基于特定人声识别的智能家居系统的设计与实现

发布时间：2020-09-02 15:05

　　随着移动互联网技术及物联网技术的发展,智能家居不仅是智慧城市的重要组成部分,也是今后城市规划建设住宅小区的发展趋势。虽然智能家居给用户带来了舒适与便利,但目前主流的智能家居系统需下载智能家居相对应的APP,通过手动点击才能实现对智能家居设备的控制、管理等操作。针对目前智能家居操作繁琐和安全性的问题,本文提出基于信道补偿算法与隐马尔可夫的混合模型(PLDA-HMM)的特定人声识别方法,实现对说话人及孤立词的同时识别并实现对智能家居设备的控制,使用户摆脱对手机的依赖,让智能家居更加智能化。以无线智能家居环境为基础,本课题的目的是实现特定人声识别的智能家居系统,在实现过程中有以下两个难点。首先,对于特定人声识别,提出了一种PLDA-HMM混合模型的算法。该算法将孤立词的最优参数值与说话人的i-vector矩阵进行重新组合,重新构成能够同时代表说话人和孤立词的特征参数,最后通过迭代计算求出最大概率值对应的说话人及孤立词。然后,对于实现该智能家居系统,基于现有的智能家居设备交互信息的透明性,需获取智能家居设备的交互信息才可以实现对智能家居设备的控制。因此,提出了一种改进决策树算法的方法获取智能家居系统控制命令,从交互信息的获取到决策树模型的建立,成功实现了对智能家居设备控制命令的获取。最后,根据需求分析及设计准则,提出了两种特定人声识别的智能家居的设计方案,并分析了两种设计方案的优劣势,完成了对特定人声识别的智能家居系统的实现及测试验证。以JZ2440开发板为硬件平台,在linux环境下搭建了基于Qt的应用软件平台,同时将JZ2440开发板连接上无线路由器,通过实时语音录入对智能家居设备进行控制。测试结果表明,本文所设计的智能家居系统成功实现特定人语音对智能家居设备的控制,故满足课题需求指标要求。
【学位单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN912.34;TU855
【部分图文】：

数据包,智能家居,无线局域网,热点

在家庭住宅中，每家每户应该都覆盖了 Wifi 信号，构建无线局域网。用户购买的智能家居设备也是连接到该环境下的无线局域网，为获取相关的控制命令数据信息，需要先对该环境下智能家居设备信息进行抓取、分析。抓取该环境的无线数据前，需切合实际的构建无线局域网。将个人电脑打开 Wifi 热点来模拟路由器，将手机、电脑、ipad 和智能家居设备等都连接到该 Wifi 热点上，通过抓包工具wireshark 软件抓取该热点的所有数据，在 wireshark 抓取的一次数据包中包含有许多中协议，如 HTTP、TCP、UDP、ICMP、ARP、DNS 等，针对这些协议并不知道哪些协议和智能家居设备相关，同时也不能确定那一条数据是智能家居设备的心跳数据帧。因此选择获取该设备 IP 的地址，根据 IP 地址过滤数据包，再根据 Pcap 文件结构，计算时间戳差值，即可以找到智能家居设备心跳信息，如图 4.2 所示，经过观察发现 IP 为 192.168.8.100 的设备的心跳数据位第 66,158 和 256 帧。

交叉编译,显示界面,环境,解压

重庆邮电大学硕士论文第 5 章特定人声识别的智能家居系统的验证及分析tslib-1.4.tar.gz；qt-creator-opensource-linux-ibs386-2.4.3.run 是 Qt 界面开发工具源码包。接下来对各个软件进行编译。1. arm 交叉编译环境搭建首先将 arm-linux-gcc3.4.1.tar.gz 进行解压，将解压后的 arm-linux-gcc 文件拷贝到 /usr/local 目录下。然后添加环境变量 exportPATH=/usr/local/arm-linux-gcc/bin/:$PATH。最后，输入 arm-linux-gcc -v 查看当前arm-gcc 版本，若交叉编译环境搭建成功，则显示当前版本，如图 5.1 所示。

交叉编译,会报,根目录,环境变量

图 5.1 arm 交叉编译环境搭建成功显示界面2. 触摸屏矫正软件的安装首先添加环境变量 export PREFIX=/home/leiel/Qt/output/tslib，export CC=。其次进入 tslib 所在目录的根目录下更改./etc/ts.conf 配置，将 module_raw input 前面的#去掉，否则会报段错误。然后输入./autogen.sh 进行配置，配置完成后输入 echo"ac_cv_func_malloc_0_nonnull=yes" > arm-linux.cache 和./configure --host=arm-linux--prefix=/home/leiel/Qt/output/tslib --cache-file=arm-linux.cache，最后 make&&makeinstall 编译安装。安装成功后如图 5.2 所示。

【参考文献】