本發(fā)明涉及人工智能，特別涉及一種基于自然語言的全屋智能場景生成系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在全屋智能場景生成領(lǐng)域，背景技術(shù)主要涉及智能家居系統(tǒng)的集成與自動(dòng)化控制技術(shù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)（iot）技術(shù)的快速發(fā)展，智能家居系統(tǒng)逐漸從單一設(shè)備的控制向多設(shè)備協(xié)同工作轉(zhuǎn)變。全屋智能場景生成技術(shù)旨在通過集成多種智能設(shè)備（如智能燈光、溫控系統(tǒng)、安防設(shè)備、音響系統(tǒng)等），實(shí)現(xiàn)用戶自定義的場景模式，提升生活品質(zhì)和能源效率。

2、但是現(xiàn)有技術(shù)中缺乏對用戶需求的個(gè)性化理解，導(dǎo)致智能場景無法與個(gè)性化需求相匹配，使得用戶對全屋智能的體驗(yàn)感有待進(jìn)一步提升。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

2、本發(fā)明的一方面，提供一種基于自然語言的全屋智能場景生成系統(tǒng)，包含：

3、場景感知組件，負(fù)責(zé)通過語音傳感器、圖像傳感器及環(huán)境傳感器多模態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)捕捉用戶的行為習(xí)慣和環(huán)境狀態(tài)；將語音傳感器采集到的用戶指令與行為習(xí)慣和環(huán)境狀態(tài)相關(guān)聯(lián)；

4、語義理解組件，負(fù)責(zé)利用大語言模型對用戶語音指令進(jìn)行深度語義分析，根據(jù)深度語義分析結(jié)果，得到關(guān)聯(lián)的行為習(xí)慣和環(huán)境狀態(tài)，并結(jié)合全屋設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)，生成場景配置方案；

5、動(dòng)態(tài)反饋組件，負(fù)責(zé)通過持續(xù)收集用戶反饋和環(huán)境數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化場景生成策略，根據(jù)用戶的滿意度、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)以及外部環(huán)境變化，不斷調(diào)整場景配置。

6、一種可選的實(shí)施方式中，場景感知組件，包含：

7、語音分解模塊，負(fù)責(zé)對語音指令進(jìn)行特征提取，將其分解為時(shí)間、空間及語義等多個(gè)維度的特征向量；同時(shí)，環(huán)境傳感器采集的環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)映射為環(huán)境狀態(tài)矩陣；通過自適應(yīng)對齊將語音指令的特征向量與環(huán)境狀態(tài)矩陣進(jìn)行動(dòng)態(tài)匹配，建立初步的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

8、圖譜構(gòu)建模塊，負(fù)責(zé)基于用戶行為習(xí)慣數(shù)據(jù)，構(gòu)建行為特征圖譜，包含時(shí)間序列、空間分布和強(qiáng)度變化等多維度信息；通過行為-指令關(guān)聯(lián)；將語音指令的特征向量與行為特征圖譜進(jìn)行深度耦合；

9、權(quán)重計(jì)算模塊，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)分析當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)與歷史行為模式的關(guān)聯(lián)性，通過動(dòng)態(tài)權(quán)重分配為語音指令的每個(gè)特征維度賦予不同的權(quán)重，權(quán)重根據(jù)環(huán)境狀態(tài)的變化和行為習(xí)慣的演進(jìn)動(dòng)態(tài)調(diào)整；

10、向量生成模塊，負(fù)責(zé)將語音指令的特征向量、環(huán)境狀態(tài)矩陣和行為特征圖譜進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，生成一個(gè)包含環(huán)境適應(yīng)性和行為習(xí)慣的增強(qiáng)語義向量。

11、一種可選的實(shí)施方式中，語音分解模塊，包含：

12、多維度解析子模塊，負(fù)責(zé)語音指令經(jīng)過特征提取后，被分解為時(shí)間、空間及語義多個(gè)維度的特征向量，分別代表了語音指令在不同維度上的信息；環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)通過環(huán)境傳感器采集，并被映射為環(huán)境狀態(tài)矩陣，包含當(dāng)前環(huán)境的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息；

13、層次化映射子模塊，負(fù)責(zé)通過層次化的映射方式，將環(huán)境數(shù)據(jù)分為基礎(chǔ)層、動(dòng)態(tài)層及關(guān)聯(lián)層；

14、動(dòng)態(tài)匹配子模塊，負(fù)責(zé)將語音指令的時(shí)間、空間及語義特征向量與環(huán)境狀態(tài)矩陣的基礎(chǔ)層進(jìn)行初步匹配，尋找可能的關(guān)聯(lián)點(diǎn)；通過關(guān)聯(lián)層的分析，將語音指令的語義維度與環(huán)境狀態(tài)矩陣的關(guān)聯(lián)性信息進(jìn)行深度匹配。

15、一種可選的實(shí)施方式中，多維度解析子模塊的時(shí)間維度捕捉語音指令的時(shí)間特性；空間維度反映語音指令的空間特性；語義維度解析語音指令的語義內(nèi)容。

16、一種可選的實(shí)施方式中，層次化映射子模塊的基礎(chǔ)層包含環(huán)境的基本物理參數(shù)；動(dòng)態(tài)層反映環(huán)境狀態(tài)的實(shí)時(shí)變化；關(guān)聯(lián)層捕捉環(huán)境狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)性。

17、一種可選的實(shí)施方式中，圖譜構(gòu)建模塊，包含：

18、特征時(shí)空分解子模塊，負(fù)責(zé)將用戶行為習(xí)慣數(shù)據(jù)按時(shí)間維度分解為多個(gè)時(shí)間序列片段，捕捉用戶行為的時(shí)間特性；將用戶行為習(xí)慣數(shù)據(jù)按空間維度分解為多個(gè)空間分布區(qū)域，捕捉用戶行為的空間特性；將用戶行為習(xí)慣數(shù)據(jù)按強(qiáng)度維度分解為多個(gè)強(qiáng)度變化曲線，捕捉用戶行為的強(qiáng)度特性；

19、特征層次化建模子模塊，負(fù)責(zé)基于時(shí)間序列、空間分布和強(qiáng)度變化數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶行為的基礎(chǔ)特征模型；捕捉用戶行為的實(shí)時(shí)變化和趨勢，形成動(dòng)態(tài)特征模型；分析用戶行為之間的關(guān)聯(lián)性，形成關(guān)聯(lián)特征模型，

20、深度耦合子模塊，負(fù)責(zé)將語音指令的特征向量與行為特征圖譜進(jìn)行映射，尋找指令與行為之間的潛在關(guān)聯(lián)；通過行為特征圖譜的層次化模型，識別當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)下的用戶行為模式，并與語音指令進(jìn)行深度耦合。

21、一種可選的實(shí)施方式中，權(quán)重計(jì)算模塊，包含：

22、數(shù)據(jù)映射子模塊，負(fù)責(zé)通過環(huán)境傳感器采集當(dāng)前的環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將其映射為環(huán)境狀態(tài)矩陣；同時(shí)，語音分解模塊對用戶的語音指令進(jìn)行特征提取，生成包含時(shí)間、空間及語義多維度的特征向量；

23、特征識別子模塊，負(fù)責(zé)結(jié)合歷史行為特征圖譜，分析當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)與用戶行為模式之間的關(guān)聯(lián)性；通過對比當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)與歷史行為模式，識別出哪些特征維度在當(dāng)前場景下更具重要性；

24、權(quán)重分配子模塊，負(fù)責(zé)為語音指令的每個(gè)特征維度動(dòng)態(tài)分配權(quán)重。

25、一種可選的實(shí)施方式中，語義理解組件，包含：

26、模型生成模塊，負(fù)責(zé)采用語義分析機(jī)制，將用戶的自然語言指令轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的場景配置方案；通過深度語義關(guān)聯(lián)，結(jié)合全屋設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)，生成動(dòng)態(tài)的場景模型；

27、模型觸發(fā)模塊，負(fù)責(zé)接收到語音指令，觸發(fā)大語言模型；

28、方案執(zhí)行模塊，負(fù)責(zé)通過感知及理解機(jī)制，生成高度個(gè)性化的場景方案并執(zhí)行。

29、一種可選的實(shí)施方式中，模型生成模塊，包含：

30、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理子模塊，負(fù)責(zé)將用戶的自然語言指令轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化語義信息，提取指令中的關(guān)鍵動(dòng)作、對象和上下文信息；實(shí)時(shí)捕捉用戶的行為模式，并將其轉(zhuǎn)化為時(shí)間序列特征；實(shí)時(shí)捕捉當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)，并將其量化為可計(jì)算的特征向量；結(jié)合用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和環(huán)境變化趨勢，形成多維度的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；

31、語義關(guān)聯(lián)與需求推斷子模塊，負(fù)責(zé)將語音指令與用戶的行為模式進(jìn)行深度關(guān)聯(lián)，判斷行為是否符合指令的典型模式；通過分析用戶的行為模式與環(huán)境變化的關(guān)聯(lián)，推斷用戶的需求變化；將語音指令與環(huán)境變化進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，優(yōu)化指令的執(zhí)行效果；

32、動(dòng)態(tài)場景模型生成子模塊，負(fù)責(zé)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)生成當(dāng)前場景的狀態(tài)模型，包含用戶的行為狀態(tài)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)；將歷史行為數(shù)據(jù)與環(huán)境變化趨勢融入場景模型，形成對用戶習(xí)慣和偏好的深度理解；通過分析當(dāng)前場景狀態(tài)和歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測用戶可能的需求變化，并生成相應(yīng)的預(yù)測信息。

33、一種可選的實(shí)施方式中，動(dòng)態(tài)場景模型生成子模塊，包含：

34、關(guān)聯(lián)分析單元，負(fù)責(zé)分析用戶的行為模式與環(huán)境變化之間的關(guān)聯(lián)；關(guān)聯(lián)分析基于當(dāng)前的行為和環(huán)境數(shù)據(jù)，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，形成對用戶習(xí)慣的深度理解；

35、數(shù)據(jù)融入單元，負(fù)責(zé)基于采集到的多模態(tài)數(shù)據(jù)，生成當(dāng)前場景的狀態(tài)模型，包含用戶的行為狀態(tài)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)以及環(huán)境參數(shù)；通過將歷史行為數(shù)據(jù)與環(huán)境變化趨勢融入模型；

36、結(jié)果預(yù)測單元，負(fù)責(zé)通過分析當(dāng)前場景狀態(tài)和歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測用戶可能的需求變化；預(yù)測基于當(dāng)前的行為和環(huán)境數(shù)據(jù)，并用戶的歷史習(xí)慣；生成相應(yīng)的預(yù)測信息，并提前調(diào)整環(huán)境參數(shù)以適應(yīng)用戶的需求變化。

37、本發(fā)明場景感知組件通過語音、圖像、環(huán)境傳感器等，構(gòu)建全面的用戶行為和環(huán)境畫像；持續(xù)捕捉用戶行為模式和偏好，建立動(dòng)態(tài)用戶模型；將語音指令與用戶習(xí)慣、環(huán)境狀態(tài)建立智能關(guān)聯(lián)；提供個(gè)性化服務(wù)基礎(chǔ)：為場景配置提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支持；讓智能家居更自然、更貼心。語義理解組件準(zhǔn)確理解用戶指令的深層含義；將指令與用戶習(xí)慣、環(huán)境狀態(tài)、設(shè)備狀態(tài)相結(jié)合；輸出最優(yōu)化的場景配置建議；實(shí)現(xiàn)自然交互：讓用戶用最自然的方式控制家居；讓系統(tǒng)能夠主動(dòng)提供最優(yōu)解決方案；讓家居系統(tǒng)真正具備"思考"能力。動(dòng)態(tài)反饋組件通過用戶反饋不斷優(yōu)化場景策略，根據(jù)環(huán)境變化和用戶滿意度動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)場景配置的持續(xù)改進(jìn)；實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)進(jìn)化，讓智能家居系統(tǒng)不斷成長；提供個(gè)性化服務(wù)，讓系統(tǒng)越來越懂用戶；提升系統(tǒng)可靠性，確保場景配置始終最優(yōu)。