一种风扇语音控制系统的语音识别方法技术方案

本发明专利技术公开了一种风扇语音控制系统的语音识别方法，通过本发明专利技术提供的方案，可以循序渐进的完成语音信号的识别，通过所述风扇语音控制系统中的语音指令数据库查找相应的调控方式，设置在风扇本地的数据库，在一定程度上提高了语音识别的效率，且即使网络信号不好的情况下也可以实现语音信号的快速识别。此外，在服务器端上设置存储数据库，当在语音指令数据库无法查找到相应的调控方式时，可在通过网络连接的服务器端的存储数据库中查找，若查找不到，则结合所述语音信号的特征信息及风扇当前状态确定对风扇的调控方式，因此，通过上述层层设置可实现语音信号的识别，并提高了语音信号的识别率。信号的识别率。信号的识别率。

【技术实现步骤摘要】
一种风扇语音控制系统的语音识别方法


[0001]本专利技术涉及风扇
，具体涉及一种风扇语音控制系统的语音识别方法。

技术介绍

[0002]风扇是夏季避暑降温的必需品，但传统的风扇是通过风扇上设置的按钮或旋钮对风扇的各个功能进行调控的，用户必须在风扇前才能实现对风扇上的按钮或旋钮调节以完成对风扇的开关或调控等操作，因此，传统风扇的调控方式空间距离的限制。
[0003]而随着科学技术的发展，出现了通过语音控制的智能风扇，解决了传统风扇的调控方式受各方面的制约，不能完全满足用户的需求的问题，但是，现有智能风扇在语音识别方法上还存在识别率低及识别效率低的问题，因此，亟需一种风扇的语音识别方法用于解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种风扇语音控制系统的语音识别方法，用以解决现有技术中智能风扇在语音识别方法上还存在识别率低及识别效率低的问题。
[0005]本专利技术提供一种风扇语音控制系统的语音识别方法，该方法包括：
[0006]获取语音信号；
[0007]解析所述语音信号，根据解析后的所述语音信号，在风扇语音控制系统的语音指令数据库中查找是否有与所述语音信号匹配的指令；
[0008]若是，根据所匹配的指令对应的调控方式对所述风扇进行调控；
[0009]若否，将所述语音信号传输至服务器端；所述服务器端与所述风扇语音控制系统通过网络方式连接；
[0010]在所述服务器端的存储数据库中查找是否有与所述语音信号匹配的指令；
[0011]若是，所述服务器端向所述风扇语音控制系统下达调控指令，所述风扇语音控制系统根据所述调控指令中相应的调控方式对所述风扇进行调控；
[0012]若否，提取所述语音信号的特征信息，根据所述特征信息及所述风扇相应功能的状态进而对所述风扇进行调控；
[0013]将所述语音信号的特征信息作为新的指令记录在服务器端的存储数据库中。
[0014]可选的，所述将所述语音信号的特征信息作为新的指令记录在服务器端的存储数据库中之后，包括：
[0015]所述服务器端向所述风扇语音控制系统发送数据库更新提示；
[0016]当用户选择确定更新后，将所述服务器端的更新数据同步下载至所述风扇语音控制系统的语音指令数据库中。
[0017]可选的，在所述解析所述语音信号之前，还包括：
[0018]对所述语音信号进行降噪预处理，获得降噪后的语音信号。
[0019]可选的，所述降噪方法采用自适应滤波器进行降噪处理；
[0020]所述自适应滤波器的降噪方法如下：
[0021]自适应滤波器的输出为：
[0022]y(n)＝w
T
(n)x(n)
[0023]其中，y(n)为自适应滤波器的输出信号；x(n)为滤波器的输入信号；w(n)为滤波器系数向量，w
T
(n)为w(n)向量矩阵的转置；
[0024]滤波器的估计误差为e(n)：
[0025]e(n)＝d(n)
‑
y(n)
[0026]其中，d(n)为期望输出信号；
[0027]对滤波器系数迭代更新：
[0028]w(n+1)＝w(n)+2μe(n)x(n)
[0029]其中，w(n+1)为更新后的滤波器系数，μ为步长，且其中，w(n+1)为更新后的滤波器系数，μ为步长，且N为正整数；x(i)为滤波器的任一输入信号；
[0030]根据对所述自适应滤波器系数进行迭代更新原则，自动调节所述自适应滤波器系数，完成对语音信号的降噪处理。
[0031]可选的，在所述将所述语音信号的特征信息作为新的指令记录在服务器端的存储数据库中之前，包括：
[0032]记录所述特征信息出现的频次；
[0033]判断所述频次是否达到预设值；
[0034]若是，将所述语音信号的特征信息作为新的指令记录在服务器端的存储数据库中。
[0035]可选的，所述提取所述语音信号的特征信息，根据所述特征信息及所述风扇相应功能的状态进而对所述风扇进行调控中，提取所述语音信号的特征信息包括：
[0036]解析所述语音信号获得所述语音信号的关键特征；
[0037]对所述关键特征进行词语扩张，获得所述语音信号的特征信息。
[0038]可选的，所述对所述关键特征进行词语扩张，获得所述语音信号的特征信息，包括：
[0039]对所述关键特征进行反义处理，获得所述关键特征的反义词信息；
[0040]对所述反义词信息再次进行反义处理，获得若干个特征词，所述特征词是所述语音信号的特征信息，是对所述关键特征进行词语扩张。
[0041]可选的，所述解析所述语音信号，包括：
[0042]确定所述语音信号的长度；
[0043]在所述长度内对所述语音信号进行窗函数处理，获得处理后的语音信号。
[0044]可选的，所述对所述语音信号进行窗函数处理，包括：
[0045]所述窗函数经过傅里叶变换后的频谱采用下述公式表示：
[0046][0047]其中，W(w)为窗函数的频谱，M为窗函数的长度，w为频域变量，j2＝
‑
1。
[0048]可选的，所述解析所述语音信号，包括：
[0049]解析所述语音信号，提取所述语音信号的若干个特征信息；
[0050]根据所述特征信息的权重值对所述特征信息排序；
[0051]获得按照权重值排序的特征信息；
[0052]相应的，所述根据解析后的所述语音信号，在风扇语音控制系统的语音指令数据库中查找是否有与所述语音信号匹配的指令，包括：
[0053]在风扇语音控制系统的语音指令数据库中按照排序的特征信息依次查找是否有与所述语音信号匹配的指令。
[0054]本专利技术提供一种风扇语音控制系统的语音识别方法，通过本专利技术提供的方案，循序渐进的完成语音信号的识别，通过所述风扇语音控制系统中的语音指令数据库查找相应的调控方式，可以看作是设置在风扇本地的数据库，在一定程度上提高了语音识别的效率，且即使网络信号不好的情况下也可以实现语音信号的快速识别。此外，在服务器端上设置存储数据库，当在语音指令数据库无法查找到相应的调控方式时，可在通过网络连接的服务器端的存储数据库中查找，若依然查找不到，则结合所述语音信号的特征信息及风扇当前状态确定对风扇的调控方式，因此，通过上述层层设置可实现语音信号的识别，从而提高了语音信号的识别率。
[0055]本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0056]下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0057]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风扇语音控制系统的语音识别方法，其特征在于，包括：获取语音信号；解析所述语音信号，根据解析后的所述语音信号，在风扇语音控制系统的语音指令数据库中查找是否有与所述语音信号匹配的指令；若是，根据所匹配的指令对应的调控方式对所述风扇进行调控；若否，将所述语音信号传输至服务器端；所述服务器端与所述风扇语音控制系统通过网络方式连接；在所述服务器端的存储数据库中查找是否有与所述语音信号匹配的指令；若是，所述服务器端向所述风扇语音控制系统下达调控指令，所述风扇语音控制系统根据所述调控指令中相应的调控方式对所述风扇进行调控；若否，提取所述语音信号的特征信息，根据所述特征信息及所述风扇相应功能的状态进而对所述风扇进行调控；将所述语音信号的特征信息作为新的指令记录在服务器端的存储数据库中。2.根据权利要求1所述的风扇语音控制系统的语音识别方法，其特征在于，所述将所述语音信号的特征信息作为新的指令记录在服务器端的存储数据库中之后，包括：所述服务器端向所述风扇语音控制系统发送数据库更新提示；当用户选择确定更新后，将所述服务器端的更新数据同步下载至所述风扇语音控制系统的语音指令数据库中。3.根据权利要求1所述的风扇语音控制系统的语音识别方法，其特征在于，在所述解析所述语音信号之前，还包括：对所述语音信号进行降噪预处理，获得降噪后的语音信号。4.根据权利要求1所述的风扇语音控制系统的语音识别方法，其特征在于，所述降噪方法采用自适应滤波器进行降噪处理；所述自适应滤波器的降噪方法如下：自适应滤波器的输出为：y(n)＝w
T
(n)x(n)其中，y(n)为自适应滤波器的输出信号；x(n)为滤波器的输入信号；w(n)为滤波器系数向量，w
T
(n)为w(n)向量矩阵的转置；滤波器的估计误差为e(n)：e(n)＝d(n)
‑
y(n)其中，d(n)为期望输出信号；对滤波器系数迭代更新：w(n+1)＝w(n)+2μe(n)x(n)其中，w(n+1)为更新后的滤波器系数，μ为步长，且其中，w(n+1)为更新后的滤波器系数，μ为步长，且N为正整数；x(i)为滤波器的任一输入信号；根据对所述自适应滤波器...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈芒，
申请(专利权)人：深圳市超维实业有限公司，
类型：发明
国别省市：