【技术实现步骤摘要】
沿出行线路自动交互方法
本专利技术涉及目标推荐领域,尤其涉及沿出行线路自动交互方法。
技术介绍
智能出行现在已经成为人们日常生活中密不可分的一种现代数据信息服务,围绕智能出行也衍生了很多新技术,比如路径规划,自动导航,语音导航,自动支付以及目标推荐等多种技术。本说明书认为在智能出行场景中,对人机对话进行研究,使用语音交互为用户提供相关的智能出行服务可以显著提升用户体验,具有重要研究价值。
技术实现思路
为了解决上述技术问题,本专利技术提出了沿出行线路自动交互方法。本专利技术具体是以如下技术方案实现的:沿出行线路自动交互方法,所述方法包括:获取第一语句;判断所述第一语句中是否存在预设唤醒词,若存在,启动自动交互逻辑;所述交互逻辑接收用户语音,将所述语音输入预设的语音分析模型,得到所述语音对应的语音向量;根据所述语音向量确定其对应的目标交互指令;基于所述目标交互指令为用户提供对应服务。优选的,所述语音分析模型通过下述方法训练得到,包括:获取语音训 ...
【技术保护点】
1.沿出行线路自动交互方法,其特征在于,所述方法包括:/n获取第一语句;/n判断所述第一语句中是否存在预设唤醒词,若存在,启动自动交互逻辑;/n所述交互逻辑接收用户语音,将所述语音输入预设的语音分析模型,得到所述语音对应的语音向量;/n根据所述语音向量确定其对应的目标交互指令;/n基于所述目标交互指令为用户提供对应服务。/n
【技术特征摘要】
1.沿出行线路自动交互方法,其特征在于,所述方法包括:
获取第一语句;
判断所述第一语句中是否存在预设唤醒词,若存在,启动自动交互逻辑;
所述交互逻辑接收用户语音,将所述语音输入预设的语音分析模型,得到所述语音对应的语音向量;
根据所述语音向量确定其对应的目标交互指令;
基于所述目标交互指令为用户提供对应服务。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述语音分析模型通过下述方法训练得到,包括:
获取语音训练集,所述语音训练集中的各个语音元素都包括多条对话语句;
构建相互串联的第一学习机和第二学习机,得到训练模型;
基于所述语音训练集对所述训练模型进行训练,得到语音分析模型,所述语音分析模型以语音对应的句向量为输出结果,通过最大化其目标函数,使用梯度下降法训练得到。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:
在训练过程中,以第j句话的前t句话和后t句话为输入,基于所述训练模型的第一学习机分别对于这2t句话的每一句生成一个句向量,并将所述2t个句向量作为目标向量,将所述目标向量输入所述训练模型的第二学习机得到对...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨宏旭,陈刚,余华琼,刘晓宏,方超,邵林俊,许晶晶,
申请(专利权)人:八维通科技有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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