基于語音識別的智能灌溉系統設計

劉雪燕,袁寶玲,李逵

基于語音識別的智能灌溉系統設計

劉雪燕,袁寶玲*,李逵

中山火炬職業技術學院光電信息學院, 廣東 中山 528436

為實現農作物精準灌溉，本文設計了基于語音識別的智能灌溉系統。系統設定植物不同生成階段的不同土壤濕度需求，當監測的土壤濕度不能滿足植物生長需要時，系統進行手動、自動和語音等三種形式的灌溉控制。模擬數據顯示：系統運行穩定，能夠滿足不同植物的用水需求且方便操作，具有良好的推廣價值。

智能灌溉; 語音識別; PID控制

我國是一個農業大國，常采用溝渠與漫灌型的傳統農業灌溉方式，水利用率只有40%左右[1]。而農作物生長階段不同，對水的需求不同。因此，根據植物生產需要進行灌溉，節約水資源同時，實現灌溉信息化和智能化，是提高農作物產量的必然趨勢。許多學者對智能灌溉做了研究，如文獻[1]提出基于ESP8266的智能灌溉監測系統，文獻[2]提出模糊PID的灌溉控制系統，文獻[3]提出改進PID算法的灌控制系統。而語音作為人類最方便的交流方式，許多學者將語音應用到農業生產過程中。如文獻[4]將物聯網、人工智能用于柑橘栽培和灌溉，建立基于語音的問答數據庫，實現科學指導和灌溉。文獻[5]提出基于語音識別和PLC的溫室智能灌溉控制系統，文獻[6]提出基于語音識別的水稻收割機控制系統，提高農業智能化水平。但語音識別在噪音環境下識別率不高，且大部分農業生產在室外進行，具有不同程度的噪音背景，因此如何提高噪音環境下語音識別率，加快智慧農業的發展，成為研究熱點。論文提出基于卷積LSTM的語音智能灌溉系統。當監測的土壤濕度不能滿足植物生長需要時，系統會觸發語音報警，可進行手動、自動和語音等三種方式控制；系統對語音指令識別技術進行改進，提高噪音情況下的語音指令識別率，增強語音識別在智慧農業中的應用性。

1 系統設計

語音智能控制灌溉系統包括GPS定位模塊、濕度監測模塊，圖像采集模塊、控制中心、灌溉控制和責任人。濕度監測模塊通過傳感器檢測農作物生產過程中的濕度，并將檢測數據反饋給控制中心；圖像采集模塊通過攝像頭實時觀察農作物生產環境；控制中心模塊具有設定系統參數、語音報警、指令識別、發送數據給責任人、根據參數控制灌溉等功能。

圖 1 智能灌溉系統框架

2 系統軟件設計

軟件設計責任人管理、查詢管理、灌溉管理、設置系統以及數據管理。其中，責任人管理主要包含責任人的注冊、注銷、登錄、密碼找回。查詢管理主要對監測數據和灌溉數據的查詢，同時包含當時的時間、地點、責任人等相關信息。灌溉數據主要管理農作物生成期間的用水需求，需要預先設置農作物的播種時間、生成期、各個生長期間的用水量和收獲時間；系統通過灌溉地點、水量及灌溉時間等灌溉參數實施智能灌溉，灌溉參數可以手動設置、或通過語音指令方式轉化。數據管理包含實時收集地點的土壤濕度和圖像參數、并對數據進行判決，發現異常情況。

3 智能控制

系統在灌溉管理中提前設定植物生成階段的土壤濕度參數，形成植物生成時間及其對應的需水量圖，實現不同的植物、不同的生長階段對水分需求的預設?？刂浦行膶ΡO測數據與預定數據進行比較，并根據計算結果做出判決。當監測數據與設定數據超過5%的誤差時，控制中心觸發語音報警，及時提醒控制中心的周圍人員；同時控制中心將發生異常的地理位置、異常地方的相關圖像、異常的相關數據發送給責任人；責任人收到數據之后，分三種形式完成智能控制灌溉，具體描述如下：

手動輸入控制參數：責任人可以在控制中心輸入、手機APP上手動輸入灌溉參數，控制灌溉。

自動生成控制參數：根據預設植物生長的土壤濕度需求，與監測的土壤濕度數據進行計算，實現自動控制灌溉參數，目前常用PID控制。

圖 2 軟件結構圖

圖 3 智能控制過程

語音指令控制參數：責任人通過手機APP或控制中心發布語音指令，實現遠程控制灌溉。語音指令識別分為訓練階段和識別階段，為提高在噪音環境下的指令識別率，論文在識別階段，含有噪音的語音指令語譜圖經過卷積LSTM網絡訓練時，利用卷積層將輸入的語譜圖映射到高維的嵌入空間，在嵌入空間進行聚類，并提取具有區別力的語譜向量，從而達到去噪音的目的。最后LSTM輸出后的語譜圖還原語音指令波形，提取MFCC聲音特征參數，將特征參數輸入到GMM中提取超矢量，將超矢量用來訓練分類器SVM，然后與已經訓練好的語音模型進行匹配，完成語音指令識別。正確實施的語音指令，完成灌溉控制。

4 實驗分析

4.1 監測數據分析

系統模擬植物生成過程的中土壤濕度需求，在控制中心設定不同的土壤濕度數據。土壤傳感器將采集的土壤濕度數據上傳到控制中心?？刂浦行膶ΡO測的數據與設定的數據進行運算，當監測數據與設定的數據誤差超過設計數據的一定范圍，在實驗模擬中，設計設定監測數據與設定數據超過相差5%時，觸發語音報警，然后發送相關信息給責任人。系統對測試數據進行模擬，進行了400次的模擬實驗，數據異常次數387次。如表1所示，當監測數據超出預設的范圍，會立即語音報警。假定傳感器監測的數據都正確的情況下，系統正確報警率96%。

表 1 正確報警分析

4.2 語音指令識別

語音指令在安靜的實驗室內采集，采樣頻率16 kHz，100名(50男50女)說話人，每名說話人選擇多種語氣、語調等多種方式讀取固定的語音指令。為保證多個責任人的指令得到正確識別，系統選擇50個語音指令，系統隨機選擇3~5人的語音。將噪音與干凈語音的按一定比例融合，得到含噪的語音指令。將干凈語音指令和含噪的語音指令，在卷積LSTM神經網絡訓練中，含噪音的語音指令進行去噪音處理，訓練語音模型GMM-SVM。分別選擇3、5、7不同的責任人，比較經過LSTM降噪處理和沒有降噪處理的GMM-SVM模型系統識別率。表2數據表明，經過降噪處理，語音指令在噪音環境下識別率得到提高，驗證了系統魯棒性，能夠正確精準、科學、遠程實施灌溉控制。

表 2 語音指令識別率

4.3 系統控制分析

系統對PID和語音指令控制的灌溉進行了模擬實驗。如表3表明，傳統的PID灌溉和語音控制的灌溉效果相差不大。傳統的PID控制灌溉采用全自動控制灌溉，系統必須配置監測天氣、日照等情況的傳感器，否則會造成明天預報有大雨，今天還在灌溉的情況。從而使系統復雜、成本高，不易推廣。論文設計的智能灌溉系統可以選擇人為（語音或手動）、自動、混合等多種控制形式，相對于傳統的PID自動灌溉，只需要土壤濕度傳感器、攝像頭、GPS等設備，系統設備少、成本低。且設計了人性化的語音指令控制，使系統方便不同文化背景的責任人操作，具有推廣價值。

表 3 不同控制方式的灌溉效果

5 總結

論文研究了語音識別技術在智慧能農業中的應用，設計了基于語音識別的智能灌溉系統，并提出了語音指令改進算法。實驗模擬表明當監測數據異常時，系統能正確觸發語音報警，并提高了噪音環境下語音指令識別率，實現多人、無線控制灌溉，加快智慧農業的發展。

[1] 郭伏,溫宗周.基于ESP8266的智能灌溉監測系統[J].微處理機,2019(6):53-58

[2] 吳迪,李余進,黃兆波,等.模糊PID和變頻器在地下恒壓灌溉控制系統的應用[J].自動化與儀表,2019,34(4):19-23

[3] 趙亮,瞿少成,劉雪純,等.基于Fuzzy-PID的溫室節水滴灌控制系統[J].自動化與儀表,2019(7):116-120

[4] 楊偉志,孫道宗,劉建梅,等.基于物聯網和人工智能的柑橘灌溉專家系統[J].節水灌溉,2019(9):116-120

[5] 楊柯柯.基于無線網絡的智能灌溉系統設計[D].西安:西安理工大學學,2018

[6] 李杰,陳慧麗.基于語音識別和PLC的溫室智能灌溉控制系統設計[J].中國農機化學報,2019,40(9):66-71

Design for the Intelligent Irrigation System Based on Speech Recognition

LIU Xue-yan, YUAN Bao-ling*, LI Kui

528436,

In order to achieve precise management of crops, this paper designs an intelligent irrigation system based on speech recognition. The system sets different soil moisture requirements in different generation stages of plants.When the monitored soil moisture can not meet the needs of plant growth,the system can choose manual, automatic and speech to control irrigation.The simulation data shows that the system runs stably, can meet the water demand of different plants, is convenient for the responsible person to operate, and has good promotion value.

Intelligent irrigation, speech recognition, PID control

S274.2/TP29

B

1000-2324(2020)03-0479-03

10.3969/j.issn.1000-2324.2020.03.017

2018-11-21

2019-02-24

中山市社會公益科技研究項目(2016B2167);中山火炬職業技術學院校級基金(2019JY0104)

劉雪燕(1980-),女,講師,碩士,主要研究方向為信息處理、模式識別. E-mail:liuxueyan0101@163.com

Author for correspondence.E-mail:yuanbaoling0101@163.com