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相似文献
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1.
本文设计了一种基于Android平台的家居远程语音控制系统并验证了设计思路.该系统通过讯飞云语音平台进行语音识别、用2.4G无线通信模块NRF24L01实现家庭环境下的信息通信,用户可通过Android手持终端对智能家居设备进行远程控制.该系统操作简便,组网容易,数据传输方式较为新颖,使用费用低廉,易于市场推广.  相似文献   

2.
提出一种基于SIP的智能家居网关的设计方案。该方案通过开发SIP UA来实现家庭内部网络与外部网络的集成通信,网关在家庭内部网络中集成了ZigBee通信和WiFi通信,利用SIP特性使网关支持媒体流的传输,还通过外载语音识别芯片为网关实现了语音控制功能。最后,通过实验证明了该方案的可行性。  相似文献   

3.
McWiLL集群系统网关是一种能实现使用不同集群通信方式的用户群之间的互通的网关。它采用双CPU结构,通过地隔离技术与屏蔽技术解决各种功率设备与射频设备对语音信号的强烈干扰问题;同时还采用智能识别方法解决双工设备与半双工设备间的语音交换过程中的VOX问题和自回环问题。实际使用表明Mcwill集群通信网关结构可行,设计技术合理。  相似文献   

4.
针对非特定语音识别技术以及云计算和ZigBee通信技术在智能家居管理系统中的应用进行了研究。系统采用树莓派+云计算的方案,由语音控制终端和远程控制模块两部分组成。语音控制终端负责采集家庭中所有的语音控制信号,并将其发送到云端进行分析,最终对云端识别出的指令做出相应的反应;远程控制模块负责连入家庭电路系统,实现自动化、人性化的家居系统交互体验。经验证,系统稳定可靠,用户只要输入语音,远程控制模块就会完成相应的动作,并且可以跟系统实现语音聊天功能。  相似文献   

5.
教学技术平台是开展各种教学的必要条件,是现代教育技术的基础。基于ARM11的智能语音识别机器人教学平台,采用Voyager-IIA旅行家二号自主移动机器人作为教学载体,通过将WinCE系统移植到ARM11的开发板上从而实现对机器人进行语音控制。该系统不仅可以在教学过程中为学生提供良好的人机交互,而且在计算机教学中,通过该系统促进相关技术和知识的学习。此外,通过对国内外各种语音识别算法进行对比分析,在研究HMM(隐马尔科夫模型)的基础上重点学习微软的SAPI语音识别引擎,并在WinCE系统上进行了实践应用。  相似文献   

6.
朝鲜语是我国目前适用范围较为广泛、使用人口较多的一种少数民族语言。朝鲜语紧急呼叫号码的语音识别软件,采用语音命令来呼叫号码,能够准确识别拨叫号码,在特定场合可以起到至关重要的作用。将语音控制指令范围设定为报警求助、火警等词汇的识别中,实现了朝鲜语紧急呼叫号码语音识别系统的软件算法部分。通过对信号处理的每个步骤和朝鲜语数字连读问题进行深入分析及研究,选择DTW(动态时间弯曲)算法作为该软件的核心算法。Matlab实验结果表明,采用的语音识别过程及算法可以准确地对录制的朝鲜语紧急呼叫号码进行识别。  相似文献   

7.
分析了当前智能家居普遍面临的问题,提出了一种基于云计算服务模式的智能家居云架构体系。该系统以家庭网关作为连通家庭设备、云服务器的桥梁,用户可以使用PC或移动终端对家居设备进行控制和监控。  相似文献   

8.
利用家庭网关可以通过Internet操作家庭的各种设备。本文设计了ARM Linux嵌入式家庭网关,介绍了系统的总体结构与设计思路,讨论了家庭网关的通信管理协议。  相似文献   

9.
根据智能家居的功能特点和发展趋势,结合物联网专业学生对智能家居获取感性认识的需要,提出基于Zig Bee的智能家居体验中心系统(简称智能家居系统)网络组网方案。本方案将ARM技术和Zig Bee无线网络技术相结合,以ARM11处理器S3C6410芯片为核心搭建系统网关控制平台,硬件采用"核心板十扩展板"层次模块化设计,软件开发嵌入式WINCE6.0操作系统;家庭内部局域网利用Zig Bee技术实现,Zig Bee网络节点设备采用TI公司CC2530芯片。本方案通过嵌入式开发技术,实现了对智能家居系统的集中管理和远程控制,体现了智能家居系统智能化、网络化的发展趋势,具有良好的通用性和可扩展性。借助于该系统物联网专业能够完成一系列的教学活动。  相似文献   

10.
采用网络处理器+ DSP作为语音网关解决方案,基于下一代网络VoIP语音网关让语音、数据、视频在IP网络上传送,可以有效地降低企业生产成本.通过对该网关设备的电路设计和音频驱动的开发,选择小巧快速的SIP协议栈为开发对象,实现了通话呼叫功能并通过测试.  相似文献   

11.
采用软硬件协同设计的方法,搭建了一个高效地基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)语音识别的FPGA实验验证平台。结合FPGA结构特点,直接使用加法器、乘法器、比较器等建立一个Viterbi算法结构,采用改进的方法计算Viterbi得分和预计算逻辑实现了一种简单的基于HMM的语音模板匹配。实验表明该实现方案是切实可行的,FPGA实验验证平台有利于资源复用,减少工作量,并易于调试,为语音识别其他功能模块的嵌入炎设计打下良好基础.  相似文献   

12.
刘并竹 《考试周刊》2010,(4):237-238
语音识别技术是最近十年信息技术领域重要科技发展技术之一.现在的绝大多数家电都是采用单独的遥控器.各自通过独立的微处理芯片进行控制。智能家庭语音识别系统是一种集成的嵌入式系统,它是一种非接触识别技术.通过用户的声音控制家电的操作。本文作者通过对目前声音识别系统发展的了解与市场做菜辅助用具的调查,针对相关辅助用具在使用过程中所存在的一些问题.创造性地提出了采用智能声音识别技术的一款多功能厨具.而声控系统的应用使得该产品操作更方便。  相似文献   

13.
通过优化网络拓扑结构,提出了一种在家庭能源管理系统(HEMS)中基于动态规划的排队论聚类算法.首先将HEMS的总花费划分成网关的安装成本及数据传输成本2个部分,然后通过对比2种不同的排队论聚类算法,将家庭能源管理系统中的成本问题转化为系统网关部署问题,最后,设计了一种使系统花费最小的M2M网关配置方案.仿真结果表明,当网关缓冲区间足够大时,HEMS系统的花费主要来自网关的安装成本.当网关缓冲区间有限时,通过边际分析方法及成本最小化特性,所提出的排队算法能够保证在最小化花费的基础上实现网关的最优分配.  相似文献   

14.
针对当前实践教学中设备电源管理的问题,提出了一种以Zigbee无线局域网为载体的电源集散控制系统,该系统具有组网速度快,可多网络共存,可显示和语音提示告警等优点.系统中心管理机处理器采用ARM7和DSP处理器,大大提高了系统的控制性能,能同时控制最多63台设备电源.无线遥控器的使用,为指导教师提供了方便快捷的系统操作.全系统从机采用无触点双向晶闸管驱动实验设备电源开关,动作寿命长.  相似文献   

15.
基于ZigBee无线传感器网络的家庭控制系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于ZigBee无线传感器网络的家庭控制系统,给出系统的软、硬件设计,所设计的网关节点具备网关的基本功能,并结合了Bluetooth和GPRS通信功能,可以支持近程和远程的综合接入.用户可以采用PocketPC或者笔记本电脑实现实时数据的采集或者控制指令的执行,也可以通过发送短消息的方式实行远距离的控制操作.PocketPC的软件开发平台(包括笔记本电脑监控平台)采用的是Labview图形开发软件.除了网关以外的其他节点都采用了休眠管理来降低能耗,并最终有效改善了整个系统的生命时间.  相似文献   

16.
传统电能监控采用电力线载波通讯,存在低压电力线上的干扰,配电变压器对信号的阻隔,监控数据不易上传云平台等缺点,设计结合家庭、企业等WIFI热点,采用无线的方式,实现小范围的物联网智能电能监控系统,系统包含电能采集、智能网关、云平台三部分。多个级联的电表采集到的各个电气设备的电能参数,经由Modbus协议、RS-485通信方式传输给智能网关。智能网关采用STM32微处理器对电能数据处理并显示,WIFI模块将电能数据上传至Internet网络。电能数据可以在乐联网云平台上实时显示,并由网页界面对用电设备进行节电反向控制。  相似文献   

17.
在NGB网络体系结构中,媒体网关设备扮演着十分重要的角色,任何业务都需要在媒体网关软交换的控制下才能得以办理。媒体网关能够在电路交换网的承载通道和分组网的媒体流之间进行代码转换,可以处理音频、视频或者T.120,同时也具备处理这三者的任意组合的能力,还能够进行全双工的媒体转换,可以演示视频/音频消息,实现别的IVR功能,进行媒体会议等功能。  相似文献   

18.
由于传统人机交互大多使用键盘、鼠标等交互方式,速度较慢,因此语音识别开始受到越来越多人的青睐。但语音识别也存在如扩展性太差、可复制性不好造成单个产品价格过高、过于依赖外部条件导致对自身使用有所限制等问题。设计并实现一种基于本地的语音识别系统,通过构建抽象语法树,实现语音控制操作。实验结果表明,该系统的离线识别准确率可达70%以上,可以在局域网内实现语音操作。  相似文献   

19.
从语音识别系统前端信号处理出发研究了语音信号特征的提取方法.对4种语音识别主流算法模型进行部署,构建了不同车载应用场景,并选择字错误率和实时率两种主流评价指标对算法模型进行了效果测试,开展了算法评价与分析,同时运用开源二维网格搜索法优化了百度DeepSpeech2模型,并对其进行硬件适配,使得模型识别精度、识别速率得到...  相似文献   

20.
说话人识别系统是在语音信号中提取说话人信息来鉴别说话人身份.整个系统以DSP处理器为核心结构,进行训练和识别语音信号.采用LPC和DTW作为核心算法来进行说话人识别.  相似文献   

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