一种设备的唤醒方法及其电子设备技术

本申请提供一种电子设备的唤醒方法，所述方法包括：电子设备在第一状态下，采集语音信号；将所述语音信号输入第一语音识别模型进行识别；如果识别失败，所述电子设备从所述第一状态切换到第二状态；其中，所述电子设备在所述第一状态下的功率消耗低于所述第二状态下的功率消耗；在所述第二状态下，将所述语音信号输入第二语音识别模型进行识别，所述第二语音识别模型的识别精度高于所述第一语音识别模型；如果识别成功，唤醒所述电子设备。同时，本申请还提供一种电子设备。本申请还提供一种电子设备。本申请还提供一种电子设备。

【技术实现步骤摘要】
一种设备的唤醒方法及其电子设备


[0001]本申请涉及设备唤醒技术，尤其涉及一种设备的唤醒方法及其电子设备。

技术介绍

[0002]随着科学技术的不断发展，越来越多的智能设备应运而生，但现有的智能设备不能满足用户在不同声音场景下的语音识别。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例期望提供一种设备的唤醒方法及其电子设备。
[0004]为解决上述问题，本申请的技术方案是这样实现的：
[0005]根据本申请的一方面，提供一种电子设备的唤醒方法，所述方法包括：
[0006]电子设备在第一状态下，采集语音信号；
[0007]将所述语音信号输入第一语音识别模型进行识别；
[0008]如果识别失败，所述电子设备从所述第一状态切换到第二状态；其中，所述电子设备在所述第一状态下的功率消耗低于所述第二状态下的功率消耗；
[0009]在所述第二状态下，将所述语音信号输入第二语音识别模型进行识别，所述第二语音识别模型的识别精度高于所述第一语音识别模型；
[0010]如果识别成功，唤醒所述电子设备。
[0011]上述方案中，所述方法还包括：
[0012]如果利用所述第二语音识别模型对所述语音信号识别成功，将所述语音信号输入所述第一语音识别模型，以对所述第一语音识别模型进行训练。
[0013]上述方案中，将所述语音信号输入第一语音识别模型进行识别，包括：
[0014]将所述语音信号对应的第一语音特征信息与所述第一语音识别模型中的第二语音特征信息进行匹配；
[0015]在所述第二状态下，将所述语音信号输入第二语音识别模型进行识别，包括：
[0016]在所述第二状态下，将所述第一语音特征信息与所述第二语音识别模型中的第三语音特征信息进行匹配；
[0017]或者，在所述第二状态下，将所述第一语音特征信息与所述第二语音特征信息匹配失败的特征信息与所述第二语音识别模型中的第三语音特征信息进行匹配。
[0018]上述方案中，所述第二语音识别模型的识别精度高于所述第一语音识别模型，包括：
[0019]所述第二语音识别模型中存储的特征样本维度多于所述第一语音识别模型中存储的特征样本维度；
[0020]和\或，所述第一语音识别模型基于嵌入式处理器进行识别，所述第二语音识别模型基于中央处理器进行识别。
[0021]上述方案中，所述第二语音识别模型中存储的特征样本维度多于所述第一语音识
别模型中存储的特征样本维度，包括：
[0022]所述第一语音识别模型中存储的特征样本至少包括声纹特征信息和关键字词信息；
[0023]所述第二语音识别模型中存储的特征样本至少包括声纹特征信息、关键字词信息、语速特征信息、音色特征信息中的至少三种特征组合，且所述第二语音识别模型中的特征信噪比小于所述第一语音识别模型中的特征信噪比。
[0024]上述方案中，所述第一语音特征信息中至少包括：声纹特征信息、关键字词信息、语速特征信息、音色特征信息；
[0025]所述将所述第一语音特征信息与所述第二语音识别模型中的第三语音特征信息进行匹配，包括：
[0026]将所述第一语音特征信息中对应的特征信息与所述第二语音识别模型中对应的特征信息进行一一匹配；
[0027]获得表征所述第一语音特征信息与所述第三语音特征信息是否匹配的结果。
[0028]上述方案中，在将所述语音信号输入第二语音识别库模型进行识别之前，所述方法还包括：
[0029]对采集的所述语音信号进行降噪处理，以得到经降噪处理后的语音信号。
[0030]上述方案中，所述电子设备从所述第一状态切换到第二状态，包括：
[0031]向中央处理器发送识别指令，以使得所述中央处理器基于所述识别指令和所述第二语音识别模型对所述语音信号进行识别。
[0032]上述方案中，在采集语音信号之前，所述方法还包括：
[0033]基于第一参数采集目标对象的第一语音样本数据，基于所述第一语音样本数据对所述第一语音识别模型进行训练；
[0034]基于第二参数采集目标对象的第二语音样本数据，基于所述第二语音样本数据对所述第二语音识别模型进行训练；
[0035]其中，所述第一参数和所述第二参数均表征语音采集次数，且所述第二参数表征的语音采集次数大于所述第一参数表征的语音采集次数。
[0036]根据本申请的另一方面，提供一种电子设备，包括：
[0037]采集单元，用于在第一状态下，采集语音信号；
[0038]识别单元，用于将所述语音信号输入第一语音识别模型进行识别；以及在第二状态下，将所述语音信号输入第二语音识别模型进行识别，所述第二语音识别模型的识别精度高于所述第一语音识别模型；
[0039]切换单元，用于如果识别失败，从所述第一状态切换到所述第二状态；其中，所述第一状态下的功率消耗低于所述第二状态下的功率消耗；
[0040]唤醒单元，用于如果在所述第二状态下识别成功，唤醒所述电子设备。
[0041]本申请提供的一种设备的唤醒方法及其电子设备，通过在不同状态下以不同级别的语音识别模型对采集到的语音信号进行识别，可以在最大程度降低设备功耗的情况下提高语音识别精度，以满足用户在不同场景下的语音输入，提高用户的唤醒识别体验。
附图说明
[0042]图1为本申请中处理方法的流程实现示意图；
[0043]图2为本申请中电子设备的结构组成示意图一；
[0044]图3为本申请中电子设备的结构组成示意图二；
[0045]图4为本申请中电子设备的结构组成示意图三。
具体实施方式
[0046]以下结合说明书附图及具体实施例对本申请的技术方案做进一步的详细阐述。
[0047]图1为本申请中处理方法的流程实现示意图，如图1所示，包括：
[0048]步骤101，电子设备在第一状态下，采集语音信号；
[0049]本申请中，该方法可以应用于具有语音输入功能的电子设备，比如该电子设备可以是手机、电视、平板、音箱、学习机、录音笔、智能家居等等。当该电子设备处于休眠状态下时，用户对该电子设备输入语音唤醒指令可以将其唤醒。本申请中，该电子设备在休眠状态下时其功耗通常较低，当用户对处于低功耗状态下的电子设备输入唤醒指令时，该电子设备可以在低功耗状态下采集到该唤醒指令所对应的语音信号。
[0050]步骤102，将所述语音信号输入第一语音识别模型进行识别；
[0051]本申请中，该电子设备在低功耗状态下如果采集到语音信号，该电子设备还可以在低功耗状态下，将采集的语音信号输入到第一语音识别模型进行识别。
[0052]具体地，该电子设备通过该第一语音识别模型可以对该语音信号的语音特征进行识别，以得到该语音信号对应的第一语音特征信息。然后将该第一语音特征信息与第一语音识别模型中的第二语音特征信息进行匹配，以根据匹配结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子设备的唤醒方法，所述方法包括：电子设备在第一状态下，采集语音信号；将所述语音信号输入第一语音识别模型进行识别；如果识别失败，所述电子设备从所述第一状态切换到第二状态；其中，所述电子设备在所述第一状态下的功率消耗低于所述第二状态下的功率消耗；在所述第二状态下，将所述语音信号输入第二语音识别模型进行识别，所述第二语音识别模型的识别精度高于所述第一语音识别模型；如果识别成功，唤醒所述电子设备。2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：如果利用所述第二语音识别模型对所述语音信号识别成功，将所述语音信号输入所述第一语音识别模型，以对所述第一语音识别模型进行训练。3.根据权利要求1所述的方法，将所述语音信号输入第一语音识别模型进行识别，包括：将所述语音信号对应的第一语音特征信息与所述第一语音识别模型中的第二语音特征信息进行匹配；在所述第二状态下，将所述语音信号输入第二语音识别模型进行识别，包括：在所述第二状态下，将所述第一语音特征信息与所述第二语音识别模型中的第三语音特征信息进行匹配；或者，在所述第二状态下，将所述第一语音特征信息与所述第二语音特征信息匹配失败的特征信息与所述第二语音识别模型中的第三语音特征信息进行匹配。4.根据权利要求1所述的方法，所述第二语音识别模型的识别精度高于所述第一语音识别模型，包括：所述第二语音识别模型中存储的特征样本维度多于所述第一语音识别模型中存储的特征样本维度；和\或，所述第一语音识别模型基于嵌入式处理器进行识别，所述第二语音识别模型基于中央处理器进行识别。5.根据权利要求4所述的方法，所述第二语音识别模型中存储的特征样本维度多于所述第一语音识别模型中存储的特征样本维度，包括：所述第一语音识别模型中存储的特征样本至少包括声纹特征信息和关键字词信息；所述第二语音识别模型中存储的特征样本至少包括声纹特征信息、关键字词信息、语速特征信息、音色特征信息中的至少三种特征组...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄海锋，
申请(专利权)人：联想北京有限公司，
类型：发明
国别省市：