[发明专利]一种车辆配置的调整方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种车辆配置的调整方法，其特征在于，

采集车内的语音信息；

根据所述语音信息，确定对应的目标场景类别；

获取与所述目标场景类别关联的车辆配置；

根据所述车辆配置对车辆进行配置参数的调整。

2.根据权利要求1所述的调整方法，其特征在于，在获取与所述目标场景类别关联的车辆配置之前，还包括：

根据语音特征、场景类别及车辆配置建立关联数据库，所述语音特征包括语义特征、声学特征。

3.根据权利要求1所述的调整方法，其特征在于，所述根据所述语音信息，确定对应的目标场景类别，包括：

对所述语音信息进行语义特征提取，得到语义特征提取结果，在关联数据库中确定与所述语义特征提取结果对应的目标场景类别。

4.根据权利要求1所述的调整方法，其特征在于，所述根据所述语音信息，确定对应的目标场景类别，还包括：

对所述语音信息进行语义特征提取，得到语义特征提取结果；

将所述语义特征提取结果输入至深度学习网络模型进行场景分类，确定目标场景类别；其中，所述深度学习网络模型用于根据语音特征提取结果进行场景分类，所述目标场景类别包括日常聊天场景、欢乐聊天场景或商务洽谈场景。

5.根据权利要求1所述的调整方法，其特征在于，所述根据所述语音信息，确定对应的目标场景类别，还包括：

对所述语音信息进行语义特征提取，得到语义特征提取结果；

对所述语音信息进行声学特征提取，得到声学特征提取结果；

确定与所述语义特征提取结果和所述声学特征提取结果匹配度最高的场景类别，并作为所述目标场景类别。

6.根据权利要求5所述的调整方法，其特征在于，确定与所述语义特征提取结果和所述声学特征提取结果匹配度最高的场景类别，包括：

根据所述语义特征提取结果，确定与每个场景类别的第一匹配度；

根据所述声学特征提取结果，确定与每个场景类别的第二匹配度；

根据所述第一匹配度、第二匹配度及预设权重因子，确定每个场景类别的总类别匹配度值；

在所述关联数据库中的所有场景类别中，将总类别匹配度值最大的场景类别作为所述目标场景类别。

7.根据权利要求6所述的调整方法，其特征在于，所述语义特征结果包括多个语义关键词，所述声学特性结果包括声学频谱；

根据所述语义特征提取结果，确定与每个场景类别的第一匹配度，包括：

根据所述多个语义关键词，在每个场景类别对应存储的语义词中检索出与所述多个语义关键词中任一个语义关键词相同的所有目标语义词，根据检索结果确定所述语义特征结果与每个场景类别之间的相似度，并作为所述第一匹配度；

对应地，根据所述声学特征提取结果，确定与每个场景类别的第二匹配度，包括：

根据所述声学频谱，确定每个场景类别对应存储的多个预设声学频谱与所述声学频谱之间的相似度，将每个场景类别中目标预设声学频谱与所述声学频谱之间的相似度作为第二匹配度；其中，目标预设声学频谱为每个场景类别中各个预设声学频谱与所述声学频谱之间的相似度最高的预设声学频谱。

8.一种车辆配置的调整装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集车内的语音信息；

确定模块，用于根据所述语音信息，确定对应的目标场景类别；

获取模块，用于获取与所述目标场景类别关联的车辆配置；

调整模块，用于根据所述车辆配置对车辆进行配置参数的调整。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算可读机存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。