CN112765335B - 语音呼梯*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种语音呼梯***，语音采集装置用于采集音频信号并发送至语音识别装置；语音识别装置，当识别到音频信号中有呼梯指令关键词，并且音频信号中的呼梯指令关键词的最大幅值大于触发阈值，则判断识别为音频信号中存在有效呼梯指令关键词；如果音频信号中存在有效呼梯指令关键词，并且该呼梯指令关键词前后第一设定时间内的音频信号幅值均小于语音阈值，则发送相应呼梯指令到微处理器；否则不发送呼梯指令到微处理器；语音阈值小于或等于触发阈值。本发明公开了另外二种语音呼梯***。本发明提供的语音呼梯***，能避免呼梯指令误触发。
Description
技术领域
本发明涉及电梯，特别涉及一种语音呼梯***。
背景技术
为降低语音的误触发概率，只有当语音音量达到一定阈值时，才认为是有效命令。在电梯的语音呼梯装置中，为了避免误触发的情况，只有当关键词的语音音量达到一定阈值时才触发。但是由于现场环境的嘈杂程度不同，一个固定的阈值难以适应不同的情况。安静情况下设定的阈值，在相对嘈杂的情况下仍然存在误触发的情况；嘈杂情况下的设定阈值，在安静的环境中正确的指令则存在不触发的情况。如图1所示。
另外，虽然关键词前后无语音输入时，如图2所示，能正常触发，但关键词前后有语音输入时，如图3所示，可能会误触发。当人们在聊天时，如果句子中含有关键词信息，可能被语音装置捕捉到并导致误触发。例如，在电梯的语音呼梯装置中，作为控制命令的关键词一般为“上楼/下楼”或“我要上楼/我要下楼”。由于关键词较短，仅有“上”和“下”两个关键词是不同的，而且这两个字发音相近，当人们在呼梯现场聊天时，如果句子中含有关键词信息，可能被语音装置捕捉到并导致误触发，使语音呼梯装置在呼梯现场使用时经常发生误触发的情况(说上楼识别为下楼、说下楼识别为上楼)。在电梯应用场景中，“误触发”是比“不响应”更糟糕的情况。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种语音呼梯***，能避免呼梯指令误触发。
为解决上述技术问题，本发明提供的一种语音呼梯***，其包括语音采集装置、语音识别装置、微处理器；
语音采集装置用于采集音频信号并发送至语音识别装置；
语音识别装置，当识别到音频信号中有呼梯指令关键词，并且音频信号中的呼梯指令关键词的最大幅值大于触发阈值，则判断识别为音频信号中存在有效呼梯指令关键词；
如果音频信号中存在有效呼梯指令关键词，并且该呼梯指令关键词前后第一设定时间内的音频信号幅值均小于语音阈值，则发送相应呼梯指令到微处理器；否则不发送呼梯指令到微处理器；
语音阈值小于或等于触发阈值。
较佳的，所述语音识别装置，接收语音采集装置采集的音频信号，并以先前第二设定时间内接收到的音频信号的幅值均值作为环境音量均值，然后在环境音量均值的基础上增加固定偏置音量作为当前触发阈值，第二设定时间大于第一设定时间；
所述语音识别装置，当识别到音频信号中有呼梯指令关键词，并且呼梯指令关键词的音频信号幅值大于当前触发阈值，则判断识别为音频信号中存在有效呼梯指令关键词。
较佳的，所述第二设定时间在5秒～30分钟之间。
较佳的，语音阈值小于或等于触发阈值的1/4。
为解决上述技术问题，本发明提供的另一种语音呼梯***，其包括语音采集装置、语音识别装置、微处理器；
语音采集装置用于采集音频信号并发送至语音识别装置；
所述语音识别装置，对所述音频信号经识别计算后，得到n个关键词特征评分，n为语音识别装置能够识别的关键词个数，n为大于1的整数；关键词特征评分值代表对应关键词的置信率，分值越高，表示音频信号识别为该关键词的概率越大；
当n个关键词特征评分中的最高值大于第一设定特征阈值，并且分值最高的两个关键词特征评分值的差值大于或等于第二设定特征阈值，则以关键词特征评分值最高的一个关键词作为识别计算得到的有效呼梯指令关键词，第二设定特征阈值小于第一设定特征阈值；
所述语音识别装置，当从音频信号中识别到有效呼梯指令关键词，则发送相应呼梯指令到微处理器；否则不发送呼梯指令到微处理器。
较佳的，所述语音识别装置设置有呼梯指令关键词样本集；
所述呼梯指令关键词样本集包括n个呼梯指令关键词的样本；
所述语音识别装置，根据所述音频信号同呼梯指令关键词样本集中的n个呼梯指令关键词样本的匹配度，识别计算得到n个呼梯指令关键词特征评分。
为解决上述技术问题，本发明提供的再一种语音呼梯***，其包括语音采集装置、语音识别装置、微处理器；
语音采集装置用于采集音频信号并发送至语音识别装置；
所述语音识别装置，对所述音频信号经识别计算后，得到k个关键词特征评分，k为语音识别装置能够识别的关键词个数，k大于1的整数；关键词特征评分值代表对应关键词的置信率，分值越高，表示音频信号识别为该关键词的概率越大；
当关键词特征评分值最高的关键词不是垃圾关键词，则以该关键词特征评分值最高的关键词作为识别计算得到的有效呼梯指令关键词，发送相应呼梯指令到微处理器；
当关键词特征评分值最高的关键词为垃圾关键词，则不发送呼梯指令到微处理器。
较佳的，所述语音识别装置设置有呼梯指令关键词样本集；
所述呼梯指令关键词样本集包括i个规范呼梯指令关键词的样本、j个垃圾关键词的样本，i、j均为正整数，k＝i+j；
所述语音识别装置，根据所述音频信号同呼梯指令关键词样本集中的k个呼梯指令关键词样本的匹配度，识别计算得到k个关键词特征评分。
较佳的，当关键词特征评分值最高的关键词不是垃圾关键词，如果该关键词的特征评分值大于第一设定特征阈值，则以该关键词特征评分值最高的关键词作为识别计算得到的有效呼梯指令关键词，发送相应呼梯指令到微处理器；否则不发送呼梯指令到微处理器。
较佳的，微处理器收到呼梯指令后，将呼梯指令相关信息发送至电梯控制器；
电梯控制器，根据呼梯指令相关信息及电梯运行状态，控制电梯运行。
较佳的，所述语音呼梯***为层站语音呼梯***；
语音采集装置用于采集层站音频信号并发送至语音识别装置；
所述呼梯指令关键词包括“上楼”和“下楼”。
较佳的，所述语音呼梯***为轿内语音呼梯***；
语音采集装置用于采集轿内音频信号并发送至语音识别装置；
所述呼梯指令关键词包括“**楼”、“开门”、“关门”中的至少一种，“**”为楼层号。
本发明的语音呼梯***，可以有效避免呼梯指令误触发。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面对本发明所需要使用的附图作简单的介绍，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是固定触发阈值的语音呼梯***触发示意图；
图2是关键词前后无语音输入语音呼梯***正常触发示意图；
图3是关键词前后有语音输入语音呼梯***误触发示意图；
图4是语音呼梯***结构示意图；
图5是本发明的语音呼梯***实施例一的语音识别装置工作原理示意图；
图6是呼梯指令关键词前后一段时间均无语音输入正常触发示意图；
图7是呼梯指令关键词前后一段时间有语音输入不触发示意图；
图8是本发明的语音呼梯***的触发阈值改为动态示意图；
图9是本发明的语音呼梯***实施例二的语音识别装置工作原理示意图；
图10是本发明的语音呼梯***实施例三的语音识别装置工作原理示意图；
图11是本发明的语音呼梯***实施例四的语音识别装置工作原理示意图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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的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。
实施例一
如图4所示，语音呼梯***包括语音采集装置(MIC))、语音识别装置、微处理器(MCU)；
语音采集装置用于采集音频信号并发送至语音识别装置；
如图5所示，语音识别装置，当识别到音频信号中有呼梯指令关键词，并且音频信号中的呼梯指令关键词的最大幅值大于触发阈值，则判断识别为音频信号中存在有效呼梯指令关键词；
如果音频信号中存在有效呼梯指令关键词，并且该呼梯指令关键词前后第一设定时间内的音频信号幅值均小于语音阈值，则发送相应呼梯指令到微处理器；否则不发送呼梯指令到微处理器；
语音阈值小于或等于触发阈值。
实施例一的语音呼梯***，当呼梯指令关键词前后一段时间均无语音输入(音频信号幅值均小于语音阈值)，如图6所示，则判断识别为音频信号中存在有效呼梯指令关键词，发送相应呼梯指令到微处理器；当呼梯指令关键词前后一段时间有语音输入(音频信号幅值达到或超过语音阈值)，如图7所示，则判断识别为音频信号中不存在有效呼梯指令关键词，不发送相应呼梯指令到微处理器。实施例一的语音呼梯***，在呼梯指令关键词触发条件中增加“呼梯指令关键词前后无语音输入”的条件，即在捕捉到呼梯指令关键词后，首先判断呼梯指令关键词的前后一段时间是否有语音输入，确认无语音输入时再触发相关呼梯功能，呼梯指令语音触发条件更加严格，基于此可以有效避免在语句中捕捉到关键词导致呼梯指令误触发的情况。
实施例二
基于实施例一的语音呼梯***，所述语音识别装置，接收语音采集装置采集的音频信号，并以先前第二设定时间内接收到的音频信号的幅值均值作为环境音量均值，然后在环境音量均值的基础上增加固定偏置音量作为当前触发阈值，如图8所示，第二设定时间大于第一设定时间；
所述语音识别装置，当识别到音频信号中有呼梯指令关键词，并且呼梯指令关键词的音频信号幅值大于当前触发阈值，则判断识别为音频信号中存在有效呼梯指令关键词，如图9所示。
较佳的，所述第二设定时间在5秒～30分钟之间，第二设定时间根据电梯的设置场所确定。
较佳的，语音阈值小于或等于触发阈值的1/4。
实施例二的语音呼梯***，将音频信号中的呼梯指令关键词的触发阈值改为动态的，根据环境音量均值的不同动态调整，当语音未达到触发阈值时，装置将语音视作无效语音并继续采集，当语音采集装置采集的语音达到触发阈值时，提取包含语音的连续音频信号流并进行下一步处理，既能满足减少误触发的目的，还能保证适应不同的应用场景。
实施例三
如图4所示，语音呼梯***包括语音采集装置、语音识别装置、微处理器；
语音采集装置用于采集音频信号并发送至语音识别装置；
如图10所示，所述语音识别装置，对所述音频信号经识别计算后，得到n个关键词特征评分，n为语音识别装置能够识别的关键词个数，n为大于1的整数；关键词特征评分值代表对应关键词的置信率，分值越高，表示音频信号识别为该关键词的概率越大；
当n个关键词特征评分中的最高值大于第一设定特征阈值，并且分值最高的两个关键词特征评分值的差值大于或等于第二设定特征阈值，则以关键词特征评分值最高的一个关键词作为识别计算得到的有效呼梯指令关键词，第二设定特征阈值小于第一设定特征阈值；
所述语音识别装置，当从音频信号中识别到有效呼梯指令关键词，则发送相应呼梯指令到微处理器；否则不发送呼梯指令到微处理器。
较佳的，所述语音识别装置设置有呼梯指令关键词样本集；
所述呼梯指令关键词样本集包括n个呼梯指令关键词的样本；
所述语音识别装置，根据所述音频信号同呼梯指令关键词样本集中的n个呼梯指令关键词样本的匹配度，识别计算得到n个呼梯指令关键词特征评分。
实施例三的语音呼梯***，针对有些关键词的发音相近，现场使用时经常发生误触发的情况(说上楼识别为下楼、说下楼识别为上楼)，采取评分策略，如图10所示，音频信号经语音识别装置识别计算得到n个关键词特征评分；当n个关键词特征评分的最高值大于第一设定特征阈值，表示该音频信号被识别为对应关键词的概率较大，此时才做进一步处理，否则不做任何处理；然后选取评分最高的两个关键词特征评分值并计算差值；当差值未达到第二设定特征阈值时，将获取的音频信号视为无效且结束处理；当差值达到第二设定特征阈值时，则以关键词特征评分值最高的一个关键词作为识别计算得到的有效呼梯指令关键词，进行下一步处理。实施例三的语音呼梯***，采取评分策略，避免了因关键词特征评分值整体差异较小导致误识别，可有效减少因发音相近导致的误识别情况，提高了语音呼梯指令识别准确率。
实施例四
如图4所示，语音呼梯***包括语音采集装置、语音识别装置、微处理器；
语音采集装置用于采集音频信号并发送至语音识别装置；
如图11所示，所述语音识别装置，对所述音频信号经识别计算后，得到k个关键词特征评分，k为语音识别装置能够识别的关键词个数，k大于1的整数；关键词特征评分值代表对应关键词的置信率，分值越高，表示音频信号识别为该关键词的概率越大；
当关键词特征评分值最高的关键词不是垃圾关键词，则以该关键词特征评分值最高的关键词作为识别计算得到的有效呼梯指令关键词，发送相应呼梯指令到微处理器；
当关键词特征评分值最高的关键词为垃圾关键词，则不发送呼梯指令到微处理器。
较佳的，所述语音识别装置设置有呼梯指令关键词样本集；
所述呼梯指令关键词样本集包括i个规范呼梯指令关键词的样本、j个垃圾关键词的样本，i、j均为正整数，k＝i+j；
所述语音识别装置，根据所述音频信号同呼梯指令关键词样本集中的k个呼梯指令关键词样本的匹配度，识别计算得到k个关键词特征评分。
较佳的，当关键词特征评分值最高的关键词不是垃圾关键词，如果该关键词的特征评分值大于第一设定特征阈值，则以该关键词特征评分值最高的关键词作为识别计算得到的有效呼梯指令关键词，发送相应呼梯指令到微处理器；否则不发送呼梯指令到微处理器。
规范呼梯指令关键词是乘客呼梯通常使用的标准词汇。垃圾关键词为同规范呼梯指令关键词相似但不符合标准要求的词汇。
实施例四的语音呼梯***，如图11所示，当关键词特征评分值最高的关键词为垃圾关键词，则结束处理，无呼梯指令；若关键词特征评分值最高的关键词不是垃圾关键词，则根据关键词特征评分值最高的关键词生成相应的呼梯指令。
实施例五
基于实施例一、二、三及四的语音呼梯***，如图4所示，微处理器收到呼梯指令后，将呼梯指令相关信息发送至电梯控制器；
电梯控制器，根据呼梯指令相关信息及电梯运行状态，控制电梯运行。
实施例六
基于实施例一、二、三、四及五的语音呼梯***，所述语音呼梯***为层站语音呼梯***；
语音采集装置用于采集层站音频信号并发送至语音识别装置；
所述呼梯指令关键词包括“上楼”和“下楼”。
层站语音呼梯***中，规范呼梯指令关键词一般为“上楼/下楼”或“我要上楼/我要下楼”等。但是乘客在实际使用语音呼梯装置时，可能会说出“上行/下行”等类似不符合要求的词汇，我们将这些词汇归类为垃圾关键词。
实施例七
基于实施例一、二、三、四及五的语音呼梯***，所述语音呼梯***为轿内语音呼梯***；
语音采集装置用于采集轿内音频信号并发送至语音识别装置；
所述呼梯指令关键词包括“**楼”、“开门”、“关门”中的至少一种，“**”为楼层号。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (6)
1.一种语音呼梯***，其特征在于，其包括语音采集装置、语音识别装置、微处理器；
语音采集装置用于采集音频信号并发送至语音识别装置；
语音识别装置，当识别到音频信号中有呼梯指令关键词，并且音频信号中的呼梯指令关键词的最大幅值大于触发阈值，则判断识别为音频信号中存在有效呼梯指令关键词；
如果音频信号中存在有效呼梯指令关键词，并且该呼梯指令关键词前后第一设定时间内的音频信号幅值均小于语音阈值，则发送相应呼梯指令到微处理器；否则不发送呼梯指令到微处理器；
语音阈值小于或等于触发阈值；
所述语音识别装置，接收语音采集装置采集的音频信号，并以先前第二设定时间内接收到的音频信号的幅值均值作为环境音量均值，然后在环境音量均值的基础上增加固定偏置音量作为当前触发阈值，第二设定时间大于第一设定时间。
2.根据权利要求1所述的语音呼梯***，其特征在于，
所述第二设定时间在5秒～30分钟之间。
3.根据权利要求1所述的语音呼梯***，其特征在于，
语音阈值小于或等于触发阈值的1/4。
4.根据权利要求1所述的语音呼梯***，其特征在于，
微处理器收到呼梯指令后，将呼梯指令相关信息发送至电梯控制器；
电梯控制器，根据呼梯指令相关信息及电梯运行状态，控制电梯运行。
5.根据权利要求1所述的语音呼梯***，其特征在于，
所述语音呼梯***为层站语音呼梯***；
语音采集装置用于采集层站音频信号并发送至语音识别装置；
所述呼梯指令关键词包括“上楼”和“下楼”。
6.根据权利要求1所述的语音呼梯***，其特征在于，
所述语音呼梯***为轿内语音呼梯***；
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|---|---|
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Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105473483A (zh) * | 2013-08-21 | 2016-04-06 | 三菱电机株式会社 | 电梯控制装置 |
| CN106653024A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-10 | 首都师范大学 | 语音控制方法和装置、平衡车控制方法和装置与平衡车 |
| CN106686191A (zh) * | 2015-11-06 | 2017-05-17 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种自适应识别骚扰电话的处理方法及*** |
| CN106920558A (zh) * | 2015-12-25 | 2017-07-04 | 展讯通信（上海）有限公司 | 关键词识别方法及装置 |
| CN108182937A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-06-19 | 出门问问信息科技有限公司 | 关键词识别方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109147780A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-04 | 重庆柚瓣家科技有限公司 | 自由聊天场景下的语音识别方法及*** |
| CN110155830A (zh) * | 2019-06-17 | 2019-08-23 | 上海三菱电梯有限公司 | 电梯控制*** |
| CN110211592A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-09-06 | 北京华控创为南京信息技术有限公司 | 智能语音数据处理装置及方法 |
| CN110232917A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-09-13 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的语音登陆方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110232916A (zh) * | 2019-05-10 | 2019-09-13 | 平安科技（深圳）有限公司 | 语音处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110300001A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-10-01 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 会议音频控制方法、***、设备及计算机可读存储介质 |
| CN111128183A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-05-08 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 语音识别方法、装置和介质 |
| CN111477219A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-07-31 | 合肥讯飞数码科技有限公司 | 关键词区分方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
| CN111883121A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-11-03 | 北京声智科技有限公司 | 唤醒方法、装置及电子设备 |
| CN112201246A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-01-08 | 深圳市欧瑞博科技股份有限公司 | 基于语音的智能控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-01-27 CN CN202110107551.8A patent/CN112765335B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105473483A (zh) * | 2013-08-21 | 2016-04-06 | 三菱电机株式会社 | 电梯控制装置 |
| CN106686191A (zh) * | 2015-11-06 | 2017-05-17 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种自适应识别骚扰电话的处理方法及*** |
| CN106920558A (zh) * | 2015-12-25 | 2017-07-04 | 展讯通信（上海）有限公司 | 关键词识别方法及装置 |
| CN106653024A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-10 | 首都师范大学 | 语音控制方法和装置、平衡车控制方法和装置与平衡车 |
| CN108182937A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-06-19 | 出门问问信息科技有限公司 | 关键词识别方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109147780A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-04 | 重庆柚瓣家科技有限公司 | 自由聊天场景下的语音识别方法及*** |
| CN110232916A (zh) * | 2019-05-10 | 2019-09-13 | 平安科技（深圳）有限公司 | 语音处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110211592A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-09-06 | 北京华控创为南京信息技术有限公司 | 智能语音数据处理装置及方法 |
| CN110232917A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-09-13 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的语音登陆方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110300001A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-10-01 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 会议音频控制方法、***、设备及计算机可读存储介质 |
| CN110155830A (zh) * | 2019-06-17 | 2019-08-23 | 上海三菱电梯有限公司 | 电梯控制*** |
| CN111128183A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-05-08 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 语音识别方法、装置和介质 |
| CN111477219A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-07-31 | 合肥讯飞数码科技有限公司 | 关键词区分方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
| CN111883121A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-11-03 | 北京声智科技有限公司 | 唤醒方法、装置及电子设备 |
| CN112201246A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-01-08 | 深圳市欧瑞博科技股份有限公司 | 基于语音的智能控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
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| Publication number | Publication date |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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