苏建

摘 要：该文介绍了语音识别技术的基本原理，以现代智能家居为背景，将非特定语音识别技术应用于智能家居控制系统中。通过非特定人语音识别技术，该系统能够正确地识别出人的语音控制命令，进行家电设备的智能语音控制，实现家电设备控制的智能化、便捷化。

关键词：语音识别技术 智能家居 控制 单片机

中图分类号：TP23 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）09（c）-0038-02

随着人类社会的进步和科学技术的迅猛发展，人们逐渐开始追求智能化、便捷化的家居生活环境，因此智能家居得到迅猛崛起，并且成为一种现代生活消费需求，语音识别技术是智能家居控制系统中的一个重要应用。

当今社会，家电设备的控制主要有手动直接接触式控制和红外线遥控控制两种方式，前者需要主人接触家电设备并且人为手动直接操作，后者虽然实现了一定距离的红外遥控控制，然而也离不开人为手动操作遥控器，而且红外遥控器经常有丢失的麻烦，该文设计了一种基于非特定语音识别控制方式，能够实现家电设备的非接触式、无需手动操作的智能控制方式，从而实现轻松、便捷的现代家居生活。

1 语音识别技术概述

伴随计算机技术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式的关键技术之一。语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方向，其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。

1.1 语音识别系统分类

根据说话者与识别系统的相关性分：（1）特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别，与说话的语种没有关系；（2）非特定人语音识别系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习，识别的语言取决于采用的训练语音库；（3）多人识别系统：通常能识别一组人的语音，该系统通常要求对该组人的语音进行学习。

1.2 语音识别的基本方法

一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。由于基于神经网络的训练识别算法由于实现起来较复杂，目前仍只是处于实验室研究阶段。模板匹配的方法发展比较成熟，目前己达到了实用阶段。

1.3 语音识别过程

语音识别过程主要包括预处理、特征提取、训练和模式匹配四个环节。预处理部分包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强等；特征提取是从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号特征的参数，以便训练和识别。训练是建立模式库的必备过程，词表中每个词对应一个参考模式，它由这个词重复发音多遍，再经特征提取和某种训练中得到。模式匹配是整个系统的核心，其作用是按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。

2 LD332X系列语音识别芯片工作原理

LD3320提供的语音识别技术，是基于“关键词语列表”的识别技术：ASR（Auto Speech Recognition），该芯片基于非特定人语音识别技术，可以动态编辑识别条目列表，只需要把要识别的条目的内容，以字符串的形式传入芯片就可以进行识别，真正实现了单芯片的语音识别。芯片内置固化了完整的语音识别搜索引擎和完整的语音特征库，还集成了高精度AD和DA电路，外围只需要用51级别的主控MCU通过并口或者SPI链接到LD3320的芯片PIN上，把麦克风链接到LD332X的AD-PIN上，就可以实现语音识别功能。语音识别芯片完成的工作就是：把通过MIC输入的声音进行频谱分析→提取语音特征→和关键词语列表中的关键词语进行对比匹配→找出得分最高的关键词语作为识别结果输出。

3 语音识别智能家居控制系统

3.1 语音识别家居控制系统构成

语音识别智能家居控制系统由单片机作为控制中心，本系统由若干个子系统（每个房间作为一个子系统）组成，如客厅、主卧、次卧、餐厅、厨房、卫生间六个子系统，每个子系统由若干作为被控对象的家电设备构成，如照明灯、电视机、空调等家电设备。如图1所示为语音识别智能家居控制系统组成框图，其中LD3320语音芯片作为语音控制口令信号的采样设备，该芯片将采样到的语音控制口令结果告诉给单片机，由单片机执行设备控制动作。

3.2 语音控制原理与控制口令

为了提高语音识别控制口令，本系统将语音口令设定为三级口令格式，口令格式如下：子系统-控制设备-执行动作。如需要控制餐厅电风扇打开，主人只需发出语音命令：餐厅-电风扇-打开，语音芯片采集到语音信息后与语音列表进行匹配，当匹配合格后告诉单片机执行动作打开电风扇；如需要控制餐厅电风扇关闭，主人只需发出语音命令：餐厅-电风扇-关闭，可以执行餐厅电风扇的关闭控制，其它设备控制方式雷同。该语音芯片基于非特定人语音识别技术，可以对家庭任何成员的语音命令执行动作，达到家庭所有成员随意控制的目的。

3.3 语音控制程序流程图

该系统控制程序采用C语言编写，由主程序、子程序和中断服务程序组成。主程序负责调用子程序并协调整个系统的控制工作，子程序主要包括语音辨识子程序，语音播报子程序和键盘扫描子程序等。系统程序主流程及语音识别的子流程图如图2所示。

4 结语

本系统由单片机、语音识别芯片以及多路继电开光电路等组成，通过与照明、电扇、电视机等家电设备的开关电路改造后进行实验，系统能实现照明、电视机、电扇等家电设备的语音开启和关闭动作，对非特定语音的识别率较高，达到了预期设计的目标，具有可靠性高、功耗低等特点。

参考文献

[1] 罗亚非.凌阳16位单片机应用基础[M].北京：北京航空航天大学出版社，2003.

[2] 李晶皎.嵌入式语音技术及凌阳16位单片机应用[M].北京：北京航空航天大学出版社，2003.

[3] 赵海滨，王宏，闻绍飞.嵌入式语音识别控制机械手的系统设计[J].仪器仪表学报，2004，25（4）：621-622.endprint

摘 要：该文介绍了语音识别技术的基本原理，以现代智能家居为背景，将非特定语音识别技术应用于智能家居控制系统中。通过非特定人语音识别技术，该系统能够正确地识别出人的语音控制命令，进行家电设备的智能语音控制，实现家电设备控制的智能化、便捷化。

关键词：语音识别技术 智能家居 控制 单片机

中图分类号：TP23 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）09（c）-0038-02

随着人类社会的进步和科学技术的迅猛发展，人们逐渐开始追求智能化、便捷化的家居生活环境，因此智能家居得到迅猛崛起，并且成为一种现代生活消费需求，语音识别技术是智能家居控制系统中的一个重要应用。

当今社会，家电设备的控制主要有手动直接接触式控制和红外线遥控控制两种方式，前者需要主人接触家电设备并且人为手动直接操作，后者虽然实现了一定距离的红外遥控控制，然而也离不开人为手动操作遥控器，而且红外遥控器经常有丢失的麻烦，该文设计了一种基于非特定语音识别控制方式，能够实现家电设备的非接触式、无需手动操作的智能控制方式，从而实现轻松、便捷的现代家居生活。

1 语音识别技术概述

伴随计算机技术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式的关键技术之一。语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方向，其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。

1.1 语音识别系统分类

根据说话者与识别系统的相关性分：（1）特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别，与说话的语种没有关系；（2）非特定人语音识别系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习，识别的语言取决于采用的训练语音库；（3）多人识别系统：通常能识别一组人的语音，该系统通常要求对该组人的语音进行学习。

1.2 语音识别的基本方法

一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。由于基于神经网络的训练识别算法由于实现起来较复杂，目前仍只是处于实验室研究阶段。模板匹配的方法发展比较成熟，目前己达到了实用阶段。

1.3 语音识别过程

语音识别过程主要包括预处理、特征提取、训练和模式匹配四个环节。预处理部分包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强等；特征提取是从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号特征的参数，以便训练和识别。训练是建立模式库的必备过程，词表中每个词对应一个参考模式，它由这个词重复发音多遍，再经特征提取和某种训练中得到。模式匹配是整个系统的核心，其作用是按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。

2 LD332X系列语音识别芯片工作原理

LD3320提供的语音识别技术，是基于“关键词语列表”的识别技术：ASR（Auto Speech Recognition），该芯片基于非特定人语音识别技术，可以动态编辑识别条目列表，只需要把要识别的条目的内容，以字符串的形式传入芯片就可以进行识别，真正实现了单芯片的语音识别。芯片内置固化了完整的语音识别搜索引擎和完整的语音特征库，还集成了高精度AD和DA电路，外围只需要用51级别的主控MCU通过并口或者SPI链接到LD3320的芯片PIN上，把麦克风链接到LD332X的AD-PIN上，就可以实现语音识别功能。语音识别芯片完成的工作就是：把通过MIC输入的声音进行频谱分析→提取语音特征→和关键词语列表中的关键词语进行对比匹配→找出得分最高的关键词语作为识别结果输出。

3 语音识别智能家居控制系统

3.1 语音识别家居控制系统构成

语音识别智能家居控制系统由单片机作为控制中心，本系统由若干个子系统（每个房间作为一个子系统）组成，如客厅、主卧、次卧、餐厅、厨房、卫生间六个子系统，每个子系统由若干作为被控对象的家电设备构成，如照明灯、电视机、空调等家电设备。如图1所示为语音识别智能家居控制系统组成框图，其中LD3320语音芯片作为语音控制口令信号的采样设备，该芯片将采样到的语音控制口令结果告诉给单片机，由单片机执行设备控制动作。

3.2 语音控制原理与控制口令

为了提高语音识别控制口令，本系统将语音口令设定为三级口令格式，口令格式如下：子系统-控制设备-执行动作。如需要控制餐厅电风扇打开，主人只需发出语音命令：餐厅-电风扇-打开，语音芯片采集到语音信息后与语音列表进行匹配，当匹配合格后告诉单片机执行动作打开电风扇；如需要控制餐厅电风扇关闭，主人只需发出语音命令：餐厅-电风扇-关闭，可以执行餐厅电风扇的关闭控制，其它设备控制方式雷同。该语音芯片基于非特定人语音识别技术，可以对家庭任何成员的语音命令执行动作，达到家庭所有成员随意控制的目的。

3.3 语音控制程序流程图

该系统控制程序采用C语言编写，由主程序、子程序和中断服务程序组成。主程序负责调用子程序并协调整个系统的控制工作，子程序主要包括语音辨识子程序，语音播报子程序和键盘扫描子程序等。系统程序主流程及语音识别的子流程图如图2所示。

4 结语

本系统由单片机、语音识别芯片以及多路继电开光电路等组成，通过与照明、电扇、电视机等家电设备的开关电路改造后进行实验，系统能实现照明、电视机、电扇等家电设备的语音开启和关闭动作，对非特定语音的识别率较高，达到了预期设计的目标，具有可靠性高、功耗低等特点。

参考文献

[1] 罗亚非.凌阳16位单片机应用基础[M].北京：北京航空航天大学出版社，2003.

[2] 李晶皎.嵌入式语音技术及凌阳16位单片机应用[M].北京：北京航空航天大学出版社，2003.

[3] 赵海滨，王宏，闻绍飞.嵌入式语音识别控制机械手的系统设计[J].仪器仪表学报，2004，25（4）：621-622.endprint

摘 要：该文介绍了语音识别技术的基本原理，以现代智能家居为背景，将非特定语音识别技术应用于智能家居控制系统中。通过非特定人语音识别技术，该系统能够正确地识别出人的语音控制命令，进行家电设备的智能语音控制，实现家电设备控制的智能化、便捷化。

关键词：语音识别技术 智能家居 控制 单片机

中图分类号：TP23 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）09（c）-0038-02

随着人类社会的进步和科学技术的迅猛发展，人们逐渐开始追求智能化、便捷化的家居生活环境，因此智能家居得到迅猛崛起，并且成为一种现代生活消费需求，语音识别技术是智能家居控制系统中的一个重要应用。

当今社会，家电设备的控制主要有手动直接接触式控制和红外线遥控控制两种方式，前者需要主人接触家电设备并且人为手动直接操作，后者虽然实现了一定距离的红外遥控控制，然而也离不开人为手动操作遥控器，而且红外遥控器经常有丢失的麻烦，该文设计了一种基于非特定语音识别控制方式，能够实现家电设备的非接触式、无需手动操作的智能控制方式，从而实现轻松、便捷的现代家居生活。

1 语音识别技术概述

伴随计算机技术发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术，在人机交互应用中逐渐进入我们日常的生活，并迅速发展成为“改变未来人类生活方式的关键技术之一。语音识别技术以语音信号为研究对象，是语音信号处理的一个重要研究方向，其最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。

1.1 语音识别系统分类

根据说话者与识别系统的相关性分：（1）特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别，与说话的语种没有关系；（2）非特定人语音识别系统：识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习，识别的语言取决于采用的训练语音库；（3）多人识别系统：通常能识别一组人的语音，该系统通常要求对该组人的语音进行学习。

1.2 语音识别的基本方法

一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。由于基于神经网络的训练识别算法由于实现起来较复杂，目前仍只是处于实验室研究阶段。模板匹配的方法发展比较成熟，目前己达到了实用阶段。

1.3 语音识别过程

语音识别过程主要包括预处理、特征提取、训练和模式匹配四个环节。预处理部分包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强等；特征提取是从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号特征的参数，以便训练和识别。训练是建立模式库的必备过程，词表中每个词对应一个参考模式，它由这个词重复发音多遍，再经特征提取和某种训练中得到。模式匹配是整个系统的核心，其作用是按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。

2 LD332X系列语音识别芯片工作原理

LD3320提供的语音识别技术，是基于“关键词语列表”的识别技术：ASR（Auto Speech Recognition），该芯片基于非特定人语音识别技术，可以动态编辑识别条目列表，只需要把要识别的条目的内容，以字符串的形式传入芯片就可以进行识别，真正实现了单芯片的语音识别。芯片内置固化了完整的语音识别搜索引擎和完整的语音特征库，还集成了高精度AD和DA电路，外围只需要用51级别的主控MCU通过并口或者SPI链接到LD3320的芯片PIN上，把麦克风链接到LD332X的AD-PIN上，就可以实现语音识别功能。语音识别芯片完成的工作就是：把通过MIC输入的声音进行频谱分析→提取语音特征→和关键词语列表中的关键词语进行对比匹配→找出得分最高的关键词语作为识别结果输出。

3 语音识别智能家居控制系统

3.1 语音识别家居控制系统构成

语音识别智能家居控制系统由单片机作为控制中心，本系统由若干个子系统（每个房间作为一个子系统）组成，如客厅、主卧、次卧、餐厅、厨房、卫生间六个子系统，每个子系统由若干作为被控对象的家电设备构成，如照明灯、电视机、空调等家电设备。如图1所示为语音识别智能家居控制系统组成框图，其中LD3320语音芯片作为语音控制口令信号的采样设备，该芯片将采样到的语音控制口令结果告诉给单片机，由单片机执行设备控制动作。

3.2 语音控制原理与控制口令

为了提高语音识别控制口令，本系统将语音口令设定为三级口令格式，口令格式如下：子系统-控制设备-执行动作。如需要控制餐厅电风扇打开，主人只需发出语音命令：餐厅-电风扇-打开，语音芯片采集到语音信息后与语音列表进行匹配，当匹配合格后告诉单片机执行动作打开电风扇；如需要控制餐厅电风扇关闭，主人只需发出语音命令：餐厅-电风扇-关闭，可以执行餐厅电风扇的关闭控制，其它设备控制方式雷同。该语音芯片基于非特定人语音识别技术，可以对家庭任何成员的语音命令执行动作，达到家庭所有成员随意控制的目的。

3.3 语音控制程序流程图

该系统控制程序采用C语言编写，由主程序、子程序和中断服务程序组成。主程序负责调用子程序并协调整个系统的控制工作，子程序主要包括语音辨识子程序，语音播报子程序和键盘扫描子程序等。系统程序主流程及语音识别的子流程图如图2所示。

4 结语

本系统由单片机、语音识别芯片以及多路继电开光电路等组成，通过与照明、电扇、电视机等家电设备的开关电路改造后进行实验，系统能实现照明、电视机、电扇等家电设备的语音开启和关闭动作，对非特定语音的识别率较高，达到了预期设计的目标，具有可靠性高、功耗低等特点。

参考文献

[1] 罗亚非.凌阳16位单片机应用基础[M].北京：北京航空航天大学出版社，2003.

[2] 李晶皎.嵌入式语音技术及凌阳16位单片机应用[M].北京：北京航空航天大学出版社，2003.

[3] 赵海滨，王宏，闻绍飞.嵌入式语音识别控制机械手的系统设计[J].仪器仪表学报，2004，25（4）：621-622.endprint