一种语音控制智能设备的方法和装置及移动终端

技术领域

本申请涉及智能家居控制领域，尤其涉及一种语音控制智能设备的方法和装置及移动终端。

背景技术

近年来，智能家具产品迅速发展，得到了越来越多人的喜欢，人们的家居模式也由传统模式向智能化家居模式转变，智能家居只要是以自家房屋为平台，可以在系统平台上进行自动化设计、互联网统一管理，也可以对家电进行控制，智能家居需要用户语音来进行控制，在移动终端通过语音控制家居设备时，由于识别不到用户所在的房间，需要打开多个智能设备，需要通过多轮交互，让用户确认需要控制的设备，用户体验较差。

发明内容

本申请提供一种语音控制智能设备的方法和装置及移动终端，为了解决传统的方法通过移动终端语音控制家居设备，需要通过多轮交互，让用户确认需要控制的设备，用户使用的体验感较差的问题，本申请可以实时获取用户所在房间，解决用户与智能设备之间的多轮交互问题，提高用户的使用体验。

第一方面，本申请提供了一种语音设备控制的方法，包括：

通过拾音模块采集用户语音信息，并获取从不同无线接入点AP接收的信号；

将所述用户语音信息转化为文本信息进行语义识别，确定用户的意图分类；

将从不同AP接收的信号组成一个信号向量，输入预先根据从不同房间的位置测量点获取的信号向量建立的概率分类模型，确定概率最大的房间分类为用户所在的目标房间；

根据所述意图分类确定所述目标房间内满足用户意图的至少一个智能设备，按照相应控制逻辑控制所述至少一个智能设备。

在一个或者多个可能的实施例中，预先根据从不同房间的位置测量点获取的信号向量建立概率分类模型，包括：

对于不同房间的各位置测量点，经多次测量获取各位置测量点对应的信号向量，其中，一个房间内分布有多个位置测量点；

针对各个房间，根据各房间的信号向量的均值和均方差，得到该房间内各位置测量点符合高斯分布的条件概率；

基于所述条件概率，建立根据信号向量确定属于各房间分类概率的概率分类模型。

在一个或者多个可能的实施例中，确定概率最大的房间分类为用户所在的目标房间，包括：

判断所述概率分类模型的房间分类对应的概率中的最大概率是否小于设定的阈值a；

当小于所述阈值a时，丢弃所述信号向量，否则确定概率最大的房间分类为用户所在的目标房间。

在一个或者多个可能的实施例中，还包括：

根据预设的不同房间的信号向量的强度范围，检测从AP接收的信号组成的信号向量的强度是否在所述目标房间的信号向量的强度范围；

若在所述目标房间的信号向量的强度范围，判定房间分类结果正确；

否则，判定房间分类结果不正确，重新获取从不同无线接入点AP接收的信号。

在一个或者多个可能的实施例中，根据所述意图分类确定所述目标房间内满足用户意图的至少一个智能设备，按照相应控制逻辑控制所述至少一个智能设备，包括：

确定意图分类为指令类意图时，解析对应的控制指令，所述目标房间内执行所述控制指令的单个智能设备，并根据控制指令控制所述单个智能设备；

确定意图分类为需求类意图，获取所述目标房间内满足用户需求的至少一个智能设备，按照相应的控制逻辑控制所述至少一个智能设备。

在一个或者多个可能的实施例中，按照相应的控制逻辑控制所述至少一个智能设备，包括：

获取所述至少一个智能设备的状态、根据用户历史对所述至少一个智能设备的控制数据确定的用户的偏好控制、用户需求的强度分类中至少一个；

根据所述至少一个智能设备的状态、用户的偏好控制及用户需求的强度分类中的至少一个，确定相应的控制逻辑，并按照相应的控制逻辑控制所述至少一个智能设备。

在一个或者多个可能的实施例中，根据所述至少一个智能设备的状态、用户的偏好控制及用户需求的强度分类中的至少一个，确定相应的控制逻辑，包括如下至少一个步骤：

确定所述至少一个智能设备包括开启状态和未开启状态的智能设备时，对开启状态的智能设备优先控制以满足用户需求，当开启状态的智能设备不能满足用户需求时，再开启未开启状态的智能设备；

确定所述至少一个智能设备仅包括开启状态的智能设备时，根据满足用户需求的能力程度，优先控制能力程度较高的智能设备；

在对智能设备进行控制满足用户需求时，根据用户的偏好控制确定智能设备的控制参数，按照相应的控制参数控制所述智能设备；

根据用户需求的强度分类，在控制智能设备满足强需求分类时，直接对所述智能设备进行控制，在控制智能设备满足弱需求分类时，向用户反馈控制方式建议，根据用户的指示确定是否按照控制方式进行控制。

第二方面，本申请提供一种语音控制智能设备的装置，所述装置包括：

采集模块，用于通过拾音模块采集用户语音信息，并获取从不同无线接入点AP接收的信号；

意图确定模块，用于将所述用户语音信息转化为文本信息进行语义识别，确定用户的意图分类；

房间确定模块，用于将从不同AP接收的信号组成一个信号向量，输入预先根据从不同房间的位置测量点获取的信号向量建立的概率分类模型，确定概率最大的房间分类为用户所在的目标房间；

逻辑控制模块，用于根据所述意图分类确定所述目标房间内满足用户意图的至少一个智能设备，按照相应控制逻辑控制所述至少一个智能设备。

第三方面，本申请提供一种语音控制智能设备的移动终端，包括：

至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令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如上述第一方面中的方法。

第四方面，本申请提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行如上述第一方面的方法。

本申请提供了一种语音控制智能设备的方法和装置及移动终端，通过本申请的方案，用户不必通过多与移动终端的多轮交互去控制智能设备的状态开启或关闭，当用户发出语音时，会根据用户的语音自动确定用户所在的目标房间，并且根据用户语音直接确定开启或关闭智能设备，提高用户的使用体验。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理，并不构成对本申请的不当限定。

图1为根据本申请一个实施例的应用环境的示意图；

图2为根据本申请提供的语音控制智能设备的方法应用的移动终端结构示意图；

图3为根据申请实施例提供的语音控制智能设备的方法流程示意图；

图4为根据本申请实施例提供的用户说法分类及对应意图的示意图；

图5为根据本申请实施例提供的训练阶段在不同房间内布置的位置测量点分布示意图；

图6为根据本申请实施例提供的在不同位置测量点得到对应的信号向量示意图；

图7为根据本申请实施例提供的确定概率最大的房间分类为用户所在的目标房间流程示意图；

图8为根据本申请实施例提供的判断信号向量是否异常流程示意图；

图9为根据本申请实施例提供的根据从不同房间的位置测量点获取的信号向量建立概率分类模型的流程示意图；

图10为根据本申请实施例提供的语音控制智能设备的方法的一个整体详细流程图；

图11为根据本申请实施例提供的对用户所在的目标房间的智能设备进行逻辑控制流程示意图；

图12为根据本申请实施例提供的对于需求类意图按照控制逻辑控制的流程示意图；

图13为根据本实施例提供的用户需求的强度分类示意图；

图14为根据本申请实施例提供的根据用户需求的强度分类进行逻辑控制流程示意图；

图15为根据本申请实施例提供的至少一个智能设备的状态进行逻辑控制的流程示意；

图16为本申请实施提供的语音控制智能设备的方法对应的软件功能模块图；

图17为根据本申请实施例提供的语音控制智能设备的装置示意图；

图18为根据本申请实施例提供的语音控制智能设备的移动终端示意图；

图19为根据本申请实施例提供的一种存储介质示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

随着技术的发展，越来越多的人喜欢上了方便的智能家居，只需要通过语音就可以对智能设备进行控制，但是需要通过用户与移动终端的多轮交互确定是否开启或关闭设备，用户的体验感就比较差，基于上述问题，本申请提出一种语音控制智能设备的方法和装置及移动终端，可以实时获取用户所在的目标房间，并且可以对用户所在的目标房间的设备进行联合控制，解决用户与移动终端的多轮交互问题。

参见图1，为根据本申请一个实施例的应用环境的示意图。

如图1所示，该应用的环境为智能家居场景，具体可以包括网络10、移动终端20、至少一个终端设备30；其中移动终端20可以用手机代替，终端设备30可以是任意的智能家居设备，例如空调等等，上述移动终端20用于接收用户的语音并转化成相应的控制指令通过网络10传送给至少一个终端设备30，实现对智能设备的直接控制。

图2中示例性示出了本申请实施例提供的一种移动终端UE的硬件配置框图。应该理解的是，图2所示UE200仅是一个范例，并且UE200可以具有比图2中所示的更多的或者更少的部件，可以组合两个或多个的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。

如图2所示，UE200包括：通信组件210、处理器220、存储器230、显示器240、输入组件250、音频电路260、SIM卡接口270以及传感器280等部件。

其中，通信组件210用于接收或发送通话请求，并在通话过程中接收和发送信号，以及连接服务器，上传或下载数据。通信组件210可以包括RF(radio frequency，射频)电路211、Wi-Fi(Wireless Fidelity，无线保真)模块212。

RF电路211可用于在收发信息或通话过程中信号的接收和发送，可以接收基站的下行数据后交给处理器220处理；可以将上行数据发送给基站。通常，RF电路211包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等器件。RF电路211可以由天线接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。RF电路211还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，RF电路211的至少部分功能模块可以被设置于处理器220中。在一些实施例中，RF电路211的至少部分功能模块可以与处理器220的至少部分模块被设置在同一个器件中。UE200的RF电路211和天线耦合，使得UE200可以通过无线通信技术与网络以及其他设备通信。

Wi-Fi属于短距离无线传输技术，UE200可以通过Wi-Fi模块212帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。Wi-Fi模块212可以连接路由器，通过路由器连接外部网络。Wi-Fi模块212也可以连接服务器，上传或下载数据。

存储器230可用于存储UE运行时所使用的数据或程序代码。处理器220通过运行存储在存储器230的数据或程序代码，从而执行UE200的各种功能以及数据处理。存储器230可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。存储器230存储有使得UE200能运行的操作系统。

显示器240用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及UE200的各种菜单的图形用户界面(graphical user interface，GUI)。具体地，显示器240可以包括设置在UE200正面的显示器。显示器可以采用液晶显示器、发光二极管等形式来配置。显示器240可用于显示UE运行时的界面。

输入组件250可用于接收用户输入的数字或字符信息，以及用户输入的各种操作等，产生与UE200的用户设置以及功能控制有关的信号输入。具体地，输入组件250可以包括按键和触控屏，触控屏可以设置在UE200的正面，可收集用户在其上或附近的触摸操作，例如点击按钮，拖动滚动框等。

其中，触控屏可以覆盖在显示器之上，在一些实施例中，可以将触控屏与显示器集成而实现UE200的输入和输出功能，集成后可以简称触控显示器。

UE200还可以包括定位模块，如卫星定位模块或移动通信网络定位模块等，可以实时确定UE200所处的地理位置。

音频电路260、扬声器261、麦克风262可提供用户与UE200之间的音频接口。音频电路260可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器261，由扬声器261转换为声音信号输出。UE200还可配置音量按钮，用于调节声音信号的音量。另一方面，麦克风262将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路260接收后转换为音频数据，再将音频数据输出至RF电路211以发送给比如另一终端，或者将音频数据输出至存储器230以便进一步处理。

UE200还可以包括USB(universal serial bus，通用串行总线)接口等。USB接口用于连接充电线或其它外设。例如，UE200可以通过USB接口连接充电线。UE200中的各组件或模块通过总线连接。

SIM卡接口270用于连接SIM卡。SIM卡可以通过插入SIM卡接口270，或从SIM卡接口270中拔出，实现和UE200的接触和分离。UE200可以支持1个或N个SIM卡接口，N为大于1的正整数。SIM卡接口270可以支持Nano SIM卡，Micro SIM卡，SIM卡等。同一个SIM卡接口可以同时插入多张卡。所述多张卡的类型可以相同，也可以不同。SIM卡接口也可以兼容不同类型的SIM卡。SIM卡接口也可以兼容外部存储卡。UE100通过SIM卡和网络交互，实现通话以及数据通信等功能。在一些实施例中，UE200采用eSIM，即：嵌入式SIM卡。eSIM卡可以嵌在UE200中，不能和UE200分离。SIM卡用于标识用户的手机号码。

UE200除包含SIM卡接口270之外，还可以包括至少一种传感器280，比如加速度传感器281、距离传感器282、指纹传感器283、温度传感器284。UE200还可配置有陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器、光传感器、运动传感器等其他传感器。例如，指纹传感器283可以用于感应用户点击UE200操作界面的图标。

处理器220是UE200的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器230内的软件程序，以及调用存储在存储器230内的数据，执行UE200的各种功能和处理数据。在一些实施例中，处理器220可包括一个或多个处理单元。本申请中处理器220可以运行操作系统、应用程序、用户界面显示及触控响应，以及本申请实施例的控制智能设备的方法。

鉴于上述技术问题，本申请实施例提供了一种语音控制智能设备的方法，应用于移动终端，如图3所示，包括：

步骤301，通过拾音模块采集用户语音信息，并获取从不同无线接入点AP接收的信号；

对于智能家居场景，家庭内部署M个无线接入点AP，移动终端在开启Wi-Fi的情况下，对于家庭内布置多个AP点的情况，在不同的位置接收AP信号的强度是不同的，用户打开智能家居控制APP的情况下，通过拾音模块实时采集语音信息，若采集到用户语音信息，即可扫描收集周围的AP信号。

步骤302：将所述用户语音信息转化为文本信息进行语义识别，确定用户的意图分类；

获取用户的用户语音信息并转化成语音文本，具体转换过程可以采用相应技术，这里不再详述。

在转化为文本信息后利用语义理解模型进行语义理解，确定用户的意图分类。具体可以预先构建样本对模型训练得到语义理解模型，样本包括对不同用户语音信息转化得到的对应文本信息，及标注的意图分类，将样本的文本信息输入网络模型，以输出标注的意图分类为目标对网络模型进行训练，训练结束时得到语义理解模型。

用户在表达意图时，有不同的表达方式，其中一种方式是直接表达对智能设备如何控制的指令类说法，另一种表达方式为表达用户感受的需求类说法，则本申请的意图分类指令类意图及需求类意图两大类，对于需求类意图可以包括不同需求意图，指令类意图可以包括不同指令意图，如图4所示为用户的文本信息及对应的意图分类，其中最后一个为指令类说法，其他为需求类说法。

步骤303，将从不同AP接收的信号组成一个信号向量，输入预先根据从不同房间的位置测量点获取的信号向量建立的概率分类模型，确定概率最大的房间分类为用户所在的目标房间；

该步骤的目的是根据用户所在的位置扫描的AP信号，确定不同AP信号对应的信号向量，例如无线接入点AP的个数为M时，同一测量点来自不同AP的接收信号的强度组成一个信号向量RSS(RSS

本申请预先在房间内布置不同的位置测量点，如图5所示，家庭内部部署M个无线接入点AP，同时在房间内部均匀选取N个不同的位置作为位置测量点，移动终端在连接无线网络时就可以扫描并收集周围的AP信号，将移动终端放置在每个测量点上就可以测量来自不同的无线接入点AP的信号向量，由于测量时间的不同，同一个测量点的同一个无线接入点AP的信号也会有所差异，采用多次测量求均值的方法用均值代替同一个无线接入点AP的信号，同一个测量点来自不同的位置的无线接入点AP的信号强度组成一个信号向量RSS，如图6所示，在位置测量点的数量为N时，为在不同位置测量点得到的RSS向量示意图。本申请预先将不同房间的位置测量点获取的信号向量及对应的房间分类作为训练集，利用训练集对分类器进行训练建立概率分类模型。

在一个或多个可能的实施例中，上述概率分类模型为利用朴素贝叶斯算法训练得到的概率分类模型。

步骤304，根据所述意图分类确定所述目标房间内满足用户意图的至少一个智能设备，按照相应控制逻辑控制所述至少一个智能设备。

按照相应的控制逻辑控制所述至少一个智能设备的过程为：根据相应的控制逻辑确定控制的至少一个智能设备及各个智能设备的控制指令，将各控制指令发送到对应的智能设备，由智能设备根据接收的控制指令执行相应的控制。

本申请提供的语音控制智能设备的方法，用户不必通过多与移动终端的多轮交互去控制智能设备的状态开启或关闭，当用户发出语音时，会根据用户的语音自动确定用户所在的目标房间，并且根据用户语音直接确定开启或关闭智能设备，提高用户的使用体验。

由于多径效应、同频电波和人体干扰、天线方向性等因素的影响，无线电波信号强度RSS在总体满足高斯分布的前提下也具有不确定性。

由于多径效应、同频无线电波、人体和其他因素的干扰，虽然信号向量RSS满足高斯分布，但是也具有不确定性，在房间分类之前需要检测测量点的信号向量RSS是否正常。

在一个或多个可能的实施例中，如图7所示，确定概率最大的房间分类为用户所在的目标房间，包括：

步骤701，判断所述概率分类模型的房间分类对应的概率中的最大概率是否小于设定的阈值a，若是，执行步骤702，否则执行步骤703；

步骤702，当小于所述阈值a时，丢弃所述信号向量；

步骤703，确定概率最大的房间分类为用户所在的目标房间。

高斯分布的随机变量的概率规律是越靠近均值μ的值的概率越大，越远离均值μ的值的概率越小，均值μ根据离线阶段采集的上述不同位置测量点的信号向量可以算出。

本申请实施例中可以根据上述均值μ设定阈值a。

本申请实施例在得到用户所在的房间分类后，还可以进一步检测房间分类结果的正确性。不同的房间的信号强度是不一样的，由于环境的影响不同的测量点与无线接入点AP之间的距离是具有不确定性的，但是从总体分布上来讲距离无线接入点AP越远且环境影响因素越多信号强度就越小，离线阶段已经得出每一个房间的信号向量RSS，选取信号向量RSS的最大值和最小值，作为每个房间的信号向量RSS分布的范围，例如第k个房间内部的一个测量点的信号向量RSSk，应该满足的条件为rss

在一个或多个可能的实施例中，确定概率最大的房间分类为用户所在的目标房间之后，如图8所示，该方法还包括：

步骤801，根据预设的不同房间的信号向量的强度范围，检测从AP接收的信号组成的信号向量的强度；

步骤802，判断信号向量的强度是否在所述目标房间的信号向量的强度范围，若是，执行步骤802，否则执行步骤803；

步骤802，若在所述目标房间的信号向量的强度范围，判定房间分类结果正确；

步骤803，判定房间分类结果不正确，重新获取从不同无线接入点AP接收的信号。

下面给出在得到上述训练样本的基础上，利用朴素贝叶斯算法训练得到的概率分类模型可能的实施例方式。

朴素贝叶斯算法是一种有监督算法，效果良好且易于实现，所以本申请采用朴素贝叶斯算法训练分类器对训练样本进行训练，分类的目标就是确定房间的分类，在一个或多个可能的实施例中，如图9所示，预先根据从不同房间的位置测量点获取的信号向量建立概率分类模型，包括：

步骤901，预先根据从不同房间的位置测量点获取的信号向量建立概率分类模型，包括：

步骤902，对于不同房间的各位置测量点，经多次测量获取各位置测量点对应的信号向量，其中，一个房间内分布有多个位置测量点；

步骤903，针对各个房间，根据各房间的信号向量的均值和均方差，得到该房间内各位置测量点符合高斯分布的条件概率；

步骤904，基于所述条件概率，建立根据信号向量确定属于各房间分类概率的概率分类模型。

假设室内一共有k个房间，房间y

同时来自不同的无线接入点AP的信号互不干涉，根据全概率公式，

其中因为每个测量点的信号向量RSS的特征值是连续的，服从高斯分布，所以信号向量RSS对应每一个房间的条件概率为：

因为对于所有的房间来说都是相同的，只需要对分子进行计算，可以得到每个房间的信号向量RSS的参数均值μ和方差σ，同时还可以得到每个房间内部的信号向量RSS的概率。

在生成分类器的阶段，主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率即每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计。根据上式可以得到需要估计的参数。因为分母对于所有的类都相同，只需要对分子进行估计，其中类的先验概率

因为RSS的特征值是连续的，假设各个参考点处的RSS值服从高斯分布,则RSS对应每一类的条件概率为

因此，通过分类器训练过程根据各房间的信号向量的均值和均方差，可以得到上述分母的数值，则在应用阶段可以利用测量的信号向量得到的分子值，从而得到各房间分类的概率。

具体的，当检测到信号向量RSS属于正常数据时，根据公式

计算出信号向量RSS属于各个房间的概率p(y＝r

如图10所示为语音控制智能设备的方法的一个整体详细流程图，附图中各步骤的实施方式参见上述描述，这里不在详述。

本申请实施例在对用户所在的目标房间的智能设备进行逻辑控制时，在一个或多个可能的实施例中，如图11所示，包括：

步骤1101，确定用户意图分类，确定用户意图分类为指令类意图时，执行步骤1102，确定意图分类为需求类意图时，执行步骤1103；

步骤1102，解析对应的控制指令，所述目标房间内执行所述控制指令的单个智能设备，并根据控制指令控制所述单个智能设备。

步骤1103，获取所述目标房间内满足用户需求的至少一个智能设备，按照相应的控制逻辑控制所述至少一个智能设备。

具体的，根据指令类语音和需求类语音将用户意图分为指令类意图和需求类意图；确定用户意图分类为指令类意图时，需要解析对应的控制指令，比如“打开空调”，用户所在的目标房间需要有一个空调来执行相关指令，然后根据“打开空调”的控制指令控制目标房间内的空调打开；确定用户意图分类为需求类意图时，需要获取目标房间内所有满足用户需求设备的状态，根据相应的控制逻辑控制至少一个满足用户需求的智能设备，例如当用户说出“房间太热了”，就要获取房间内空调和电扇的设备状态，根据相关控制逻辑选择执行相应的操作，使房间变得凉爽。

在一个或多个可能的实施例中，如图12所示，对于需求类意图，按照相应的控制逻辑控制所述至少一个智能设备，包括：

步骤1201，获取所述至少一个智能设备的状态、根据用户历史对所述至少一个智能设备的控制数据确定的用户的偏好控制、用户需求的强度分类中至少一个；

步骤1202，根据所述至少一个智能设备的状态、用户的偏好控制及用户需求的强度分类中的至少一个，确定相应的控制逻辑，并按照相应的控制逻辑控制所述至少一个智能设备。

如图13所示，为用户需求的强度分类示意图，需求分类包括强需求分类及弱需求分类，如图14所示，根据用户需求的强度分类进行逻辑控制包括：

步骤1401，确定用户需求的强度分类，确定需求分类为强需求分类时，执行步骤1402，确定需求分类为弱需求分类时，执行步骤1403；

步骤1402，在控制智能设备满足强需求分类时，直接对所述智能设备进行控制；

步骤1403，在控制智能设备满足弱需求分类时，向用户反馈控制方式建议；

步骤1404，根据用户的指示确定是否按照控制方式进行控制。

如图15所示，根据至少一个智能设备的状态进行逻辑控制包括：

步骤1501，确定至少一个智能设备的状态，若均已开启，执行步骤1502，否则，执行步骤1504；

步骤1502，确定所述至少一个智能设备仅包括开启状态的智能设备时，根据满足用户需求的能力程度；

步骤1503，优先控制能力程度较高的智能设备；

步骤1504，确定所述至少一个智能设备包括开启状态和未开启状态的智能设备时，对开启状态的智能设备优先控制以满足用户需求；

步骤1505，当开启状态的智能设备不能满足用户需求时，再开启未开启状态的智能设备。

根据用户的偏好控制进行逻辑控制包括：在对智能设备进行控制满足用户需求时，根据用户的偏好控制确定智能设备的控制参数，按照相应的控制参数控制所述智能设备。

需要说明的是，上述控制逻辑可以结合实施，例如在智能设备均为开启时，可以根据需求程度确定直接开启还是反馈建议，在进行智能设备开启时，可以根据用户偏好控制，开启历史偏好的智能设备，也可以根据满足需求的能力程度决策开启的智能设备。

用户房间内满足条件的可控设备组合有多种，可能为只有空调，窗户和空调，空调和电扇，空调和电暖器，空调、窗户和电扇，空调、窗户和电暖器，空调、电扇和电暖器。当确定用户意图后，查询设备状态库得到用户所在房间满足需求的设备组合及设备状态，查询用户喜好库得到用户对设备常用的控制指令，根据需求决策逻辑获得满足用户所在房间的决策控制和反馈语料，转化成控制指令后发送到对应的设备进行控制，并由移动端语音助手对反馈语料进行播报，其中可能的逻辑控制设计方式为：

1)设备均未开启时，按照用户偏好控制，以及需求类型的强弱，控制用户常用的设备，或者反馈建议。强类型需求是能够非常符合用户需求的功能，可以直接控制设备开启，弱类型需求是可以但是不强烈满足用户需求的功能，播报反馈建议；

2)存在已开启的智能设备时，则优先控制已开启的设备。如用户空调已打开，电扇未开，则优先降低空调温度；如电扇已开，空调未开，则优先增大电扇档位；

3)开启的智能设备已达到设备能力边界时，考虑去控制其他满足需求的智能设备。如电扇已经是最大档位，则根据需求类型的强弱，直接控制空调开启，或建议用户开启空调；

4)智能设备已开启时，优先控制满足需求能力强的设备。

如图16所示为本申请实施提供的语音控制智能设备的方法对应的软件功能模块图，主要包括用于语音识别、反馈建议及确认用户所在房间的移动终端语音助手、用于语义理解的语音理解模块、确定用户意图分类的需求判断模块、通过从设备状态库及用户喜好库的数据，对智能设备进行逻辑控制的逻辑处理模块，上述各个模块执行相应功能的实施方式可参加上述实施例描述，这里不再重述。

基于相同的发明构思，本申请实施例提供一种语音控制智能设备的装置，如图17所示，包括以下模块：

采集模块1701，用于通过拾音模块采集用户语音信息，并获取从不同无线接入点AP接收的信号；

意图确定模块1702，用于将所述用户语音信息转化为文本信息进行语义识别，确定用户的意图分类；

房间确定模块1703，用于将从不同AP接收的信号组成一个信号向量，输入预先根据从不同房间的位置测量点获取的信号向量建立的概率分类模型，确定概率最大的房间分类为用户所在的目标房间；

逻辑控制模块1704，用于根据所述意图分类确定所述目标房间内满足用户意图的至少一个智能设备，按照相应控制逻辑控制所述至少一个智能设备。

基于相同的发明构思，本申请实施例提供了一种语音控制智能设备的移动终端，所述设备包括：

至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令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上述实施例提供的语音控制智能设备的方法。

如图18所示，所述移动终端包括处理器1801、存储器1802、通信接口1803和总线1804。其中，处理器1801、存储器1802和通信接口1803通过总线1804相互连接。

所述处理器1801，用于读取存储器1802中的指令并执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述实施例提供的语音控制智能设备的方法。

所述存储器1802，用于存储上述实施例提供的语音控制智能设备的方法的各种指令以及程序。

总线1804可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图18中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

处理器1801可以是中央处理器(central processing unit，简称CPU)，网络处理器(network processor，简称NP)，图像处理器(Graphic Processing Unit，简称GPU)或者CPU、NP、GPU的任一组合。还可以是硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(application-specific integrated circuit，简称ASIC)，可编程逻辑器件(programmable logic device，简称PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(complex programmable logic device，简称CPLD)，现场可编程逻辑门阵列(field-programmable gate array，简称FPGA)，通用阵列逻辑(generic array logic，简称GAL)或其任意组合。

另外，本申请还提供一种计算机可读存储介质，如图19所示，所述计算机存储介质存储有计算机程序所述计算机程序用于使计算机执行上述实施例中任何一项所述的方法。

存储器可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)1921和/或高速缓存存储器1922，还可以进一步包括只读存储器(ROM)1923。

存储器还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1924的程序/实用工具1925，这样的程序模块1924包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

这些计算机程序指令可存储在能引导计算机或其它可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其它可编程数据处理设备上，使得在计算机或其它可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其它可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。