一种新型智能密码锁制造技术

本发明专利技术公开了一种新型智能密码锁，该密码锁包括

【技术实现步骤摘要】
一种新型智能密码锁


[0001]本专利技术涉及的是智能消费设备制造领域的数字家庭智能终端设备，是一种新型智能密码锁，具体的说是一种可以通过语音识别
、
指纹识别
、
触摸屏输入密码和远程通信解锁的新型智能密码锁
。

技术介绍

[0002]随着人们生活水平的不断提高，人们对于日常生活中所要面对的家庭安全问题也越来越重视，而锁作为家庭安全的第一道防线，其重要性在整个家庭安全防护体系中占据了相当大的比重
。
相比于传统机械锁结构简单
、
功能单一
、
安全性能较低的缺点，电子密码锁具有更高的安全性能
、
实现相关操作与解锁也更加方便快捷，尤其是通过应用语音识别和指纹识别等技术，使其使用变得更加便捷和高效，极大地提升了用户体验
。
[0003]语音识别技术是一种使用智能算法和模型来分析和解析语音信号，并将其转换为可理解和可处理的文本形式的技术
。
在智能电子密码锁领域，语音识别技术可以用于用户身份验证和开锁操作，用户只需要通过语音输入密码或者特定的指令，电子密码锁就能够识别并执行相应的操作
。
[0004]指纹识别技术是指通过对不同指纹的细节特征点进行比较后进行鉴别的一种生物识别技术
。
由于每个人的指纹独一无二，因此指纹识别技术具有很高的安全性
。
在智能电子密码锁领域，通过将指纹信息与预先存储的指纹数据库进行比对，电子密码锁就可以准确验证用户身份并控制锁的开合
。
[0005]通过综合应用语音识别技术和指纹识别技术，智能电子密码锁可以提供更高的安全性和便利性
。
一方面，用户可以选择使用语音或指纹进行开锁，根据自己的喜好和习惯进行操作；另一方面，这些先进的识别技术也进一步增强了密码锁的安全性，有效避免了钥匙丢失或密码泄露等问题
。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种新型智能密码锁，以解决传统机械锁和普通电子密码锁安全性低
、
解锁方式单一
、
日常综合成本高的缺点
。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种新型智能密码锁，包括
STC12C5A60S2
单片机
、
电源模块
、
语音识别模块
、
指纹识别模块
、
液晶显示触摸屏模块
、
感应模块
、
通信模块
、
声光报警模块
、
步进电机模块
、
时钟与复位电路，其特征在于：所述
STC12C5A60S2
单片机的输入端与电源模块
、
语音识别模块
、
指纹识别模块
、
感应模块
、
时钟与复位电路电连接；所述
STC12C5A60S2
单片机的输出端与声光报警模块
、
步进电机模块电连接；所述
STC12C5A60S2
单片机与液晶显示触摸屏模块和通信模块双向电连接；所述
STC12C5A60S2
单片机的指令代码完全兼容传统的
8051
，速度快，抗干扰能力强，功耗低，性价比高，在它的内部集成了
MAX810
专用复位电路
、2
路
PWM
和8路高速
10
位
A/D
转换
。
[0008]所述电源模块输入电压采用
9V
叠电池，然后通过稳压器
LM7805
和
LD1117
来输出
5V
电压和
3.3V
电压，在电源模块的电路中增加了一些必要的电容，从而起到滤除纹波的作用，以获得更加稳定的输出电压
。
[0009]所述语音识别模块采用
ICRoute
公司推出的
LD3320
开发套件来实现语音识别功能
。LD3320
是一款非特定人语音识别芯片，其内部集成了
A/D
和
D/A
接口，并且内含有寄存器，用户可以根据需要添加关键词列表
。
[0010]所述语音识别模块进行语音识别的过程可以描述为：先通过相关设备对用户语音信号进行采集，然后对所采集的语音信号进行预处理并且进行端点检测，再将处理之后的有效信号进行特征提取，将提取的特征参数与事先保存在芯片中的标准特征参数进行比较，最终将比较结果输出
。
具体的语音识别流程及其所用算法如下：
[0011](1)
语音信号采集
[0012]通常是通过麦克风来采集语音信号，麦克风将声波转换为电压信号，然后通过模
/
数转换装置进行采样，从而将连续的电压信号转换为能够被计算机处理的数字信号
。
[0013](2)
语音信号预处理
[0014]由于在采集用户语音信号的过程中，麦克风会不可避免地将周围环境中的噪声信号也收集进来，因此非常有必要对所采集的语音信号进行预处理，从而滤除噪声干扰，增加语音识别成功率
。
在本步骤中，所采用的语音信号预处理方法为基于全连接神经网络的语音去噪方法，通过将所采集的语音信号
s'(t)
输入到训练好的全连接网络进行去噪，从而获得纯净语音信号特征谱，并将其与相位角结合进行波形重构以获得纯净语音波形
s(t)。
该方法使用对数功率谱
S'(k,m)
作为网络的输入特征，即：对于含噪语音信号
s'(t)
来说，通过短时傅里叶变换
(STFT)
对
s'(t)
进行变换，然后提取出短时傅里叶变换后的各系数的模，对各系数的模求平方并取
ln
对数，从而获得含噪语音信号对数功率谱
S'(k,m)
，其中，
t
为时间，
k
为对应的帧，
m
为频点，全连接神经网络训练和去噪阶段都采用对数功率谱作为网络的输入和输出
。
本步骤所使用的全连接网络将输入乘与权重矩阵，然后添加偏置向量，权重矩阵和偏置向量的维度由层中神经元的数量和前一个层中激活的数量决定，本步骤定义了两个隐藏的全连接层，每层有
1024
个神经元，由于是纯线性系统，每个隐藏的全连接层后面都有一个修正线性单元
(ReLU)
层
。
[0015](3)
端点检测
[0016]在该步骤中所采用的端点检测方法为基于短时能量和短时平均过零率的双门限比较方法，该方法的具体步骤为：第一步对预处理之后的信号进行分帧，将分帧后的信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种新型智能密码锁，包括
STC12C5A60S2
单片机
、
电源模块
、
语音识别模块
、
指纹识别模块
、
液晶显示触摸屏模块
、
感应模块
、
通信模块
、
声光报警模块
、
步进电机模块
、
时钟与复位电路，其特征在于：所述
STC12C5A60S2
单片机的输入端与电源模块
、
语音识别模块
、
指纹识别模块
、
感应模块
、
时钟与复位电路电连接；所述
STC12C5A60S2
单片机的输出端与声光报警模块
、
步进电机模块电连接；所述
STC12C5A60S2
单片机与液晶显示触摸屏模块和通信模块双向电连接
。2.
根据权利要求1所述的一种新型智能密码锁，其特征在于：所述电源模块输入电压采用
9V
叠电池，并通过稳压器
LM7805
和
LD1117
来输出
5V
电压和
3.3V
电压
。3.
根据权利要求1所述的一种新型智能密码锁，其特征在于：所述语音识别模块采用
ICRoute
公司推出的
LD3320
开发套件来实现语音识别功能，其内部集成了
A/D
和
D/A
接口，并且内含有寄存器，用户可以根据需要添加关键词列表
。4.
根据权利要求3所述的一种新型智能密码锁，其特征在于：所述语音识别模块进行语音识别的过程为：先通过设备对用户语音信号进行采集，然后对采集信号进行预处理与端点检测，再将处理后的信号进行特征提取，将提取的特征参数与事先保存在芯片中的标准特征参数进行比较，最终将比较结果输出，具体的语音识别流程及其所用算法如下：
(1)
语音信号采集通常是通过麦克风来采集语音信号，麦克风将声波转换为电压信号，然后通过模
/
数转换装置进行采样；
(2)
语音信号预处理语音信号预处理是为了减少所采集的原始语音信号中所包含的噪声干扰，增加语音识别的成功率，在本步骤中，所采用的语音信号预处理方法为基于全连接神经网络的语音去噪方法，通过将所采集的语音信号
s'(t)
输入到训练好的全连接网络进行去噪，从而获得纯净语音信号特征谱，并将其与相位角结合进行波形重构以获得纯净语音波形
s(t)
，该方法使用对数功率谱
S'(k,m)
作为网络的输入特征，即：对于含噪语音信号
s'(t)
来说，通过短时傅里叶变换
(STFT)
对
s'(t)
进行变换，然后提取出短时傅里叶变换后的各系数的模，对各系数的模求平方并取
ln
对数，从而获得含噪语音信号对数功率谱
S'(k,m)
，其中，
t
为时间，
k
为对应的帧，
m
为频点，全连接神经网络去噪阶段都采用对数功率谱作为网络的输入和输出，本步骤所使用的全连接网络将输入乘与权重矩阵，然后添加偏置向量，权重矩阵和偏置向量的维度由层中神经元的数量和前一个层中激活的数量决定，本步骤定义了两个隐藏的全连接层，每层有
1024
个神经元，由于是纯线性系统，每个隐藏的全连接层后面都有一个修正线性单元
(ReLU)
层；
(3)
端点检测在该步骤中所采用的端点检测方法为基于短时能量和短时平均过零率的双门限比较方法，该方法的具体步骤为：第一步对预处理之后的信号
s(t)
进行分帧，将分帧后的信号记作
s
i
(n)
，
n
＝
1,2,...,N
，其中
i
为分帧后的帧数，
n
为离散语音信号每一帧的时间序列，
N
为帧长；第二步是求解每帧中的短时能量第三步是求解每帧中的短时过零率
其中，第四步是根据语音的短时能量和背景噪声的短时能量确定门限
T1、T2，将其分别作为第一级判决的上门限和下门限，其中
T1为所选择的语音短时能量值之中的一个较高值，
T2为所选择的噪声短时能量值之中的一个较低值；第五步是根据背景噪声的平均过零率确定门限值
T3，使用门限值
T2和
T3进行第二级判决；
(4)
语音信号特征提取特征提取就是从语音信号中提取出可以表征语音特性的参数，在本步骤中所采用的特征提取算法为基于小波变换的
MFCC
特征提取算法，该算法的具体步骤为：首先将所采集的语音信号
s'(t)
进行预处理操作和端点检测，得到有效的
、
较为纯净的语音信号
s(t)
；接着采用高斯小波设计高斯小波滤波器组，求出每个频带的小波系数，并作离散化处理，得到对应频谱
W(m)
；然后对频谱幅度平方取均值，得到离散能量谱
|W(m)|2；再把所得到的离散能量谱
|W(m)|2输入到
Mel
滤波器组中，将其转换为在
Mel
刻度下的功率谱，对其作对数运算，得到对数能量
S(m)
；最后，对
S(m)
做离散余弦变换，得到基于小波变换的
MFCC
特征参数；
(5)
模式匹配本步骤所采用的模式匹配算法为动态时间弯折
(DTW)
算法，对于两个不同维数且长度分别为
M1
和
M2
的语音向量
m1
和
m2
来说，其中
m1
和
m2
的每一维也是一个向量，是语音信号每一帧的
MFCC
特征值，该算法的具体步骤为：首先进行初始化：令
i
＝
j
＝1，其中约束区域
Reg
假定为一个平行四边形，它有两个顶点位于
(1,1)
和
(M1,M2)
，相邻两条边的斜率分别为2和
1/2
；其次，递推求累计距离，并记录回溯信息：其中
i
＝
2,3,
…
,M1
，
j
＝
2,3,
…
,M2
，
(i,j)∈Reg
，
d
表示两个点之间的距离，
W
n
为加权函数，
n
代表第
n
对匹配点，一般取
W
n
(1)
＝
W
n
(3)
＝1，
W
n
(2)
＝2；最终得出
m1
和
m2
之间的距离，如果
m1
和
m2
的距离最小，则代表
m1
和
m2
相匹配
。5.
根据权利要求1所述的一种新型智能密码锁，其特征在于：所述指纹识别模块采用光学式指纹传感器
AS608
，
AS608
具有高集成度
、
低功耗
、
高分辨率
、
接口灵活的优点
。6.
根据权利要求5所述的一种新型智能密码锁，其特征在于：所述指纹识别模块进行指纹识别主要分为四个步骤：指纹图像采集
、
图像预处理
、
特征提取
、
特征匹配，具体的指纹识别过程及其算法如下：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯洪浩，王绪虎，贺劲松，吴宇辰，
申请(专利权)人：青岛理工大学，
类型：发明
国别省市：