动态地适配分组助理设备的设备上模型以用于助理请求的协作处理制造技术

实施方式涉及动态地适配哪个(哪些)助理设备上模型被本地存储在助理设备组中的助理设备处和/或动态地适配助理设备组中的助理设备的助理处理角色。在这些实施方式中的一些实施方式中，针对该组中的助理设备中的每个助理设备，对应的设备上模型和/或对应的处理角色是基于集体地考虑组中的助理设备的个体处理能力来确定的。实施方式附加地或替选地涉及在协作地处理指向组中的助理设备中的任何一个的助理请求时，协作地利用组中的助理设备及其关联的适配后设备上模型和/或适配后处理角色。色。色。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】动态地适配分组助理设备的设备上模型以用于助理请求的协作处理

技术介绍

[0001]人可以参与与本文中称为“自动化助理”(也称为“聊天机器人”、“交互式个人助理”、“智能个人助理”、“个人语音助理”、“会话代理”等)的交互式软件应用的人机对话。例如，人(当他们与自动化助理交互时，可以被称为“用户”)可以使用口述自然语言输入(即，口述话语)向自动化助理提供命令和/或请求，在一些情况下，该口述自然语言输入可以被转换为文本，然后进行处理。命令和/或请求可以附加地或替选地经由一个或多个其他输入模态来提供，诸如文本(例如键入的)自然语言输入、触摸屏输入和/或无触摸手势输入(例如由对应助理设备的相机检测到)。自动化助理通常通过提供响应用户接口输出(例如可听和/或视觉用户接口输出)、控制智能设备和/或执行其他动作来响应命令或请求。
[0002]自动化助理在处理用户请求时通常依赖于组件的管线(pipeline)。例如，唤醒词检测引擎可以被用于在监视口述唤醒词(例如“OK Assistant(好的助理)”)的出现时处理音频数据，并且响应于检测到该出现，使其他组件的处理发生。作为另一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种由一个或多个处理器实施的方法，所述方法包括：生成不同助理设备的助理设备组，所述不同助理设备至少包括第一助理设备和第二助理设备，其中，在生成所述组时：所述第一助理设备包括在本地处理指向所述第一助理设备的助理请求时利用的本地存储的设备上模型的第一集合，并且所述第二助理设备包括在本地处理指向所述第二助理设备的助理请求时利用的本地存储的设备上模型的第二集合；基于所述助理设备组中的所述不同助理设备中的每个助理设备的对应处理能力，确定本地存储的设备上模型的总体集合，以于协作地本地处理指向所述助理设备组中的所述不同助理设备中的任何一个的助理请求；响应于生成所述助理设备组：使得所述不同助理设备中的每个助理设备本地存储本地存储的设备上模型的所述总体集合的对应子集，包括：使得所述第一助理设备清除所述第一集合中的一个或多个第一设备上模型以为本地存储在所述第一助理设备上的对应子集提供存储空间，以及使得所述第二助理设备清除所述第二集合中的一个或多个第二设备上模型以为本地存储在所述第二助理设备上的对应子集提供存储空间，以及将一个或多个对应处理角色指派给所述助理设备组中的所述不同助理设备中的每个助理设备，所述处理角色中的每个处理角色利用所述本地存储的设备上模型中的一个或多个对应本地存储的设备上模型；以及在将所述对应处理角色指派给所述助理设备组中的所述不同助理设备中的每个助理设备之后：经由所述助理设备组中的所述不同助理设备中的至少一个的麦克风，检测口述话语，以及响应于所述口述话语经由所述助理设备组的所述麦克风被检测到，使得所述口述话语由所述助理设备组中的所述不同助理设备利用其对应处理角色来协作地本地处理。2.根据权利要求1所述的方法，其中，使得所述第一助理设备清除所述第一集合中的一个或多个第一设备上模型包括：使得所述第一助理设备清除所述第一集合中的、被用于检测第一唤醒词的第一设备唤醒词检测模型；其中，本地存储在所述第二助理设备上的所述对应子集包括被用于检测所述第一唤醒词的第二设备唤醒词检测模型；其中，指派所述对应处理角色包括：向所述第二助理设备指派第一唤醒词检测角色，所述第一唤醒词检测角色在监视所述第一唤醒词的出现时利用所述第二设备唤醒词检测模型；其中，所述口述话语包括第一唤醒词，接着是助理命令；并且其中，在所述第一唤醒词检测角色中，所述第二助理设备检测所述第一唤醒词的出现，并且响应于检测到所述第一唤醒词的所述出现而使得执行所述对应处理角色中的附加处理角色。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对应处理角色中的所述附加处理角色是由所
述第一助理设备执行的，并且其中，所述第二助理设备通过向所述第一助理设备传输所述第一唤醒词的检测指示来使得执行所述对应处理角色中的所述附加处理角色。4.根据权利要求1所述的方法，其中，本地存储在所述第一助理设备上的所述对应子集包括被用于检测一个或多个第一唤醒词的第一设备第一唤醒词检测模型，并且不包括被用于检测一个或多个第二唤醒词的任何唤醒词检测模型；其中，本地存储在所述第二助理设备上的所述对应子集包括被用于检测一个或多个第二热词的第二设备第二唤醒词检测模型，并且不包括被用于检测所述一个或多个第一唤醒词的任何唤醒词检测模型；其中，指派所述对应处理角色包括：向所述第一助理设备指派第一唤醒词检测角色，所述第一唤醒词检测角色在监视所述一个或多个第一唤醒词的出现时利用所述第一设备唤醒词检测模型；并且其中，指派所述对应处理角色包括：向所述第二助理设备指派第二唤醒词检测角色，所述第二唤醒词检测角色在监视所述一个或多个第二唤醒词的出现时利用所述第二设备唤醒词检测模型。5.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，本地存储在所述第一助理设备上的所述对应子集包括被用于执行第一语言的语音识别的第一语言语音识别模型，并且不包括被用于识别第二语言的语音的任何语音识别模型；其中，本地存储在所述第二助理设备上的所述对应子集包括被用于执行第二语言的语音识别的第二语言语音识别模型，并且不包括被用于识别所述第二语言的语音的任何语音识别模型；其中，指派所述对应处理角色包括：向所述第一助理设备指派第一语言语音识别角色，所述第一语言语音识别角色在执行所述第一语言的语音识别时利用所述第一语言语音识别模型；并且其中，指派所述对应处理角色包括：向所述第二助理设备指派第二语言语音识别角色，所述第二语言语音识别角色在执行所述第二语言的语音识别时利用所述第二语言语音识别模型。6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，本地存储在所述第一助理设备上的所述对应子集包括被用于执行语音识别的第一部分的语音识别模型的第一部分，并且不包括所述语音识别模型的第二部分；其中，本地存储在所述第二助理设备上的所述对应子集包括被用于执行语音识别的所述第二部分的所述语音识别模型的所述第二部分，并且不包括所述语音识别模型的所述第一部分；其中，指派所述对应处理角色包括：向所述第一助理设备指派语言语音识别角色的第一部分，所述语言语音识别角色的第一部分在生成对应语音的对应嵌入并且向所述第二助理设备传输所述对应嵌入时利用所述语音识别模型的所述第一部分；并且其中，指派所述对应处理角色包括：向所述第二助理设备指派第二语言语音识别角色，所述第二语言语音识别角色在生成所述对应语音的对应识别时利用来自所述第一助理设
备的所述对应嵌入和所述第二语言语音识别模型。7.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，本地存储在所述第一助理设备上的所述对应子集包括被用于执行语音识别的第一部分的语音识别模型；其中，指派所述对应处理角色包括：向所述第一助理设备指派语言语音识别角色的第一部分，所述语言语音识别角色的第一部分在生成输出并且向...

【专利技术属性】
技术研发人员：马修，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：