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基于语音技术的实验室智能管家系统设计与实现

张海森  
【摘要】:语音交流由于其高效、便捷的优良特性,自古以来就成为人与人之间进行信息交互、联系沟通最自然的方式之一。近年来,得益于计算机性能的显著提升、语音识别理论的快速发展,机器的语音识别能力几乎已经赶上人类的水平,基于语音的交互方式其应用逐步扩大。同时物联网的快速发展将电脑、手机的网络互联拓展到了“万物互联”,世间万物皆可通过网络互联。本文将语音识别、语义理解技术和物联网技术联合,打造了一套能知冷暖、能说会唱会思考的实验室智能管家系统,本文完成主要的研究工作如下:搭建了一套基于语音技术的实验室智能管家硬件系统。它采用树莓派3B为主板,物联网模块WeMos D1为网关,加载了DHT11温湿度、MQ-2烟雾、火焰、人体等传感器,以继电器为控制节点,同时以ReSpeaker 4麦克风阵列为语音输入,USB摄像头为视频输入,普通音响为音频输出,为实验室智能管家系统的环境监控、电源控制、语音交互等提供了良好的硬件支持平台。为了实现语音识别模块,对语音识别的各个环节和现有各种方法进行了实验探索和比对分析。例如在语音信号预处理环节,实验对比了不同参数下小波去噪的效果,最终采用了效果最好的Sym8小基波、3层阶数、自适应阈值的小波去噪方法进行语音去噪,在端点检测和特征提取环节实验探索了动态双阈值门限的方法对静态端点进行检测,以及MFCC进行特征参数的提取。在训练环节,以THCHS30为训练语料,使用CMU Sphinx框架训练了语言模型,并用不同的HMM状态数、混合高斯数、状态绑定数训练声学模型,用词错率为评价标准,得出了有限条件下最优的模型。确定并实现了常规模式采用百度语音识别,无人机控制模式用CMU Sphinx本地离线识别的方案。同时采用百度的语音合成服务构建了语音合成模块。为了实现语义理解模块,对语义理解的现有理论和方法进行了分析和实验探索。例如用维基百科的语料,CBOW模型训练了 128维的词向量;实验对比了不同条件下CRF模型、BiLSTM-CRF模型的识别准确率,并选用效果最好的BiLSTM-CRF为最终识别命名实体的方案;对比了1对多SVM和fastText进行短文本分类的差异,并选用规则和SVM分类器组合进行意图的识别的方案。最终实现了用规则和BiLSTM-CRF相结合获取词槽-值,用规则和SVM组合进行意图识别的语义理解模块。编程实现了基于语音技术的实验室智能管家软件系统,以上述语音识别和语义理解模块为基石实现了基于语音的人机交互,并在此基础上,实现了智能管家的各个顶层应用功能。这些功能可分为核心、辅助、娱乐三大板块的功能,包括实验室人员信息查询、图书借阅、实验工具借用、考勤查询、无人机控制、翻译、天气查询、留言等二十项功能,实现了实验室状态远程可见、可控。实验测试表明,本论文研发的基于语音技术的智能管家系统,已经基本具备知冷暖、会报警、能说会唱的能力,也初步具备了一定智力,可以完成实验室资产管理、留言、闲聊等一些稍微复杂的任务,达到了预定的设计目标。该系统是一个开放式系统,随着更多功能模块的加入,其功能必将越来越完善,智能化程度越来越高。


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