基于ARM9的智能家居语音控制系统研究与实现

发布时间：2017-04-24 08:02

  本文关键词：基于ARM9的智能家居语音控制系统研究与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：智能家居系统具有使用方便、效率高以及智能化等优点,对于提高人们的生活质量,创造便利的生活环境有着重要意义。使用手机等设备的智能家居系统需要用户手动操作,未来智能家居的发展方向之一是嵌入式语音控制。ARM微处理器具有耗电少、功能强大等特点,在嵌入式领域获得了普遍应用。ZigBee是一种低功耗、易组网、低成本的短距离无线数据传输技术,为智能家居的无线数据传输提供了一个很好的解决方案。因此,本文在结合了嵌入式语音识别技术和ZigBee技术基础上构建的智能家居语音控制系统具有很大的实用价值。本文做的工作如下:(1)提出了基于嵌入式语音识别技术和ZigBee技术的智能家居语音控制系统总体方案,该方案在家电控制现场布置ZigBee无线网络,在ARM板上部署嵌入式语音识别模块和控制模块,实现语音控制家电功能。(2)研究了ARM9开发板Mini2440的接口与资源。针对开发板移植Linux内核和引导加载程序U-Boot,构建YAFFS2根文件系统,完成嵌入式开发平台的搭建。(3)研究了基于TI公司CC2530芯片的ZigBee节点硬件电路。分析了Zstack协议栈的组成部分以及网络组建流程,在协议栈原有工程的基础上新建了本系统应用工程,设计了应用层程序和相关的语音控制通信协议,使控制节点响应无线控制指令,实现了控制继电器开关的功能。(4)在PC机上使用Sphinx工具训练声学模型和语言模型、制作字典文件,完成了模型训练;在Mini2440开发板上安装语音识别引擎Pocketsphinx,并且设计了语音识别应用程序,完成了语音识别。在此基础上,结合ZigBee无线网络构建了整个系统。经过对本文所实现的智能家居语音控制系统的测试,结果表明该语音控制系统能够较好的满足控制人员语音控制家电的设计要求。
【关键词】：智能家居 语音识别 ARM9 ZigBee
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TU855;TN912.34
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 研究目的和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状和发展趋势9-10
• 1.3 论文研究内容和结构10-12
• 第二章 系统总体架构和相关技术分析12-25
• 2.1 系统总体架构设计12-13
• 2.2 基于Sphinx的语音识别模块13-21
• 2.2.1 模块结构13-14
• 2.2.2 预处理14-16
• 2.2.3 特征提取16-17
• 2.2.4 声学模型17-19
• 2.2.5 语言模型19-20
• 2.2.6 解码器20-21
• 2.3 无线数据传输方案21-23
• 2.3.1 ZigBee技术概述21
• 2.3.2 ZigBee网络结构21-23
• 2.4 通信协议23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 系统平台搭建与音频库的移植25-37
• 3.1 系统硬件平台25-29
• 3.1.1 ARM处理器简介25
• 3.1.2 Mini2440开发板接口与资源25-26
• 3.1.3 UDA1341TS音频编解码芯片26-27
• 3.1.4 ZigBee硬件平台27-29
• 3.2 嵌入式开发平台搭建29-34
• 3.2.1 引导加载程序U-boot构建30-31
• 3.2.2 Linux内核移植31-32
• 3.2.3 Yaffs2根文件系统构建32-34
• 3.3 ALSA音频库的移植34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 系统的软件设计37-51
• 4.1 基于Pocketsphinx语音识别软件设计37-42
• 4.1.1 Pocketsphinx的组成部分38
• 4.1.2 Pocketsphinx工具包安装38-40
• 4.1.3 Pocketsphinx语音识别程序设计40-42
• 4.2 串口通信程序42-44
• 4.2.1 串口初始化42-43
• 4.2.2 串口发送数据43
• 4.2.3 串口接收数据43-44
• 4.3 ZigBee节点软件设计44-50
• 4.3.1 Zstack协议栈44-45
• 4.3.2 Zstack工程创建45-47
• 4.3.3 Zstack程序设计47-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第五章 语音控制系统的构建与测试51-66
• 5.1 Sphinx语音识别模块实现51-61
• 5.1.1 基于Sphinxbase的特征提取51-52
• 5.1.2 基于Sphinxtrain的声学模型训练52-58
• 5.1.3 基于CMUclmtk的语言模型训练58-60
• 5.1.4 Pocketsphinx解码器60-61
• 5.2 ZigBee设备组网和入网61
• 5.3 系统功能测试61-65
• 5.3.1 语音识别部分测试61-64
• 5.3.2 ZigBee无线网络测试64-65
• 5.3.3 系统整体测试65
• 5.4 本章小结65-66
• 第六章 总结与展望66-68
• 6.1 论文总结66-67
• 6.2 研究展望67-68
• 参考文献68-70
• 附录1攻读硕士学位期间撰写的论文70-71
• 附录2攻读硕士学位期间参加的科研项目71-72
• 致谢72

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本文编号：323813