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語(yǔ)音識別技術(shù)在智能家居中的應用
摘要：研究實(shí)用的智能家居語(yǔ)音識別系統，對于智能家居的發(fā)展具有重要意義。通過(guò)分析嵌入式語(yǔ)音識別技術(shù)以及智能家居控制技術(shù)，以NL6621板為平臺，VS1003為音頻解碼芯片錄制語(yǔ)音。并利用隱馬爾可夫(HMM)算法進(jìn)行語(yǔ)音模型訓練和語(yǔ)音匹配，實(shí)現智能家居語(yǔ)音控制系統。實(shí)驗證明此語(yǔ)音控制系統具有較高的識別率和實(shí)時(shí)性。
關(guān)鍵詞：嵌入式系統;隱馬爾可夫;智能家居;語(yǔ)音識別
引言
隨著(zhù)計算機的發(fā)展，智能家居在近幾年也得到了大家的重視，智能家居利用各種通信、網(wǎng)絡(luò )技術(shù)實(shí)現家居設備集成，為用戶(hù)提供了更加舒適高效的環(huán)境。近幾年人們對智能家居的便利程度提出了更高的要求，同時(shí)語(yǔ)音識別技術(shù)也進(jìn)一步的發(fā)展，但是語(yǔ)音在智能家居中的應用還是相對較少，一般還要依靠遙控、手機等中控設備。語(yǔ)言是信息交流的重要手段，語(yǔ)音識別可以用聲音來(lái)控制設備完成一些特定的命令，減少用戶(hù)如手機，遙控等中控設備的依賴(lài)，使生活更加方便。
本文通過(guò)對語(yǔ)音識別技術(shù)與嵌入式控制技術(shù)的研究，用語(yǔ)音命令實(shí)現直接管控從而可以取代以往利用手機或者遙控方式來(lái)控制的方法，方便操作而又能提高效率。本系統基于NL6621板與語(yǔ)音芯片VS1003實(shí)現語(yǔ)音采集，并采用當今語(yǔ)音識別領(lǐng)域的主流技術(shù)一一隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model，HMM)算法實(shí)現對人語(yǔ)音命令的識別主要是進(jìn)行模型訓練和匹配。實(shí)驗證明在多個(gè)語(yǔ)音樣本對系統的訓練識別下，系統在非特定人、孤立詞語(yǔ)識別上具有良好的效果。
一、語(yǔ)音識別與智能家居
1.1 語(yǔ)音識別技術(shù)
語(yǔ)音識別技術(shù)本質(zhì)上是一種模式匹配識別的過(guò)程，是機器通過(guò)識別和理解過(guò)程把語(yǔ)音信號轉變成相應的文本文件或命令的技術(shù)。根據模式匹配過(guò)程語(yǔ)音識別系統可以如下圖表示。語(yǔ)音識別系統可以分為：特定人和非特定人的識別、獨立詞和連續詞的識別等，無(wú)論哪種識別系統識別過(guò)程都主要包括了語(yǔ)音信號預處理、特征提取、訓練等。分別通過(guò)對信號的預處理分析和計算建立模板，當對語(yǔ)音進(jìn)行識別時(shí)，需要將輸入的語(yǔ)音與系統中存放的語(yǔ)音進(jìn)行比較從而得到識別結果。
1.2 語(yǔ)音識別算法
人的言語(yǔ)過(guò)程是一個(gè)雙重隨機過(guò)程。因為語(yǔ)音信號本身是一個(gè)可觀(guān)察的序列，而它又是由大腦里的不可觀(guān)察的、根據言語(yǔ)需要和語(yǔ)法知識狀態(tài)選擇所發(fā)出的音素(詞、句)的參數流，大量實(shí)驗表明，隱馬爾可夫模型(HMM)的確可以非常精確地描述語(yǔ)音信號的產(chǎn)生過(guò)程。隱馬爾可夫模型是對語(yǔ)音信號的時(shí)間序列結構建立統計模型，將之看作一個(gè)數學(xué)上的雙重隨機過(guò)程，采用HMM進(jìn)行語(yǔ)音識別，實(shí)質(zhì)上是一種概率運算，根據訓練集數據計算得出模型參數后，測試集數據只需分別計算各模型的條件概率(Viterbi算法)，取此概率最大者即為識別結果。一階離散馬爾可夫模型可表示為：有N個(gè)狀態(tài)，Sl，S2... SN，存在一個(gè)離散的時(shí)間序列t=0，t=1…在每個(gè)時(shí)刻t，系統只能處于唯一一個(gè)狀態(tài)qt，下一個(gè)時(shí)刻所處的狀態(tài)是隨機出現的，當前狀態(tài)qt只與前面相鄰的一個(gè)狀態(tài)qt-l有關(guān)， 與其他狀態(tài)無(wú)關(guān)，用表達式
HMM語(yǔ)音識別的一般過(guò)程：
1.前向后向算法計算
已知觀(guān)測序列 和模型 ，如何有效的計算在給定模型條件下產(chǎn)生觀(guān)測序列O的概率
2.Baum-Welch算法求出最優(yōu)解 ：
(1)初始化
(2)迭代計算
(3)最后計算
3.Viterbi算法解出最佳狀態(tài)轉移序列：
已知觀(guān)測序列 和模型 ，如何選擇在某種意義上最佳的狀態(tài)序列。
(1)初始化
(2)迭代計算：
4.根據最佳狀態(tài)序列對應的九給出候選音節或聲韻母
5.通過(guò)語(yǔ)言模型形成詞和句子
二、基于NL6621嵌入式硬件設計
語(yǔ)音識別的硬件平臺主要包括中央處理器NL6621，可讀寫(xiě)存儲器，聲卡芯片vs1003以及一些外圍設備，硬件體系結構如圖2所示。
主系統使用新岸線(xiàn)公司的NL6621。MCU采用的最高主頻為160MHz，支持802.llb/g/n/i/e/p和Wi-Fidirect，BSS STA，軟AP，WiFi保護設置以及WMM-PS和WPA/WPA2安全協(xié)議。codec芯片是vs1003，它與核心控制器NL6621的數據通信是通過(guò)SPI總線(xiàn)方式進(jìn)行的。它集成了麥克風(fēng)輸入接口，音頻輸出接口，對話(huà)筒輸入或者線(xiàn)路輸入進(jìn)行IMA ADPCM編碼，能有效的接受和播放音頻信息。
硬件電路實(shí)現：VS1003通過(guò)xCS、xDCS引腳的置高或低來(lái)確認是哪一個(gè)接口處于傳送狀態(tài)。通過(guò)串行命令接口(SCI)和串行數據接口(SDI)來(lái)接收NL6621的控制命令和數據，通過(guò)SCI HDAT1來(lái)獲取語(yǔ)音流;VS1003的功能控制，如初始化、軟復位、暫停、音量控制、播放時(shí)間的讀取等，均是通過(guò)SCI口寫(xiě)入特定寄存器實(shí)現的。兩條SCI指令之間要通過(guò)DREQ引腳信號判斷上一次處理是否完成。
三、基于NL6621嵌入式軟件設計
軟件設計主要包括兩部分實(shí)現軟件控制嵌入式系統和基于HMM技術(shù)的語(yǔ)音識別算法編寫(xiě)，基本的軟件架構如圖3所示。
針對嵌入式系統控制部分，包括硬件初始化以及采集音頻信號。主要是使用NL6621提供的軟件開(kāi)發(fā)包，利用SDK編寫(xiě)應用程序，包括硬件管腳初始化，波特率匹配，錄音文件配置，WiFi配置，錄音，音頻文件格式轉化、程序編寫(xiě)完成后需要用燒寫(xiě)工具進(jìn)行燒寫(xiě)。系統啟動(dòng)后，先初始化硬件模塊。然后系統開(kāi)始工作，通過(guò)語(yǔ)音輸入設備MIC采集語(yǔ)音，并通過(guò)聲卡VS1003輸入語(yǔ)音。當系統監聽(tīng)到語(yǔ)音輸入，開(kāi)始語(yǔ)音識別，判斷識別是否正確，若正確，將命令發(fā)送給執行設備，入耳不正確，給出相應
的錯誤提示，不執行語(yǔ)音命令。判斷識別是否結束，如果結束則退出，否則繼續下一輪的識別�；贖MM技術(shù)的語(yǔ)音識別算法編寫(xiě)，還包括了語(yǔ)音預處理，特征值提取和匹配識別的部分。主要的原理如圖4所示，輸入語(yǔ)音經(jīng)過(guò)預處理后，語(yǔ)音信號的特征被提取出來(lái)，首先在此基礎上建立所需的模板，這個(gè)建立模板的過(guò)程稱(chēng)為訓練過(guò)程。根據語(yǔ)音識別整體模型，將輸入的語(yǔ)音信號特征與存在的語(yǔ)音模板(參考模式)進(jìn)行比較，找出一系列最優(yōu)的與輸入的語(yǔ)音相匹配的模板。然后，根據此模板號的定義，通過(guò)查表就可以給出計算機的識別結果。采用HMM進(jìn)行語(yǔ)音識別，實(shí)質(zhì)上是一種概率運算。根據訓練集數據計算得出模型參數后，測試集數據只需分別計算各模型的條件概率(Viterbi算法)，取此概率最大者即為識別結果。除訓練時(shí)需運算量較大外，識別時(shí)的運算量?jì)H有模式匹配法的幾分之一。
四、實(shí)驗與總結
將程序下載到NL6621平臺上運行，實(shí)時(shí)傳人語(yǔ)音，麥克風(fēng)傳人16k采樣的ADPCM語(yǔ)音流，通過(guò)解碼算法轉換為PCM語(yǔ)音數據，然后再通過(guò)語(yǔ)音識別系統識別語(yǔ)音結果。實(shí)驗結果表明在普通的工作環(huán)境中進(jìn)行錄音解析系統的識別率可達到90%以上，具有較好的識別精度和效率。本文設計了一個(gè)簡(jiǎn)單嵌入式語(yǔ)音識別的平臺，并通過(guò)實(shí)驗驗證了其語(yǔ)音識別有效性及可行性。對智能家居中嵌入式語(yǔ)音控制開(kāi)發(fā)具有一定的意義。我們仍要通過(guò)不斷研究，設計更加可靠方便的系統，從而使智能家居語(yǔ)音識別走向跟成熟的市場(chǎng)。
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