本发明专利技术公开了一种基于机器学习的交互方法、系统、电梯设备及介质，方法包括：获取乘梯用户的第一语音信息，并对所述第一语音信息进行声纹识别，确定第一用户信息，进而根据所述第一用户信息匹配确定对应的智能对话模型；对所述第一语音信息进行语音识别得到第一文本信息，并对所述第一文本信息进行语义分析，提取出关键字信息；将所述关键字信息输入到所述智能对话模型中，匹配得到第一应答信息；根据所述第一应答信息生成第二语音信息，并播放所述第二语音信息。本发明专利技术能在用户乘梯时提供高自由度和高准确度的互动交流服务，可缓解乘梯人员的压力，提高了用户的乘梯体验。本发明专利技术可广泛应用于电梯技术领域。广泛应用于电梯技术领域。广泛应用于电梯技术领域。
【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的交互方法、系统、电梯设备及介质
[0001]本专利技术涉及电梯
，尤其是一种基于机器学习的交互方法、系统、电梯设备及介质。
技术介绍
[0002]现今，当人们在乘坐电梯时，大部分人只能通过玩手机来打发时间或缓解尴尬，当一个人或少数人乘坐电梯时，往往会产生孤独感甚至恐惧感，特别是在深夜时、疲惫时以及高层住户乘梯时尤为明显，而且长时间操作手机也会带来各种弊端。
[0003]现有技术中，往往会在电梯中固定播放视频片段或广告信息，但是这种方式下用户只能被动接收电梯提供的视频片段或广告信息，无法实现与用户的智能交互，影响了用户的乘梯体验。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一。
[0005]为此，本专利技术实施例的一个目的在于提供一种基于机器学习的交互方法，该方法能在用户乘梯时提供高自由度和高准确度的互动交流服务，可缓解乘梯人员的压力，提高了用户的乘梯体验。
[0006]本专利技术实施例的另一个目的在于提供一种基于机器学习的交互系统。
[0007]为了达到上述技术目的，本专利技术实施例所采取的技术方案包括：
[0008]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于机器学习的交互方法，包括以下步骤：
[0009]获取乘梯用户的第一语音信息，并对所述第一语音信息进行声纹识别，确定第一用户信息，进而根据所述第一用户信息匹配确定对应的智能对话模型；
[0010]对所述第一语音信息进行语音识别得到第一文本信息，并对所述第一文本信息进行语义分析，提取出关键字信息；
[0011]将所述关键字信息输入到所述智能对话模型中，匹配得到第一应答信息；
[0012]根据所述第一应答信息生成第二语音信息，并播放所述第二语音信息。
[0013]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述获取乘梯用户的第一语音信息，并对所述第一语音信息进行声纹识别，确定第一用户信息，进而根据所述第一用户信息匹配确定对应的智能对话模型这一步骤，其具体包括：
[0014]通过智能聊天机器人获取所述乘梯用户的第一语音信息，并将所述第一语音信息发送至物业中心服务器，所述智能聊天机器人设置在电梯轿厢内；
[0015]通过所述物业中心服务器对所述第一语音信息进行声纹识别，得到第一声纹特征，并进而根据所述第一声纹特征在预先构建的用户特征库中匹配得到第一用户信息；
[0016]通过所述物业中心服务器根据所述第一用户信息匹配确定对应的智能对话模型。
[0017]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述对所述第一语音信息进行语音识别得到第一文本信息，并对所述第一文本信息进行语义分析，提取出关键字信息这一步骤，其具
体包括：
[0018]通过所述物业中心服务器对所述第一语音信息进行语音识别得到第一文本信息；
[0019]通过所述物业中心服务器对所述第一文本信息进行文本分类、情感分析以及意图识别，得到所述关键字信息。
[0020]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述将所述关键字信息输入到所述智能对话模型中，匹配得到第一应答信息这一步骤，其具体包括：
[0021]确定所述物业中心服务器与云端服务器的网络连接状态；
[0022]当所述网络连接状态为可用，通过所述物业中心服务器将所述关键字信息发送到所述云端服务器，使得所述云端服务器将所述关键字信息输入到第一智能对话模型，并返回匹配得到的第一应答信息；
[0023]当所述网络连接状态为不可用，通过所述物业中心服务器将所述关键字信息输入到第二智能对话模型，匹配得到第一应答信息；
[0024]其中，所述第一智能对话模型为在线学习模型，所述第二智能对话模型为离线学习模型。
[0025]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述交互方法还包括更新所述第一智能对话模型和所述第二智能对话模型的步骤，其具体包括：
[0026]通过所述物业中心服务器将所述第一文本信息发送至所述云端服务器，使得所述云端服务器将所述第一文本信息、所述关键词信息以及所述第一应答信息作为训练数据输入到所述第一智能对话模型，从而更新所述第一智能对话模型的模型参数；
[0027]通过所述物业中心服务器将所述第一文本信息、所述关键词信息以及所述第一应答信息作为训练数据输入到所述第二智能对话模型，从而更新所述第二智能对话模型的模型参数。
[0028]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述根据所述第一应答信息生成第二语音信息，并播放所述第二语音信息这一步骤，其具体包括：
[0029]通过所述物业中心服务器将所述第一应答信息转换成第二语音信息，并将所述第二语音信息返回至所述智能聊天机器人；
[0030]通过所述智能聊天机器人播放所述第二语音信息。
[0031]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述交互方法还包括以下步骤：
[0032]通过所述智能聊天机器人实时采集所述轿厢内的声音信息，当采集到预设的声音口令，启动智能聊天功能，并发送相应的触发信号至所述物业中心服务器。
[0033]第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于机器学习的交互系统，包括：
[0034]用户匹配模块，用于获取乘梯用户的第一语音信息，并对所述第一语音信息进行声纹识别，确定第一用户信息，进而根据所述第一用户信息匹配确定对应的智能对话模型；
[0035]关键字提取模块，用于对所述第一语音信息进行语音识别得到第一文本信息，并对所述第一文本信息进行语义分析，提取出关键字信息；
[0036]智能对话模块，用于将所述关键字信息输入到所述智能对话模型中，匹配得到第一应答信息；
[0037]语音播放模块，用于根据所述第一应答信息生成第二语音信息，并播放所述第二语音信息。
[0038]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电梯设备，包括：
[0039]至少一个处理器；
[0040]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0041]当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现上述的一种基于机器学习的交互方法。
[0042]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行上述的一种基于机器学习的交互方法。
[0043]本专利技术的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到：
[0044]本专利技术实施例通过对乘梯用户的语音信息进行声纹识别确定用户身份，然后匹配确定对应的智能对话模型，再对该语音信息进行语音识别和语义分析，提取出关键字信息，进而可以将该关键字信息输入到智能对话模型中，匹配得到应答信息，从而可以根据该应答信息生成应答语音并播放。本专利技术实施例能在用户乘梯时提供高自由度和高准确度的互动交流服务，可缓解乘梯人员的压力，提高了用户的乘梯体验。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的交互方法，其特征在于，包括以下步骤：获取乘梯用户的第一语音信息，并对所述第一语音信息进行声纹识别，确定第一用户信息，进而根据所述第一用户信息匹配确定对应的智能对话模型；对所述第一语音信息进行语音识别得到第一文本信息，并对所述第一文本信息进行语义分析，提取出关键字信息；将所述关键字信息输入到所述智能对话模型中，匹配得到第一应答信息；根据所述第一应答信息生成第二语音信息，并播放所述第二语音信息。2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的交互方法，其特征在于，所述获取乘梯用户的第一语音信息，并对所述第一语音信息进行声纹识别，确定第一用户信息，进而根据所述第一用户信息匹配确定对应的智能对话模型这一步骤，其具体包括：通过智能聊天机器人获取所述乘梯用户的第一语音信息，并将所述第一语音信息发送至物业中心服务器，所述智能聊天机器人设置在电梯轿厢内；通过所述物业中心服务器对所述第一语音信息进行声纹识别，得到第一声纹特征，并进而根据所述第一声纹特征在预先构建的用户特征库中匹配得到第一用户信息；通过所述物业中心服务器根据所述第一用户信息匹配确定对应的智能对话模型。3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的交互方法，其特征在于，所述对所述第一语音信息进行语音识别得到第一文本信息，并对所述第一文本信息进行语义分析，提取出关键字信息这一步骤，其具体包括：通过所述物业中心服务器对所述第一语音信息进行语音识别得到第一文本信息；通过所述物业中心服务器对所述第一文本信息进行文本分类、情感分析以及意图识别，得到所述关键字信息。4.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的交互方法，其特征在于，所述将所述关键字信息输入到所述智能对话模型中，匹配得到第一应答信息这一步骤，其具体包括：确定所述物业中心服务器与云端服务器的网络连接状态；当所述网络连接状态为可用，通过所述物业中心服务器将所述关键字信息发送到所述云端服务器，使得所述云端服务器将所述关键字信息输入到第一智能对话模型，并返回匹配得到的第一应答信息；当所述网络连接状态为不可用，通过所述物业中心服务器将所述关键字信息输入到第二智能对话模型，匹配得到第一应答信息；其中，所述第一智能对话模型为在线学习模型，所述第二智能对话模型为离线学习模型。5.根据权利要求4所述的一种基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：甘永宰，章飞，仲兆峰，李志武，
申请(专利权)人：日立楼宇技术广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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