车载语音系统、车载语音的自主学习方法、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种车载语音系统、车载语音的自主学习方法、设备及介质。该车载语音系统包括：用户交互前端和策略管理后端，用户交互前端，用于获取用户行为画像数据；将用户行为画像数据发送至策略管理后端；策略管理后端，用于基于用户行为画像数据进行模型训练确定语音控制更新策略，基于语音控制更新策略更新对应的历史语音控制策略得到当前语音控制策略，解决了现有车载语音系统中的语音控制策略在出厂前预置，且无法满足不同用户的个性需求，且无法跟随用户需求的变化自主学习的问题，提供一种基于用户行为画像数据的自主学习的车载语音系统，满足不同用户或者不断变化的个性化需求。个性化需求。个性化需求。

【技术实现步骤摘要】
车载语音系统、车载语音的自主学习方法、设备及介质


[0001]本专利技术涉及语音控制
，尤其涉及一种车载语音系统、车载语音的自主学习方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前，车载语音系统的应用越来越普遍，用户在驾驶场景下使用语音进行设备控制相较于手动操作无需转移视线，能够提升驾驶的安全性。但目前车载语音系统也存在以下问题：
[0003]用户往往有更多个性化的需求，对于同一个场景下，不同的用户对于同一个语音信息的意图可能时不同的，而且用户的行为习惯也不是一成不变的。而目前车载语音系统的语音控制策略相对固定，一般是基于车载软件开发工具包或应用程序接口开发，在出厂的时候即预置好输入语音信息的意图对应的控制命令，无法满足不同用户或者不断变化的个性化需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种车载语音系统、车载语音的自主学习方法、设备及介质，以解决现有车载语音系统中的语音控制策略在出厂前预置，且无法满足不同用户的个性需求，且无法跟随用户需求的变化自主学习的问题，提供一种基于用户行为画像数据的自主学习的车载语音系统，以满足不同用户或者不断变化的个性化需求。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种车载语音系统，包括：用户交互前端和策略管理后端，
[0006]所述用户交互前端，用于获取用户行为画像数据；将所述用户行为画像数据发送至所述策略管理后端；
[0007]所述策略管理后端，用于基于所述用户行为画像数据进行模型训练确定语音控制更新策略，基于所述语音控制更新策略更新对应的历史语音控制策略得到当前语音控制策略。
[0008]根据本专利技术的另一方面，提供了一种车载语音的自主学习方法，应用于车载语音系统，所述方法包括：
[0009]获取用户行为画像数据；
[0010]基于所述用户行为画像数据进行模型训练确定语音控制更新策略，将所述语音控制更新策略；
[0011]基于所述语音控制更新策略更新对应的历史语音控制策略得到当前语音控制策略。
[0012]根据本专利技术的另一方面，提供了一种车载语音设备，所述车载语音设备包括：
[0013]至少一个处理器；以及
[0014]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0015]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的车载语音的自主学习方法。
[0016]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的车载语音的自主学习方法。
[0017]本专利技术实施例的技术方案提供了一种车载语音系统，包括：用户交互前端和策略管理后端，用户交互前端，用于获取用户行为画像数据；将用户行为画像数据发送至策略管理后端；策略管理后端，用于基于用户行为画像数据进行模型训练确定语音控制更新策略，基于语音控制更新策略更新对应的历史语音控制策略得到当前语音控制策略，解决了现有车载语音系统中的语音控制策略在出厂前预置，且无法满足不同用户的个性需求，且无法跟随用户需求的变化自主学习的问题，取到了提供一种基于用户行为画像数据的自主学习的车载语音系统，以满足不同用户或者不断变化的个性化需求的有益效果。
[0018]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1是本专利技术实施例一提供的一种车载语音系统的结构示意图；
[0021]图2是本专利技术实施例一提供的又一种车载语音系统的结构示意图；
[0022]图3是根据本专利技术实施例一提供的一种车载语音的自主学习方法的流程图；
[0023]图4是实现本专利技术实施例的车载语音的自主学习方法的车载语音设备的结构示意图。
具体实施方式
[0024]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0025]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品
或设备固有的其它步骤或单元。
[0026]实施例一
[0027]图1为本专利技术实施例一提供了一种车载语音系统的结构示意图，本实施例可适用于车载语音系统的自主学习情况。如图1所示，该车载语音系统包括：用户交互前端10和策略管理后端20，用户交互前端10，用于获取用户行为画像数据；将用户行为画像数据发送至策略管理后端20；策略管理后端20，用于基于用户行为画像数据进行模型训练确定语音控制更新策略，基于语音控制更新策略更新对应的历史语音控制策略得到当前语音控制策略。
[0028]其中，用户交互前端10可以理解为是用于和用户进行信息交互的客户端，用户交互前端10可以包括交互界面、声音传感器、图像传感器、温度传感器和定位装置等装置，用于获取用户行为画像数据。用户行为画像数据可以理解为能够反映用户的行为画像的数据，例如可以包括：历史用户输入语音信息、历史用户行为数据、期望行为数据和语音输入场景数据等。
[0029]示例性，通过声音传感器获取历史用户输入语音信息，通过图像传感器获取历史用户行为数据和语音输入场景信息；通过温度传感器获取当前用户所处环境的温度信息(即车内温度)；通过定位装置获取用户(或车辆)当前的地理位置，通过交互界面获取用户输入或在所提供的列表中选择的期望行为数据。需要说明的是，上述用户行为画像数据均是向用户发送车载语音系统的权限使用通知且获得用户授权的情况下获取得到。
[0030]其中，策略管理后端20可以理解为是用于管理语音控制策略的后端，具体可以包括：语音控制策略的自主学习、更新和反馈。语音控制更新策略可以理解为策略管理后端20基于用户行为画像数据自主学习得到的语音本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车载语音系统，其特征在于，包括：用户交互前端和策略管理后端，所述用户交互前端，用于获取用户行为画像数据；将所述用户行为画像数据发送至所述策略管理后端；所述策略管理后端，用于基于所述用户行为画像数据进行模型训练确定语音控制更新策略，基于所述语音控制更新策略更新对应的历史语音控制策略得到当前语音控制策略。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述策略管理后端包括：模型训练模块，用于基于所述用户行为画像数据进行模型训练确定语音控制更新策略；更新策略推送模块，用于在所述用户行为画像数据满足预设更新条件时，将所述语音控制更新策略推送至所述用户交互前端。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述用户交互前端包括：策略显示模块，用于将接收到的所述语音控制更新策略显示在交互界面上；反馈信息获取模块，用于获取用户针对所述语音控制更新策略输入的更新反馈信息，将所述更新反馈信息发送到所述策略管理后端。4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述策略管理后端包括：反馈信息接收模块，用于接收所述用户交互前端发送的更新反馈信息；策略更新模块，用于若所述更新反馈信息为正向反馈信息，则基于所述语音控制更新策略更新对应的历史语音控制策略得到当前语音控制策略；当前策略推送模块，用于将所述当前语音控制策略推送至所述用户交互前端，以使所述用户交互前端在所述交互界面上显示所述当前语音控制策略。5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述用户行为画像数据包括：历史用户输入语音信息和历史用户行为数据，相应的，所述预设更新条件包括：所述历史用户输入语音信息对应的历史用户行为数据的统计次数达到预设次数阈值。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：施伟洁，
申请(专利权)人：惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：