本發(fā)明實施方式涉及機器人領域，特別是涉及一種機器人語音指令識別的方法及相關機器人裝置。

背景技術：

當前可運動有機械動作能力的機器人在工作時，由于舵機和/或馬達的運轉，或者對其他物體的操作或清潔(如開門操作、洗碗操作、掃地操作等等)，都不可避免地產(chǎn)生噪聲，而如果用戶在這個過程中又對機器人發(fā)出了語音指令，噪聲就必然對機器人語音識別的準確率造成一定的影響。即使有降噪算法，也只能對穩(wěn)態(tài)噪聲進行過濾，對機器人工作過程中變化的和不可預測的噪聲很難濾除。另一種方法就是機器人在檢測到用戶發(fā)出語音后則停止當前的動作，等接收到語音指令后再繼續(xù)之前的動作，但這樣做又必然會降低工作效率。

鑒于此，克服上述現(xiàn)有技術所存在的缺陷是本技術領域亟待解決的問題。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施方式主要解決的技術問題是提供一種機器人語音指令識別的方法及相關機器人裝置，能夠較好地協(xié)調(diào)語音指令識別準確率與工作效率。

為解決上述技術問題，本發(fā)明實施方式采用的一個技術方案是：提供一種機器人語音指令識別的方法，包括：在檢測到用戶發(fā)出語音后，且在當前語音指令識別準確率低于預設的準確率閾值時，調(diào)整機器人的工作狀態(tài)至機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值。

其中，上述方法還包括：獲取當前噪聲等級；根據(jù)當前噪聲等級，按照噪聲等級與識別準確率的對應關系確定當前語音指令識別準確率。

其中，預設的準確率閾值與機器人當前執(zhí)行任務的優(yōu)先級對應；執(zhí)行任務的優(yōu)先級越高，對應的準確率閾值越低。

其中，調(diào)整機器人的工作狀態(tài)至機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值包括：根據(jù)當前語音指令識別準確率和預設的準確率閾值的差值，確定對機器人的工作狀態(tài)的調(diào)整幅度；按照所確定的調(diào)整幅度調(diào)整機器人的動作，使機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值。

其中，上述方法還包括：在機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率未達到預設的準確率閾值時，告知用戶當前環(huán)境噪聲較大或向用戶靠近。

其中，在機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率未達到預設的準確率閾值時，告知用戶當前環(huán)境噪聲較大或向用戶靠近，是指:在機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率未達到預設的準確率閾值且當前執(zhí)行任務的優(yōu)先級低于預設優(yōu)先級時，告知用戶當前環(huán)境噪聲較大或向用戶靠近。

其中，調(diào)整機器人的工作狀態(tài)至機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值包括：按照預設的調(diào)整幅度步進調(diào)整機器人的動作，至機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值。

其中，上述方法還包括：在機器人在調(diào)整工作狀態(tài)后停止動作時，語音指令識別準確率仍未達到預設的準確率閾值時，告知用戶當前環(huán)境噪聲較大或向用戶靠近。

其中，調(diào)整機器人的工作狀態(tài)包括如下一種或者任意幾種：放慢動作速度、降低馬達轉速、關閉非人聲頻段舵機。

為解決上述技術問題，本發(fā)明實施方式采用的另一個技術方案是：提供一種機器人語音指令識別裝置，包括：調(diào)整模塊，用于在用戶發(fā)出語音后，且在當前語音指令識別準確率低于預設的準確率閾值時，調(diào)整機器人的工作狀態(tài)至機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值。

其中，上述裝置還包括：獲取模塊，用于獲取當前噪聲等級；準確率確定模塊，用于根據(jù)當前噪聲等級，按照噪聲等級與識別準確率的對應關系確定當前語音指令識別準確率。

其中，上述調(diào)整模塊包括：幅度確定單元，用于根據(jù)當前語音指令識別準確率和預設的準確率閾值的差值，確定對機器人的工作狀態(tài)的調(diào)整幅度；第一調(diào)整單元，用于按照所確定的調(diào)整幅度調(diào)整機器人的動作，使機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值。

為解決上述技術問題，本發(fā)明實施方式采用的另一個技術方案是：提供一種機器人裝置，包括：

至少一個處理器；以及

與至少一個處理器連接的存儲器；其中，

存儲器存儲有可被至少一個處理器執(zhí)行的指令程序，指令程序被至少一個處理器執(zhí)行，以使至少一個處理器用于：

在檢測到用戶發(fā)出語音后，且在當前語音指令識別準確率低于預設的準確率閾值時，調(diào)整機器人的工作狀態(tài)至機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值。

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明實施方式的有益效果是：

本發(fā)明實施例中，在檢測到用戶發(fā)出語音指令后，且在當前語音指令識別準確率低于預設的準確率閾值時，機器人裝置調(diào)整自身的工作狀態(tài)，例如放慢動作速度，以使得調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值，從而使得機器人裝置無需停止動作即可更為準確地接收語音指令，較好地協(xié)調(diào)了語音指令識別準確率與工作效率。

附圖說明

圖1是本發(fā)明機器人語音指令識別的方法的一個實施例的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明機器人語音指令識別裝置的一個實施例的結構示意圖；

圖3是本發(fā)明機器人裝置的一個實施例的結構示意圖。

具體實施方式

本發(fā)明實施例提供了一種機器人語音指令識別的方法、機器人語音指令識別裝置及機器人裝置。

請參閱圖1，圖1是本發(fā)明機器人語音指令識別的方法的一個實施例的流程示意圖。如圖1所示，本實施例包括：

步驟101：在檢測到用戶發(fā)出語音后，判斷當前語音指令識別準確率是否低于預設的準確率閾值；

本實施例的執(zhí)行主體具體可以是機器人裝置。機器人裝置在執(zhí)行任務過程中，可以不斷地檢測用戶是否發(fā)出語音，例如可以在捕捉到用戶聲音時，認為用戶正在發(fā)出語音，而后判斷當前語音指令識別準確率是否低于預設的準確率閾值。

優(yōu)選地，預設的準確率閾值與機器人當前執(zhí)行任務的優(yōu)先級對應；執(zhí)行任務的優(yōu)先級越高，對應的準確率閾值越低。這樣，優(yōu)先級越高的執(zhí)行任務越不容易被用戶發(fā)出的語音指令打擾。

例如，機器人的任務優(yōu)先級分為1，2，3，4，5共五級(實際可分為任意級)，1級為最高優(yōu)先級，5級為最低優(yōu)先級。語音指令的優(yōu)先級可定義為任意兩個優(yōu)先級之間，如1.5，2.5，3.5，4.5，以保證語音命令與任何任務不處于相同優(yōu)先級。根據(jù)任務的優(yōu)先級預設的準確率閾值分別為x1，x2，x3，x4，x5，對應任務優(yōu)先級的1-5級，準確率閾值x1最低，準確率閾值x5最高。

可以根據(jù)當前噪聲來確定當前語音指令識別準確率，例如：獲取當前噪聲等級；根據(jù)當前噪聲等級，按照本地保存的噪聲等級與識別準確率的對應關系確定當前語音指令識別準確率。例如，噪聲等級1為大于等于10dB且小于20dB，噪聲等級2為大于等于20dB且小于30dB，噪聲等級越高，語音指令識別準確率越低。

也可以在檢測到用戶發(fā)出語音指令后，嘗試識別一次語音指令的表達內(nèi)容，如果不能識別，則判定當前語音指令識別準確率低于預設的準確率閾值。例如，在步驟101中，在檢測到用戶發(fā)出語音指令后，在判斷當前語音指令識別準確率是否低于預設的準確率閾值之前還可以包括：識別用戶語音指令的表達內(nèi)容。此時，判斷當前語音指令識別準確率是否低于預設的準確率閾值具體可以包括：在無法識別用戶語音指令的表達內(nèi)容時，判定當前語音指令識別準確率低于預設的準確率閾值。

步驟102：在判定當前語音指令識別準確率低于預設的準確率閾值時，調(diào)整機器人的工作狀態(tài)至機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值。

具體地，調(diào)整機器人的工作狀態(tài)可以包括如下一種或者任意幾種：放慢動作速度、降低馬達轉速、關閉非人聲頻段舵機，這些都有助于降低機器人自身或對物體的操作噪聲對語音指令識別準確率的影響，可以提高當前語音指令識別準確率，利于機器人裝置正確接收語音指令。

可以根據(jù)經(jīng)驗預先設定語音指令識別準確率差值與調(diào)整幅度的對應關系，從而可以根據(jù)該差值來對機器人的工作狀態(tài)進行調(diào)整。因此，步驟102中，調(diào)整機器人的工作狀態(tài)至機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值具體可以包括：根據(jù)當前語音指令識別準確率和預設的準確率閾值的差值，確定對機器人的工作狀態(tài)的調(diào)整幅度；按照所確定的調(diào)整幅度調(diào)整機器人的動作，使機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值。

正常情況下，根據(jù)上述差值來對機器人的工作狀態(tài)進行調(diào)整后，機器人的語音指令識別準確率應該能夠達到預設的準確率閾值，如果仍然不能達到，則判定當前噪聲來自外界環(huán)境而非自身運動，可以告知用戶當前環(huán)境噪聲較大，可能造成識別不正確的情況，或者向用戶靠近以更好地接收語音指令。優(yōu)選地，在調(diào)整后的語音指令識別準確率未達到預設的準確率閾值的情況下，且當前執(zhí)行任務的優(yōu)先級低于預設優(yōu)先級時，告知用戶當前環(huán)境噪聲較大或向用戶靠近，這樣，優(yōu)先級越高的執(zhí)行任務越不容易被用戶發(fā)出的語音指令打擾。

當然，也可以步進式地調(diào)整機器人的動作，即調(diào)整機器人的工作狀態(tài)至機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值可以包括：按照預設的調(diào)整幅度步進調(diào)整機器人的動作，至機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值。例如，按照階梯遞減20％調(diào)整可影響人聲頻段的相應動作速度和幅度，每次遞減完再次獲取當前噪聲等級，判斷當前語音指令識別準確率是否低于預設的準確率閾值，如果低于預設的準確率閾值，則保持當前動作速度和幅度等，直到語音指令接收完成。

如果階梯遞減直到機器人停止動作，語音指令識別準確率仍然低于預設的準確率閾值，則判定此噪聲來自外界環(huán)境而非自身運動，可以告知用戶當前環(huán)境噪聲較大，可能造成識別不正確的情況，或者向用戶靠近以更好地接收語音指令。

步驟103：在判定當前語音指令識別準確率不低于預設的準確率閾值時，繼續(xù)接收用戶發(fā)出的語音。

本實施例中，在檢測到用戶發(fā)出語音指令后，且在當前語音指令識別準確率低于預設的準確率閾值時，機器人裝置調(diào)整自身的工作狀態(tài)，例如放慢動作速度，以使得調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值，從而使得機器人裝置無需停止動作即可更為準確地接收語音指令，較好地協(xié)調(diào)了語音指令識別準確率與工作效率。如果機器人的調(diào)整速度足夠快，則能夠很快的完成收斂，基本不影響用戶當前執(zhí)行的任務，體驗很好；而如果調(diào)整速度較慢，則可能收斂時間較長，但依然會好于沒有此方法應用的情況。

需要說明的是，在一些實施例中，判斷當前語音指令識別準確率是否低于預設的準確率閾值可以不在檢測到用戶發(fā)出語音指令后進行。例如，機器人裝置可以在開始新任務后判斷當前語音指令識別準確率是否低于預設的準確率閾值，并在本地保存判斷結果，在檢測到用戶發(fā)出語音指令后讀取該判斷結果即可。

實施例二

請參閱圖2，圖2是本發(fā)明機器人語音指令識別裝置的一個實施例的結構示意圖。如圖2所示，本實施例包括：

檢測模塊201，用于檢測用戶發(fā)出的語音指令；

檢測模塊可以不斷地檢測用戶是否發(fā)出語音指令，例如可以在捕捉到用戶聲音時，認為用戶正在發(fā)出語音指令。

判斷模塊202，用于判斷當前語音指令識別準確率是否低于預設的準確率閾值；

優(yōu)選地，預設的準確率閾值與機器人當前執(zhí)行任務的優(yōu)先級對應；執(zhí)行任務的優(yōu)先級越高，對應的準確率閾值越低。這樣，優(yōu)先級越高的執(zhí)行任務越不容易被用戶發(fā)出的語音指令打擾。

可以根據(jù)當前噪聲來確定當前語音指令識別準確率。例如，機器人語音指令識別還可以包括：獲取模塊，用于獲取當前噪聲等級；準確率確定模塊，用于根據(jù)當前噪聲等級，按照噪聲等級與識別準確率的對應關系確定當前語音指令識別準確率。

本實施例中，檢測模塊201檢測到用戶發(fā)出語音指令之后，觸發(fā)判斷模塊202執(zhí)行操作。

調(diào)整模塊203，用于在檢測模塊檢測到用戶發(fā)出語音指令后，且在判斷模塊判定當前語音指令識別準確率低于預設的準確率閾值時，調(diào)整機器人的工作狀態(tài)至機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值。

可以根據(jù)經(jīng)驗預先設定語音指令識別準確率差值與調(diào)整幅度的對應關系，從而可以根據(jù)該差值來對機器人的工作狀態(tài)進行調(diào)整。例如，調(diào)整模塊203可以包括：幅度確定單元，用于根據(jù)當前語音指令識別準確率和預設的準確率閾值的差值，確定對機器人的工作狀態(tài)的調(diào)整幅度；第一調(diào)整單元，用于按照所確定的調(diào)整幅度調(diào)整機器人的動作，使機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值。

也可以步進式地調(diào)整機器人的動作。例如，調(diào)整模塊203可以包括：第二調(diào)整單元，用于按照預設的調(diào)整幅度步進調(diào)整機器人的動作，至機器人在調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值。

具體地，調(diào)整模塊203調(diào)整機器人的工作狀態(tài)可以包括如下一種或者任意幾種：放慢動作速度、降低馬達轉速、關閉非人聲頻段舵機，這些都有助于降低機器人自身或對物體的操作噪聲對語音指令識別準確率的影響，可以提高當前語音指令識別準確率，利于機器人裝置正確接收語音指令。

本實施例中，在檢測模塊檢測到用戶發(fā)出語音指令后，且在判斷模塊判定當前語音指令識別準確率低于預設的準確率閾值時，調(diào)整模塊調(diào)整自身的工作狀態(tài)，例如放慢動作速度，以使得調(diào)整后的語音指令識別準確率達到預設的準確率閾值，從而使得機器人裝置無需停止動作即可更為準確地接收語音指令，很好地協(xié)調(diào)了語音指令識別準確率與工作效率。

在一些實施例中，判斷模塊202也可以不在檢測模塊201檢測到用戶發(fā)出語音指令后執(zhí)行操作。例如，判斷模塊202可以在機器人開始新任務后判斷當前語音指令識別準確率是否低于預設的準確率閾值，并在本地保存判斷結果，檢測模塊201檢測到用戶發(fā)出語音指令后，機器人語音指令識別裝置直接讀取該判斷結果即可。

在一些實施例中，機器人語音指令識別裝置也可以不包括檢測模塊201與判斷模塊202，而由外部設備在用戶發(fā)出語音后，且在當前語音指令識別準確率低于預設的準確率閾值時，觸發(fā)調(diào)整模塊203調(diào)整機器人的工作狀態(tài)。

實施例三

請參閱圖3，圖3是本發(fā)明機器人裝置的一個實施例的結構示意圖。如圖3所示，機器人裝置300包括：

至少一個處理器310，圖3中以一個處理器310為例；以及與至少一個處理器310通信連接的存儲器320；其中，存儲器存儲有可被至少一個處理器執(zhí)行的指令程序，指令程序被至少一個處理器執(zhí)行，以使至少一個處理器能夠執(zhí)行上述機器人語音指令識別的方法。

處理器310和存儲器320可以通過總線或者其他方式連接，圖3中以通過總線連接為例。

存儲器320作為一種非易失性計算機可讀存儲介質(zhì)，可用于存儲非易失性軟件程序、非易失性計算機可執(zhí)行程序以及模塊，如本申請實施例中的機器人語音指令識別的方法對應的程序指令/模塊。處理器310通過運行存儲在存儲器320中的非易失性軟件程序、指令以及模塊，從而執(zhí)行機器人裝置的各種功能應用以及數(shù)據(jù)處理，即實現(xiàn)上述方法實施例的應用于機器人裝置的機器人語音指令識別的方法。

存儲器320可以包括存儲程序區(qū)和存儲數(shù)據(jù)區(qū)，其中，存儲程序區(qū)可存儲操作系統(tǒng)、至少一個功能所需要的應用程序；存儲數(shù)據(jù)區(qū)可存儲上述機器人語音指令識別的方法的使用所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)等。此外，存儲器320可以包括高速隨機存取存儲器，還可以包括非易失性存儲器，例如至少一個磁盤存儲器件、閃存器件、或其他非易失性固態(tài)存儲器件。在一些實施例中，存儲器320可包括相對于處理器310遠程設置的存儲器，這些遠程存儲器可以通過網(wǎng)絡連接至機器人裝置。上述網(wǎng)絡的實例包括但不限于互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)、局域網(wǎng)、移動通信網(wǎng)及其組合。

一個或者多個模塊存儲在存儲器320中，當被一個或者多個處理器310執(zhí)行時，執(zhí)行上述任意方法實施例中的應用于機器人裝置的機器人語音指令識別的方法。

所屬領域的技術人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統(tǒng)，裝置和單元的具體工作過程，可以參考上述方法實施例中的對應過程，在此不再贅述。

在本申請所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的系統(tǒng)，裝置和方法，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。

所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡單元上。可以根據(jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實現(xiàn)。

以上所述僅為本發(fā)明的實施方式，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結構或等效流程變換，或直接或間接運用在其他相關的技術領域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護范圍內(nèi)。