指令的修正方法及装置、存储介质及电子装置与流程

1.本技术涉及智慧家庭技术领域，具体而言，涉及一种指令的修正方法及装置、存储介质及电子装置。


背景技术：

2.随着社会的快速发展，万物互联驱动智能家居领域诞生了多种家庭场景模式，用户通过手机、智能屏或智能音箱等选择各种场景模式来控制设备，app中集成的各种模式中的对设备操作的指令都是预先定义好的，使之给设备下发的命令都是合法可执行的。然而语音控制设备的出现带来了各种便利也带来了各种挑战，比如，对于空调调温，有的用户发出的语音是“调到30度”等携带具体值的命令，有的用户发出的语音是“调大一点”等模糊值的命令。对于模糊指令，ai将用户的语音解析后，产生的控制意图与实际能下发的命令存在很大区别，如会产生加减或百分比或最大或最小等非具体值的指令，使得下发至设备待执行的指令与往往不符合设备操作。
3.针对相关技术中，传统方法中仅仅是将模糊语音指令直接下至设备进行执行，容易出现指令不符合设备操作要求的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
4.因此，有必要对相关技术予以改良以克服相关技术中的所述缺陷。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种指令的修正方法及装置、存储介质及电子装置，以至少解决传统方法中仅仅是将模糊语音指令直接下至设备进行执行，容易出现指令不符合设备操作要求的问题。
6.根据本发明实施例的一方面，提供一种指令的修正方法，包括：在监控到目标对象发出的模糊语音指令的情况下，通过所述模糊语音指令确定的用于控制家电设备的第一指令；在预设的数字化模型中加载所述家电设备对应的逻辑约束文件，以确定目标数字化模型；使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令。
7.在一个示例性的实施例中，在预设的数字化模型中加载所述家电设备对应的逻辑约束文件，以确定目标数字化模型，包括：确定待执行第一指令的所述家电设备的设备类型信息，以及确定待执行所述第一指令的家电设备对应的设备状态信息；基于所述设备类型信息从数据库中匹配逻辑约束文件，其中，所述数据库中存在多组设备类型信息与逻辑约束文件的关联关系；使用所述设备类型信息和所述设备状态信息对预设的数字化模型进行初始化操作，得到目标数字化模型。
8.在一个示例性的实施例中，使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令，包括：确定所述第一指令中携带的模糊信息，其中，所述模糊信息包括以下至少之一参数：最大值对应的第一参数、最小值对应的第二参数、加减值对应的第三参数、按照百分比取值对应的第四参数；识别所述模糊信息是否处于所述目标数字化模型对应的约束范围内；对大于所述约束范围的模糊信息使用目标数字化模型进行修正处理，其中，所
述修正处理用于指示将所述模糊信息中携带的参数限制在设备对应的逻辑约束文件的标准范围内。
9.在一个示例性的实施例中，识别所述模糊信息是否处于所述目标数字化模型对应的约束范围内，包括：在出现所述模糊信息中的参数存在参数范围，且所述参数范围与所述目标数字化模型对应的约束范围相同或所述参数范围大于所述目标数字化模型对应的约束范围的情况下，对所述模糊信息中的参数对应的参数范围进行修正处理，将所述约束范围作为修正后的所述模糊信息中的所述参数对应的新参数范围；在出现所述模糊信息中的参数存在参数范围，且所述参数范围小于所述目标数字化模型对应的约束范围的情况下，对所述模糊信息中的参数对应的参数范围不进行修正处理。
10.在一个示例性的实施例中，使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令之后，上述方法还包括：将所述第二指令下发至所述家电设备；在确定所述家电设备完成执行所述第二指令的情况下，获取所述家电设备对于所述第二指令的执行结果；基于所述执行结果确定模糊语音指令实现的家电设备的控制意图。
11.在一个示例性的实施例中，使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令之后，上述方法还包括：比较所述第一指令与所述第二指令的差异；根据所述差异确定所述目标数字化模型的修正内容；通过所述修正内容确定第二指令适合所述家电设备执行的原因；保存所述原因，将所述原因作为提示目标对象再次发出模糊语音指令的参考信息。
12.在一个示例性的实施例中，上述方法还包括：基于所述修正内容和所述原因生成响应话术；使用所述响应话术与所述目标对象进行语音交互，通过所述语音交互提示所述目标对象变更发出的模糊语音指令中的指令结构。
13.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种指令的修正装置，包括：确定模块，用于在监控到目标对象发出的模糊语音指令的情况下，通过所述模糊语音指令确定的用于控制家电设备的第一指令；加载模块，用于在预设的数字化模型中加载所述家电设备对应的逻辑约束文件，以确定目标数字化模型；处理模块，用于使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令。
14.在一个示例性的实施例中，上述加载模块，还用于确定待执行第一指令的所述家电设备的设备类型信息，以及确定待执行所述第一指令的家电设备对应的设备状态信息；基于所述设备类型信息从数据库中匹配逻辑约束文件，其中，所述数据库中存在多组设备类型信息与逻辑约束文件的关联关系；使用所述设备类型信息和所述设备状态信息对预设的数字化模型进行初始化操作，得到目标数字化模型。
15.在一个示例性的实施例中，上述处理模块，还用于确定所述第一指令中携带的模糊信息，其中，所述模糊信息包括以下至少之一参数：最大值对应的第一参数、最小值对应的第二参数、加减值对应的第三参数、按照百分比取值对应的第四参数；识别所述模糊信息是否处于所述目标数字化模型对应的约束范围内；对大于所述约束范围的模糊信息使用目标数字化模型进行修正处理，其中，所述修正处理用于指示将所述模糊信息中携带的参数限制在设备对应的逻辑约束文件的标准范围内。
16.在一个示例性的实施例中，上述处理模块，还用于在出现所述模糊信息中的参数存在参数范围，且所述参数范围与所述目标数字化模型对应的约束范围相同或所述参数范
围大于所述目标数字化模型对应的约束范围的情况下，对所述模糊信息中的参数对应的参数范围进行修正处理，将所述约束范围作为修正后的所述模糊信息中的所述参数对应的新参数范围；在出现所述模糊信息中的参数存在参数范围，且所述参数范围小于所述目标数字化模型对应的约束范围的情况下，对所述模糊信息中的参数对应的参数范围不进行修正处理。
17.在一个示例性的实施例中，上述装置还包括：意图模块，用于将所述第二指令下发至所述家电设备；在确定所述家电设备完成执行所述第二指令的情况下，获取所述家电设备对于所述第二指令的执行结果；基于所述执行结果确定模糊语音指令实现的家电设备的控制意图。
18.在一个示例性的实施例中，上述装置还包括：比较模块，用于比较所述第一指令与所述第二指令的差异；根据所述差异确定所述目标数字化模型的修正内容；通过所述修正内容确定第二指令适合所述家电设备执行的原因；保存所述原因，将所述原因作为提示目标对象再次发出模糊语音指令的参考信息。
19.在一个示例性的实施例中，上述比较模块还包括：话术单元，用于基于所述修正内容和所述原因生成响应话术；使用所述响应话术与所述目标对象进行语音交互，通过所述语音交互提示所述目标对象变更发出的模糊语音指令中的指令结构。
20.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述指令的修正方法。
21.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述指令的修正方法。
22.通过本发明，在监控到目标对象发出的模糊语音指令的情况下，通过所述模糊语音指令确定的用于控制家电设备的第一指令；在预设的数字化模型中加载所述家电设备对应的逻辑约束文件，以确定目标数字化模型；使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令。即在确定模糊语音指令对应的可供家电设备执行的第一指令之后，为了避免第一指令与家电设备的操作要求出现互斥情况，通过加载家电设备对应的逻辑约束文件的目标数字化模型对第一指令进行修正处理，将第一指令转化为符合家电设备操作要求的第二指令，使得指令的控制效率大大提升，解决了传统方法中仅仅是将模糊语音指令直接下至设备进行执行，容易出现指令不符合设备操作要求的问题。
附图说明
23.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
24.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
25.图1是根据本技术实施例的一种指令的修正方法的硬件环境示意图；
26.图2是根据本发明实施例的指令的修正方法的流程图；
27.图3是根据本发明实施例的指令的修正方法的时序图；
28.图4是根据本发明实施例的设备数字化模型服务计算指令的实现流程图；
29.图5是根据本发明实施例的指令的修正装置的结构框图。
具体实施方式
30.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本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技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都应当属于本技术保护的范围。
31.需要说明的是，本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。
32.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种指令的修正方法。该指令的修正方法广泛应用于智慧家庭(smart home)、智能家居、智能家用设备生态、智慧住宅(intelligencehouse)生态等全屋智能数字化控制应用场景。可选地，在本实施例中，上述指令的修正方法可以应用于如图1所示的由终端设备102和服务器104所构成的硬件环境中。如图1所示，服务器104通过网络与终端设备102进行连接，可用于为终端或终端上安装的客户端提供服务(如应用服务等)，可在服务器上或独立于服务器设置数据库，用于为服务器104提供数据存储服务，可在服务器上或独立于服务器配置云计算和/或边缘计算服务，用于为服务器104提供数据运算服务。
33.上述网络可以包括但不限于以下至少之一：有线网络，无线网络。上述有线网络可以包括但不限于以下至少之一：广域网，城域网，局域网，上述无线网络可以包括但不限于以下至少之一：wifi(wireless fidelity，无线保真)，蓝牙。终端设备102可以并不限定于为pc、手机、平板电脑、智能空调、智能烟机、智能冰箱、智能烤箱、智能炉灶、智能洗衣机、智能热水器、智能洗涤设备、智能洗碗机、智能投影设备、智能电视、智能晾衣架、智能窗帘、智能影音、智能插座、智能音响、智能音箱、智能新风设备、智能厨卫设备、智能卫浴设备、智能扫地机器人、智能擦窗机器人、智能拖地机器人、智能空气净化设备、智能蒸箱、智能微波炉、智能厨宝、智能净化器、智能饮水机、智能门锁等。
34.为了解决上述问题，在本实施例中提供了一种指令的修正方法，包括但不限于应用在边缘设备中，图2是根据本发明实施例的指令的修正方法的流程图，该流程包括如下步骤：
35.步骤s204：在监控到模糊语音指令的情况下，通过所述模糊语音指令确定的用于控制家电设备的第一指令；
36.可以理解的是，在目标对象通过语音交互控制家电设备执行对应的家电操作时，
由于当前家电设的使用场景固定，因此常常会给出一些包含不确定参数的较为模糊的设备控制指令，例如，“将空调将温度调高一点”为空调对应的模糊语音指令；“将低房间温度”也是空调对应的模糊语音指令；进而可以上述模糊语音指令中确定出“空调”、“温度”、“增加”的第一指令，或者“空调”、“温度”、“减小”的第一指令。可选的，上述模糊语音指令可以是包括以下之一内容的指令：最大值、最小值、按百分比计算、加减值。但不仅仅局限于此，本发明对此不作过多限定。因此，上述第一指令便是确定出的包括取最大值、最小值、按百分比计算、加减值等不确定参数的较为模糊可用于发送至设备端进行执行的指令。
37.需要说明的是，目标对象发出的模糊语音指令可能同时包括多种设备指令信息，例如，与语音设备进行互动的指令信息，根据该指令信息可以对于家电设备处于同一个局域网内的语音设备进行互动，指示语音设备播放或者开启相关语音功能，当发现模糊语音指令中还携带有控制家电设备的指令时，对模糊语音指令进行指令提取，确定出模糊语音指令中携带的家电设备控制信息，并根据家电设备控制信息生成用于控制家电设备的第一指令。
38.步骤s206：在预设的数字化模型中加载所述家电设备对应的逻辑约束文件，以确定目标数字化模型；
39.需要说明的是，上述预设的数字化模型为一种加载逻辑约束文件的模板模型，在完成家电设备对应的逻辑约束文件加载之后，预设的数字化模型变为可以确定家电设备当前状态下各个属性定义的目标数字化模型，例如，温度属性定义，包括：家电设备对应温度的当前值、家电设备对应温度的取值范围、家电设备对应温度是否可写等。
40.步骤s208：使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令。
41.在一个示例性的实施例中，当目标对象发出语音指令之后，通过简单的语义解析可以确定当前语音指令是否为模糊语音指令，进而在确定目标对象当前发出模糊语音指令的情况下，获取模糊语音指令中对应的用于控制家电设备的第一指令，并确定需要对第一指令记性修正，使得第一指令在修正后可以下发至家电设备顺利执行的第二指令，且该第二指令不会与家电设备当前的运行状态或者家电设备对应的操作要求出现互斥现象，保证了目标对象的模糊语音指令也可以被家电设备有效的执行。
42.通过上述步骤，在监控到目标对象发出的模糊语音指令的情况下，通过所述模糊语音指令确定的用于控制家电设备的第一指令；在预设的数字化模型中加载所述家电设备对应的逻辑约束文件，以确定目标数字化模型；使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令。即在确定模糊语音指令对应的可供家电设备执行的第一指令之后，为了避免第一指令与家电设备的操作要求出现互斥情况，通过加载家电设备对应的逻辑约束文件的目标数字化模型对第一指令进行修正处理，将第一指令转化为符合家电设备操作要求的第二指令，使得指令的控制效率大大提升，解决了传统方法中仅仅是将模糊语音指令直接下至设备进行执行，容易出现指令不符合设备操作要求的问题。
43.在一个示例性的实施例中，在预设的数字化模型中加载所述家电设备对应的逻辑约束文件，以确定目标数字化模型，可以通过以下步骤s21-s22实现：
44.步骤s21：确定待执行第一指令的所述家电设备的设备类型信息，以及确定待执行所述第一指令的家电设备对应的设备状态信息；
45.也就是说，在对预设的数字化模型中加载家电设备对应的逻辑约束文件之前，为
了保证确定出的目标数字化模型与家电设备匹配的准确性，可以根据第一指令中携带的设备名称等用于标识设备特征的信息确定出家电设备的设备类型信息，还可以从局域网内确定该家电设备是否处于运行状态以及运行状态下对应的运行参数等设备状态信息。
46.步骤s22：基于所述设备类型信息从数据库中匹配逻辑约束文件，其中，所述数据库中存在多组设备类型信息与逻辑约束文件的关联关系；
47.需要说明的是，上述家电设备已加入家庭下多个设备互联组成的局域网，且该局域网可以与物联网云端连接，物联网对应的数据库中可以根据需求预置多种设备的设备类型信息与逻辑约束文件的对应关系，也可以是局域网对应的本地数据库中的存在多组设备类型信息与逻辑约束文件的关联关系，使得在确定家电设备类型的情况下，可以快速确定出用于加载至预设的数字化模型进行第一指令修正的预设的逻辑约束文件。
48.步骤s23：使用所述设备类型信息和所述设备状态信息对预设的数字化模型进行初始化操作，得到目标数字化模型。
49.在一个示例性的实施例中，使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令，包括：确定所述第一指令中携带的模糊信息，其中，所述模糊信息包括以下至少之一参数：最大值对应的第一参数、最小值对应的第二参数、加减值对应的第三参数、按照百分比取值对应的第四参数；识别所述模糊信息是否处于所述目标数字化模型对应的约束范围内；对大于所述约束范围的模糊信息使用目标数字化模型进行修正处理，其中，所述修正处理用于指示将所述模糊信息中携带的参数限制在设备对应的逻辑约束文件的标准范围内。
50.例如，当家电设备为空调时，在制冷状态下温度取值范围为16-29度，对应的逻辑约束文件的内容为：制冷；温度；温度范围16-29；摄氏度。此时目标对象在设备制冷模式且温度为20度的状态下发出了模糊语音指令:“温度调高点”，根据预设的解析规则，如温度加10度，则可以确定出第一指令为下发温度30度，30度超过了逻辑约束文件对应的取值范围，这时，通过加载逻辑约束文件的目标数字化模型可以对取值范围进行极值修正，将温度30度修正为温度29度，最终目标设备数字模型将温度29度对应的第二指令下发给家电设备进行执行。
51.在一个示例性的实施例中，识别所述模糊信息是否处于所述目标数字化模型对应的约束范围内，包括：在出现所述模糊信息中的参数存在参数范围，且所述参数范围与所述目标数字化模型对应的约束范围相同或所述参数范围大于所述目标数字化模型对应的约束范围的情况下，对所述模糊信息中的参数对应的参数范围进行修正处理，将所述约束范围作为修正后的所述模糊信息中的所述参数对应的新参数范围；在出现所述模糊信息中的参数存在参数范围，且所述参数范围小于所述目标数字化模型对应的约束范围的情况下，对所述模糊信息中的参数对应的参数范围不进行修正处理。
52.在一个示例性的实施例中，使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令之后，上述方法还包括：将所述第二指令下发至所述家电设备；在确定所述家电设备完成执行所述第二指令的情况下，获取所述家电设备对于所述第二指令的执行结果；基于所述执行结果确定模糊语音指令实现的家电设备的控制意图。
53.在一个示例性的实施例中，使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令之后，上述方法还包括：比较所述第一指令与所述第二指令的差异；根据所述
差异确定所述目标数字化模型的修正内容；通过所述修正内容确定第二指令适合所述家电设备执行的原因；保存所述原因，将所述原因作为提示目标对象再次发出模糊语音指令的参考信息。
54.可以理解的是，通过比较第一指令与第二指令可以确定出家电设备对应的目标数字化模避免指令与设备操作互斥的修正方向，使的目标对象可以快速知晓对应家电设备可以顺利执行的指令对应的有效范围，进而在对同一家电设备进行多次模糊语音指令下发时，避免多次下发需要修正的指令，使得家电设备对指令的执行效率大大降低。
55.在一个示例性的实施例中，上述方法还包括：基于所述修正内容和所述原因生成响应话术；使用所述响应话术与所述目标对象进行语音交互，通过所述语音交互提示所述目标对象变更发出的模糊语音指令中的指令结构。
56.例如，假设设备在制冷状态下温度取值范围为16-29度，当用户在设备制冷模式、温度为20度的状态下，通过音箱下发语音指令“温度调高点”，ai人工智能会将【温度加10度】模糊指令下发给设备数字模型，设备数字模型发现当前制冷模式下温度取值范围最大值29度，所以先将温度加10度计算为30度，然后根据取值范围进行极值修正，修正为温度29度，最终设备数字模型将温度29度下发给设备，控制成功。在修正为29度后会将修正结果29和修正原因(制冷模式下超出最大值了)反馈给ai人工智能，ai人工智能可根据该反馈组装对应的话术(比如：已为您调到指制冷模式下的最大温度)。
57.显然，上述所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。为了更好的理解上述方法，以下结合实施例对上述过程进行说明，但不用于限定本发明实施例的技术方案，具体地：
58.在一个示例性的实施例中，图3是根据本发明实施例的指令的修正方法的时序图，具体的，具有以下步骤：
59.s1：ai人工智能接收用户语音指令(相当于本发明实施例中的模糊语音指令)，然后解析为模糊指令(相当于本发明实施例中的第一指令)下发给设备数字化模型；
60.s2：设备数字化模型初始化待控设备的数字化模型，加载待控制设备的目标数字化模型；
61.s3：目标数字化模型将模糊指令计算为具体指令，然后再将具体指令修正为合法指令(相当于本发明实施例中的第二指令)；
62.s4：目标数字化模型将计算结果和原因反馈给ai人工智能；
63.s5：目标数字化模型将合法指令下发给设备；
64.s6：设备执行合法指令对应的命令，并给出执行结果到回调系统；
65.s7：回调系统接将指令执行结果信息反馈给ai人工智能。
66.作为一种可选的实施例，图4是根据本发明实施例的设备数字化模型服务计算指令的实现流程图，具体的，具有以下步骤：
67.步骤一：接收模糊指令；例如，用户通过语音控制灯亮度调到最暗(ai解析得到指令为灯亮度调最低)、窗帘关闭、音量调高一点(ai解析得到模糊指令为音量调高百分之10)、温度调高点(ai解析得到模糊指令为温度加10度)，其中，上述调高百分之10以及温度加10度为在ai人工智能中预先设置的属性调整规则，本发明对此不作过多限定。
68.步骤二：加载当前模糊指令对应命令所控设备类型的逻辑约束文件，加载设备当
前状态，可选的，设备当前状态可以包括设备当前属性以及告警；使用该设备逻辑约束文件和当前状态初始化数字模型，比如：ai人工智能发现当前模糊指令可能对应的是观影模式和制冷模式，观影模式下音量取值范围1.0-9.0、步长0.5，制冷模式下温度取值范围16-29、步长1，设备当前音量是7.0，当前温度20。
69.步骤三：使用初始化后得到的设备对应的数字化模型进行模糊指令的修正，将模糊指令计算为具体指令，并确定具体指令是否在数字化模型对应的取值范围内；需要说明的是，设备的数字化模型本质就是设备当前状态下其各个属性定义；例如，温度属性定义，包括：家电设备对应温度的当前值、家电设备对应温度的取值范围、家电设备对应温度是否可写等。模糊指令包括取最大值、最小值、按百分比计算、加减值等不确定参数的较为模糊的设备控制指令。
70.步骤四：对超出取值范围的具体指令进行修正；
71.可选的，先按模糊指令规则计算为具体指令：灯亮度调最小、窗帘关闭、音量调到7.0+(9.0-1.0)*10％＝7.8、温度调到20+10＝30；然后判断各个具体指令是否合法，不合法的要修正为合法指令：音量7.8不符合步长修正为8.0，温度30不符合取值范围修正为29；
72.步骤五：数字模型下发可以供设备顺利执行的合法命令至设备。
73.需要说明的是，本技术的技术方案在数字化模型基础上计算语音意图模糊指令。数字化模型是根据设备的最新属性值和告警值以及互斥补偿策略来初始化的，由于设备数字模型是对设备的一个逻辑映射，是最了解设备的服务，所以经过设备数字模型对指令的重新计算后会大大提升意图控制成功率。
74.综上，通过上述示例，ai人工智能不仅可以解析用户意图，可以确定具体指令，使得ai端主要面向用户时，避免仅靠用户意图计算并下发的指令往往不符合设备操作情况的出现，在ai人工智能解析模糊指令后，下发给设备前，通过对数字模型指令进行重新计算，使下发给设备的指令更合法合规，提高意图控制成功率，并在设备数字化模型在将ai人工智能下发的模糊指令计算后，会将计算结果和原因反馈给ai人工智能，以便ai人工智能组装对应的话术与用户交互，提升用户的使用体验。
75.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
76.在本实施例中还提供了一种指令的修正装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的设备较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
77.图5是根据本发明实施例的指令的修正装置的结构框图，该装置包括：
78.确定模块52，用于在监控到目标对象发出的模糊语音指令的情况下，通过所述模糊语音指令确定的用于控制家电设备的第一指令；
79.加载模块54，用于在预设的数字化模型中加载所述家电设备对应的逻辑约束文
件，以确定目标数字化模型；
80.处理模块56，用于使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令。
81.通过上述装置，在监控到目标对象发出的模糊语音指令的情况下，通过所述模糊语音指令确定的用于控制家电设备的第一指令；在预设的数字化模型中加载所述家电设备对应的逻辑约束文件，以确定目标数字化模型；使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令。即在确定模糊语音指令对应的可供家电设备执行的第一指令之后，为了避免第一指令与家电设备的操作要求出现互斥情况，通过加载家电设备对应的逻辑约束文件的目标数字化模型对第一指令进行修正处理，将第一指令转化为符合家电设备操作要求的第二指令，使得指令的控制效率大大提升，解决了传统方法中仅仅是将模糊语音指令直接下至设备进行执行，容易出现指令不符合设备操作要求的问题。
82.在一个示例性的实施例中，上述加载模块，还用于确定待执行第一指令的所述家电设备的设备类型信息，以及确定待执行所述第一指令的家电设备对应的设备状态信息；基于所述设备类型信息从数据库中匹配逻辑约束文件，其中，所述数据库中存在多组设备类型信息与逻辑约束文件的关联关系；使用所述设备类型信息和所述设备状态信息对预设的数字化模型进行初始化操作，得到目标数字化模型。
83.在一个示例性的实施例中，上述处理模块，还用于确定所述第一指令中携带的模糊信息，其中，所述模糊信息包括以下至少之一参数：最大值对应的第一参数、最小值对应的第二参数、加减值对应的第三参数、按照百分比取值对应的第四参数；识别所述模糊信息是否处于所述目标数字化模型对应的约束范围内；对大于所述约束范围的模糊信息使用目标数字化模型进行修正处理，其中，所述修正处理用于指示将所述模糊信息中携带的参数限制在设备对应的逻辑约束文件的标准范围内。
84.在一个示例性的实施例中，上述处理模块，还用于在出现所述模糊信息中的参数存在参数范围，且所述参数范围与所述目标数字化模型对应的约束范围相同或所述参数范围大于所述目标数字化模型对应的约束范围的情况下，对所述模糊信息中的参数对应的参数范围进行修正处理，将所述约束范围作为修正后的所述模糊信息中的所述参数对应的新参数范围；在出现所述模糊信息中的参数存在参数范围，且所述参数范围小于所述目标数字化模型对应的约束范围的情况下，对所述模糊信息中的参数对应的参数范围不进行修正处理。
85.在一个示例性的实施例中，上述装置还包括：意图模块，用于将所述第二指令下发至所述家电设备；在确定所述家电设备完成执行所述第二指令的情况下，获取所述家电设备对于所述第二指令的执行结果；基于所述执行结果确定模糊语音指令实现的家电设备的控制意图。
86.在一个示例性的实施例中，上述装置还包括：比较模块，用于比较所述第一指令与所述第二指令的差异；根据所述差异确定所述目标数字化模型的修正内容；通过所述修正内容确定第二指令适合所述家电设备执行的原因；保存所述原因，将所述原因作为提示目标对象再次发出模糊语音指令的参考信息。
87.在一个示例性的实施例中，上述比较模块还包括：话术单元，用于基于所述修正内容和所述原因生成响应话术；使用所述响应话术与所述目标对象进行语音交互，通过所述
语音交互提示所述目标对象变更发出的模糊语音指令中的指令结构。
88.本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
89.可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
90.s1，在监控到目标对象发出的模糊语音指令的情况下，通过所述模糊语音指令确定的用于控制家电设备的第一指令；
91.s2，在预设的数字化模型中加载所述家电设备对应的逻辑约束文件，以确定目标数字化模型；
92.s3，使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令。
93.在一个示例性实施例中，上述计算机可读存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(read-only memory，简称为rom)、随机存取存储器(random access memory，简称为ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
94.本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
95.本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
96.可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
97.s1，在监控到目标对象发出的模糊语音指令的情况下，通过所述模糊语音指令确定的用于控制家电设备的第一指令；
98.s2，在预设的数字化模型中加载所述家电设备对应的逻辑约束文件，以确定目标数字化模型；
99.s3，使用目标数字化模型对所述第一指令进行修正处理，得到第二指令。
100.在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
101.本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
102.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
103.以上所述仅是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。