基于聲學模型的智能家居控制系統設計*

(臺州學院 物理與電子工程學院，臺州 318000)

引 言

智慧城市引領的新型城市化是低碳、智慧、創新及以人為本、可持續發展的城市化。而智能家居的建設更是現代社會不容忽視的重要組成部分。從目前的發展趨勢來看，在未來至少20年時間里，智能家居行業將成為中國的主流行業之一。本文設計的系統特點在于無需布線就能實現通信，安裝簡單、靈活性高，語音安卓同步控制，把便捷性提升到最高，是一個集綠色節能、語音控制、網絡技術于一身的適用于家居的控制系統。

1 系統方案設計

圖1 系統結構框圖

本系統由微控制器、電源模塊、電機驅動模塊、無線控制模塊、語音采集模塊、安卓控制模塊等部分組成。系統結構框圖如圖1所示。整套系統由普通家用交流電220 V/50 Hz進行供電，電源模塊通過整流、穩壓等處理，輸出穩定的5 V、7.2 V與12 V電壓為單片機以及外設供電。

系統設置主從兩個房間，兩個房間通過WiFi進行無線傳輸。主房間裝有麥克風陣列，將采集到的語音與提前訓練好的儲存于Flash中的語音特征庫進行對比，若識別結果符合程序語句，則執行系統設置好的對應動作。本系統還加入了安卓控制功能，用戶可通過安卓APP實現同步遠程控制。

2 子系統設計

2.1 系統硬件設計

(1)主控制器模塊

主控制器STM32F103RCT6是一種高性能、低成本、低功耗的嵌入式微控制器，程序存儲器容量為256 KB，為語音的采集、處理及外設控制提供了條件。

(2)電機驅動模塊

為了能夠方便控制直流電機的正反轉，采用電機驅動芯片DRV8701。根據其特點，本設計將DRV8701的SH1和SH2作為輸出接口，接入直流電機以控制窗簾的開合。DRV8701電機驅動原理圖如圖2所示。

圖2 DRV8701電機驅動原理圖

(3)可控硅調光器模塊

在光強度調節部分，本設計采用可控硅調光器(SCR)，結合D/A轉換器和放大電路進行控制。可控硅調光器可應用于交流和直流電路，且安裝成本較低，能很好地適用于家居使用。

2.2 系統軟件設計

(1)主房間控制子系統程序設計

在此子系統中，下位機作為整個系統的服務端，其主要任務是完成創建服務器、采集與處理接收到的語音信號、向客戶端發送命令、完成與安卓的連接并對特定的命令做出特定的動作。

STM32為該主房間控制子系統的核心，程序中主要接收兩部分的信息：一是實時監測采集到的語音，判斷其信號特征是否與語音特征庫中有相似要素；二是接收來自安卓上位機的命令，做出相應動作。

在語音處理部分，首先在主控制板的Flash中提前訓練好語音特征庫用于識別；其次，本設計采用麥克風陣列排布的方式對語音進行增強采集處理；最后，在語音采集后，利用單片機PC0引腳進行A/D采樣提取語音頻譜特征，并與Flash中的語音庫進行對比分析并做出判斷。

主房間控制子系統程序流程圖如圖3所示。

圖3 主房間控制子系統程序流程圖

(2)從房間控制子系統程序設計

在該子系統中，單片機主要任務為：加入由服務端建立的服務器、等待服務端傳輸命令并做出相應動作。如服務端發送“客廳燈變暗”指令，客戶端的單片機接收到信息后，輸出編碼信號，通過 D/A轉換器和放大電路控制可控硅的導通角，以達到將客廳光亮度調低的目的。從房間控制子系統程序流程圖如圖4所示。

圖4 從房間控制子系統程序流程圖

(3)安卓上位機控制系統設計

出于用戶使用方便和美觀考慮，本設計在安卓界面設計采用垂直線性布局管理，設置控件分別為：TextView用于顯示本機IP、連接狀態、接收數據指示和發送數據指示等；EditText用于顯示發送內容輸入框；Button用于發送數據和控制與目標對象連接與斷開。

在安卓程序編寫上，創建Socket時將服務器的IP和密碼寫入。當按鍵監聽器檢測到用戶按下開啟連接后，開啟WiFi，與主房間的單片機WiFi模塊連接，連接狀態變為已連接。連接成功后，用戶可通過編輯框發送命令控制整個系統，當單片機收到命令后，向安卓反饋收到的數據。

3 語音訓練

3.1 語音增強

在非平穩和多種噪聲并存的實際環境中，噪聲的干擾往往會嚴重影響目標語音的獲取，致使獲取的語音信號不是純凈的語音信號。針對此現象，本設計采用以六元麥克風小陣列為模型的麥克風陣列語音增強技術來提高語音識別的準確率。麥克風陣列能夠充分利用語音信號的空域、時域和頻域信息，同時具有高空間分辨率、高信號增益與較強的抗干擾能力等特點。

利用麥克風陣列波束形成技術不僅解決了在使用單個麥克風時需要人為不斷調節麥克風指向性的問題，而且大大提高了輸出信噪比，也不必人工干預調節麥克風，因此很容易獲取純凈的目標信號。

3.2 語音處理

語音信號經過麥克風收集，經過端點檢測確定有效的音頻長度，接著對語音進行頻譜分析，逐幀分析信號特征，并與提前訓練好的存儲于單片機Flash中的語音特征庫樣本進行對比，若相似度匹配，輸出識別結果，否則將忽視該語音，繼續進行實時收集直至采集到動作命令。語音識別流程圖如圖5所示。

圖5 語音識別流程圖

4 系統測試與分析

本系統通過多次測試與修改后，智能家居控制設計系統能夠比較好地滿足設計要求。在本設計最后階段，選擇了兩個較有代表性的環境——實驗室(代表安靜環境)、食堂(代表喧鬧環境)進行測試，每次測試都采用相同的訓練樣本，避免其他因素的干擾，提高測試結果的準確度與可靠性。測試結果見表1與表2。

由測試結果可知，本系統room1與room2在較安靜的環境下識別成功率均高于80%。結果表明,本系統各模塊工作穩定，識別率較高。家庭居室大部分情況下為安靜環境，因此本系統適合于家居使用。

表1 實驗室測試結果

表2 食堂測試結果

結 語