智能家居系统中语音识别与控制研究

本文围绕智能家居系统中的语音识别与控制展开研究,采用了CMU Sphinx技术作为语音识别基础,并在树莓派4B平台上进行了实验验证。首先,本文阐述了智能家居系统的总体结构,包括用户输入、互联网通信、控制系统等多个组成部分。其次,本文聚焦于语音识别与控制方法,深入研究了CMU Sphinx的概率密度函数建模原理,以及在语音控制中引入用户意图和控制动作空间的策略。最后在实验部分,通过树莓派4B进行语音识别与控制的综合测试,考察了系统的准确性、响应时间、鲁棒性等性能指标。实验结果表明,所提出的方法在嵌入式平台上具有较高的准确性和实时性,且在多样化测试中展现了系统的稳定性。

智能化车场的图像识别与控制系统

基于智能化的车场矿车计算机图像识别系统与控制系统运用Python技术并联合OpenCV,对人工智能视频监控系统所获取的矿车图像开展了灰度化、直方图均衡化、滤波以及二值化等预处理工作,进而提取矿车图像中的灰度参数、边缘特征和纹理特征,有效识别出设备车、空矿车、煤矸车和材料车4种车型,实现了煤矿环形车场的智能化。

基于智能语音的翻译机器人自动化控制系统设计

为提升自动控制效果,加快翻译速率,设计基于智能语音的翻译机器人自动化控制系统;采集外界智能语音信号,利用A/D转换器得到数字信号,启动语音唤醒模块激活翻译机器人,听写模式识别复杂语音信号,命令模式识别简单语音信号,得到语言文本识别结果,通过深度学习关键词检测方法提取关键词作为翻译机器人的自动化控制指令,通过单片机识别自动化控制指令;实验结果表明,该系统可有效采集外界智能语音信号,在0.6 s至2 s之间时,该外界智能语音信号的振幅较小;系统运行时间最短为5.6 s,响应速度在11 m/s左右,控制误差最小为5.1%,BLEU值最高达到了42.75,控制准确率达到95.7%,提取智能语音信号的关键词,完成翻译机器人自动化控制。

智能交互系统的设计与实现:基于人脸识别与语音识别技术

本文介绍了一种基于人脸识别与语音识别技术相融合的多模态智能交互系统。该系统由人脸识别模块及语音识别模块两大部分组成。通过集成openMV摄像头、麦克风阵列以及openMV IDE软件环境,开发一种多模态系统,该系统能够实现特征点提取与检测,并结合这些功能进行语音增强、语音识别和人脸识别。openMV摄像头进行图像采集,并在openMV IDE软件端执行特征点检测算法,捕捉用户的面部特征,实现身份验证和用户信息的获取。同时,麦克风阵列将负责捕获声音信号。语音增强模块通过运用基于时频卷积网络(TFCN)的轻量级语音增强算法,抑制背景噪声,保持目标语音的失真尽可能低,实现对目标语音的增强。语音识别模块实现了从语音到文本的转换,提升系统的智能化水平。该系统可广泛应用于智能家居领域,具体来说,可以应用于智能门锁,该系统可以自动识别家庭成员的面孔,实现无钥匙进入。此外,语音识别模块可以识别出特定的语音命令,如“开门”或“关门”,从而进一步增加智能门锁的便捷性和安全性。实验结果表明,本智能交互系统通过融合人脸识别与语音识别技术,成功开发了一种多模态智能交互系统。这一集成化的设计不仅体现了系统的高效性和稳定性,更预示了该系统在未来广泛应用中的巨大潜力和实用价值。

基于STM32与触摸屏语音控制的智能窗帘系统设计

本研究旨在开发一套智能窗帘系统,以提高窗帘的自动化程度和用户体验。系统通过综合利用语音识别、光照传感器、烟雾传感器等多种技术,实现窗帘在不同环境条件下的智能控制,旨在为用户提供便捷、安全、舒适的居住体验。方法:系统控制端采用STM32F103VET6单片机作为主控制器,配备电容式串口触摸屏、LU-ASR01语音识别模块、MQ-2烟雾传感器、光照传感器等传感器组件。执行端则由STM32F103C8T6单片机、TB6612电机驱动模块、直流电机等组成。系统支持手动和自动两种模式,用户可通过触摸屏切换模式,手动模式下通过按键控制窗帘开合,自动模式下根据环境光照和烟雾浓度自动调节。经过实际搭建的模拟实物支撑环境测试,智能窗帘系统表现出色。在手动模式下,用户可轻松控制窗帘的开合;在自动模式下,系统能够准确感知环境的光照和烟雾情况,智能地调整窗帘状态,提高了系统的自适应性和智能性。本研究成功设计并实现了一套多功能的智能窗帘系统,通过充分利用多种传感器和技术手段,使得窗帘能够在用户需求、环境变化等多方面条件下实现智能控制。该系统不仅提高了居住环境的智能化水平,同时为用户创造了更为便捷、安全的生活体验,为智能家居领域的发展提供了有益的实践经验。

智能语音识别技术在车机交互系统中的应用

随着我国新能源汽车朝着智能化方向快速发展,具备良好交互性能的车机系统成为影响用户用车体验的关键因素。车机系统的良好交互性能建立在对用户语音指令的准确识别上。因此,从智能语音识别技术的概念与优势出发,对其在车机交互系统中应用的意义与原则进行详细分析,进而阐述智能语音识别技术在车机交互系统中高效应用的策略,为我国新能源汽车产业智能化发展提供参考。

基于单片机控制的电梯智能识别电动车阻车系统设计

近些年,电动车的应用越来越广泛,电动车入电梯、入户的频率也越来越高。由于电动车的电力源于电池,当电池老化或者发生短路时容易出现故障,如爆炸、火灾等事故,很容易威胁人们的生命和财产安全。设计与研究基于单片机控制的电梯智能识别电动车阻车系统,能够有效地规避该问题,为人们的生命和财产安全提供良好的保障。基于此,文章概述了单片机的内涵,分析了电梯智能识别电动车阻车系统的重要性,并设计了基于单片机控制的电梯智能识别电动车阻车系统。

基于语音识别技术的智能灯光控制系统

随着近年来科技的迅猛发展,智能家居俨然已成为了人们生活中必不可少的一部分。设计了一款基于语音识别系统的智能灯光控制系统。采用STC89C52RC作为主控芯片,外接语音识别模块LD3320、红外人体感应模块BISS0001、A/D转换器PCF8591及Wi-Fi模块ESP8266,在传统灯光的基础上增加人体感应自动开关、语音识别、远程控制、亮度自动调节等功能。该系统语音识别迅速准确,使用简单且成本低廉,有着较为广阔的应用前景。

一体化智能门禁控制系统设计

智能门禁系统可以有效做到快速且准确的防止不符合通行要求的人员进入特定区域,在特殊期间能为人们提供更多便利。本文介绍的智能门禁系统采用树莓派4B作为主控模块,系统通过摄像头采集人脸信息、通过MLX90640热成像模块检测人员体温、通过FMRC522射频识别模块作为身份识别辅助,各项检测信息可在屏幕上实时显示。当所有信息都符合通行条件后系统控制门禁自动打开,同时在后台进行信息记录,否则门禁保持关闭同时语音播报警告信息。系统最终能够实现自动实时检测进入人员信息并控制门禁仅对于符合通行条件人员才与开启的功能。

基于手势识别的智能小车无线控制系统设计

随着科学技术的进步,智能小车被广泛应用于环境探测、数据采集等方面,但其采用的有线控制方式会给实际应用带来不便。为此,文中设计一种基于手势识别的智能小车无线控制系统。该系统通过PAJ7620U2手势识别传感器进行人体手势识别;并在STM32控制下,利用ZigBee无线通信的方式将获取的指令传输到小车接收端,最终控制小车的运动状态。所设计系统能够通过7种手势来控制小车的前进、后退、左转、右转、停止、循迹和避障等状态。在强光、弱光、正常光三种情况下进行实验测试,结果表明,使用无线控制系统的小车动作执行准确率约为96%,能够实现对小车的准确控制。该系统还具有非接触、便利、稳定、安全等优势,实际应用价值较高。

基于嵌入式系统的新能源汽车智能节能控制系统设计

随着环保意识的增强和能源危机的加剧,新能源汽车作为一种绿色、可持续的交通工具,受到了广泛关注。为进一步提高新能源汽车的能源利用效率,智能节能控制系统成为了研究的热点。该文首先介绍嵌入式系统在新能源汽车中的应用现状和发展趋势。接着,详细介绍智能节能控制系统的设计原则和方法,包括能量管理、动力分配、驾驶行为识别和环境感知等方面的智能控制策略。最后,通过实际案例和试验结果来验证该系统的性能和效果,并对未来的发展方向和应用前景进行展望。研究成果对于新能源汽车的节能控制和能源管理具有一定的理论和实际应用价值,可为新能源汽车的智能化发展提供参考。

基于语音识别技术的智能家居系统设计

在社会人口老龄化越来越严重的背景下,针对独居老人居家不方便的问题,该文设计了基于语音识别技术的智能家居系统。该系统控制包括语音、手势和自动控制等方式,利用传感器对手势数据进行识别之后实现姿态解算,使处理之后的数据在单片机中传输,如果和预设手势匹配,那么就能够对家居设备进行控制。另外,各项环境参数与家居设备状态实时显示在显示屏中。该设计系统能够方便独居老人的生活,安全性较高。

丘陵山地智能混动割草机控制系统设计

针对我国高原和丘陵山地果园、茶园等农业生产活动中,生草制管理所面临的割草机械作业效率低、时间短及自动化程度低的问题,结合自主设计的丘陵山地智能混动割草机,设计一种可实时识别工况并自动完成能量管理的割草机控制系统。该系统以割草机实时接收的行驶工况识别信号为切入点,采用实时工况识别算法程序,依据不同类别工况的特点采取相应的能量管理控制策略。通过搭建控制系统并结合作业工况,进行该控制系统的性能试验。试验结果表明:该控制系统能够快速、准确的响应割草机动力性与割草性能要求,且相比于同耗油量下无能量管理的油电混合割草机,其单次作业时间约增加18%。同时验证该工况识别系统的合理性,工况正确识别时长精度达到90%以上。

基于小波信息处理的电子考试智能语音精准识别模块开发

为了提高电子考试语音识别的使用效果,解决现有考试系统语音识别的问题与不足,对复杂环境下电子考试系统智能语音识别进行开发设计。首先对智能语音识别的整个流程进行设计,对实现主要功能的子系统进行重点开发。在所设计的子系统中需对所采集的语音信号进行预处理,通过小波信息变换实现对信号的过滤,以去除外界环境的干扰信息,然后通过人工智能技术对预处理后的数字信号进行识别,最终得到语音测试结果。通过对所开发的智能语音识别进行试验发现,与常规的考试系统语音识别技术相比,该模块可以很好地去除外界环境的干扰,有效提高语音识别精度,更好地满足考试系统的识别要求,具有一定的应用价值。

基于数据挖掘的智能语音文档数据录入系统设计

随着信息技术的不断发展,语音文档的录入和处理成为了一项重要的任务。研究提出了一种基于数据挖掘的智能语音文档数据录入系统,旨在通过语音识别、特征提取和模型构建等技术,实现对语音文档的自动识别、分类和提取关键信息。系统包括数据准备、特征提取、模型构建和数据挖掘等模块。通过实验验证了系统的性能和可靠性,为语音文档处理提供了一种高效、准确的解决方案。

基于智能家居控制的嵌入式语音识别系统

通过分析嵌入式语音识别技术和智能家居控制的原理,设计了基于智能家居控制的一种非特定人孤立词的语音识别系统.该系统由ARM11处理器和WM9713语音处理等核心芯片组成,采用WinCE操作系统.测试表明,嵌入式语音识别系统具有较高的识别率、实时性和易于实现的特点.该识别系统为智能家居提供方便、准确的设计方案,有广泛的市场前景.

基于语音识别和PLC的温室智能灌溉控制系统设计

针对我国现阶段温室大棚灌溉人工控制费时费力、水资源浪费的现象,设计基于声音识别和PLC的温室智能灌溉控制系统。系统以PLC为下位机控制器,以PC机组态王为上位机,通过MATLAB声音识别处理工具,采用动态时间规整算法(DTW)声音识别模型,实现语音信号的预处理和特征提取,建立语音样本数据库,并借助组态王软件开发温室灌溉的上位机监控系统,通过OPC技术实现声音识别结果和上位机之间的交互。同时设计温室灌溉的PLC控制系统,在上位机上可以通过语音识别和组态王软件实现对温室灌溉系统的双控制。实际运行结果表明,系统运行稳定,智能化程度高,能够实时采集温室管理人员语音控制信号,通过语音实现对温室灌溉电机的远程控制,对进一步提高我国温室灌溉向智能化方向发展具有重要意义。

一种基于深度神经网络的电力系统调度控制语音识别模型

为了提高电网调度生产效率,需要研发电力系统智能调度助手,而智能调度助手实现的关键是调度控制命令的精准识别,因此,有必要开展适用于电力调度系统的语音识别模型研究。首先,利用深度神经网络的方法,研究适用于电力调度控制系统的语音识别模型。其次,提出了电网调度控制语言特征设计方法,能够有效包容多种方言特征,提高语音识别的准确性。最后,以实际电网为例进行验证,表明了所提方法的有效性。

基于语音识别的智能家庭灯光控制系统的研究与设计

为了实现通过语音控制家庭的灯光,设计了一种基于语音识别的智能家庭灯光控制系统,研究了控制的方案,设计了控制系统的组成电路,包括环境光检测电路、热释电红外传感器电路和继电器控制电路等,并应用讯飞语音技术进行语音识别,分析了应用的方法和流程,设计了控制的界面,测试结果表明,该系统可以方便地控制家庭灯光。

基于LD3320语音识别的智能家居控制系统设计

提出了一种基于LD3320语音识别的智能家居控制系统设计方案。该系统通过ASR语音识别与Zigbee通信组网技术的运用,用语音来实现对家居照明的亮、灭与亮度调节控制,智能开关的控制,音响的控制,也可扩展用手机APP进行远程的控制,真正实现了智能家居倡导的无感化设计。