一种到站提示方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及电子设备的控制技术，尤其涉及一种到站提示方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
：：2.目前，愈来愈多的用户选择在通勤或出行过程中使用主动降噪(activenoisecancellation，anc)耳机来收听音频或隔绝噪声保证休息质量。同时这也带来了一个显而易见的问题，就是当降噪效果足够好的时候，用户很难收到交通工具的广播到站信息，导致用户坐过站，或者需要用户自行注意到站信息，影响了用户对降噪耳机的出行体验，不利于降噪耳机的普及。技术实现要素：3.为解决上述技术问题，本技术实施例期望提供一种到站提示方法、装置、电子设备及存储介质。4.本技术的技术方案是这样实现的：5.第一方面，提供了一种到站提示方法，应用于第一电子设备，包括：6.获取语音采集单元采集的音频数据；7.基于第一语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第一语音识别结果；8.基于所述第一语音识别结果确定所述第一电子设备的到达站点；9.基于所述到达站点生成站点提示信息，并控制用户输出单元输出所述站点提示信息。10.第二方面，提供了一种到站提示装置，应用于第一电子设备，包括：11.获取单元，用于获取语音采集单元采集的音频数据；12.处理单元，用于基于第一语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第一语音识别结果；基于所述语音识别结果确定所述第一电子设备的到达站点；基于所述到达站点生成站点提示信息；13.控制单元，用于控制用户输出单元输出所述站点提示信息。14.第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，15.其中，所述处理器配置为运行所述计算机程序时，执行前述方法的步骤。16.第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现前述方法的步骤。17.本技术实施例中提供了一种到站提示方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取语音采集单元采集的音频数据；基于第一语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第一语音识别结果；基于所述第一语音识别结果确定所述第一电子设备的到达站点；基于所述到达站点生成站点提示信息，并控制用户输出单元输出所述站点提示信息。这样，用户乘坐交通工具出现时，通过对当前环境的音频数据进行语音识别确定到达站点，生成站点提示信息(比如，语音提示、弹窗提示、振动提示等)提醒用户，避免因用户佩戴降噪耳机或走神而错过站点，提升用户出行体验。附图说明18.图1为本技术实施例中到站提示方法的第一流程示意图；19.图2为本技术实施例中到站提示方法的第二流程示意图；20.图3为本技术实施例中子路网信息的第一组成结构示意图；21.图4为本技术实施例中子路网信息的第二组成结构示意图；22.图5为本技术实施例中到站提示方法的第三流程示意图；23.图6为本技术实施例中到站提示系统的组成结构示意图；24.图7为本技术实施例中到站提示装置的组成结构示意图；25.图8为本技术实施例中电子设备的组成结构示意图。具体实施方式26.为了能够更加详尽地了解本技术实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本技术实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本技术实施例。27.本技术实施例中提供了一种到站提示方法，应用于第一电子设备，第一电子设备利用配置的第一语音检测模型对当前环境的音频数据进行语音识别，确定到达站点，并提醒用户。28.第一电子设备可以包括诸如手机、可穿戴设备、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、便捷式媒体播放器(portablemediaplayer，pmp)等移动设备，用户携带第一电子设备乘坐公共交通时，第一电子设备可以为用户提供到站提醒服务。29.图1为本技术实施例中到站提示方法的第一流程示意图，如图1所示，该方法具体可以包括：30.步骤101：获取语音采集单元采集的音频数据；31.这里，语音采集单元用于采集当前环境的音频数据，语音采集单元可以为第一电子设备上配置的麦克风。32.步骤102：基于第一语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第一语音识别结果；33.这里，第一语音检测模型用于识别音频数据中是否包含预设关键字。示例性的，第一语音检测模型先从音频数据中提取音频特征，将音频特征和预设关键字的音频特征匹配来判断音频数据中是否包含预设关键字。34.示例性的，在一些实施例中，第一语音识别结果包括第一语音检测模型所检测关键字的预测概率，进一步的根据关键字的预测概率判断音频数据中是否包含该关键字，预测概率越大表征音频数据中包含预设关键字的可能越高，反之越低。35.步骤103：基于所述第一语音识别结果确定所述第一电子设备的到达站点；36.这里，到达站点可以是用户乘坐某种公共交通即将到达的站点或者当前站点，公共交通运行系统对每条线路和每个站点设置站点提示声音，通过采集站点提示声音进行分析判断载具即将到达站点或者当前站点，以提醒用户。示例性的，“下一站xxx”通过提取环境音中的关键字判断下一站是否为目的地站，“xxx站到了”通过提取环境音中的关键字判断当前站是否为目的地站。37.示例性的，在一些实施例中，第一语音识别结果包括关键字的预测概率，所述基于所述第一语音识别结果确定所述第一电子设备的到达站点，包括：从所述第一语音识别结果中获取第一关键字的预测概率；其中，所述第一关键字为所述至少一个站点关键字中的一个；所述第一关键字的预测概率大于或者等于所述第一关键字的判决阈值时，确定所述第一关键字所指代的站点为到达站点；所述第一关键字的预测概率小于所述第一关键字的判决阈值时，确定所述第一关键字所指代的站点不为到达站点。38.也就是说，将关键字的概率阈值和判决阈值比较，来判断音频数据中是否包含关键字，若包含则该关键字所指代的站点为到达站点；若不包含则该关键字所指代的站点不为到达站点，也可以理解为该关键字所指代的站点未到达。39.示例性的，在一些实施例中，所述方法还包括：获取预先训练的初始语音检测模型；确定目的地站点；基于所述目的地站点的关键字配置所述初始语音检测模型中的模型参数，得到所述第一语音检测模型；其中，所述第一语音检测模型用于识别所述目的地站点的关键字。40.实际应用中，初始语音检测模型可以为神经网络模型，训练后的初始语音检测模型具备语音识别功能，在确定目的地站点后，只需要利用目的地站点的关键字配置初始语音建模模型的模型参数，无需进行模型训练。得到第一语音识别结果中包括目的地站点关键字的预测概率，当目的地站点关键字的预测概率大于判决阈值，则表示当前环境音中包含目的地站点的关键字，则生成提示信息以提醒用户目的地站点到。41.实际应用中，考虑到提醒及时性，第一语音检测模型还可以用于识别目的地站点的临近站点的关键字，在目的地站点的前一站或前两站便开始提醒用户。实际应用中，站点提醒功能是否开启可由用户自行选择，且具体的提醒方式可以为系统默认方式，或由用户自行设置。42.步骤104：基于所述到达站点生成站点提示信息，并控制用户输出单元输出所述站点提示信息。43.示例性的，在一些实施例中，所述方法还包括：获取第二电子设备生成并发送的所述第一语音检测模型。即第二电子设备生成第一语音检测模型，并发送给第一电子设备使用。44.示例性的，第二电子设备的处理资源和存储资源优第一电子设备，第一电子设备可以为可穿戴设备，第二电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑等处理资源和存储资源优于可穿戴设备的移动设备。第二电子设备根据用户目的地站点生成便于在可穿戴设备上部署的第一语音检测模型，缩小了语音检测范围限制了模型大小。45.从声音中对关键字(如车站名称、语音助手指令等)进行识别需要对关键字进行事先建模，而这种模型的大小会因关键字的数量和长度增加而迅速增大。本方案仅利用目的地站点的关键字，或者与目的地站点临近的部分站点的关键字建立第一语音检测模型，第一语音检测模型的规模较小可以应用在处理资源和存储资源有限的可穿戴设备上，避免了过大的模型无法部署在可穿戴设备上的问题。46.在地铁等定位信号较差或用户不愿意开启位置信息的场景或情况下，利用地理位置信息的系统将完全无法提供正常的服务。若用户手机在通勤过程中电量耗尽关机，手机定位功能将完全失效。因此用户可能为了防止耗电选择暂停使用手机或在休息过程中不知道手机关机而坐过站，这些将极大地影响用户的体验，本技术将上述到站提示方法应用到可穿戴设备上可以有效解决这些问题，可穿戴设备为耳机时，耳机端的麦克风不容易被用户遮挡能采集高质量的环境音频数据，从而准确识别到达站点。47.示例性的，第一电子设备可以为移动设备，第二电子设备还可以为固定设备，第一电子设备与第二电子设备可以无线通信，第一电子设备发送模型请求(包含目的地站点)，第二电子设备响应模型请求生成第一语音检测模型并发送给第一电子设备。48.采用上述技术方案，用户乘坐交通工具出现时，通过对当前环境的音频数据进行语音识别确定到达站点，生成站点提示信息(比如，语音提示、弹窗提示、振动提示等)提醒用户，避免因用户佩戴降噪耳机或走神而错过站点，提升用户出行体验。49.为了能更加体现本技术的目的，在本技术上述实施例的基础上，进行进一步的举例说明，图2为本技术实施例中到站提示方法的第二流程示意图，如图2所示，该方法具体可以包括：50.步骤201：获取预先训练的初始语音检测模型；；51.步骤202：确定目的地站点；基于所述目的地站点，从当前城市路网信息中确定与目的地站点相关的子路网信息；52.这里，当前城市路网信息为第一电子设备所在城市路网信息，当前城市路网信息将在路网信息有更新时或用户移动到新的城市时进行更新。53.这里，子路网信息为当前城市路网信息中与目的地站点相关的部分路网信息。例如，子路网信息中包括目的地站点及其周围相关站点的拓扑关系。子路网信息可以包括预设到达路径上所有站点信息，例如某城市地铁1号线上所有站点信息。子路网信息可以包括预设到达路径上目的地站及之前站点，如图3所示，子路网信息包括一条乘车路线上目的地站点及之前多个站点信息。子路网信息还可以包括目的地站及周围站点信息，如图4所示，有3条线路经过目的地站，则获取每条路径上目的地站点的前后站点组成子路网信息。54.步骤203：基于所述子路网信息中的每个站点的关键字配置所述初始语音检测模型中的模型参数，得到所述第一语音检测模型；55.实际应用中，初始语音检测模型可以为神经网络模型，训练后的初始语音检测模型具备语音识别功能，在确定目的地站点的子路网信息后，只需要利用子路网信息中每个站点的关键字和配置初始语音建模模型的模型参数，无需进行模型训练，得到的第一语音检测模型除了具备目的地站点的检测能力，还具备其他相关站点的检测能力。56.步骤204：获取语音采集单元采集的音频数据；57.步骤205：基于第一语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第一语音识别结果；58.步骤206：基于所述第一语音识别结果确定所述第一电子设备的到达站点；59.示例性的，语音识别结果包括每个站点关键字的预测概率，关键字的预测概率大于或者等于所述关键字的判决阈值时，确定所述关键字所指代的站点为到达站点。也就是说，第一语音检测模型用于检测多个站点时，输出多个关键字的预测概率，通过预测概率的大小来判断语音数据所包含的站点关键字。60.实际应用中，每个关键字的判决阈值相等或不相等，判决阈值越大关键字的检测条件越严格，判决阈值越小关键字的检测条件越宽松。实际应用中，还可以根据用户到达站点的概率来灵活配置判决阈值，到达站点的概率越高，判决阈值设置越小，到达站点的概率越低，判决阈值设置越高。61.示例性的，在一些实施例中，该方法还包括：获取所述第一电子设备的位置信息和运动信息；基于所述第一电子设备的位置信息和运动信息，预测所述第一电子设备即将到达的第一站点；降低所述第一站点的关键字对应的判决阈值。62.这里，位置信息可以通过定位单元获取，或者根据与第一电子设备通信的基站位置确定。运动信息包括第一电子设备的移动方向移动速度等信息。可以通过第一电子设备或第二电子设备上的传感器单元来检测，例如，陀螺仪传感器、加速度传感器等。63.示例性的，在一些实施例中，该方法还包括：确定所述第一电子设备已经经过的第二站点；增大所述第二站点的关键字对应的判决阈值。64.示例性的，在一些实施例中，所述方法还包括：获取第二电子设备生成并发送的所述第一语音检测模型。即第二电子设备生成第一语音检测模型，并发送给第一电子设备使用。65.步骤207：基于所述到达站点生成站点提示信息，并控制用户输出单元输出所述站点提示信息。66.示例性的，所述第一语音检测模型用于识别所述子路网信息中每个站点的关键字。所述基于所述到达站点生成站点提示信息，包括：所述第一电子设备的到达站点为所述目的地站点时，生成所述站点提示信息，用于提示所述目的地站点到。67.也就是说，当第一语音检测模型可以识别目的地站点以及中间站点时，只有识别到中间站点时才生成提示信息提醒用户，识别到中间站点时可以辅助目的地站点的判决，例如，降低目的地站点的判决阈值。68.示例性的，所述基于所述到达站点生成站点提示信息，包括：对识别到的所有站点生成站点提示信息。实际应用中，考虑到提醒及时性，第一语音检测模型还可以用于识别目的地站点的临近站点的关键字，在目的地站点的前一站或前两站便开始提醒用户。实际应用中，站点提醒功能是否开启可由用户自行选择，且具体的提醒方式可以为系统默认方式，或由用户自行设置。69.为了能更加体现本技术的目的，在本技术上述实施例的基础上，对到站提示方法进行进一步的举例说明，图5为本技术实施例中到站提示方法的第三流程示意图，如图5所示，该方法具体可以包括：70.步骤501：获取语音采集单元采集的音频数据；71.步骤502：基于第一语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第一语音识别结果；72.步骤503：基于所述第一语音识别结果确定所述第一电子设备的到达站点；73.步骤504：基于所述到达站点生成站点提示信息，并控制用户输出单元输出所述站点提示信息。74.步骤505：基于第二语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第二语音识别结果；75.步骤506：基于所述第二语音识别结果确定语音唤醒指令或语音控制指令。76.这里，第二语音检测模型可以理解为现有电子设备中的语音助手，检测音频数据中包含唤醒关键字(即语音唤醒指令)，则第二语音检测模型的语音检测功能启动，检测音频数据中的控制关键字(即语音控制指令)。77.示例性的，第一语音检测模型和第二语音检测模型可以分别由不同的硬件模块来实现，例如在现有语音助手使用的关键字检测(keywordsspotting，kws)模块的基础上，额外增加了一块新的kws模块，这样两种语音检测独立，就避免了到站提醒功能影响语音助手的功能。在软件方面，依据当前城市路网信息的确定待检测站点，将待检测站点到站广播信息中的关键字添加至语音检测模型中，缩小了关键字的数量，也限制了模型的大小；同时还可以借助定位单元和传感器单元采集的信息进行联合辅助判决，提高判决的准确性。78.在上述实施例的基础上以第一电子设备为耳机，第二电子设备为手机为例进行进一步举例说明。图6为本技术实施例中到站提示系统的组成结构示意图，如图6所示，到站提示系统包括：耳机601、手机602和云端603。79.其中，云端603存储城市路网信息库；80.手机602根据当前所在城市从云端603城市路网信息库获取当前城市路网信息，并根据用户目的地信息从当前城市路网信息中确定目的地的子路网信息；根据子路网信息生成第一语音检测模型发送给耳机的第一语音检测模块执行站点检测，并获取位置信息和运动信息发送给耳机601的主控制器，进行辅助判决；81.耳机601中硬件部分额外增加了一条经过到第一语音检测模块处理的数据通路，用于进行站点检测。第一语音检测模块基本结构与语音助手第二语音检测模块基本一致，但因使用的语音检测模型较小，算力与存储单元数量可以有适当降低。82.耳机601接收到手机602的第一语音检测模型，第一语音检测模块基于第一语音检测模型对麦克风采集的音频数据进行站点检测，得到第一语音识别结果，第二语音检测模块基于固有的第二语音检测模型对麦克风采集的音频数据进行语音识别，得到第二语音识别结果。主控制器根据对两个语音识别结果进行进一步的判决，最终确定音频数据中包含的关键字，并执行对应的控制操作。需要说明的是，主控制器在进行站点识别时为了提高准确性，还会根据手机602发送的位置信息和运动信息进行辅助判决。如载具已到达当前站，则适当提高下一站站名出现的可能性，即降低下一站的判决阈值。83.示例性的，根据目的地的子路网信息，确定子路网信息中的基站范围，并利用基站范围进行判断，若手机连接基站位于基站范围内，确定用户进入目的地一定范围，则通知耳机适当降低某些站站名出现的判决阈值，从而动态辅助最终判决。84.运动信息可以为手机的加速度，当加速度减小时判定列车正在减速进站，当加速度增大时判定列车正在加速出站，用于提供辅助判断信息。85.耳机601主控制器将主要利用到第一语音检测模块的语音识别结果，配合手机602传递的位置信息和运动信息判断用户到达哪一站、是否到达目的地。若判断出用户已经到达目的地，则提示用户(播放声音或通过手机弹窗)。这样，用户出行时，解放用户注意力，使用户可以专注与其他事情，极大地提升用户出行体验。即便在用户没有到达过的城市或站点的情况下仍然可以避免坐过站浪费时间。86.上述耳机可以为入耳式耳机、头戴式耳机、有线耳机、无线耳机等任一形式的耳机。87.为实现本技术实施例的方法，基于同一发明构思本技术实施例还提供了一种到站提示装置，应用于第一电子设备，如图7所示，该装置70包括：88.获取单元701，用于获取语音采集单元采集的音频数据；89.处理单元702，用于基于第一语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第一语音识别结果；基于所述语音识别结果确定所述第一电子设备的到达站点；基于所述到达站点生成站点提示信息；90.控制单元703，用于控制用户输出单元输出所述站点提示信息。91.示例性的，在一些实施例中，该装置还包括配置单元(图7中未示出)，用于获取预先训练的初始语音检测模型；确定目的地站点；基于所述目的地站点的关键字配置所述初始语音检测模型中的模型参数，得到所述第一语音检测模型；其中，所述第一语音检测模型用于识别所述目的地站点的关键字。92.示例性的，在一些实施例中，该装置还包括配置单元，具体用于基于所述目的地站点，从当前城市路网信息中确定与目的地站点相关的子路网信息；其中，所述子路网信息包括目的地站点，以及所述目的地站点在预设到达路径上的中间站点；基于所述子路网信息中的每个站点的关键字配置所述初始语音检测模型中的模型参数，得到所述第一语音检测模型；93.其中，所述第一语音检测模型用于识别所述子路网信息中每个站点的关键字。94.示例性的，在一些实施例中，控制单元703，用于所述第一电子设备的到达站点为所述目的地站点时，生成所述站点提示信息，用于提示所述目的地站点到。95.示例性的，在一些实施例中，获取单元701，用于获取第二电子设备生成并发送的所述第一语音检测模型。96.示例性的，第二电子设备的处理资源和存储资源优第一电子设备，第一电子设备可以为可穿戴设备，第二电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑等处理资源和存储资源优于可穿戴设备的移动终端。第二电子设备根据用户目的地站点生成便于在可穿戴设备上部署的第一语音检测模型，缩小了语音检测范围限制了模型大小。97.示例性的，在一些实施例中，所述第一语音识别结果包括至少一个站点关键字的预测概率；98.处理单元702，用于从所述第一语音识别结果中获取第一关键字的预测概率；其中，所述第一关键字为所述至少一个站点关键字中的一个；所述第一关键字的预测概率大于或者等于所述第一关键字的判决阈值时，确定所述第一关键字所指代的站点为到达站点；所述第一关键字的预测概率小于所述第一关键字的判决阈值时，确定所述第一关键字所指代的站点不为到达站点。99.示例性的，在一些实施例中，处理单元702，用于获取所述第一电子设备的位置信息和运动信息；基于所述第一电子设备的位置信息和运动信息，预测所述第一电子设备即将到达的第一站点；降低所述第一站点的关键字对应的判决阈值。100.示例性的，在一些实施例中，处理单元702，用于确定所述第一电子设备已经经过的第二站点；增大所述第二站点的关键字对应的判决阈值。101.示例性的，在一些实施例中，处理单元702，还用于基于第二语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第二语音识别结果；基于所述第二语音识别结果确定语音唤醒指令或语音控制指令。102.实际应用中，上述装置可以是第一电子设备，也可以是应用于第一电子设备中的芯片。在本技术中，该装置可以通过或软件、或硬件、或软件与硬件相结合的方式，实现多个单元的功能，使该装置可以执行如上述任一实施例所提供的到站提示方法。且该装置的各技术方案的技术效果可以参考到站提示方法中相应的技术方案的技术效果，本技术对此不再一一赘述。103.基于上述到站提示装置中各单元的硬件实现，本技术实施例还提供了一种电子设备，该电子设备为移动设备，如图8所示，该电子设备80包括：处理器801和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器802；104.其中，处理器801配置为运行计算机程序时，执行前述实施例中的方法步骤。105.当然，实际应用时，如图8所示，该电子设备80中的各个组件通过总线系统803耦合在一起。可理解，总线系统803用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统803除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为总线系统803。106.在实际应用中，上述处理器可以为特定用途集成电路(asic，applicationspecificintegratedcircuit)、数字信号处理装置(dspd，digitalsignalprocessingdevice)、可编程逻辑装置(pld，programmablelogicdevice)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，fpga)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本技术实施例不作具体限定。107.上述存储器可以是易失性存储器(volatilememory)，例如随机存取存储器(ram，random-accessmemory)；或者非易失性存储器(non-volatilememory)，例如只读存储器(rom，read-onlymemory)，快闪存储器(flashmemory)，硬盘(hdd，harddiskdrive)或固态硬盘(ssd，solid-statedrive)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器提供指令和数据。108.在示例性实施例中，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括计算机程序的存储器，计算机程序可由电子设备的处理器执行，以完成前述方法的步骤。109.本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令。110.可选的，该计算机程序产品可应用于本技术实施例中的电子设备，并且该计算机程序指令使得计算机执行本技术实施例的各个方法中由电子设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。111.本技术实施例还提供了一种计算机程序。112.可选的，该计算机程序可应用于本技术实施例中的电子设备，当该计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行本技术实施例的各个方法中由电子设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。113.应当理解，在本技术使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术。在本技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。本技术中表述“具有”、“可以具有”、“包括”和“包含”、或者“可以包括”和“可以包含”在本文中可以用于指示存在对应的特征(例如，诸如数值、功能、操作或组件等元素)，但不排除附加特征的存在。114.应当理解，尽管在本技术可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开，不必用于描述特定的顺序或先后次序。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。115.本技术实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。116.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和设备，可以通过其它的方式实现。以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。117.上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。118.另外，在本技术各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。119.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
：的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。当前第1页12当前第1页12
技术特征：
1.一种到站提示方法，应用于第一电子设备，其特征在于，所述方法包括：获取语音采集单元采集的音频数据；基于第一语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第一语音识别结果；基于所述第一语音识别结果确定所述第一电子设备的到达站点；基于所述到达站点生成站点提示信息，并控制用户输出单元输出所述站点提示信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取预先训练的初始语音检测模型；确定目的地站点；基于所述目的地站点的关键字配置所述初始语音检测模型中的模型参数，得到所述第一语音检测模型；其中，所述第一语音检测模型用于识别所述目的地站点的关键字。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目的地站点的关键字配置所述初始语音检测模型中的模型参数，得到所述第一语音检测模型，包括：基于所述目的地站点，从当前城市路网信息中确定与目的地站点相关的子路网信息；其中，所述子路网信息包括目的地站点，以及所述目的地站点在预设到达路径上的中间站点；基于所述子路网信息中的每个站点的关键字配置所述初始语音检测模型中的模型参数，得到所述第一语音检测模型；其中，所述第一语音检测模型用于识别所述子路网信息中每个站点的关键字。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述到达站点生成站点提示信息，包括：所述第一电子设备的到达站点为所述目的地站点时，生成所述站点提示信息，用于提示所述目的地站点到。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第二电子设备生成并发送的所述第一语音检测模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一语音识别结果包括至少一个站点关键字的预测概率；所述基于所述第一语音识别结果确定所述第一电子设备的到达站点，包括：从所述第一语音识别结果中获取第一关键字的预测概率；其中，所述第一关键字为所述至少一个站点关键字中的一个；所述第一关键字的预测概率大于或者等于所述第一关键字的判决阈值时，确定所述第一关键字所指代的站点为到达站点；所述第一关键字的预测概率小于所述第一关键字的判决阈值时，确定所述第一关键字所指代的站点不为到达站点。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述第一电子设备的位置信息和运动信息；基于所述第一电子设备的位置信息和运动信息，预测所述第一电子设备即将到达的第一站点；降低所述第一站点的关键字对应的判决阈值。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述第一电子设备已经经过的第二站点；增大所述第二站点的关键字对应的判决阈值。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于第二语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第二语音识别结果；基于所述第二语音识别结果确定语音唤醒指令或语音控制指令。10.一种到站提示装置，应用于第一电子设备，其特征在于，所述装置包括：获取单元，用于获取语音采集单元采集的音频数据；处理单元，用于基于第一语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第一语音识别结果；基于所述语音识别结果确定所述第一电子设备的到达站点；基于所述到达站点生成站点提示信息；控制单元，用于控制用户输出单元输出所述站点提示信息。11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中，所述处理器配置为运行所述计算机程序时，执行权利要求1至9任一项所述方法的步骤。12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述方法的步骤。

技术总结
本申请实施例公开了一种到站提示方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取语音采集单元采集的音频数据；基于第一语音检测模型对所述音频数据进行语音识别，得到第一语音识别结果；基于所述第一语音识别结果确定所述第一电子设备的到达站点；基于所述到达站点生成站点提示信息，并控制用户输出单元输出所述站点提示信息。这样，用户乘坐交通工具出现时，通过对当前环境的音频数据进行语音识别确定到达站点，生成站点提示信息(比如，语音提示、弹窗提示、振动提示等)提醒用户，避免因用户佩戴降噪耳机或走神而错过站点，提升用户出行体验。验。验。


技术研发人员：关智博
受保护的技术使用者：OPPO广东移动通信有限公司
技术研发日：2022.03.10
技术公布日：2023/9/20