一种存储设备和电子设备的制作方法

本申请的所公开实施例涉及语音识别领域，且更具体而言，涉及一种存储设备和电子设备。

背景技术：

语音识别，以及根据所识别的语音的控制，是实现智能化控制的重要方面。目前，通常在主设备上进行语音识别，这样会占用主设备资源，并降低主设备上其它程序的运行速度。同时，通常也在设备端及其对应云端或服务器进行语音识别，但语音识别的识别率相对较低。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请提供一种存储设备和电子设备，以解决上述问题。

根据本申请的一方面，提供了一种存储设备。该存储设备包括控制器以及分别与控制器连接的声音采集器、语音识别器和第一存储器，其中语音识别器包括处理器以及分别与处理器连接的第二存储器和第三存储器，其中控制器在接收到用户指令时，控制声音采集器采集用户的语音信息，并将语音信息传输至语音识别器，语音识别器的处理器对语音信息进行分析及识别，以获得识别结果，将识别结果分别与第二存储器中的共识数据库和第三存储器中的私有数据库中的信息进行匹配，并将匹配度超过预设阈值的匹配结果作为结果信息以存储在第三存储器中。

本申请的有益效果有：通过存储设备包括语音识别器，实现对外部设备的控制，不占用外部设备自身的资源，同时有效控制外部设备。

附图说明

图1是本申请一实施例的区块链网络的结构示意图。

图2是本申请一实施例的存储设备的结构示意图。

图3是本申请一实施例的设备的控制方法的流程图。

图4是本申请另一实施例的设备的控制方法的流程图。

图5是本申请又一实施例的设备的控制方法的流程图。

图6是本申请又一实施例的设备的控制方法的流程图。

图7是本申请一实施例的实现图6中的步骤610的流程图。

图8是本申请另一实施例的实现图6中的步骤610的流程图。

图9是本申请实施例的设备的控制装置的结构示意图。

图10是本申请实施例的非易失性存储介质的结构示意图。

具体实施方式

本说明书及权利要求书通篇中所用的某些用语指代特定部件。如所属领域的技术人员可以理解的是，电子设备制造商可利用不同名称来指代同一个部件。本文并非以名称来区分部件，而是以功能来区分部件。在以下说明书及权利要求书中，用语“包括”是开放式的限定词语，因此其应被解释为意指“包括但不限于…”。另外，用语“耦合”旨在意指间接电连接或直接电连接。因此，当一个装置耦合到另一装置时，则这种连接可以是直接电连接或通过其他装置及连接部而实现的间接电连接。

区块链技术是随比特币等数字加密货币而兴起的一种新型的分布式数据组织方法及运算方式。其最大特点是：去中心化，这使得数据能够实现分布式集体维护，极大提高数据运算、管理、维护效率；共识，节点间基于一套共识机制，通过竞争计算共同维护整个区块链，任一节点失效，其余节点仍能正常工作。同时搭载非对称加密技术的区块链具备高安全性、可追溯性，能有效防止数据泄露或非法篡改。

为了便于理解本申请，先对本申请所采用的区块链网络进行说明。

如图1所示，是本申请一实施例的区块链网络的结构示意图。该区块链网络11即为利用区块链技术组成的多节点网络系统。本实施例中，该区块链网络11包括多个运行区块链技术而参与同一区块链的记账节点111-115(也称为区块链记账节点或业务节点，以下统称为业务节点)。该区块链网络11用于管理文件。具体地，该区块链网络11中的每个业务节点111-115为具有竞争记账能力的业务节点，以将文件的数字指纹存储于该区块链网络11中的每个业务节点111-115的本地区块链的区块中，故每个业务节点111-115均保存该文件的数字指纹，实现文件数字指纹的分布式存储。

上述业务节点111-115具体可以为任意电子设备，例如服务器、手机、计算机、平板电脑等，在一实施例，该业务节点111为区块链服务器、该业务节点112为具有业务处理能力的应用服务器，且可作为基于区块链的存证系统。可以理解的是，上述每个业务节点111-115相互之间均可以通过区块链网络11进行通信。

上述业务节点111-115还可以为存储设备200，或者包括存储设备200的任意电子设备。具体地，如图2所示，是本申请实施例的存储设备的结构示意图。该存储设备200包括控制器210以及分别与控制器210电连接的声音采集器220、语音识别器230和第一存储器240。该存储设备200可以为语音识别u盘。

第一存储器240用于存储运行存储设备200所需要的数据及程序。在一实施例中，第一存储器240也可以集成到控制器210中。

声音采集器220可以为拾音器，其用于采集外界的语音信息，并将采集到的语音信息通过控制器210发送给语音识别器230进行分析和识别。所述拾音器为数字拾音器或模拟拾音器。数字拾音器就是通过数字信号处理系统将模拟的音频信号转换成数字信号并进行相应的数字信号处理的声音传感设备。模拟拾音器就只是用一般的模拟电路放大咪头采集到的声音。

语音识别器230包括处理器231以及分别与处理器231电连接的第二存储器232和第三存储器233。第二存储器232用于存储区块链网络中的共识数据库；第三存储器233用于存储当前业务节点，例如存储设备自身，的私有数据库。该共识数据库在区块链系统中也称为账本，可进一步划分为记账账本、模型-参数账本。

在本发明的区块链网络中，所有的业务节点除了存储有区块链网络中的共识数据库外，还包括存储在本地的私有数据库。

在一示例中，处理器231为嵌入式神经网络处理器。第二存储器232和第三存储器233可以为一存储模块中不同存储区域。在一示例中，第二存储器232和第三存储器233可以为flash芯片，更具体地为nandflash晶粒。

其中控制器210在接收到用户指令时，控制声音采集器220采集用户的语音信息，并将语音信息传输至语音识别器230，语音识别器230的处理器231对语音信息进行分析及识别，以获得识别结果，将识别结果分别与第二存储器232中的共识数据库和第三存储器233中的私有数据库中的信息进行匹配，并将匹配度超过预设阈值的匹配结果作为最终结果信息以存储在第三存储器233的私有数据库中。

在本实施例中，通过存储设备包括语音识别器，实现对外部设备的控制，不占用外部设备自身的资源，同时有效控制外部设备，并且通过语音识别器230包括两个存储器，使得在对语音信息进行分析及识别后，分别与相应的信息进行匹配，进而提高语音识别的效率。

在一实施例中，该存储设备200还包括用于根据结果信息生成操作指令以发送给外部设备的生成器250，其中生成器250与控制器210连接。在一示例中，该生成器250可以为一集成电路。

在一实施例中，该存储设备200还包括用于与外部设备连接以将操作指令发送给外部设备的usb接口260，usb接口260与控制器210连接。

在一实施例中，语音识别器230还包括用于将语音信息转换成数字信息的模数转换电路270。该模数转换电路270与控制器210连接，并与语音识别器230的处理器231连接。

如图3所示，是本申请一实施例的设备的控制方法的流程图。该控制方法的执行主体为始发节点，始发节点可以为上述业务节点111-115中的一个。在本实施例中，这些业务节点可以为上述存储设备或为包括上述存储设备的任意电子设备。该控制方法300包括：

步骤310：将识别任务送给区块链网络中除始发节点外的所有其他业务节点，以使每个其他业务节点根据自身的私有数据库对识别任务进行分析识别。

始发节点指的是发起语音识别任务的业务节点，其可以为区块链网络中的任意业务节点，例如，图1中的任意业务节点111-115。在本实施例中，该始发节点为图2的存储设备200。

始发节点采集语音信息，根据语音信息生成识别任务，进而将识别任务发送给区块链网络中除始发节点外的所有其他业务节点，所有其他业务节点接收语音信息，并对其中的语音信息执行语音识别，进而获得相应的识别结果及匹配结果，并将相应的识别结果及匹配结果反馈给始发节点。

在一实施例中，始发节点将识别任务发送给区块链网络中的所有其他业务节点之前，包括：始发节点根据语音信息，生成识别任务，并将识别任务广播到区块链网络中，其中识别任务包括语音信息和识别请求。始发节点根据语音信息生成识别任务，将识别任务广播到区块链网络中，这样区块链网络中的其他业务节点均可接收该识别任务。

在一实施例中，其他业务节点对语音信息执行语音识别包括：其他业务节点根据识别任务中的识别请求对语音信息进行识别，以得到识别结果；以及在自身的私有数据库中对识别结果进行匹配，以得到匹配结果。

步骤320：接收每个其他业务节点反馈的识别及匹配结果，统计所有其他业务节点反馈的识别及匹配结果以得到最终结果信息，并在最终结果信息正确时，根据最终结果信息生成操作指令并发送给外部设备，以控制外部设备。

始发节点接收每个其他业务节点反馈的识别及匹配结果，对所有的识别及匹配结果进行统计，得到最终结果信息，其中最终结果信息为所有的识别及匹配结果中出现概率最高的至少一个识别及匹配结果。

始发节点在最终结果信息正确时，根据最终结果信息生成操作指令并发送给外部设备，以使得外部设备根据操作指令执行相应操作。

在本实施例中，通过始发节点将识别任务发送给区块链网络中所有其他业务节点，区块链网络中的所有其他业务节点对语音信息执行语音识别，进而始发节点接收所有其他业务节点反馈的识别及匹配结果，并统计出最终结果信息，根据最终结果信息生成操作指令给外部设备，从而实现对外部设备的控制，不占用外部设备自身的资源，同时有效控制外部设备。

如图4所示，是本申请另一实施例的设备的控制方法的流程图。

该控制方法400包括：

步骤410：始发节点将识别任务发送给区块链网络中除始发节点外的所有其他业务节点，以使每个其他业务节点根据自身的私有数据库对识别任务进行分析识别。

其中识别任务包括语音信息和识别请求。

步骤420：始发节点接收每个其他业务节点反馈的识别及匹配结果，并统计所有的识别及匹配结果以得到最终结果信息。

步骤430：判断最终结果信息是否正确。

始发节点判断最终结果信息是否正确，即确认语音识别是否准确，进而断定最终结果信息是否为自身所需的信息。

若最终结果信息正确，则执行步骤440和/或步骤450。若最终结果信息错误则执行步骤470。

步骤440：将最终结果信息存储到自身的私有数据库，并根据最终结果信息生成操作指令。生成操作命令后，执行步骤460。

始发节点在判定最终结果信息正确时，将最终结果信息存储到自身的私有数据库中。如上述实施例所述，始发节点的私有数据库存储在始发节点的第二存储器232中。

步骤450：根据共识机制对反馈正确识别及匹配结果的业务节点进行奖励。

始发节点判定最终结果信息正确，则根据共识机制对反馈正确识别及匹配结果的业务节点进行奖励。例如，如图1所示，若始发节点为业务节点111，当业务节点111发起语音识别任务后，该识别任务通过区块链网络11发送给业务节点112、113、114、115，业务节点112、113、114、115在收到识别任务后，分别利用自身的私有数据对该识别任务进行识别和匹配，并将识别及匹配结果返回给业务节点111。若经业务节点111确认，业务节点112及113反馈的识别及匹配结果正确，业务节点114及115反馈的识别及匹配结果错误，则根据区块链共识机制对业务节点112和业务节点113进行奖励。

步骤460：将操作指令发送给外部设备，以使得外部设备根据操作指令执行相应操作。

步骤470：根据共识机制对错误识别及匹配结果的业务节点进行惩罚。例如，如图1所示，若始发节点为业务节点111，当业务节点111发起语音识别任务后，该识别任务通过区块链网络11发送给业务节点112、113、114、115，业务节点112、113、114、115在收到识别任务后，分别利用自身的私有数据对该识别任务进行识别和匹配，并将识别及匹配结果返回给业务节点111。若经业务节点111确认，业务节点112及113反馈的识别及匹配结果正确，业务节点114及115反馈的识别及匹配结果错误，则根据区块链共识机制对业务节点114和业务节点115进行惩罚。

在一实施例中，奖励和惩罚的内容可以为区块链点数。对于区块链点数高的业务节点，其发起识别任务时更容易被其他业务节点接收，且可以被其他业务节点优先处理。对于区块链点数低的业务节点，其发起的识别任务，可能会被其他业务节点延迟处理，甚至拒绝处理。具体是延迟处理还是拒绝处理，可根据区块链共识机制设定相关判定参数或阈值。

如图5所示，是本申请又一实施例的设备的控制方法的流程图。在上述图3中的实施例的基础上，相同的部分在此不再详细描述。该控制方法300包括：

步骤310：将识别任务送给区块链网络中除始发节点外的所有其他业务节点，以使每个其他业务节点根据自身的私有数据库对识别任务进行分析识别。其中识别任务包括语音信息和识别请求。

步骤320：接收每个其他业务节点反馈的识别及匹配结果，统计所有其他业务节点反馈的识别及匹配结果以得到最终结果信息，并在最终结果信息正确时，根据最终结果信息生成操作指令并发送给外部设备，以控制外部设备。

步骤330：当区块链网络中识别任务被发起的次数超过预设次数或者提供正确的识别及匹配结果的其他业务节点的数量与区块链网络中所有业务节点的总数量的比例超过阈值时，将最终结果信息存储至自身的共识数据库，并广播至区块链网络中的所有业务节点。

当区块链网络中的识别任务被发起的次数超过预设次数时，也就是说，该识别任务被区块链网络中其他业务节点发起的次数超过预设次数时，或者当提供正确的识别及匹配结果的其他业务节点的数量与区块链网络中所有业务节点的总数量的比例超过阈值时，始发节点将最终结果信息存储至自身的共识数据库，并通过区块链网络广播至区块链网络中的所有业务节点。这样，便于其他业务节点，在进行同样的语音识别时可直接获取最终结果信息。

如图6所示，是本申请又一实施例的设备的控制方法的流程图。

该控制方法包括：

步骤610：始发节点对语音信息执行语音识别，以获得最终结果信息。

步骤620：判断始发节点自身执行语音识别所得到的最终结果信息是否正确。

当始发节点自身执行语音识别得到最终结果信息时，判断最终结果信息是否正确，若最终结果信息正确，则直接根据最终结果信息生成操作指令，并发送给外部设备，以控制外部设备。若最终结果信息不正确，则执行步骤310-320。

步骤310：将识别任务发送给区块链网络中除始发节点外的所有其他业务节点，以使每个其他业务节点根据自身的私有数据库对识别任务进行分析识别。

步骤320：接收每个其他业务节点反馈的识别及匹配结果，统计所有其他业务节点反馈的识别及匹配结果以得到最终结果信息，并在最终结果信息正确时，根据最终结果信息生成操作指令并发送给外部设备，以控制外部设备。在本实施例中，始发节点根据自身的私有数据库及共识数据库对语音信息执行语音识别，当判断识别及匹配结果正确时，始发节点直接根据最终结果信息生成操作指令，并发送给外部设备，以使得外部设备根据操作指令执行相应操作。在始发节点本身执行语音识别而获得的最终结果信息满足不预设条件时(例如无法进行识别或匹配、或者认为识别及匹配结果错误时)，始发节点将语音信息发送给区块链网络中的所有其他业务节点，进而由所有其他业务节点执行语音识别。

需要说明的是，步骤310和320在上述图3的实施例中已详细说明，在此不再赘述。此外，本实施例还可以与上述图4中的实施例结合，即在步骤620之后，若最终结果信息不正确，则执行步骤410-470。

在一实施例中，如图7所示，步骤610包括：

步骤611：获取语音信息。

在本实施例中，始发节点为图1所示区块链网络中的节点111-115，且其可以为上述存储设备或包括上述存储设备的任意电子设备。

例如，控制器210获取语音信息，其中语音信息是通过声音采集器220来采集的。在一示例中，控制器210将语音信息经由模数转换电路270传输至语音识别器230。

步骤612：对语音信息进行分析及识别，以获得识别结果。

例如，语音识别器230对语音信息进行分析及识别。

步骤613：将识别结果分别与始发节点自身的私有数据库和共识数据库中的信息进行匹配。

例如，控制器210将识别结果分别与第二存储器232中的私有数据库和第三存储器233中的共识数据库中的信息进行匹配。

步骤614：将匹配度超过预设阈值的匹配结果作为最终结果信息。

例如，控制器210将匹配度超过预设阈值的匹配结果作为最终结果信息，随后，可以根据最终结果信息生成操作指令并发送给外部设备。

在另一实施例中，如图8所示，步骤610包括：

步骤611：获取语音信息。

在本实施例中，始发节点为图1所示区块链网络中的节点111-114，且其可以为上述存储设备或包括上述存储设备的任意电子设备。

例如，控制器210获取语音信息，其中语音信息是通过声音采集器220来采集的。在一示例中，控制器210将语音信息经由模数转换电路270传输至语音识别器230。

步骤612：对语音信息进行分析及识别，以获得识别结果。

例如，语音识别器230对语音信息进行分析及识别。

步骤613：将识别结果分别与始发节点自身的私有数据库和共识数据库中的信息进行匹配。

例如，控制器210将识别结果分别与第二存储器232中的私有数据库和第三存储器233中的共识数据库中的信息进行匹配。

步骤613’：对匹配度超过预设阈值的匹配结果进行确认。

步骤614：在确认匹配结果正确时，将匹配度超过预设阈值的匹配结果作为最终结果信息。

例如，控制器210将匹配度超过预设阈值的匹配结果作为最终结果信息，随后，可以根据最终结果信息生成操作指令并发送给外部设备。

如图9所示，是本申请实施例的设备的控制装置的结构示意图。本实施例中，该控制装置可以为包括上述存储设备的任意电子设备，该电子设备90为图1所示区块链网络中的节点111-114。该电子设备90包括存储器910、处理器920以及通信电路930。其中，电子设备90的各个组件可通过连接线耦合在一起，或者处理器920分别与其他组件一一连接。

通信电路930用于与其他电子设备如区块链网络中的其他节点实现通信，具体可包括发送器和接收器。

存储器910用于存储处理器920执行的计算机指令、处理器920在处理过程中的数据以及本地区块链，其中，该存储器910包括非易失性存储部分，用于存储上述计算机指令。在一实施例中，存储器910可以为上述存储设备的一部分。

处理器920控制该电子设备90的操作，处理器920还可以称为cpu(centralprocessingunit，中央处理单元)。处理器920可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器920还可以是通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

在本实施例中，处理器920通过调用存储器910存储的计算机指令，用以执行上述方法实施例中任一节点所执行的步骤。

本申请还提供一种非易失性存储介质的实施例，如图10所示，该非易失性存储介质100存储有处理器可运行的计算机指令101，该计算机指令101用于执行上述实施例中的方法。具体地，该存储介质100具体可如图9所示的存储器910。

所属领域的技术人员易知，可在保持本申请的教示内容的同时对装置及方法作出诸多修改及变动。因此，以上公开内容应被视为仅受随附权利要求书的范围的限制。