【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能家庭醫療設備控制，尤其涉及基于大型語言模型的智能家庭醫療設備控制系統及方法。
技術介紹
1、目前市場上有許多智能家庭醫療設備控制系統，然而，未搭載大型語言模型的智能家庭醫療設備控制系統存在一些缺點。首先，它們的語音識別能力可能相對較弱，可能會出現誤解指令或無法正確識別的情況。這可能導致用戶的指令無法被正確執行，給用戶帶來不便。
2、其次，未搭載大型語言模型的智能家庭醫療設備控制系統可能缺乏自然語言處理的能力。這意味著它們無法理解復雜的語句或上下文，并且只能在用戶輸入預先編程的指令才能進行控制動作。這可能限制了用戶與系統的交互方式，使得用戶無法充分利用智能家庭醫療設備系統的潛力，醫療設備使用門檻高，專業性強，使用大語言模型可以讓用戶用自然語言和醫療設備交互。
3、綜上所述，未搭載大型語言模型的智能家庭醫療設備控制系統可能在語音識別、自然語言處理和個性化服務方面存在一些局限性。搭載了大型語言模型的系統可以彌補這些缺點，提供更智能、更便捷的智能家庭醫療設備控制體驗。
技術實現思路
1、針對現有技術中存在的問題，本專利技術提供一種基于大型語言模型的智能家庭醫療設備控制系統，包括：
2、語音處理模塊，用于采集用戶發出的聲音指令進行語音識別轉化為用戶指令文本；
3、指令輸出模塊，連接所述語音處理模塊，用于將所述用戶指令文本作為預先訓練的大型語言模型的輸入，所述大型語言模型將所述用戶指令文本與預先配置的指令集中的各標準指令進行向量
4、設備控制終端，連接所述指令輸出模塊和多個智能家庭醫療設備，用于根據所述標準指令控制連接的所述智能家庭醫療設備。
5、優選的，所述大型語言模型中包括單詞向量模型，則所述文本處理模塊包括：
6、向量計算單元，用于獲取預先配置的指令集，將所述指令集中的各標準指令依次輸入預先訓練的單詞向量模型得到對應的標準指令向量；
7、指令匹配單元，連接所述向量計算單元，用于將所述用戶指令文本輸入所述單詞向量模塊得到所述用戶指令文本的用戶指令向量，將所述用戶指令向量與各所述標準指令向量進行向量匹配得到匹配度最高的所述標準指令作為輸出。
8、優選的，所述語音處理模塊包括：
9、語音采集單元，用于采集所述聲音指令，并進行語音識別化為文本；
10、文本處理單元，連接所述語音采集單元，用于對所述文本進行文本分詞得到多個語義單詞，隨后識別出各所述語義單詞中的停用詞并去除，將剩余的所述語義單詞拼接作為所述用戶指令文本。
11、優選的，所述向量計算單元包括:
12、指令分詞子單元，用于對于每一條所述標準指令，將所述標準指令進行分詞后得到多個單詞詞匯；
13、向量計算子單元，連接所述指令分詞子單元，用于對于每一條所述標準指令，將對應的各所述單詞詞匯輸入所述單詞向量模型得到對應的單詞向量，隨后根據所有所述單詞向量計算得到所述標準指令向量。
14、優選的，所述向量計算子單元中根據所有所述單詞向量計算得到所述標準指令向量的計算方式為：將所有所述單詞向量的平均值作為所述標準指令向量，或將各所述單詞向量求和作為所述標準指令向量。
15、優選的，所述指令匹配單元包括：
16、計算子單元，用于將所述用戶指令文本進行分詞得到多個指令單詞，隨后將各所述指令單詞輸入所述單詞向量模型得到對應的單詞向量并根據各所述單詞向量計算得到所述用戶指令向量；
17、指令匹配子單元，連接所述計算子單元，用于分別計算所述用戶指令向量和各所述標準指令向量的相似度，將相似度最高的所述標準指令向量對應的所述標準指令作為匹配度最高的所述標準指令輸出。
18、本專利技術還提供一種基于大型語言模型的智能家庭醫療設備控制方法，應用如上述的智能家庭醫療設備控制系統，所述智能家庭醫療設備控制方法包括：
19、步驟s1，所述智能家庭醫療設備控制系統采集用戶發出的聲音指令進行語音識別轉化為用戶指令文本；
20、步驟s2，所述智能家庭醫療設備控制系統將所述用戶指令文本作為所述大型語言模型的輸入，所述大型語言模型將所述用戶指令文本與預先配置的指令集中的各所述標準指令進行指令向量匹配得到最相似的所述標準指令作為輸出；
21、步驟s3，所述智能家庭醫療設備控制系統根據所述標準指令控制連接的智能家庭醫療設備。
22、優選的，所述步驟s1包括：
23、步驟s11，所述智能家庭醫療設備控制系統采集所述聲音指令，并進行語音識別化為文本；
24、步驟s12，所述智能家庭醫療設備控制系統對所述文本進行文本分詞得到多個語義單詞，隨后識別出各所述語義單詞中的停用詞并去除，將剩余的所述語義單詞拼接作為所述用戶指令文本。
25、優選的，所述大型語言模型中包括單詞向量模型，所述步驟s2包括：
26、步驟s21，所述大型語言模型獲取預先配置的指令集，將所述指令集中的各標準指令依次輸入預先訓練的單詞向量模型得到對應的標準指令向量；
27、步驟s22，所述大型語言模將所述用戶指令文本輸入所述單詞向量模塊得到所述用戶指令文本的用戶指令向量，將所述用戶指令向量與各所述標準指令向量進行匹配得到匹配度最高的所述標準指令作為輸出。
28、優選的，所述步驟s21包括：
29、步驟s211，所述大型語言模型對于每一條所述標準指令，將所述標準指令進行分詞后得到多個單詞詞匯；
30、步驟s212，所述大型語言模型對于每一條所述標準指令，將對應的各所述單詞詞匯輸入所述單詞向量模型得到對應的單詞向量，隨后根據所有所述單詞向量計算得到所述標準指令向量。
31、上述技術方案具有如下優點或有益效果：
32、1)醫療設備使用門檻高，專業性強，使用大語言模型可以讓用戶用自然語言和醫療設備交互，降低用戶使用難度，提升用戶體驗和滿意度。可以讓用戶通過簡單、自然、靈活的語音方式來控制智能家庭醫療設備設備，無需輸入復雜的代碼或預設固定的指令，從而提升用戶體驗和滿意度；
33、2)提高了語音識別的準確性和靈活性。利用了大型語言模型的強大自然語言理解能力，可以將用戶的聲音指令轉化為文本，并進行分詞、去除停用詞等文本處理操作，提取出關鍵的語義單詞可以有效地處理不同的語音輸入方式，包括口語、方言、縮略語等，并且可以容忍一定程度的語音噪音、口誤、語法錯誤等，從而提高了語音識別的準確性和靈活性。
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1.一種基于大型語言模型的智能家庭醫療設備控制系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的智能家庭醫療設備控制系統，其特征在于，所述大型語言模型中包括單詞向量模型，則所述指令輸出模塊包括：
3.根據權利要求1所述的智能家庭醫療設備控制系統，其特征在于，所述語音處理模塊包括：
4.根據權利要求2所述的智能家庭醫療設備控制系統，其特征在于，所述向量計算單元包括:
5.根據權利要求4所述的智能家庭醫療設備控制系統，其特征在于，所述向量計算子單元中根據所有所述單詞向量計算得到所述標準指令向量的計算方式為：將所有所述單詞向量的平均值作為所述標準指令向量，或將各所述單詞向量求和作為所述標準指令向量。
6.根據權利要求2所述的智能家庭醫療設備控制系統，其特征在于，所述指令匹配單元包括：
7.一種基于大型語言模型的智能家庭醫療設備控制方法，其特征在于，應用如權利要求1-6中任意一項所述的智能家庭醫療設備控制系統，所述智能家庭醫療設備控制方法包括：
8.根據權利要求7所述的智能家庭醫療設備控制方法，其特征在于
9.根據權利要求7所述的智能家庭醫療設備控制方法，其特征在于，所述大型語言模型中包括單詞向量模型，所述步驟S2包括：
10.根據權利要求9所述的智能家庭醫療設備控制方法，其特征在于，所述步驟S21包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于大型語言模型的智能家庭醫療設備控制系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的智能家庭醫療設備控制系統，其特征在于，所述大型語言模型中包括單詞向量模型，則所述指令輸出模塊包括：
3.根據權利要求1所述的智能家庭醫療設備控制系統，其特征在于，所述語音處理模塊包括：
4.根據權利要求2所述的智能家庭醫療設備控制系統，其特征在于，所述向量計算單元包括:
5.根據權利要求4所述的智能家庭醫療設備控制系統，其特征在于，所述向量計算子單元中根據所有所述單詞向量計算得到所述標準指令向量的計算方式為：將所有所述單詞向量的平均值作為所述標準指令向量，或將各所述單詞向量...
【專利技術屬性】
技術研發人員：胡文強，朱瑞星，黃孟欽，
申請(專利權)人：成都易檢醫療科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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