音声認識ベースのホームオートメーションシステム

8051マイクロコントローラーを使用した音声制御のホームオートメーションシステム

音声認識ベースのホームオートメーション

スマートデバイスとさまざまなワイヤレス通信テクノロジーの進化により、これらの技術を活用して、人間にとって可能な限り最高の利益を得ることができるようになりました。そのような利点の1つは、距離に関係なく家電製品を制御し、時間とエネルギーを節約することです。この家電製品のスマートな制御は、私たちがホームオートメーションとして知っているものです。 産業用自動化と同じです。

ワイヤレス通信、モノのインターネット（IoT）、音声認識方法などのさまざまな手法がありますが、ここでは、の使用方法について簡単に説明します。ホームオートメーションを目的とした音声認識 。

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その前に、音声認識に関する理論的な知識を身に付けましょう。

音声認識

音声認識は、機械またはプログラムによる言語ディクテーションの受信と解釈を意味します。これは、人間の音声を認識し、それをテキスト形式にデコードするプロセスです。

基本的には、アナログ音波（人間が話す単語によって引き起こされる空気中の振動）をデジタル信号に変換し、適切な単語にデコードしてから、最終的に文に変換します。

音声認識システムは通常、音声キャプチャデバイス（基本的にはマイクと、アナログ音声信号をサンプリングしてデジタル化するAnalog to Digital Converter）、デジタル信号プロセッサ（ DSP）モジュール（元の情報を保持するために、デジタル信号を処理して時間ドメインから周波数ドメインに変換する）、前処理された信号ストレージシステム（さらなるタスクを実行するためのメモリカード）、事前定義された音声パターン、マッチングの基準としてのメモリ、および着信音声信号を参照音声パターンと比較するためのパターンマッチングアルゴリズム。

通常の人間は毎秒10音の速度で音声を生成でき、音声信号で必要な情報速度は毎秒50ビットであることに注意してください。この音響信号はマイクによって電気信号に変換され、アナログ信号はデジタル信号に変換されます。

この変換されたデジタル信号は時間領域で1秒間に16000回サンプリングされるため、音声パターンを特定するのは適切ではありません。したがって、高速フーリエ変換（FFT）技術を使用して周波数領域に変換されます。この手法では、1/100秒ごとにコンポーネントを分析し、そのような各コンポーネントの周波数スペクトルを計算します。

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このような各周波数グラフまたはスペクトルは、音声独裁者によって生成された音のセグメントを表します。コンピューターまたはコントローラーは、未知の音声セグメントを言語の保存された音声学と照合します。

このパターンマッチングは、音響音声アプローチ（音声セグメントが確率ごとに音素とマッチングされる隠れマルコフモデルを使用）、パターン認識アプローチ（不明）を使用して実行できます。信号間の距離を決定することによる参照音声パターンと比較した音声パターン）および人工知能アプローチ（基本的な知識源の利用に基づく）。

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音声制御のホームオートメーションの提案モデル

ここでは、小さな音声認識ベースのホームオートメーションシステムの構築を試みました。 2つの8051マイクロコントローラー間のワイヤレス通信を使用する 。

免責事項：ここに示されている送信機と受信機の回路は理論上のものであり、実際にはテストされていません。 HM2007のシミュレーションモデルも通信モデルもないMultisimを​​使用しました。したがって、システムの適切なシミュレーションは不可能でした。

システムには、音声認識ICによるユーザー（マイク入力）からの音声コマンドの処理、通信モジュールを使用した信号の送受信が含まれます。マイクロコントローラー。受信機のマイクロコントローラーは、送信機システムからの正しい音声コマンドに基づいて、電球の切り替えを制御します。

ここで、システムがどのように機能するかについて簡単に説明します。

図2：HM2007音声認識ボード

音声認識システムの心臓部は、音声認識機能を提供する48ピンICであるICHM2007に関係しています。手動モードまたはCPUモードで動作します。それぞれ1.92秒の長さで最大20ワードを認識でき、9〜15ボルトDCで動作します。ここではHM2007の手動モードを使用できます。

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音声認識ホームオートメーションシステムの回路図

送信機セクション

受信者セクション

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システムの動作

1 。ユーザーは、マイクを介してHM2007ICのMICINピンに音声入力を行います。

2 。 ICのRDYピンはアクティブLOW状態になり、トレーニング目的の準備ができていることを示します。

3 。ユーザーは、目的の単語（「ON」または「OFF」）を言う前に、キーパッドの「1」を押してから「TRAIN」キーを押します。

4 。番号に対応する8ビットのデータ信号を格納する外部SRAMの対応するピンに接続されたメモリイネーブル（ME）ピン

5 。音声入力が検出されると、RDYピンがHIGHになり、ICが認識プロセスを開始します。

6 。認識プロセスの結果は、データバスを介して8051マイクロコントローラーに送られます。

7 。マイクロコントローラ（uC1という名前）は、通信モジュールを介してデータ信号を送信します。

8 。受信側では、マイクロコントローラー（uC2という名前）がデータ入力を受信し、保存されているコマンドと比較します。両方のデータが一致すると、リレーが動作します（指定されたコマンドに従って）。データが一致しない場合、マイクロコントローラーはエラー信号を再送信します。

9 。マイクロコントローラuC1はこのエラー信号を受信し、進行中のプロセスを中断し、接続された液晶ディスプレイ（LCD）にエラー情報を表示します。

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音声認識システムの制限

1 。連続した話し言葉は重複しているためシステムで受け入れることができないため、2つの連続する単語の間に無音または一時停止が必要です。したがって、孤立した単語のみが実行可能です。

2 。このシステムはスピーカーに依存するシステムです。同時に話すスピーカーが多すぎると、信号が重なって中断することになります。

3 。語彙のサイズにも制限があります。語彙が多い言語は、語彙が少ない言語に比べてパターン化が困難です。これは、単語があいまいになる可能性が低いためです。

上記の制限に関係なく、音声認識方式を使用して家電製品を制御するこのシステムは、時間を節約し、セキュリティを提供するという事実を考慮すると、有利です。

音声認識ベースのホームオートメーションを表す小さなモデルを紹介しましたが、大規模なシステムでは、大規模に構築するとさまざまなアプリケーションに使用できます。

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