一种智能家居用语音控制系统

技术领域

本发明属于智能家居领域，涉及语音控制技术，具体是一种智能家居用语音控制系统。

背景技术

当今社会智能家居给人们带来了愉悦舒适的生活，慢慢成为人们日常生活中不可或缺的一部分；但是，传统的智能家居一般都需要人近身去操作或控制，不能进行远程操控，且实际上智能家居仍然依赖于面板控制，不能为特殊人群带来便利性，可见智能家居并未真正做到智能。

公开号为CN109119081A的发明专利提供了一种智能家居语音控制系统，该智能家居语音控制系统包括信息中心、控制中心和智能家居装置；所述信息中心用于对接收到的语音信号进行处理，将语音信号转换成文本信息；所述控制中心用于对文本信息进行解析并生成控制指令；指令执行中心用于根据控制中心生成的控制指令向智能家居装置发出动作指令；所述智能家居装置用于根据动作指令执行相应的动作。

上述方案通过语音识别方式实现对智能家居的控制，使得现有的智能家居更加智能、简单和方便；但是，上述方案中仅仅是通过语音识别技术实现了对智能家居装置的控制，并没有对智能家居装置的控制人进行分级约束，导致对智能家居的控制混乱；因此，上述方案仍需进一步改进。

发明内容

为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种智能家居用语音控制系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种智能家居用语音控制系统，包括处理器、数据采集模块、权限识别模块、执行控制模块、信息统计模块、后台管理模块和数据存储模块；

所述数据采集模块包括音频采集单元和传感采集单元；所述传感采集单元通过传感采集设备采集环境数据，并将环境数据发送至处理器；所述音频采集单元分别与音频采集器和智能终端通信和/或电气连接，所述音频采集单元将采集到的语音信息发送至权限识别模块；

所述权限识别模块用于分析语音信息并获取语音信息对应的权限，包括：

当权限识别模块接收到语音信息之后获取数据存储模块中的语音库；所述语音库通过后台管理模块建立；

获取语音信息对应的语音序列并标记为参考序列；提取语音库中的识别模型；

将参考序列输入至识别模型中获取输出结果；所述输出结果为语音信息用户的编号；

获取输出结果对应的用户权限并标记为参考权限；

将语音信息转换为文本信息，提取文本信息中的设备关键词，根据设备关键词匹配智能家居设备并标记为参考设备；所述设备关键词包括电视、空调、窗帘、门锁和灯泡；

当参考设备与参考权限对应的智能家居设备一致时，则根据文本信息生成控制信号，并将控制信号发送至执行控制模块；

通过处理器将参考权限、文本信息和控制信号发送至数据存储模块进行加密存储。

优选的，所述信息统计模块用于分析用户通过语音信息控制智能家居设备的频次，包括：

获取设定周期内用户的语音控制数据；所述设定周期包括一天、一星期和一个月；所述语音控制数据包括语音控制智能家居设备的时间、总次数、成功次数和失败次数；

根据语音控制数据生成语音控制报告；所述语音控制报告包括报告生成时间、语音控制数据以及对应的用户编号和用户权限；

通过处理器将语音控制报告分别发送至数据存储模块和用户的智能终端。

优选的，所述后台管理模块用于监测语音控制系统的工作状态，并设置管理员和用户权限；所述管理员用于设置语音控制系统的工作参数和用户权限。

优选的，所述处理器用于对环境数据进行分析并生成报警信号，包括：

当处理器接收到环境数据之后提取环境数据中的温度值、湿度值、监控图像和火灾信号；

将处理器接收到火灾信号时，获取会在发送位置的监控图像并标记为火灾图像；将火灾信号和火灾图像发送至用户的智能终端，根据用户通过智能终端发送的语音信息生成火灾控制信号，并将火灾控制信号发送至执行控制模块；

将温度值和湿度值分别标记为WZ和SZ；通过公式

当温湿度评估系数WSPX满足YWSPX-μ≤WSPX≤YWSPX+μ时，则判定温湿度正常；否则，判定温湿度异常，发送温湿度异常信号至用户的智能终端，根据用户智能终端发送的语音消息生成温度值控制信号，并将温度值控制信号发送至执行控制模块；其中YWSPX为温湿度评估系数阈值，YWSPX通过大量数据模拟获取，μ为比例系数，且μ为大于0的实数；

对监控图像进行图像预处理获取初筛图像；所述图像预处理包括图像分割、图像去噪和灰度变换；

获取数据存储模块中的匹配模型；

将初筛图像输入至匹配模型获取输出结果并标记为初筛结果；所述初筛结果为初筛图像对应的图像标签；

当初筛结果为0时，则将对应的初筛图像发送至用户的智能终端，根据用户智能终端发送的语音消息生成报警信号，并将报警信号发送至服务器，服务器根据报警信号完成报警处理；

通过处理器将温湿度评估系数和初筛结果发送至数据存储模块进行存储。

优选的，所述匹配模型的具体获取步骤包括：

通过网络获取图像训练集；为图像训练集中的图像设置图像标签；所述图像标签包括0和1，其中图像标签为0时，则判定图像区域存在危险，图像标签为1时，则判定图像区域安全；

将图像训练集和图像标签按照设定区域划分为训练集和测试集；

构建深度卷积神经网络模型；

通过训练集和测试集对深度卷积神经网络模型进行训练和测试；将训练完成的深度卷积神经网络模型标记为匹配模型；

通过处理器将匹配模型发送至数据存储模块进行存储。

优选的，所述语音库的具体获取步骤包括：

通过音频采集设备获取标准语音；所述标准语音为用户家庭成员的音频片段；

对标准语音进行去噪处理之后进行语音分帧获取分帧数据；将分帧数据按照帧编号为i，i＝1，2，……，n；获取分帧数据i的频率和能量，并将频率和能量分别标记为PLi和NLi；

根据频率PLi和能量NLi建立原始矩阵YJ；所述原始矩阵YJ具体为

根据分帧数据中的帧编号i为自变量，以频率和能量的乘积为因变量通过多项式拟合建立原始曲线；

生成语音序列；所述语音序列包括原始矩阵和原始曲线；

为语音序列对应的标准语音设置权限标签；所述权限标签为对应用户的编号；其中对应用户的编号大于等于1；

将语音序列和对应的权限标签按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；所述设定比例包括4:1:1、3:2:1和5:3:1；

构建智能模型；所述智能模型包括误差逆向反馈神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络；

将训练集、测试集和校验集经过数据归一化之后对智能模型进行训练、测试和校验；当智能模型完成训练时，则将智能模型标记为识别模型；

生成用户特征序列；所述用户特征序列包括用户编号和用户权限；所述用户权限通过后台管理模块设置；其中用户权限中包括对应用户有权限控制的智能家居设备；

设成语音库；所述语音库包括识别模型和用户特征序列；

通过处理器将语音库发送至数据存储模块进行加密存储。

优选的，所述处理器分别与数据采集模块、权限识别模块、执行控制模块、信息统计模块、后台管理模块和数据存储模块通信连接；所述后台管理模块分别与数据存储模块和信息统计模块通信连接，所述权限识别模块分别与数据采集模块和执行控制模块通信连接，所述执行控制模块和信息统计模块通信连接。

优选的，所述数据采集模块分别与智能家居设备和传感采集设备通信和/或电气连接；所述智能家居设备包括智能电视、智能空调、电动窗帘、语音门锁和智能灯泡；所述传感采集设备包括空气质量检测仪、图像采集设备和火灾传感器，所述图像采集设备包括云台和高清摄像头；所述智能终端包括智能手机和平板电脑；所述执行控制模块与所述传感采集设备通信和/或电气连接。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明设置了数据采集模块，该设置包括音频采集单元和传感采集单元；传感采集单元通过传感采集设备采集环境数据，并将环境数据发送至处理器；音频采集单元分别与音频采集器和智能终端通信和/或电气连接，音频采集单元将采集到的语音信息发送至权限识别模块；数据采集模块专门用于采集数据，并将数据发送至对应的处理模块，避免数据采集混乱影响本发明工作效率；

2、本发明设置了权限识别模块，该设置用于分析语音信息并获取语音信息对应的权限；当权限识别模块接收到语音信息之后获取数据存储模块中的语音库；获取语音信息对应的语音序列并标记为参考序列；提取语音库中的识别模型；将参考序列输入至识别模型中获取输出结果；；获取输出结果对应的用户权限并标记为参考权限；将语音信息转换为文本信息，提取文本信息中的设备关键词，根据设备关键词匹配智能家居设备并标记为参考设备；设备关键词包括电视、空调、窗帘、门锁和灯泡；当参考设备与参考权限对应的智能家居设备一致时，则根据文本信息生成控制信号，并将控制信号发送至执行控制模块；权限识别模块首先验证用户的身份并获取对应的用户权限，当身份验证成功之后根据语音信息生成控制信号，能够根据用户权限控制不同的智能家居设备，在保证智能家居设备控制封闭性的同时，避免了老人或者儿童无意间对智能家居设备控制造成的危险。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的原理示意图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，一种智能家居用语音控制系统，包括处理器、数据采集模块、权限识别模块、执行控制模块、信息统计模块、后台管理模块和数据存储模块；

数据采集模块包括音频采集单元和传感采集单元；传感采集单元通过传感采集设备采集环境数据，并将环境数据发送至处理器；音频采集单元分别与音频采集器和智能终端通信和/或电气连接，音频采集单元将采集到的语音信息发送至权限识别模块；

权限识别模块用于分析语音信息并获取语音信息对应的权限，包括：

当权限识别模块接收到语音信息之后获取数据存储模块中的语音库；语音库通过后台管理模块建立；

获取语音信息对应的语音序列并标记为参考序列；提取语音库中的识别模型；

将参考序列输入至识别模型中获取输出结果；输出结果为语音信息用户的编号；

获取输出结果对应的用户权限并标记为参考权限；

将语音信息转换为文本信息，提取文本信息中的设备关键词，根据设备关键词匹配智能家居设备并标记为参考设备；设备关键词包括电视、空调、窗帘、门锁和灯泡；

当参考设备与参考权限对应的智能家居设备一致时，则根据文本信息生成控制信号，并将控制信号发送至执行控制模块；

通过处理器将参考权限、文本信息和控制信号发送至数据存储模块进行加密存储。

进一步地，信息统计模块用于分析用户通过语音信息控制智能家居设备的频次，包括：

获取设定周期内用户的语音控制数据；设定周期包括一天、一星期和一个月；语音控制数据包括语音控制智能家居设备的时间、总次数、成功次数和失败次数；

根据语音控制数据生成语音控制报告；语音控制报告包括报告生成时间、语音控制数据以及对应的用户编号和用户权限；

通过处理器将语音控制报告分别发送至数据存储模块和用户的智能终端。

进一步地，后台管理模块用于监测语音控制系统的工作状态，并设置管理员和用户权限；管理员用于设置语音控制系统的工作参数和用户权限。

进一步地，处理器用于对环境数据进行分析并生成报警信号，包括：

当处理器接收到环境数据之后提取环境数据中的温度值、湿度值、监控图像和火灾信号；

将处理器接收到火灾信号时，获取会在发送位置的监控图像并标记为火灾图像；将火灾信号和火灾图像发送至用户的智能终端，根据用户通过智能终端发送的语音信息生成火灾控制信号，并将火灾控制信号发送至执行控制模块；

将温度值和湿度值分别标记为WZ和SZ；通过公式

当温湿度评估系数WSPX满足YWSPX-μ≤WSPX≤YWSPX+μ时，则判定温湿度正常；否则，判定温湿度异常，发送温湿度异常信号至用户的智能终端，根据用户智能终端发送的语音消息生成温度值控制信号，并将温度值控制信号发送至执行控制模块；其中YWSPX为温湿度评估系数阈值，YWSPX通过大量数据模拟获取，μ为比例系数，且μ为大于0的实数；

对监控图像进行图像预处理获取初筛图像；图像预处理包括图像分割、图像去噪和灰度变换；

获取数据存储模块中的匹配模型；

将初筛图像输入至匹配模型获取输出结果并标记为初筛结果；初筛结果为初筛图像对应的图像标签；

当初筛结果为0时，则将对应的初筛图像发送至用户的智能终端，根据用户智能终端发送的语音消息生成报警信号，并将报警信号发送至服务器，服务器根据报警信号完成报警处理；

通过处理器将温湿度评估系数和初筛结果发送至数据存储模块进行存储。

进一步地，匹配模型的具体获取步骤包括：

通过网络获取图像训练集；为图像训练集中的图像设置图像标签；图像标签包括0和1，其中图像标签为0时，则判定图像区域存在危险，图像标签为1时，则判定图像区域安全；

将图像训练集和图像标签按照设定区域划分为训练集和测试集；

构建深度卷积神经网络模型；

通过训练集和测试集对深度卷积神经网络模型进行训练和测试；将训练完成的深度卷积神经网络模型标记为匹配模型；

通过处理器将匹配模型发送至数据存储模块进行存储。

进一步地，语音库的具体获取步骤包括：

通过音频采集设备获取标准语音；标准语音为用户家庭成员的音频片段；

对标准语音进行去噪处理之后进行语音分帧获取分帧数据；将分帧数据按照帧编号为i，i＝1，2，……，n；获取分帧数据i的频率和能量，并将频率和能量分别标记为PLi和NLi；

根据频率PLi和能量NLi建立原始矩阵YJ；原始矩阵YJ具体为

根据分帧数据中的帧编号i为自变量，以频率和能量的乘积为因变量通过多项式拟合建立原始曲线；

生成语音序列；语音序列包括原始矩阵和原始曲线；

为语音序列对应的标准语音设置权限标签；权限标签为对应用户的编号；其中对应用户的编号大于等于1；

将语音序列和对应的权限标签按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括4:1:1、3:2:1和5:3:1；

构建智能模型；智能模型包括误差逆向反馈神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络；

将训练集、测试集和校验集经过数据归一化之后对智能模型进行训练、测试和校验；当智能模型完成训练时，则将智能模型标记为识别模型；

生成用户特征序列；用户特征序列包括用户编号和用户权限；用户权限通过后台管理模块设置；其中用户权限中包括对应用户有权限控制的智能家居设备；

设成语音库；语音库包括识别模型和用户特征序列；

通过处理器将语音库发送至数据存储模块进行加密存储。

进一步地，处理器分别与数据采集模块、权限识别模块、执行控制模块、信息统计模块、后台管理模块和数据存储模块通信连接；后台管理模块分别与数据存储模块和信息统计模块通信连接，权限识别模块分别与数据采集模块和执行控制模块通信连接，执行控制模块和信息统计模块通信连接。

进一步地，数据采集模块分别与智能家居设备和传感采集设备通信和/或电气连接；智能家居设备包括智能电视、智能空调、电动窗帘、语音门锁和智能灯泡；传感采集设备包括空气质量检测仪、图像采集设备和火灾传感器，图像采集设备包括云台和高清摄像头；智能终端包括智能手机和平板电脑；执行控制模块与传感采集设备通信和/或电气连接。

上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。

本发明的工作原理：

传感采集单元通过传感采集设备采集环境数据，并将环境数据发送至处理器；音频采集单元分别与音频采集器和智能终端通信和/或电气连接，音频采集单元将采集到的语音信息发送至权限识别模块；

当权限识别模块接收到语音信息之后获取数据存储模块中的语音库；获取语音信息对应的语音序列并标记为参考序列；提取语音库中的识别模型；将参考序列输入至识别模型中获取输出结果；；获取输出结果对应的用户权限并标记为参考权限；将语音信息转换为文本信息，提取文本信息中的设备关键词，根据设备关键词匹配智能家居设备并标记为参考设备；设备关键词包括电视、空调、窗帘、门锁和灯泡；当参考设备与参考权限对应的智能家居设备一致时，则根据文本信息生成控制信号，并将控制信号发送至执行控制模块；

当处理器接收到环境数据之后提取环境数据中的温度值、湿度值、监控图像和火灾信号；将处理器接收到火灾信号时，获取会在发送位置的监控图像并标记为火灾图像；将火灾信号和火灾图像发送至用户的智能终端，根据用户通过智能终端发送的语音信息生成火灾控制信号，并将火灾控制信号发送至执行控制模块；获取温湿度评估系数WSPX；当温湿度评估系数WSPX满足YWSPX-μ≤WSPX≤YWSPX+μ时，则判定温湿度正常；否则，判定温湿度异常，发送温湿度异常信号至用户的智能终端，根据用户智能终端发送的语音消息生成温度值控制信号，并将温度值控制信号发送至执行控制模块；对监控图像进行图像预处理获取初筛图像；获取数据存储模块中的匹配模型；将初筛图像输入至匹配模型获取输出结果并标记为初筛结果；当初筛结果为0时，则将对应的初筛图像发送至用户的智能终端，根据用户智能终端发送的语音消息生成报警信号，并将报警信号发送至服务器，服务器根据报警信号完成报警处理；

获取设定周期内用户的语音控制数据；根据语音控制数据生成语音控制报告；语音控制报告包括报告生成时间、语音控制数据以及对应的用户编号和用户权限；通过处理器将语音控制报告分别发送至数据存储模块和用户的智能终端。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。