语音订餐方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及计算机应用
技术领域：
，具体涉及人工智能
技术领域：
，尤其涉及语音订餐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术：
：在日常生活中普遍存在线上订餐的需求，目前，线上订餐主要有两种方式：一种是用户直接电话联系人工客服/商家来进行订餐；另一种是用户通过订餐应用程序或网站，在可视化页面上进行自助点餐，但是，上述第二种线上订餐方式，对于用户，需要从菜单上的诸多商品中选择自己所需，然后下单并支付，一连串的下单流程比较繁琐，下单效率较低；上述第一种订餐方式，虽然对于用户比较省时省心，方便快捷；但是对于商家而言，需要较多的人工客服来及时响应用户的需求，所需人力较大，成本较高。技术实现要素：本申请提出一种语音订餐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，通过对用户的语音进行语音识别、语义理解以及订单管理，确定用户的订单信息，并完成下单，避免在商家侧设置大量客服人员，且简化了用户的下单流程，降低了下单成本，提高了下单效率。本申请第一方面实施例提出了一种语音订餐方法，包括：采集用户的语音，对所述语音进行语音识别以及语义识别，获取语义信息；所述语义信息包括：意图信息和槽位信息；在所述意图信息为下单时，根据所述语义信息，确定待下单对象并生成所述待下单对象的预订单信息；将所述预订单信息与所述待下单对象对应的必备信息列表进行比对，判断所述预订单信息中是否缺少必备信息；在所述预订单信息中不缺少必备信息时，结合所述预订单信息以及所述用户的个人信息，执行下单操作。在本申请一个实施例中，语音订餐方法还包括：在所述预订单信息中缺少必备信息时，获取所缺少的第一必备信息，结合所述第一必备信息生成询问的语音并播放给所述用户，以结合所述用户回复的语音获取所述第一必备信息；根据所述第一必备信息对所述预订单信息进行更新，直至所述预订单信息中不缺少必备信息。在本申请一个实施例中，语音订餐方法还包括：在所述意图信息为下单时，若根据所述语义信息未确定待下单对象，则生成询问待下单对象的语音并播放给所述用户，以结合所述用户回复的语音确定待下单对象。在本申请一个实施例中，语音订餐方法还包括：在所述意图信息为推荐时，结合所述语义信息确定待推荐对象；根据所述待推荐对象生成推荐的语音并播放给所述用户，以便用户选择。在本申请一个实施例中，语音订餐方法还包括：在播放语音的过程中，若采集到用户的语音，对采集到的语音进行语音识别和语义识别，获取语音识别结果和语义识别结果；在所述语音识别结果或者所述语义识别结果满足预设中断条件时，中止播放语音，对所述采集到的语音进行处理；所述预设中断条件包括以下条件中的任意一个或者多个：所述语音识别结果中字数大于预设字数阈值、所述语音识别结果中存在预设中断关键词、所述语义识别结果中存在意图信息；在对所述采集到的语音处理完成后，继续播放语音。本申请实施例的语音订餐方法，通过采集用户的语音，对所述语音进行语音识别以及语义识别，获取语义信息；所述语义信息包括：意图信息和槽位信息；在所述意图信息为下单时，根据所述语义信息，确定待下单对象并生成所述待下单对象的预订单信息；将所述预订单信息与所述待下单对象对应的必备信息列表进行比对，判断所述预订单信息中是否缺少必备信息；在所述预订单信息中不缺少必备信息时，结合所述预订单信息以及所述用户的个人信息，执行下单操作。该方法通过对用户的语音进行语音识别、语义理解以及订单管理，确定用户的订单信息，并完成下单，避免在商家侧设置大量客服人员，且简化了用户的下单流程，降低了下单成本，提高了下单效率。本申请另一方面实施例提出了一种语音订餐装置，包括：采集模块，用于采集用户的语音，对所述语音进行语音识别以及语义识别，获取语义信息；所述语义信息包括：意图信息和槽位信息；生成模块，用于在所述意图信息为下单时，根据所述语义信息，确定待下单对象并生成所述待下单对象的预订单信息；比对模块，用于将所述预订单信息与所述待下单对象对应的必备信息列表进行比对，判断所述预订单信息中是否缺少必备信息；下单模块，用于在所述预订单信息中不缺少必备信息时，结合所述预订单信息以及所述用户的个人信息，执行下单操作。在本申请一个实施例中，语音订餐装置还包括：第一获取模块和更新模块；所述第一获取模块，用于在所述预订单信息中缺少必备信息时，获取所缺少的第一必备信息，结合所述第一必备信息生成询问的语音并播放给所述用户，以结合所述用户回复的语音获取所述第一必备信息；所述更新模块，用于根据所述第一必备信息对所述预订单信息进行更新，直至所述预订单信息中不缺少必备信息。在本申请一个实施例中，所述生成模块还用于，在所述意图信息为下单时，若根据所述语义信息未确定待下单对象，则生成询问待下单对象的语音并播放给所述用户，以结合所述用户回复的语音确定待下单对象。在本申请一个实施例中，语音订餐装置还包括：确定模块；所述确定模块，用于在所述意图信息为推荐时，结合所述语义信息确定待推荐对象；所述生成模块，还用于根据所述待推荐对象生成推荐的语音并播放给所述用户，以便用户选择。在本申请一个实施例中，语音订餐装置还包括：第二获取模块和处理模块；所述第二获取模块，用于在播放语音的过程中，若采集到用户的语音，对采集到的语音进行语音识别和语义识别，获取语音识别结果和语义识别结果；所述处理模块，用于在所述语音识别结果或者所述语义识别结果满足预设中断条件时，中止播放语音，对所述采集到的语音进行处理；所述预设中断条件包括以下条件中的任意一个或者多个：所述语音识别结果中字数大于预设字数阈值、所述语音识别结果中存在预设中断关键词、所述语义识别结果中存在意图信息；所述处理模块，还用于在对所述采集到的语音处理完成后，继续播放语音。本申请实施例的语音订餐装置，通过采集用户的语音，对所述语音进行语音识别以及语义识别，获取语义信息；所述语义信息包括：意图信息和槽位信息；在所述意图信息为下单时，根据所述语义信息，确定待下单对象并生成所述待下单对象的预订单信息；将所述预订单信息与所述待下单对象对应的必备信息列表进行比对，判断所述预订单信息中是否缺少必备信息；在所述预订单信息中不缺少必备信息时，结合所述预订单信息以及所述用户的个人信息，执行下单操作。该方法通过对用户的语音进行语音识别、语义理解以及订单管理，确定用户的订单信息，并完成下单，避免在商家侧设置大量客服人员，且简化了用户的下单流程，降低了下单成本，提高了下单效率。本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，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本申请实施例的语音订餐方法。本申请第四方面实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请实施例的语音订餐方法。上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。附图说明附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：图1是根据本申请第一实施例的示意图；图2是根据本申请一个实施例的推荐示意图。图3是根据本申请一个实施例的推荐流程示意图；图4是根据本申请第二实施例的示意图；图5是根据本申请第三实施例的示意图；图6是根据本申请第四实施例的示意图；图7是根据本申请第五实施例的示意图图8是用来实现本申请实施例的语音订餐方法的电子设备的框图。具体实施方式以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。下面参考附图描述本申请实施例的语音订餐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中，本申请实施例的语音订餐方法的执行主体为语音订餐装置。图1是根据本申请第一实施例的示意图。如图1所示，该语音订餐方法可以包括：步骤101，采集用户的语音，对语音进行语音识别以及语义识别，获取语义信息。在本申请实施例中，语音订餐装置可为用户提供语音输入接口，通过该接口获取用户输入的语音数据。例如，移动终端通过麦克风采集用户的语音，并将采集到的语音数据通过所述语音输入接口上传给语音订餐装置，以使得语音订餐装置获得用户输入的语音数据。接着，对采集到的用户的语音数据进行语音识别和语义识别，进而获取语义信息，其中，语义信息可包括但不限于意图信息和槽位信息。比如，对“给我来一杯全糖热拿铁”进行语音识别以及语义识别，解析出这句话的意图信息为：下单，槽位信息为：一杯(数量)、全糖(糖量信息)、热(温度信息)、拿铁(饮品类型)。作为一种示例，可通过语音识别技术和语义识别技术对采集到的用户语音进行语音识别和语义识别。其中，语音识别技术可为asr(automaticspeechrecognition，自动语音识别)技术，如：百度语音识别。语义识别技术可包括但不限于基于组合语义推导进行语义识别、基于意图分类模型和词槽实体识别模型进行语义识别、基于意图词槽一体化识别模型进行语义识别、基于样本实例泛化进行语义识别、通过指代消解进行语义识别。因此，对采集到的用户的语音可通过不同的语义识别技术进行语义识别，示例如下：第一种示例：可基于组合语义推导对采集到的用户的语音进行语义识别，也就是基于规则推导的需求结构分析用户的语音。可以理解，用户表达的一类需求通常符合某种模式，可将具有相同模式的需求进行归纳，形成模板，对应的，通过模板可描述用户的需求。比如，“我要一杯咖啡”和“给我来两杯奶茶”具有相同的模式，可将它们归纳为：[kw_want:想要][kw_num:数量][kw_drink:饮品]的模板形式。其中，需要说明的是，在没有语料(或者很少语料)的情况下，通过总结归纳用户需求能够被分解成哪些组成片段，来快速构建大量的模板，将该模板作为基于组合语义推导中的模板，以实现对意图信息和槽位信息的解析并获取。其中，语料可由相关人员进行预先获取。第二种示例：基于意图分类模型和词槽实体识别模型对采集到的用户的语音进行语义识别。也就是将采集到的用户的语音输入意图分类模型中可获取对应的意图信息，同时将采集到的用户的语音输入词槽实体识别模型中进行解析可获取对应的槽位信息。其中，需要说明的是，为了确保意图分类模型和词槽实体识别模型的准确度，意图分类模型和词槽实体识别模型需通过大量语料进行训练以获取。第三种示例，基于意图词槽一体化识别模型对采集到的用户的语音进行语义识别。也就是将采集到的用户的语音输入意图词槽一体化识别模型中，该模型可将对应的意图信息和槽位信息同时输出。其中，需要说明的是，为了确保意图词槽一体化识别模型的准确度，意图词槽一体化识别模型需通过大量语料进行训练，并对模型中的损失函数进行优化以获取。第四种示例，基于样本实例泛化对采集到的用户的语音进行语义识别。也就是根据当前采集到的用户的语音自动从已标注样本中抽象出模板，基于模板进行相同或相似句式的泛化，以获取对应的意图信息和槽位信息。例如：“我要一杯咖啡”已被标注，其意图信息为：下单，槽位信息为：一杯(数量)、咖啡(饮品类型)，那么通过样本实例泛化，“我要两杯奶茶”和已标注样本具有相同句式，同样可被识别出意图信息和槽位信息。需要说明的是，样本实例泛化生成的模板可通过两种方式生成，一种是自动生成，另一种是相关技术人员进行构建。第五种示例，通过指代消解确定用户的语音中代词所指向的内容。也就是说，在前四种实例中的任意一种示例的基础上，若用户的语音数据中存在代词，则可通过指代消解确定代词具体指向哪个名词或短语进行解析以获取对应的意图信息和槽位信息。其中，代词可包括但不限于序数代词、模糊代词等。其中，序数代词是指在语音订餐装置与用户进行对话时，语音订餐装置的语句为多结果选择，用户的回答中直接用序数来表示其中的某个选项。比如：语音订餐装置说：“你是要咖啡、奶茶还是果汁”，用户回答说：“第一个”，其中的序数代词1指的是咖啡。模糊指代是指在语音订餐装置与用户进行对话时，语音订餐装置的语句为多结果选择，用户的回答中通过关键词来表示其中的某个选项。比如：语音订餐装置说：“你是要珍珠奶茶、红豆鲜奶茶还是芒果绿”，用户回答说：“红豆的吧”，其中，红豆指代的是红豆鲜奶茶。步骤102，在意图信息为下单时，根据语义信息，确定待下单对象并生成待下单对象的预订单信息。在本申请实施例中，在意图信息为下单时，可根据语义信息判断是否确定待下单对象。作为一种示例，在意图信息为下单时，根据语义信息，确定待下单对象并生成待下单对象的预订单信息。在本申请实施例中，可通过语义信息中的槽位信息组成待下单对象的预订单信息。比如，“我要一杯咖啡”，其中，待下单对象为“咖啡”，对应的预订单信息为“一杯”、“咖啡”。作为另一种示例，在意图信息为下单时，若根据语义信息未确定待下单对象，则生成询问待下单对象的语音并播放给用户，以结合用户回复的语音确定待下单对象。比如，用户说“我要一杯饮料”，由于“饮料”范围过宽，语音订餐装置询问用户具体是哪一种饮料，用户将饮料类型(如橙汁)回复给语音订餐装置，从而可确定待下单对象。步骤103，将预订单信息与待下单对象对应的必备信息列表进行比对，判断预订单信息中是否缺少必备信息。步骤104，在预订单信息中不缺少必备信息时，结合预订单信息以及用户的个人信息，执行下单操作。在本申请实施例中，可将预订单信息与待下单对象对应的必备信息列表进行比对，判断预订单信息中是否缺少必备信息。其中，待下单对象对应的必备信息列表可预先进行存储，如表1所示，以待下单对象是咖啡为例，待下单对象对应的必备信息列表可包括待下单对象所属一级品类(咖啡)、二级品类(如拿铁)、温度(如热)、杯量(如小杯)、糖量(如全糖)以及加料(不加)等。一级品类二级品类温度杯量糖量加料咖啡拿铁热小杯全糖不加作为一种示例，将预订单信息与待下单对象对应的必备信息列表进行比对后，在预订单信息中不缺少必备信息时，结合预订单信息以及用户的个人信息，执行下单操作。举例而言，比如，用户说“给我来一小杯全糖热拿铁，其他不加”，语音订餐装置根据用户语音数据进行语音识别，获取语义信息，并根据语义信息生成对应的预订单信息，并与待下单对象(咖啡)对应的必备信息列表(如一级品类、二级品类、温度、杯量、糖量、加料等)进行比对，比对后确定预订单信息中不缺少必备信息，之后，结合预订单信息以及用户的个人信息(比如，座位号、电话号码、姓名、地址)，执行下单操作。作为另一种示例，在预订单信息中缺少必备信息时，获取所缺少的第一必备信息，结合第一必备信息生成询问的语音并播放给用户，以结合用户回复的语音获取第一必备信息；根据第一必备信息对预订单信息进行更新，直至预订单信息中不缺少必备信息。举例而言，比如，用户说“来杯热咖啡”，语音订餐装置根据用户语音数据进行语音识别，获取语义信息，并根据语义信息生成对应的预订单信息，并与待下单对象(咖啡)对应的必备信息列表(如一级品类、二级品类、温度、杯量、糖量、加料等)进行比对，比对后确定预订单信息中缺少必备信息(如二级品类、杯量、糖量、加料等信息缺少)，将缺少的必备信息生成询问的语音并播报给用户，比如，语音订餐装置询问用户“是拿铁、摩卡还是美式”，用户回答说“摩卡”；语音订餐装置根据用户回答结果进行预订单信息更新，确定预订单中缺少的必备信息，接着，语音订餐装置根据该缺少的必备信息继续询问，并根据用户的回答进行预订单的更新，直至预订单信息中不缺少必备信息。需要说明的是，在本申请实施例中，每一次预订单更新都需要结合当前语义信息和当前预订单状态来共同决定。作为一种示例，可将用户语音数据进行识别，获取到对应的语义信息，将语义信息中的槽位信息进行切分，根据切分结果和当前预订单状态进行预订单的更新。比如：用户说“我要两杯美式，一个中杯一个小杯，中杯要热的，小杯常温”，可以将这句话中的槽位信息“两杯美式、一个中杯、一个小杯、中杯热的、小杯常温”进行切分，切分后结果为：(1)两杯[2]、美式[美式咖啡]、一个[1]、中杯[中杯]、一个[1]、小杯[小杯]；(2)中杯[中杯]、热的[热]；(3)小杯[小杯]、常温[常温]，切分结果中的(2)和(3)是对(1)的补充，因此，如表2所示，更新的预订单信息为：一级品类二级品类温度杯量糖量加料咖啡美式咖啡热中杯咖啡美式咖啡常温小杯综上，通过对用户的语音识别、语义理解以及订单管理，确定用户的订单信息，并完成下单，避免在商家侧设置大量客服人员，且简化了用户的下单流程，降低了下单成本，提高了下单效率。为了使语音订餐更加智能化，在用户订餐时，用户不知道菜单上有哪些品类时，会主动要求语音订餐装置进行推荐。可选地，在意图信息为推荐时，结合语义信息确定待推荐对象，根据待推荐对象生成推荐的语音并播放给用户，以便用户选择。比如，如图2所示，在咖啡店订餐场景中，需要根据用户语义信息中一级品类及二级品类槽位信息出现的情况，来进行相应的推荐。举例而言，如图3所示，图3为根据本申请一个实施例的推荐流程示意图。在咖啡店订餐场景中，咖啡、奶茶、果汁等饮品类型属于一级品类；拿铁、珍珠奶茶、鲜榨橙汁等具体的某种饮品属于二级品类。比如，用户拨通电话时进行订餐，开启对话后，语音订餐装置自动向用户回应欢迎语，并与用户经过对话，来收集订餐时所需要的信息，当用户不知道菜单上有哪些品类时，会主动要求语音订餐装置进行推荐。此时，语音订餐装置可根据用户语音对应的语义信息确定是否存在二级品类，当二级品类存在时，可确定品类信息已收集；当二级品类不存在一级品类存在时，进行二级品类询问；当二级品类和一级品类均不存在时，询问一级品类。用户根据语音订餐装置的推荐后，进行品类信息的选择，确定品类信息后，语音订餐装置再判断预订单中是否缺失必备信息，如果预订单信息缺少必备信息，需要对缺失信息进行询问，保证每个预订单中的必备信息完整，并跟用户确认订单。最后，收集用户个人信息，包括电话号码、姓名、地址等，回应结束语，结束整个对话，完成订餐。需要说明的是，语音订餐装置与用户在交互过程中，比如，在意图信息为下单时，根据语义信息未确定待下单对象，则生成询问待下单对象的语音并播放给用户，或者，在意图信息为推荐时，结合语义信息确定待推荐对象；根据待推荐对象生成推荐的语音并播放给用户，在播放过程中，若采集到用户的语音，对采集到的语音进行语音识别和语义识别，获取语音识别结果和语义识别结果；在语音识别结果或者语义识别结果满足预设中断条件时，中止播放语音，对采集到的语音进行处理；预设中断条件包括以下条件中的任意一个或者多个：语音识别结果中字数大于预设字数阈值、所述语音识别结果中存在预设中断关键词、语义识别结果中存在意图信息。在对采集到的语音处理完成后，继续播放语音。举例而言，比如，在播放过程中，用户突然开始说话，语音订餐装置对用户语音进行语音识别和语义识别，当用户说话的字数超过预设字数阈值时，才被认为是用户在进行打断，这时候需要停止播放语音，开始倾听用户新说的话的内容；如果字数没达到预设字数阈值时，则用户说的话会被忽略，不需要停止播放语音。又比如，在播放过程中，用户突然开始说话，语音订餐装置对用户语音进行语音识别和语义识别，用户说的话能够被解析出来实际意图的时，如，“我今天有些口渴，先来一杯白开水”，语音订餐装置停止播放语音，并根据步骤101-104生成新的预订单信息，然后继续播放之前的语音，完成之前的预订单的完善以及下单过程，完成后，进行新的预订单的完善以及下单过程；再比如，在播放过程中，用户突然开始说话，语音订餐装置对用户语音进行语音识别和语义识别，用户说的话中包含某些特定的自定义关键词，比如，“等一下，我没听清”，语音订餐装置停止播放语音，开始重复播放之前的语音。在本申请实施例中，通过采集用户的语音，对语音进行语音识别以及语义识别，获取语义信息；语义信息包括：意图信息和槽位信息；在意图信息为下单时，根据语义信息，确定待下单对象并生成待下单对象的预订单信息；将预订单信息与待下单对象对应的必备信息列表进行比对，判断预订单信息中是否缺少必备信息；在预订单信息中不缺少必备信息时，结合预订单信息以及用户的个人信息，执行下单操作。该方法通过对用户的语音进行语音识别、语义理解以及订单管理，确定用户的订单信息，并完成下单，避免在商家侧设置大量客服人员，且简化了用户的下单流程，降低了下单成本，提高了下单效率。与上述几种实施例提供的语音订餐方法相对应，本申请的一种实施例还提供一种语音订餐装置，由于本申请实施例提供的语音订餐装置与上述几种实施例提供的语音订餐方法相对应，因此在语音订餐方法的实施方式也适用于本实施例提供的语音订餐装置，在本实施例中不再详细描述。图4是根据本申请第二实施例的示意图。如图4所示，该语音订餐装置400包括：采集模块410、生成模块420、比对模块430、下单模块440。其中，采集模块410，用于采集用户的语音，对语音进行语音识别以及语义识别，获取语义信息；语义信息包括：意图信息和槽位信息；生成模块420，用于在意图信息为下单时，根据语义信息，确定待下单对象并生成待下单对象的预订单信息；比对模块430，用于将预订单信息与待下单对象对应的必备信息列表进行比对，判断预订单信息中是否缺少必备信息；下单模块440，用于在预订单信息中不缺少必备信息时，结合预订单信息以及用户的个人信息，执行下单操作。作为本申请实施例的一种可能实现方式，如图5所示，在图4所示基础上，图5是根据本申请第三实施例的示意图。该语音订餐装置400还包括：第一获取模块450和更新模块460。其中，第一获取模块450，用于在预订单信息中缺少必备信息时，获取所缺少的第一必备信息，结合第一必备信息生成询问的语音并播放给用户，以结合用户回复的语音获取第一必备信息；更新模块460，用于根据第一必备信息对预订单信息进行更新，直至预订单信息中不缺少必备信息。作为本申请实施例的一种可能实现方式，生成模块420还用于，在意图信息为下单时，若根据语义信息未确定待下单对象，则生成询问待下单对象的语音并播放给所述用户，以结合用户回复的语音确定待下单对象。作为本申请实施例的一种可能实现方式，如图6所示，在图4所示基础上，图6是根据本申请第四实施例的示意图。该语音订餐装置400还包括：确定模块470。其中，确定模块470，用于在意图信息为推荐时，结合语义信息确定待推荐对象；生成模块420，还用于根据待推荐对象生成推荐的语音并播放给用户，以便用户选择。作为本申请实施例的一种可能实现方式，如图7所示，在图6所示基础上，图7是根据本申请第五实施例的示意图。该语音订餐装置400还包括：第二获取模块480和处理模块490。其中，第二获取模块480，用于在播放语音的过程中，若采集到用户的语音，对采集到的语音进行语音识别和语义识别，获取语音识别结果和语义识别结果；处理模块490，用于在语音识别结果或者语义识别结果满足预设中断条件时，中止播放语音，对采集到的语音进行处理；预设中断条件包括以下条件中的任意一个或者多个：语音识别结果中字数大于预设字数阈值、语音识别结果中存在预设中断关键词、语义识别结果中存在意图信息；处理模块490，还用于在对采集到的语音处理完成后，继续播放语音。本申请实施例的语音订餐装置，通过采集用户的语音，对语音进行语音识别以及语义识别，获取语义信息；语义信息包括：意图信息和槽位信息；在所述意图信息为下单时，根据语义信息，确定待下单对象并生成待下单对象的预订单信息；将预订单信息与待下单对象对应的必备信息列表进行比对，判断预订单信息中是否缺少必备信息；在预订单信息中不缺少必备信息时，结合预订单信息以及所述用户的个人信息，执行下单操作。该方法通过对用户的语音进行语音识别、语义理解以及订单管理，确定用户的订单信息，并完成下单，避免在商家侧设置大量客服人员，且简化了用户的下单流程，降低了下单成本，提高了下单效率。根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。如图8所示，是根据本申请实施例的语音订餐方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。如图8所示，该电子设备包括：一个或多个处理器801、存储器802，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示gui的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图8中以一个处理器801为例。存储器802即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的语音订餐方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的语音订餐方法。存储器802作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的语音订餐方法对应的程序指令/模块(例如，附图4所示的采集模块410、生成模块420、比对模块430、下单模块440，附图5所示的第一获取模块450和更新模块460，附图6所示的确定模块470，附图7所示的第二获取模块480和处理模块490)。处理器801通过运行存储在存储器802中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的语音订餐方法。存储器802可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据语音订餐的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器302可选包括相对于处理器301远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至语音订餐的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。语音订餐的方法的电子设备还可以包括：输入装置803和输出装置804。处理器801、存储器802、输入装置803和输出装置804可以通过总线或者其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。输入装置803可接收输入的数字或字符信息，以及产生与语音订餐的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置804可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，led)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(lcd)、发光二极管(led)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用asic(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(pld))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。当前第1页12