-[17]4.10.3語音識別模型訓練在訓練前，需要搭建訓練環(huán)境Tensorflow，通常來說是通過python對Tensorflow進行調(diào)用，相較其他編程語言python的可讀性很強，具有明顯特點。下載并安裝完成python后，需要下載一種python的編譯器pycharm，按照步驟下載完成后，為了方便訓練并提高訓練速度，Tensorflow采用GPU形式進行安裝并配置后，環(huán)境就搭建完成了。搭建完成后需要先進行聲學模型訓練，本設計利用的是開源音頻數(shù)據(jù)集THCHS30進行訓練操作，此數(shù)據(jù)庫是采集的是普通話流利的大學生音頻。利用python首先對音頻數(shù)據(jù)進行特征向量提取并執(zhí)行標準化預處理流程，將生成的語譜圖作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入。在模型架構技術上，利用Tensorflow，采用分層卷積結構，每層配置可調(diào)節(jié)參數(shù)并應用relu函數(shù)，在卷積層外部添加tf.nn.relu()函數(shù)實現(xiàn)，達到消除線性關系的目的。此外為了防止模型過擬合，在連續(xù)卷積層之間添加Dropout層，與最大池化協(xié)同工作進行池化操作，這樣操作即保留了最顯著的特征并且進一步增強了模型容忍能力。之后采用Softmax函數(shù)完成多類別概率分布計算。對模型進行優(yōu)化需利用tf.train.AdamOptimizer優(yōu)化器動態(tài)調(diào)整損失函數(shù)的參數(shù)，同時建立數(shù)據(jù)預處理與預測結果解碼的完整計算管道，通過python實現(xiàn)運算完成向前傳播和誤差反向傳播的迭代更新。本方法通過特征可視化、正則化層插入、非線性激活函數(shù)組合應用等關鍵性技術，構建了語音識別模型系統(tǒng)，在保證模型精度的同時有效控制了過擬合的問題。4.10.3語音識別模塊工作流程在本項目中，語音識別的主要功能為控制開關燈和開關窗簾（舵機），并且實現(xiàn)對環(huán)境數(shù)據(jù)的語音播報功能。其主要流程是在麥克風采集語音信息，并將信息傳輸給語音識別模型，語音模型進行處理后將語音轉換成文字，通過對文字進行識別處理將操作信息通過HC-12模塊將信息透傳給單片機，之后單片機進行響應，包括執(zhí)行開關操作或者回傳環(huán)境信息，回傳的環(huán)境信息通過電腦音響實現(xiàn)語音輸出。流程圖如REF_Ref198115779\h圖4-9所示。圖4-圖4-SEQ圖4-\*ARABIC9語音識別模型程序流程圖4.10.3語音識別實現(xiàn)程序語言識別程序利用PyCharm進行編程。包括加載語音模型及初始配置、喚醒詞設置及數(shù)據(jù)處理。加載語音模型及初始配置如圖REF_Ref198115857\h圖4-10所示。圖4-圖4-SEQ圖4-\*ARABIC10加載語音模型及初始配置程序圖喚醒詞配置如REF_Ref198115907\h圖4-11所示。圖4-圖4-SEQ圖4-\*ARABIC11喚醒詞配置程序圖數(shù)據(jù)（溫度）處理編程如REF_Ref198115956\h圖4-12所示。圖4-圖4-SEQ圖4-\*ARABIC12數(shù)據(jù)處理程序圖4.11本章小結本章節(jié)對本系統(tǒng)的軟件設計進行了詳細闡述，首先介紹了使用的開發(fā)平臺及開發(fā)原則，其次詳細介紹了主程序的編寫流程及流程圖，之后分別介紹了溫濕度檢測模塊、煙霧濃度檢測模塊、WIFI模塊等的編寫流程及流程圖，最后詳細介紹了深度學習語音識別模塊，包括語音識別技術介紹、語音模型的選擇及結構、訓練語音模型的方法及語音識別模塊的工作流程及其部分程序。第5章系統(tǒng)實現(xiàn)與調(diào)試5.1引言第三章和第四章已完成系統(tǒng)的硬件搭建和軟件邏輯實現(xiàn)。本章將重點對本文所設計的家庭智慧安防控制系統(tǒng)的綜合效能進行驗證，同時測試本系統(tǒng)各個功能是否能夠順利聯(lián)動工作，此外將對比驗證本系統(tǒng)是否實現(xiàn)了預期需要的功能，并在驗證功能后進行結果分析。5.2系統(tǒng)實物圖展示本系統(tǒng)實物通過洞洞板進行實現(xiàn)，如REF_Ref198116028\h圖5-1所示。在本圖洞洞板上，從上向下、從左到右依次是：溫濕度檢測模塊、一氧化碳濃度檢測模塊、OLED顯示模塊、WIFI模塊、STM32F103C8T6單片機、單片機上左下角的LED模塊、HC-12無線透傳串口模塊（以及連接在電腦USB接口的）、蜂鳴器模塊、舵機模塊、煙霧濃度檢測模塊以及按鍵模塊。圖5-圖5-SEQ圖5-\*ARABIC1實物展示圖5.2各傳感器功能測試本節(jié)將對DHT11傳感器、MQ-2傳感器及MQ-7傳感器進行檢測，檢測結果可以通過OLED顯示屏的數(shù)據(jù)顯示，通過分析及借助其他工具如溫度計即可驗證其準確性。5.2.1溫濕度傳感器功能測試對溫濕度傳感器的功能進行檢測，采用的方法及結果：1、將雙手搓熱，將手捂到傳感器上。結果發(fā)現(xiàn)溫度上升，濕度輕微上升，放下手一段時間后恢復初始值。2、對著傳感器哈一口氣。結果發(fā)現(xiàn)濕度上升明顯，溫度也有所上升，一段時間后恢復初始值。經(jīng)檢測，溫度傳感器功能正常。5.2.2煙霧濃度傳感器及一氧化碳濃度傳感器功能測試對MQ-2和MQ-7傳感器功能進行檢測，采用的方法及結果：1、利用打火機在MQ-2傳感器附近點燃少量可燃物。結果發(fā)現(xiàn)煙霧濃度上升，遠離著火點，發(fā)現(xiàn)煙霧濃度下降。2、將打火機靠近MQ-7傳感器并在點燃打火機前熄滅。結果發(fā)現(xiàn)一氧化碳（OLED上顯示為燃氣）濃度上升，一段時間后，濃度下降。經(jīng)檢測，MQ-2及MQ-7傳感器功能正常。5.3OLED顯示模塊功能測試OLED模塊測試主要是看顯示屏是否可以正確顯示內(nèi)容，上電后通過觀察可以知道OLED顯示功能正常，其顯示內(nèi)容正確應該是（“”中內(nèi)容表示文字，[]中內(nèi)容為具體數(shù)值）：第一行：“溫度”[溫度數(shù)值]“濕度”[濕度數(shù)值]第二行：“燃氣”[燃氣數(shù)值]“煙霧”[煙霧數(shù)值]第三行：[溫度閾值][濕度閾值][燃氣濃度閾值][煙霧濃度閾值]第四行：利用“*”的坐標表示更改“*”所在坐標位置上方數(shù)據(jù)的閾值在編寫好地程序燒錄到單片機并上電后，可以通過觀察與操作即可發(fā)現(xiàn)OLED功能能夠正常工作。如REF_Ref198116059\h圖5-2所示。圖5-圖5-SEQ圖5-\*ARABIC2OLED功能展示圖5.4LED模塊功能測試上電后，通過任意方式控制LED開關，可以觀察到LED低電平與高電平（即打開和關閉）兩種狀態(tài)，由此可知LED模塊功能正常。LED低電平如REF_Ref198116146\h圖5-3a)，LED高電平如REF_Ref198116146\h圖5-3b)。a)b)a)b)圖5-圖5-SEQ圖5-\*ARABIC3LED功能展示圖5.5舵機模塊功能測試與LED模塊類似，但舵機模塊是通過PWM進行控制，經(jīng)過燒錄測試程序進行測試，舵機模塊能夠正常使用實現(xiàn)開關窗簾的目的。如REF_Ref198116310\h圖5-4a)b)分別為關閉和打開狀態(tài)。a)b)a)b)圖5-圖5-SEQ圖5-\*ARABIC4舵機功能展示圖5.6WIFI模塊功能測試首先將ESP8366WIFI模塊與手機熱點（路由器）相連接，其地址信息如REF_Ref198116364\h圖5-5所示。圖5-圖5-SEQ圖5-\*ARABIC5WIFI模塊連接圖在確認WILI模塊與手機熱點成功連接后，登錄云智能APP并添加設備后，即可顯示控制界面，如REF_Ref198116428\h圖5-6所示。圖5-圖5-SEQ圖5-\*ARABIC6云智能APP控制界面圖上方數(shù)字即為文字對應的該環(huán)境數(shù)值，通過點擊即可實現(xiàn)開關燈和開關窗簾控制，滑動屏幕即可實現(xiàn)調(diào)節(jié)對應傳感器閾值。并且在環(huán)境數(shù)據(jù)超過閾值時，APP會發(fā)送信息進行報警，如REF_Ref198116481\h圖5-7所示。圖5-圖5-SEQ圖5-\*ARABIC7云智能APP報警信息圖5.7蜂鳴器模塊功能測試蜂鳴器功能測試可以通過改變閾值，使環(huán)境監(jiān)測到的數(shù)值高于設置閾值來驗證蜂鳴器是否可以正常工作，經(jīng)檢測可知蜂鳴器功能正常。5.8按鍵模塊功能測試通過控制按鍵開關燈、開關舵機（窗簾）、調(diào)節(jié)閾值即可驗證按鍵工作正常。5.9語音識別模塊功能測試在正式運行程序前，向pycharm中編入一段測試程序，經(jīng)過測試此程序，得出此模塊可以識別的語音范圍是較為標準的普通話，經(jīng)過加入白噪音、說話人泛化的測試，得出此模型語音識別的詞錯誤率較小，能夠實現(xiàn)在一般家庭環(huán)境下的語音識別功能。將語音識別模塊運行后，等待20s左右，在窗口出現(xiàn)“開始實時識別”之后即可開始進行語音識別測試，打開麥克風及音響后，向電腦發(fā)送如“智慧安防開窗簾”“智慧安防現(xiàn)在煙霧濃度是多少”等語音指令后，即可實現(xiàn)相應操作，或相應語音播報。其語音轉換成文字后會在窗口進行顯示。其顯示圖如REF_Ref198116574\h圖5-8所示。圖5-圖5-SEQ圖5-\*ARABIC8Pycharm窗口語音識別成功顯示圖5.10本章小結本章通過上電測試，查看了各個模塊的實際工作情況，通過給各個傳感器模塊加以不同的方式刺激，模擬環(huán)境的變化，最終得出每個傳感器都能夠進行正常工作。并通過測試按鍵、WIFI、語音識別三個模塊，得出三種工作方式都按步驟進行工作，從而不難得出本設計功能均得到了實現(xiàn)。第6章遇到的問題及解決方案問題一：對于如何利用深度學習模型實現(xiàn)語音識別功能存在疑難。解決：通過進一步學習和查閱相關資料，了解到單片機實現(xiàn)基于深度學習的語音識別模塊主要有兩種方法，一是利用電腦運行深度學習模型并將指令傳送給單片機分析后響應；二是通過更高配制的單片機，利用單片機處理分析后實現(xiàn)功能。通過比較成本和實際實用效果，本設計決定采用第一種方案。利用電腦運行的基于深度學習的語音識別模型，通過電腦自配的麥克風進行語音輸入，并通過模型將語音信息轉換成文字進行處理和分析，然后將指令通過HC-12模塊傳送給主控制器，單片機經(jīng)過處理后發(fā)送指令使相應模塊進行響應，或將環(huán)境數(shù)據(jù)通過HC-12模塊回傳給電腦，經(jīng)過處理后，音響進行語音播報。問題二：在電路板焊接完成后，向主控制器燒錄一段測試程序，結果發(fā)現(xiàn)溫度在超出閾值后，蜂鳴器不進行響應。解決：在測試程序正確的情況下，考慮到存在兩種可能，一是溫濕度傳感器存在問題，二是蜂鳴器存在問題。通過向測試程序中加入printf()函數(shù)，將測量的溫濕度數(shù)據(jù)打印出來，通過對比發(fā)現(xiàn)與溫度采集數(shù)據(jù)相吻合，因此是蜂鳴器出現(xiàn)問題，通過更換蜂鳴器這一問題就得到了解決。問題三：在訓練語音識別模型后試運行時，發(fā)現(xiàn)電腦沒有響應。解決：經(jīng)過排查語音識別模型排除了操作上的錯誤，最終經(jīng)檢驗是由于電腦配置中沒有GPU，因為深度學習模型需要利用GPU來運行，而沒有GPU則會導致數(shù)據(jù)流無法接收，因此更換成具有GPU的電腦后這一問題得到了解決。問題四：在運行語音識別模型時，發(fā)現(xiàn)通過麥克風語音識別模型有在接收語音信號，但在識別窗口只能顯示空行，而無法將語音轉換成文字。解決：經(jīng)過清理電腦并重新運行模型后，發(fā)現(xiàn)語音識別模型能夠正常進行工作。結論通過學習研究，一步步進行設計，本文基本完成了預期需要實現(xiàn)的基于STM32的家庭智慧安防控制系統(tǒng)并完成了預期的低成本、高性能和穩(wěn)定性強等需求。本系統(tǒng)設計采用STM32F103C8T6芯片為主控制器，通過與各個模塊之間建立通信連接最終實現(xiàn)了家庭智慧安防控制的功能。本文研究的主要實現(xiàn)如下：1、通過溫濕度、煙霧、一氧化碳模塊，實現(xiàn)了對家庭環(huán)境的檢測，采集環(huán)境數(shù)據(jù)。2、通過OLED模塊實現(xiàn)了對環(huán)境信息及閾值的顯示，并實現(xiàn)超過閾值時蜂鳴器報警。3、實現(xiàn)了利用LED燈和舵機模塊實現(xiàn)模擬家庭環(huán)境中的臺燈及窗簾的控制。4、通過按鍵實現(xiàn)了控制開關燈和開關窗簾，調(diào)控檢測閾值。5、利用ESP8266WIFI模塊與網(wǎng)絡通信，實現(xiàn)了通過手機APP遠程實時控制和觀測家庭環(huán)境內(nèi)實時數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)臺燈及窗簾的開關控制并可以更改閾值。6、通過運行在電腦上的深度學習語音識別模塊，利用HC-12無線透傳串口模塊實現(xiàn)了智能化的語音識別功能，能夠實現(xiàn)臺燈及窗簾控制，還有語音播報環(huán)境數(shù)據(jù)的功能。與傳統(tǒng)的家庭安防系統(tǒng)相比較，本系統(tǒng)采用了嵌入式+云平臺+深度學習相結合設計方式實現(xiàn)了對家庭智慧安防控制系統(tǒng)的搭建。通過設計本系統(tǒng)實現(xiàn)了利用三種方式實現(xiàn)控制，三種方式分別是按鍵控制、手機遠程控制和語音控制，豐富了控制的方法，極大地滿足了用戶的需求，適用于多種控制場合和人群，具有一定的普適性。本文主要的創(chuàng)新點在于，相較于市面大多數(shù)的家庭智慧安防系統(tǒng)，本系統(tǒng)在設計語音識別功能上采用了深度學習的語音功能，并且是通過電腦實現(xiàn)語音識別模塊的運行，節(jié)約成本的同時，能夠使得系統(tǒng)運行更為穩(wěn)定。通過調(diào)查和了解目前國內(nèi)外安防系統(tǒng)的發(fā)展，比較得出國內(nèi)的家庭安防系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)還有待完善和發(fā)展，希望國內(nèi)的家庭智慧安防產(chǎn)業(yè)能夠充分借鑒國外經(jīng)驗與成果，并結合國內(nèi)用戶的實際需要，創(chuàng)造出適用于中國用戶家庭日常生活的智慧安防系統(tǒng)，真正給人們的帶來便利與安全。同時，本設計應用到實際之中仍存在不足，無法應對和適應多元的家庭環(huán)境，因此本設計仍有較大的改進空間，例如選用更加高級精準的傳感器設備，選擇運算能力更強、儲存空間更大的單片機，或者選擇更復雜現(xiàn)進的語音識別功能，比如能夠識別不同口音、方言及不同聲音大小甚至是識別特定用戶的語音等。隨著用戶群體越來越多，人們生活越來越多元，對系統(tǒng)的需求會不斷提高，功能也要不斷強大全面，希望未來可以應用到更加強大的家庭智慧安防系統(tǒng)，能夠極大地保證家庭財產(chǎn)及人員安全。袁明蘭，龍穎．基于環(huán)境感知的智能家居用戶體驗實驗系統(tǒng)設計[J]．科技風，2019(27)：13．肖遒.基于STM32的家居安防系統(tǒng)設計與測試[D].河北科技大學,2019方伯凡.基于STM32的室內(nèi)安防系統(tǒng)設計[D].石家莊鐵道大學,2017汪肖杰.駱巖紅.基于STM32的智能安防報警系統(tǒng)設計[J].科學創(chuàng)新與應用，2024謝靈芝.國外報警服務業(yè)發(fā)展概況[J].中國公共安全，2013，05:192-196.M.H.A.Wahab,N.Abdullah,A.Johari,etal.GSMBasedElectricalControlSystemforSmartHomeApplication.JcitJournalofConvergenceInformationTechnology,2010.M.Chan,D.