根据基于声音的机制停用智能显示设备的显示器的方法及系统技术方案

提供了根据基于声音的机制停用智能显示设备的显示器的方法及系统。从声音捕获设备接收与所述智能显示设备相关联的声音所对应的信号。机器学习模型分析从所述声音捕获设备接收的所述信号的特征，以确定是否停用所述智能显示设备的显示器。响应于根据所述分析确定停用所述智能显示设备的所述显示器，停用所述智能显示设备的所述显示器。

【技术实现步骤摘要】
根据基于声音的机制停用智能显示设备的显示器的方法及系统
本专利技术的实施例大体上涉及智能显示设备。更具体地，本专利技术的实施例涉及根据基于声音的机制停用智能显示设备的显示器。
技术介绍
智能显示设备(如谷歌家居(GoogleHome)智能显示器或亚马逊回声显示(AmazonEchoShow)等)可以是语音助手智能音箱，该音箱包括集成的显示器或触摸屏显示器以向用户呈现信息。通过来自智能显示设备的用户的语音命令或者通过经由触摸屏显示器的、命令的物理输入，向智能设备提供命令和指令。然后，基于接收到的命令，智能显示设备的显示器可以经由显示器向用户呈现信息。
技术实现思路
根据本专利技术的实施例，提供了一种基于特征控制智能显示设备的计算机实施的方法，所述方法包括：从声音捕获设备接收与所述智能显示设备相关联的声音所对应的信号；由执行机器学习模型的处理设备分析从所述声音捕获设备接收的所述信号的多个特征，以确定是否停用所述智能显示设备的显示器；以及响应于根据所述分析确定停用所述智能显示设备的所述显示器，停用所述智能显示设备的所述显示器。根据本专利技术的另一实施例，提供了一种非暂时性机器可读介质，所述非暂时性机器可读介质中存储有指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行操作，所述操作包括：从声音捕获设备接收与智能显示设备相关联的声音所对应的信号；由机器学习模型分析从所述声音捕获设备接收的所述信号的多个特征，以确定是否停用所述智能显示设备的显示器；以及响应于根据所述分析确定停用所述智能显示设备的所述显示器，停用所述智能显示设备的所述显示器。根据本专利技术的另一实施例，提供了一种系统，所述系统包括：处理器；以及存储器，所述存储器联接至所述处理器并且用于存储指令，所述指令在由所述处理器执行时使得所述处理器执行操作，所述操作包括：从声音捕获设备接收与智能显示设备相关联的声音所对应的信号；由执行机器学习模型的处理设备分析从所述声音捕获设备接收的所述信号的多个特征，以确定是否停用所述智能显示设备的显示器；以及响应于根据所述分析确定停用所述智能显示设备的所述显示器，停用所述智能显示设备的所述显示器。附图说明本专利技术的实施例在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相似的附图标记指示相似的元件。图1是示出根据一个实施例的智能显示设备的显示器控制器的示例的框图。图2是示出根据一个实施例的网络配置的框图。图3是根据实施例的提供给算法控制模块以确定是否停用智能显示设备的显示器的特征的示例的图示。图4是示出根据一个实施例的显示器关闭时间平滑化的过程的流程图。图5是根据实施例的利用多个声音来源的声音角度来确定是否停用智能显示设备的显示器的示例的图示。图6是示出根据一个实施例的基于与传入的声音相关联的信号的特征确定停用智能显示设备的显示器的过程的流程图。图7是示出根据一个实施例的数据处理系统的框图。具体实施方式将参考以下所讨论的细节来描述本专利技术的各种实施例和方面，附图将示出所述各种实施例。下列描述和附图是对本专利技术的说明，而不应当解释为限制本专利技术。描述了许多特定细节以提供对本专利技术各种实施例的全面理解。然而，在某些情况下，并未描述众所周知的或常规的细节以提供对本专利技术的实施例的简洁讨论。本说明书中对“一个实施例”或“实施例”的提及意味着结合该实施例所描述的特定特征、结构或特性可以包括在本专利技术的至少一个实施例中。短语“在一个实施例中”在本说明书中各个地方的出现不必全部指同一实施例。因此，本专利技术的实施例提供了根据基于声音的机制停用智能显示设备的显示器的智能显示设备。正常情况下，只要开启了智能显示设备，智能显示设备就不会停用其显示器。无论用户是否在场，智能显示设备通常都会连续不断地在显示器上显示信息。然而，在一些情况下，智能显示设备的用户可能希望智能显示设备的显示器被停用(例如关闭)。例如，用户可能希望通过关闭显示器减少智能显示设备的耗电量。在另一示例中，当用户离开房屋或睡着时，用户可能希望关闭显示器。因此，设备的用户可以提供如“关闭屏幕”等语音命令，或者经由智能显示设备的触摸屏提供使显示器停用的输入。这些停用智能显示设备的显示器的方法较为繁琐和低效，并且在某些情况下可能无效。本专利技术系统和方法的实施例通过根据基于声音的机制确定是否停用智能显示设备的显示器，提供了该任务的解决方案。智能显示设备可以包括声音捕获设备(如麦克风)，声音捕获设备可以捕获来自智能显示设备周围环境的、传入的声音，并生成与所捕获的声音对应的信号。声音捕获设备将与传入的声音对应的信号提供给智能显示设备的显示器控制器。显示器控制器使用机器学习模型分析信号的特征，以确定是否停用智能显示设备的显示器。可以由显示器控制器分析的特征的示例包括(但不限于)声压、声压的变化、声音来源相对于智能显示设备的角度和任何包括在信号中的语音活动。特征可以用作机器学习模型的输入，以确定是否停用智能显示设备的显示器。如果机器学习模型基于特征的分析确定停用显示器，则显示器控制器可以停用智能显示设备的显示器。例如，显示器控制器可以向显示器发送使得显示器停用的信号。因此，通过在机器学习模型中使用与声音捕获设备捕获的声音对应的信号的特征，智能显示设备的显示器控制器可以智能地确定何时停用智能显示设备的显示器，从而减少智能显示设备的耗电量。此外，通过智能地确定何时停用智能显示设备的显示器，可以不再要求用户提供停用显示器的语音命令或物理输入，从而提高了智能显示设备的用户体验。图1是示出根据一个实施例的智能显示设备100的显示器控制器的示例的框图。参考图1，智能显示设备100包括(但不限于)可操作地联接至声音捕获设备105和显示器150的显示器控制器110。显示器控制器110可以以软件、硬件或其组合实施。例如，显示器控制器110的至少一些部件可以加载至存储器(例如，如动态RAM(DRAM)等的随机存取存储器(RAM))，并由智能显示设备100(未示出)的一个或多个处理器(例如，如中央处理单元(CPU)或通用处理单元(GPU)等的微处理器)的处理逻辑执行。显示器150可以是任意类型的显示器(如触摸屏显示器)，该显示器150配置为从显示器控制器110接收启用和停用的信号。声音捕获设备105可以配置为捕获传入的声音，基于所捕获的声音生成信号，并将该信号发送至显示器控制器110。在实施例中，声音捕获设备105可以是可操作地联接至显示器控制器110的麦克风。在实施例中，声音捕获设备105可以是单个麦克风。在一些实施例中，声音捕获设备105可以是多个麦克风。例如，声音捕获设备105可以是麦克风阵列，该麦克风阵列包括以线形、三角形、方形或圆形布局排列的2到8个麦克风。显示器控制器110可以包括声压确定模块115。声压确定模块115可以配置为利用发送的信号确定由声音捕获设备105接收的声音的声压。在实施例中，声压确定模块115可以确定多个时间段的声压。在实施例中，声压确定模块115可以确定与确定的多本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于特征控制智能显示设备的计算机实施的方法，所述方法包括：/n从声音捕获设备接收与所述智能显示设备相关联的声音所对应的信号；/n由执行机器学习模型的处理设备分析从所述声音捕获设备接收的所述信号的多个特征，以确定是否停用所述智能显示设备的显示器；以及/n响应于根据所述分析确定停用所述智能显示设备的所述显示器，停用所述智能显示设备的所述显示器。/n

【技术特征摘要】
20181228 US 16/235,4011.一种基于特征控制智能显示设备的计算机实施的方法，所述方法包括：
从声音捕获设备接收与所述智能显示设备相关联的声音所对应的信号；
由执行机器学习模型的处理设备分析从所述声音捕获设备接收的所述信号的多个特征，以确定是否停用所述智能显示设备的显示器；以及
响应于根据所述分析确定停用所述智能显示设备的所述显示器，停用所述智能显示设备的所述显示器。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用与所述智能显示设备不关联的辅助数据在远程服务器处训练所述机器学习模型。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个特征包括与所述信号相关联的声压、与所述信号相关联的声音角度和与所述信号相关联的语音活动中的至少一者。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，分析从所述声音捕获设备接收的所述信号的所述多个特征以确定是否停用所述智能显示设备的所述显示器包括：
确定与所述声压相关联的平均值和标准偏差。


5.根据权利要求3所述的方法，其中，分析从所述声音捕获设备接收的所述信号的所述多个特征以确定是否停用所述智能显示设备的所述显示器包括：
确定与所述信号相关联的所述声压和与所述智能显示设备相关联的先前的声压之间的差值。


6.根据权利要求3所述的方法，其中，分析从所述声音捕获设备接收的所述信号的所述多个特征以确定是否停用所述智能显示设备的所述显示器包括：
确定所述声音的来源相对于所述智能显示设备的角度。


7.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
基于所接收的信号，从多个用户中识别与所述声音相关联的用户。


8.一种非暂时性机器可读介质，所述非暂时性机器可读介质中存储有指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行操作，所述操作包括：
从声音捕获设备接收与智能显示设备相关联的声音所对应的信号；
由机器学习模型分析从所述声音捕获设备接收的所述信号的多个特征，以确定是否停用所述智能显示设备的显示器；以及
响应于根据所述分析确定停用所述智能显示设备的所述显示器，停用所述智能显示设备的所述显示器。


9.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，使用与所述智能显示设备不关联的辅助数据在远程服务器处训练所述机器学习模型。


10.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述多个特征包括与所述信号相关联的声压、与所述信号相关联的声音角度和与所述信号相关联的语音活动中的至少一者。

【专利技术属性】
技术研发人员：姚旭晨，
申请(专利权)人：百度美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US