令，以实现如上述任一项所述的通过对话机制控制智能家居设备的方法。
一种存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器能够执行如上述任一项所述的通过对话机制控制智能家居设备的方法。
一种服务器，包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于读取并执行所述存储器中存储的可执行指令，以实现如上述任一项所述的通过对话机制控制智能家居设备的方法。
一种存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器能够执行如上述任一项所述的通过对话机制控制智能家居设备的方法。
本申请实施例中，控制设备将与用户进行语音对话生成的语音数据，发送至云端服务器，云端服务器对语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，然后，对文本文件进行分词向量划分，计算文本文件与预设的控制指令的相似度，确认目标控制指令后，触发控制设备将目标控制指令发送至智能家居设备。这样，用户可以通过语音对话发送控制指令，不需要进行按键操作，从而方便用户控制智能家居设备；进一步的，云端服务器通过对语音数据进行语音解析，得到用户真正表达的意图，可以提高控制指令的命中率；进一步的，云端服务器通过对文本文件进行分词向量划分，计算文本文件与预设的控制指令的相似度，来确认目标控制指令，可以进一步提高***的处理效率与控制指令的命中率，保证智能家居设备对控制指令的快速响应，从而提升用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中通过对话机制控制智能家居设备的***结构示意图；
图2为本申请实施例中通过对话机制控制智能家居设备的流程示意图；
图3为本申请实施例中一种通过对话机制控制智能家居设备的装置的结构示意图；
图4为本申请实施例中一种通过对话机制控制智能家居设备的装置的结构示意图；
图5为本申请实施例中一种控制设备的结构示意图；
图6为本申请实施例中一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
为了使本领域普通人员更好地理解本申请的技术方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
参阅图1所示，本申请实施例中，通过对话机制控制智能家居设备的***至少包括：
控制设备、云端服务器及智能家居设备。
所述控制设备，用于与用户进行语音对话，生成语音数据，并将语音数据发送至云端服务器；以及，接收云端服务器返回的目标控制指令，并将目标控制指令发送至智能家居设备。本申请实施例中，控制设备可以是智能家居设备中的功能模块，也可以是单独的装置，比如，包含但不限于智能手机、笔记本电脑、个人计算机、个人数字助理、移动互联网设备、智能可穿戴设备(如智能手表、智能手环)等等。
所述智能家居设备，用于接收控制设备发送的目标控制指令，按照接收的目标控制指令，执行相应的操作。本申请实施例中，智能家居设备包含但不限于空调、洗衣机、冰箱、热水器、电饭煲、灯等等各类智能家居。
所述云端服务器，用于接收控制设备的语音数据，对语音数据进行语音解析，并进行相似度比较，确认目标控制指令后，将目标控制指令发送至控制设备。
基于上述***架构，参阅图2所示，本申请实施例中，通过对话机制控制智能家居设备的详细流程如下：
步骤S201：控制设备与用户进行语音对话，生成语音数据，并将所述语音数据发送至云端服务器。
具体的，本申请实施例中，用户可以通过与控制设备进行语音对话，发送控制指令，从而实现控制智能家居设备，控制设备根据用户输入的语音对话内容，生成相应的语音数据，并将语音数据发送至云端服务器，使得云端服务器对语音数据进行语音解析。
以智能空调为例，用户可以对控制设备说“把空调关了”，控制设备将用户输入的语音对话内容“把空调关了”，转换成相应的语音数据，发送至云端服务器。
步骤S202：云端服务器接收控制设备发送的语音数据，并对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件。
具体的，本申请实施例中，云端服务器接收控制设备发送的语音数据后，对语音数据进行语音识别，将语音数据转化为对话文本信息，基于对话文本信息进行语义解析，通过语义解析得到用户意图，并将用户意图转换为相应的文本文件。
具体的，通过自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)技术进行语音识别，将所述语音数据转换为对话文本信息。
具体的，通过自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术/引擎，将对话文本信息做自然语言理解，解析出用户想表达的意思。
以智能空调为例，假设控制设备发送的语音数据为“调到28℃”，云端服务器接收控制设备发送的语音数据后，对“调到28℃”进行语音识别和语义解析，得到表征“温度调节至28℃”的用户意图，并将此用户意图转换为文本文件。
步骤S203：云端服务器对文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令。
具体的，本申请实施例中，在执行步骤S203时，可以采用但不限于以下方式：云端服务器对文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令。
具体包括以下步骤：
A1、云端服务器对文本文件进行分词处理，并将分词处理结果保存至训练语料库。
具体的，云端服务器可使用CIPP_JSsetup工具对文本文件进行分词处理，CIPP_JSsetup工具可以对文本文件自动分词，并标注文本文件中各个词或词组的词性。
例如，文本文件内容为“我离开了”，云端服务器对文本文件进行分词处理，分词处理结果为“我、离开、了”，其中，“我”是代词，“离开”是动词，“了”是助词，然后，云端服务器将分词处理结果保存至训练语料库。
B1、云端服务器从训练语料库中获取分词处理结果，并将分词处理结果转换成词向量。
具体的，云端服务器可使用word2vec工具将分词处理结果转换成词向量。通过转换，将对文本文件的处理简化为向量空间中的向量运算，从而通过计算出向量空间上的相似度，来表示文本文件语义上的相似度。
例如，分词处理结果为“我、离开、了”，云端服务器从训练语料库中获取分词处理结果，即云端服务器从训练语料库中获取“我、离开、了”，然后将“我、离开、了”转换成词向量，即，词向量为我(a1，a2，…，ai)，离开(b1，b2，…，bi)，了(c1，c2，…，ci)。
C1、云端服务器将所述词向量转换成后向量，得到所述划分结果。
例如，词向量为我(a1，a2，…，ai)，离开(b1，b2，…，bi)，了(c1，c2，…，ci)，云端服务器将词向量我(a1，a2，…，ai)，离开(b1，b2，…，bi)，了(c1，c2，…，ci)转换成后向量我离开了(A1，A2，…，Ai)，即划分结果为我离开了(A1，A2，…，Ai)。
D1、云端服务器基于划分结果，计算文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令。
具体的，云端服务器基于划分结果，根据余弦相似度算法，计算划分结果与预设的控制指令的相似度，获得相应的一组相似度值，然后，比较一组相似度值与预设阈值的数值，当一组相似度值中，存在大于预设阈值的相似度值时，将数值最大的相似度值对应的控制指令，作为所述目标控制指令。
其中，余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。本申请实施例中，余弦相似度算法计算公式为其中L为相似度值，Mi，Ni分别为划分结果与预设的控制指令。
例如，预设阈值为0.5，划分结果为我离开了(A1，A2，…，Ai)，云端服务器根据余弦相似度算法，计算划分结果与预设的控制指令的相似度，如果计算出的一组相似度值中，与预设的控制指令1的相似度为0.6，与预设的控制指令2的相似度为0.7，与预设的控制指令3的相似度为0.4，那么，将预设的控制指令2作为目标控制指令。
步骤S204：云端服务器将目标控制指令发送至控制设备。
步骤S205：控制设备将接收的目标控制指令发送至智能家居设备。
具体的，在执行步骤S205时，包含但不限于以下两种方式：
第一种方式：控制设备直接将目标控制指令发送至智能家居设备。
以智能音响为例，假设目标控制指令表征切换至下一首歌曲，云端服务器确认目标控制指令后，将此目标控制指令发送至控制设备，由控制设备直接将目标控制指令发送至智能音响，智能音响在接收到目标控制指令后，根据目标控制指令进行切换至下一首歌曲的操作。
第二种方式：控制设备向用户终端通知目标控制指令，在接收到确认指示时，将目标控制指令发送至智能家居设备。
仍以智能音响为例，假设目标控制指令表征停止播放歌曲，云端服务器确认目标控制指令后，将此目标控制指令发送至控制设备，控制设备向用户终端通知表征停止播放歌曲的目标控制指令，在接收到确认指示时，将表征停止播放歌曲的目标控制指令发送至智能音响，智能音响在接收到目标控制指令后，根据目标控制指令停止播放歌曲。
基于同一发明构思，本申请实施例中，提供一种通过对话机制控制智能家居设备的装置，如图3所示，至少包括对话模块301和接收模块302，其中，
对话模块301，用于与用户进行语音对话，生成语音数据，并将所述语音数据发送至云端服务器，触发所述云端服务器执行以下操作：对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，以及，对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，以及将所述目标控制指令发送至所述控制设备；
接收模块302，用于接收所述云端服务器返回的目标控制指令，并将所述目标控制指令发送至智能家居设备。
基于同一发明构思，本申请实施例中，提供一种通过对话机制控制智能家居设备的装置，如图4所示，至少包括解析模块401、确认模块402和发送模块403，其中，
解析模块401，用于接收控制设备发送的语音数据，并对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件；
确认模块402，用于对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令；
发送模块403，用于将所述目标控制指令发送至所述控制设备，触发所述控制设备将所述目标控制指令发送至相应的智能家居设备。
基于同一发明构思，本申请实施例中，提供一种控制设备，如图5所示，该实体装置可包括：处理器501、存储器502、收发机503以及总线接口504；
所述处理器501，用于读取所述存储器502中的计算机指令，并执行如下步骤：
与用户进行语音对话，生成语音数据，并将所述语音数据发送至云端服务器，触发所述云端服务器执行以下操作：对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，以及，对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，以及将所述目标控制指令发送至所述控制设备；
接收所述云端服务器返回的目标控制指令，并将所述目标控制指令发送至智能家居设备。
可选的，将所述目标控制指令发送至智能家居设备，处理器501用于：
直接将所述目标控制指令发送至所述智能家居设备；或者，
向用户终端通知所述目标控制指令，在接收到确认指示时，将所述目标控制指令发送至所述智能家居设备。
处理器501负责管理总线架构和通常的处理，存储器502可以存储处理器501在执行操作时所使用的数据。收发机503用于在处理器501的控制下接收和发送数据。
总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器501代表的一个或多个处理器和存储器502代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。处理器501负责管理总线架构和通常的处理，存储器502可以存储处理器501在执行操作时所使用的数据。
基于同一发明构思，本申请实施例中，提供一种服务器，如图6所示，该实体装置可包括：处理器601、存储器602、收发机603以及总线接口604；
所述处理器601，用于读取所述存储器602中的计算机指令，并执行如下步骤：
接收控制设备发送的语音数据，并对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件；
对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令；
将所述目标控制指令发送至所述控制设备，触发所述控制设备将所述目标控制指令发送至相应的智能家居设备。
可选的，接收控制设备发送的语音数据，并对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，处理器601具体用于：
对所述语音数据进行语音识别，将所述语音数据转化为对话文本信息，基于所述对话文本信息进行语义解析，得到用户意图，并将所述用户意图转换为相应的文本文件。
可选的，对所述文本文件进行分词向量划分，处理器601具体用于：
对所述文本文件进行分词处理，并将分词处理结果保存至训练语料库；
从所述训练语料库中获取所述分词处理结果，并将所述分词处理结果转换成词向量；
将所述词向量转换成后向量，得到相应的划分结果。
可选的，基于所述划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，处理器601具体用于：
基于所述划分结果，根据余弦相似度算法，计算所述划分结果与预设的控制指令的相似度，获得相应的一组相似度值；
比较所述一组相似度值与预设阈值的数值，当所述一组相似度值中，存在大于预设阈值的相似度值时，将数值最大的相似度值对应的控制指令，作为所述目标控制指令。
处理器601负责管理总线架构和通常的处理，存储器602可以存储处理器601在执行操作时所使用的数据。收发机603用于在处理器601的控制下接收和发送数据。
总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器601代表的一个或多个处理器和存储器602代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。处理器601负责管理总线架构和通常的处理，存储器602可以存储处理器601在执行操作时所使用的数据。
基于同一发明构思，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使所述计算机执行上述实施例中通过对话机制控制智能家居设备的装置(即控制设备)所执行的方法。
基于同一发明构思，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使所述计算机执行上述实施例中通过对话机制控制智能家居设备的装置(即服务器)所执行的方法。
本申请实施例中，控制设备将与用户进行语音对话生成的语音数据，发送至云端服务器，云端服务器对语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，然后，对文本文件进行分词向量划分，计算文本文件与预设的控制指令的相似度，确认目标控制指令后，触发控制设备将目标控制指令发送至智能家居设备。这样，当控制设备与用户语音对话后，将生成的语音数据发送至云端服务器，不需要用户进行按键操作，从而方便用户控制智能家居设备；进一步的，云端服务器通过对语音数据进行语音解析，得到用户真正表达的意图，从而提高控制指令的命中率；进一步的，云端服务器通过对文本文件进行分词向量划分，计算文本文件与预设的控制指令的相似度，来确认目标控制指令，可以进一步提高***的处理效率与控制指令的命中率，保证智能家居设备对控制指令的快速响应，从而提升用户体验。
对于***/装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者一个操作与另一个实体或者另一个操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或者操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (17)
1.一种通过对话机制控制智能家居设备的***，其特征在于，包括：
控制设备，用于与用户进行语音对话，生成语音数据，并将所述语音数据发送至云端服务器；以及，接收所述云端服务器返回的目标控制指令，并将所述目标控制指令发送至智能家居设备；
所述云端服务器，用于接收所述控制设备发送的语音数据，并对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，以及，对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，以及将所述目标控制指令发送至所述控制设备。
2.如权利要求1所述的***，其特征在于，所述云端服务器对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，具体包括：
所述云端服务器对所述语音数据进行语音识别，将所述语音数据转化为对话文本信息，基于所述对话文本信息进行语义解析，得到用户意图，并将所述用户意图转换为相应的文本文件。
3.如权利要求1或2所述的***，其特征在于，所述云端服务器对所述文本文件进行分词向量划分，具体包括：
所述云端服务器对所述文本文件进行分词处理，并将分词处理结果保存至训练语料库；
所述云端服务器从所述训练语料库中获取所述分词处理结果，并将所述分词处理结果转换成词向量；
所述云端服务器将所述词向量转换成后向量，得到所述划分结果。
4.如权利要求3所述的***，其特征在于，所述云端服务器基于所述划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，具体包括：
所述云端服务器基于所述划分结果，根据余弦相似度算法，计算所述划分结果与预设的控制指令的相似度，获得相应的一组相似度值；
所述云端服务器比较所述一组相似度值与预设阈值的数值，当所述一组相似度值中，存在大于预设阈值的相似度值时，将数值最大的相似度值对应的控制指令，作为所述目标控制指令。
5.如权利要求1或2所述的***，其特征在于，所述控制设备将所述目标控制指令发送至智能家居设备，包括：
所述控制设备直接将所述目标控制指令发送至所述智能家居设备；或者，
所述控制设备向用户终端通知所述目标控制指令，在接收到确认指示时，将所述目标控制指令发送至所述智能家居设备。
6.一种通过对话机制控制智能家居设备的方法，其特征在于，包括：
控制设备与用户进行语音对话，生成语音数据，并将所述语音数据发送至云端服务器，触发所述云端服务器执行以下操作：对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，以及，对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，以及将所述目标控制指令发送至所述控制设备；
所述控制设备接收所述云端服务器返回的目标控制指令，并将所述目标控制指令发送至智能家居设备。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述控制设备将所述目标控制指令发送至智能家居设备，包括：
所述控制设备直接将所述目标控制指令发送至所述智能家居设备；或者，
所述控制设备向用户终端通知所述目标控制指令，在接收到确认指示时，将所述目标控制指令发送至所述智能家居设备。
8.一种通过对话机制控制智能家居设备的方法，其特征在于，包括：
云端服务器接收控制设备发送的语音数据，并对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件；
云端服务器对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令；
云端服务器将所述目标控制指令发送至所述控制设备，触发所述控制设备将所述目标控制指令发送至相应的智能家居设备。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，云端服务器接收控制设备发送的语音数据，并对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，具体包括：
所述云端服务器对所述语音数据进行语音识别，将所述语音数据转化为对话文本信息，基于所述对话文本信息进行语义解析，得到用户意图，并将所述用户意图转换为相应的文本文件。
10.如权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述云端服务器对所述文本文件进行分词向量划分，具体包括：
所述云端服务器对所述文本文件进行分词处理，并将分词处理结果保存至训练语料库；
所述云端服务器从所述训练语料库中获取所述分词处理结果，并将所述分词处理结果转换成词向量；
所述云端服务器将所述词向量转换成后向量，得到相应的划分结果。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述云端服务器基于所述划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，具体包括：
所述云端服务器基于所述划分结果，根据余弦相似度算法，计算所述划分结果与预设的控制指令的相似度，获得相应的一组相似度值；
所述云端服务器比较所述一组相似度值与预设阈值的数值，当所述一组相似度值中，存在大于预设阈值的相似度值时，将数值最大的相似度值对应的控制指令，作为所述目标控制指令。
12.一种通过对话机制控制智能家居设备的装置，其特征在于，包括：
对话模块，用于与用户进行语音对话，生成语音数据，并将所述语音数据发送至云端服务器，触发所述云端服务器执行以下操作：对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件，以及，对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令，以及将所述目标控制指令发送至所述控制设备；
接收模块，用于接收所述云端服务器返回的目标控制指令，并将所述目标控制指令发送至智能家居设备。
13.一种通过对话机制控制智能家居设备的装置，其特征在于，包括：
解析模块，用于接收控制设备发送的语音数据，并对所述语音数据进行语音解析，转换为相应的文本文件；
确认模块，用于对所述文本文件进行分词向量划分，并基于划分结果，计算所述文本文件与预设的控制指令的相似度，以确认目标控制指令；
发送模块，用于将所述目标控制指令发送至所述控制设备，触发所述控制设备将所述目标控制指令发送至相应的智能家居设备。
14.一种控制设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于读取并执行所述存储器中存储的可执行指令，以实现如权利要求6至7中任一项所述的通过对话机制控制智能家居设备的方法。
15.一种存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器能够执行如权利要求6至7中任一项所述的通过对话机制控制智能家居设备的方法。
16.一种服务器，其特征在于，包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于读取并执行所述存储器中存储的可执行指令，以实现如权利要求8至11中任一项所述的通过对话机制控制智能家居设备的方法。
17.一种存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器能够执行如权利要求8至11中任一项所述的通过对话机制控制智能家居设备的方法。
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