發(fā)布時間：2018-06-28 23:16

  本文選題：智能家居 + 語音識別��； 參考：《蘭州交通大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：智能家居中使用語音識別控制技術(shù)具有方便快捷的特點(diǎn),可以擺脫手動遙控帶來的繁瑣并解決智能化體驗差的問題,滿足人民大眾對家居生活智能化越來越高的需求。實際應(yīng)用中家居系統(tǒng)對語音識別算法的識別率和識別效率要求較高,由于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的語音識別技術(shù)需依托因特網(wǎng)資源以及網(wǎng)絡(luò)高性能服務(wù)器平臺,無法達(dá)到智能家居對硬件低配,算法輕量的要求。目前大部分智能家居設(shè)備中的語音控制系統(tǒng)主要采用基于動態(tài)規(guī)整算法(DTW)的孤立詞識別系統(tǒng)、基于隱馬爾科夫模型(HMM)的孤立詞識別系統(tǒng)以及部分高配置硬件系統(tǒng)采用的基于隱馬爾科夫填料模板的關(guān)鍵詞識別系統(tǒng),這些算法存在識別率偏低或算法計算量大、效率偏低、不適于低配硬件環(huán)境以及孤立詞識別技術(shù)體驗效果差的問題。因此對智能家居系統(tǒng)中語音識別技術(shù)進(jìn)行算法改進(jìn)或者方案改進(jìn),保證同時滿足較高的算法識別速率和識別率,以滿足用戶對智能家居語音控制的體驗效果,對進(jìn)一步開發(fā)智能家居系統(tǒng)具有重要的意義。首先對語音識別技術(shù)的基本原理進(jìn)行了詳細(xì)介紹和分析,包括預(yù)處理、特征提取、模板訓(xùn)練和模式匹配四個環(huán)節(jié)。其次詳細(xì)介紹了目前智能家居中常用的輕量級語音識別算法,對算法優(yōu)點(diǎn)以及不足對比分析。對DTW和HMM分別對應(yīng)的孤立詞識別系統(tǒng)和關(guān)鍵詞識別系統(tǒng)詳細(xì)介紹和對比分析,根據(jù)不足給出改進(jìn)的關(guān)鍵詞識別算法。再次利用MATLAB工具進(jìn)行系統(tǒng)仿真,測試算法可行性、識別率、識別速率等指標(biāo)。最后利用B/S模式來設(shè)計開發(fā)一套基于Web平臺的關(guān)鍵詞語音識別系統(tǒng)。本文主要解決方案是在預(yù)處理階段,在傳統(tǒng)的低通濾波去噪基礎(chǔ)上,加入小波去噪進(jìn)行語音增強(qiáng)并抑制非平穩(wěn)噪聲。在特征提取以及端點(diǎn)檢測階段將傳統(tǒng)的端點(diǎn)檢測算法改為單音節(jié)端點(diǎn)檢測分割算法。識別階段滑動匹配所有音節(jié),將得分最高的提取出來,達(dá)到確認(rèn)關(guān)鍵詞得分閾值即為關(guān)鍵詞。對改進(jìn)的算法進(jìn)行MATLAB仿真,關(guān)鍵詞識別率和識別速率基本達(dá)到系統(tǒng)要求,體驗效果得到改善,在一定程度上提高了智能家居語音控制智能化程度。對于系統(tǒng)存在的問題,提出了未來可以繼續(xù)改進(jìn)的方向。
[Abstract]:The use of speech recognition control technology in smart home has the characteristics of convenience and shortcut. It can get rid of the complicated problem brought by manual remote control and solve the problem of intelligent experience, so as to meet the people's increasing demand for intelligent home life. In practical application, the recognition rate and recognition efficiency of the speech recognition algorithm are required by the home system in the actual application. Because the speech recognition technology based on neural network algorithm needs to rely on Internet resources and the high performance server platform of the network, it is unable to meet the requirements of low allocation of hardware and lightweight algorithm for smart home. At present, the speech control system in most intelligent home devices mainly adopts the isolated word recognition system based on dynamic normalization algorithm (DTW). Based on the hidden Markov model (HMM), a key word recognition system based on the hidden Markov stuffing template is adopted in the hidden Markov model (HMM). These algorithms have low recognition rate, large computation, low efficiency, unfit for low hardware environment and isolated word recognition technology. Therefore, the speech recognition technology in the smart home system is improved or improved to ensure that it meets the higher recognition rate and recognition rate at the same time so as to meet the user's experience effect on the intelligent home voice control. It is of great significance to the further development of intelligent home system. First, the speech recognition technology is used. The basic principle is introduced and analyzed in detail, including four links: preprocessing, feature extraction, template training and pattern matching. Secondly, the lightweight speech recognition algorithm commonly used in smart home is introduced in detail, and the advantages and shortcomings of the algorithm are analyzed. The isolated word recognition system and key word recognition corresponding to DTW and HMM classification are identified. The system is introduced and analyzed in detail, and the improved keyword recognition algorithm is given according to the shortage. MATLAB tool is used to simulate the system again, the feasibility of the algorithm, the recognition rate, the recognition rate and so on. Finally, a set of key word recognition system based on the Web platform is designed and developed by using the B/S model. The main solution is in this paper. In the preprocessing stage, on the basis of traditional low pass filter denoising, wavelet denoising is added to speech enhancement and suppression of non-stationary noise. In feature extraction and endpoint detection, the traditional endpoint detection algorithm is changed to monosyllabic endpoint detection segmentation algorithm. The recognition stage is sliding to match all syllables, and the highest score is extracted. To confirm the key word score threshold is the key word. MATLAB simulation of the improved algorithm, the key word recognition rate and recognition rate basically reach the system requirements, the experience effect is improved, to a certain extent, the intelligentized degree of the intelligent home voice control is improved. The future can be improved for the problems existing in the system. Direction.
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN912.34;TU855

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2079780