基于语音识别的智能控制系统设计

 2022-01-18 12:01

论文总字数:20541字

目 录

1绪论 1

1.1研究目的和意义 1

1.2 国内外研究现状   1

1.2.1国外研究现状 1

1.2.2国内研究现状 2

1.3 论文内容简介 2

2 系统总体设计方案 3

2.1系统功能分析 3

2.2功能模块方案分析 4

2.2.1 芯片选型方案 4

2.2.2语音识别技术方案 4

2.2.3 远程信号遥控方案 4

2.3 功能模块方案确定 4

2.4 本章小结 5

3 硬件电路设计 5

3.1 LD3320语音识别模块分析 5

3.1.1 语音识别系统的原理结构 5

3.1.2 LD3320模块和主控芯片电路设计 5

3.2红外接收和发射电路设计 6

3.3 PT4115恒流源驱动电路设计 7

3.5 空调显示电路设计 9

3.6 辅助电路设计 9

3.7本章小结 10

4 系统程序设计 10

4.1语音识别及信号发射系统软件设计 10

4.1.1语音识别系统软件设计 11

4.1.2 红外发射软件设计 12

4.2 红外遥控接收软件设计 12

4.3 灯光控制系统软件设计 12

4.4 窗帘控制系统软件设计 13

4.5本章小结 13

5软件硬件联调 14

5.1 模块功能调试 14

5.1.1电路调试 14

5.1.2功能模块调试 14

5.2本章小结 16

6 总结与展望 16

参考文献 17

致 谢 18

附录一:原理图 19

附录二:源程序 20

附录三:实物图 26

基于语音识别的智能控制系统设计

王友权

Abstract:With the development of social economy and the ever-renewing of science and technology, people are demanding more and more intellectualization of household appliances.As a convenient control method, speech recognition processing has been paid more and more attention in today's society.This paper USES voice recognition to control household appliances.Through LD3320, STC12LE5A60S2 single chip microcomputer, infrared remote control system, PWM, etc., to realize the brightness control of the electric lamp, the switch of the curtain, the control of air conditioning display.To a certain extent, it can satisfy modern people's pursuit of intelligent life.At the same time, this design has also played a good role for people with physical inconveniences and can meet their urgent needs better.Traditional touch switch, remote control, curtain switch and so on have certain potential requirements for natural person's physical condition, so it is extremely inconvenient for people with physical disabilities.However, the most common communication method of speaking is applied in home appliance control.To some extent, it greatly facilitates their daily life and has a good practicality.

Key words: LD3320;STC12LE5A60S2;infrared remote control;PWM

1绪论

1.1研究目的和意义

技术的进步和突破常常会使社会生活习惯发展巨变。伴随着计算机性能的不断提升,其处理能力也得到了显著提高,由此也促进了人工智能的不断发展。近些年来,大数据,深度学习,神经卷积,AI技术,数据挖掘,等等新鲜而又新奇的词汇不断出现在大众的视野中。基于此类技术的产品和应用也如雨后春笋般,焕发出昂扬的生命力,给人们的生活带来了极大的方便,也在相当程度上提高了社会效率。

在众多的应用型产品中,语音识别作为智能家居产品中的一员,也在提高生活质量和效率方面起到了独特的作用。语音等现代搜索引擎,它不仅应该懂得倾听,更应该懂得理解和思考。语言是我们生活中最为常见的人际交往中必须的表达方式,它与我们的生活息息相关。自然而然的想到,如果能够用声音来控制各种家居产品,那么这将是智能家居中最为方便的一种形式。因为语言表达我们再熟悉不过,即快捷又省时,又符合我们的原有习惯,不用再去适应和学习新的人机交互界面。可以这样说:再完美的人机交互方式,都不如语音交互来的快捷自然。最为重要的是,在有残障人士的家庭中,语音识别将不仅仅局限于给他们的生活带来方便,甚至在某种程度上能够辅助解决他们的心理障碍问题。比如:对于某些行动不便人士,诸如开灯等基本能力可能都做不到,由此产生的对于家庭成员的依赖与对家人造成的拖累的愧疚。在很大程度上,会影响身体的恢复。因此,设计一套安全,智能,稳定的智能家用语音控制系统,服务于不同家庭的需要很有必要。

1.2 国内外研究现状  

1.2.1国外研究现状

关于语音识别应用的最早研究工作起源于20世纪70年代贝尔发明的电话机。因为他第一次成功完成了用声电转换来实现远距离传输。语音处理技术的发展经历了萌芽阶段,发展阶段和实践阶段。首先在萌芽阶段,语音信号处理主要工作就是提取人声的特征参数,来对人声进行模仿。然后是发展阶段,该阶段涌现出的矢量量化理论,隐马尔科夫模型等理论极大的促进了语音处理技术的发展。最后一个是实践阶段。随着应用领域的扩大,对语音识别的限制,如小词汇表,特定人群和孤立词汇表需要放宽。首先,词汇的扩展使得难以选择和建立模板。其次,在连续的演讲中,音素,音节和单词之间没有明确的界限,并且存在一个普遍的发音现象,这受到个别发音单元中的背景的强烈影响。第三,噪音或其他干扰对语音识别录入会产生影响。因此原有的模板匹配方法已不再适用。在80年代后期,人们终于突破了三大障碍:词汇量大,言语连贯,人物不明确。这三个特征首先被整合到一个系统中,通常是卡内基梅隆大学的Sphinx系统。它的性能良好,是能后应用于非特定以及大量词汇的语音识别系统弄。在此期间,语音识别研究进一步深入,其独特之处在于HMM模型和人工神经网络(ANN)的成功应用。 目前,国外的语音识别技术应用,常见的苹果Siri,亚马逊alexa智能音响等已经融入了我们的日常生活。Siri最初成立于2007年,于2010年被苹果公司以2亿美元价格收购,与NUANCE合作实现了语音识别功能。当前的语音识别技术还融合了人工神经卷积等当前流行的算法,取得了不错的研究成果。20世纪90年代初,IBM,Apple,ATT和NTT等众多知名大公司投入巨资对语音识别系统进行了实际研究。语音处理技术的研究已有100多年的历史,但真正有意义的现代语音识别技术仍需要计算机产生和识别自然连续的语音。目前国外在语言识别领域方面仍处于技术领先地位。以NUANCE为首的王牌企业占据了全球近80%的市场,与苹果,Google等全球知名企业都有过技术合作。MASA(微软语音)的转录系统的错误率由5.9%降低至5.1%,其速度可与专业速记人员相比拟。

1.2.2国内研究现状

我国的语音处理的研究时间相比过国外要晚很多。但目前由于国家层面的重视,政策的积极导向,我国目前的研究水平和国外基本保持一致。我国的语音处理研究技术经历了从实验室逐步走向实用的过程。1984年,清华大学首次开发出一种可识别1000个单词的中文识别系统[1]。同时,国家“863”计划也推动研究机构加大了研究力度,极大的促进了研究人员的科研热情。其中,具有代表性的研究机构是清华大学电子工程系模式识别国家重点实验室和中国科学院自动化研究所[1]。清华大学电子工程系,研发的非特定人员识别精度研究与开发中文字符串连续语音识别系统, 它达到了94.8%和96.8%[1]。系统识别率可以达到96.9%和98.7%。这是最好的国际认可结果之一[1]。目前,国内语音识别有了极大的发展,国内一批优秀企业也投身于语音处理的研究,并引领国内语音识别技术的发展, 如百度Deep speech2、科大讯飞、搜狗、云知声等等。 这些技术从算法到模型都有质的变化,语音处理技术也逐渐进入工业,家庭机器人,通信,车载导航等各个领域。当前,国内在语言识别技术方面走在前列的几家公司分别为:科大讯飞,云知声,苏州思必驰,以及百度为首的互联网企业。当前,语言识别技术市场的较量依然火热, 百度于14年花费重金邀请语言识别技术领域泰斗级大师吴恩达,由其组建的语音团队,已帮助百度在近几年掌握20%左右的语音识别市场。苏州思必驰在生僻字识别方面一枝独秀,近几年其识别准确率和响应速度已经超过了讯飞和云知声等企业。当然讯飞,云知声等也都各有自己独特优势,在市场占有率方面都有一定的话语权。以云知识为例,当前搜狗语音输入法,乐视TV,易信,小米等相关企业都应用了云知声的语音识别技术。目前语音识别硬件还主要分为两类,一种是成本较低写传统语音模式识别技术,另一种是基于AI技术的,它的适应性更好,可以做到更精确。虽然国内语音识别还面领着方言多样化的特殊问题以及复杂环境下的噪声干扰影响识别等的世界性难题。但我相信,随着百度为首的互联网企业的加入,以及以科大讯飞,云知声等老牌研究企业的不断竞争和突破,国内的语音识别发展会不断地推陈出新,走在世界语音技术发展的前沿。

1.3 论文内容简介

项目的研究内容是将语音识别应用于灯,窗帘,空调等家用电器中。用以实现家用电器的智能化,以期更好的融入普通家庭,让千家万户更好的体验智能技术的发展所带来的便利与快捷。

论文各章节内容如下:

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