语音识别技术在智能家庭照明系统中的应用

杨磊 刘美枝

摘要

随着现代高端小区住户对家庭生活智能化要求逐渐提高，智能家居相关配套模型产品在很多售楼部宣传展示，但其应用模式基本都是随楼盘销售、整体装修于一体，售价昂贵、性价比低.文章主要研究家庭照明系统的语音识别控制，以家庭成员语音输入信号进行自动增益控制、预加重、分帧、加窗，端点检测，提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征参数，建立隐马尔科夫模型（HMM）训练语音信号模板库。在识别阶段，对语音信号预处理、特征参数提取后进行模板匹配，结果输出给照明系统，满足家庭生活服务的个性化定制。

【关键词】语音识别 MFCC HMM

语音识别属于模式识别范畴，现代家庭对产品控制智能化要求提高，使得语音识别技术的应用在家庭生活服务中发挥重要作用。通过语音识别技术使机器理解人类语言层和语义层含义，对语音信号指令要求做出正确的响应，进而控制智能家庭照明系统，提高人们生活舒适程度。本文研究家庭室内照明控制系统的语音识别技术，针对小词汇量特定人孤立词语音信号进行识别，用户可根据需求自定义语音输入信号，系统前端完成信号增益调节、消噪滤波，经过预加重、分帧、加窗等预处理后根据人类语音发声机理提取语音信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征参数，建立基于隐马尔科夫（HMM）的声道数学模型，最后训练出家庭成员语音信号模板库。在系统识别过程中，提取语音输入信号的MFCC特征参数，根据一定的搜索和匹配策略与模板库中的语音模板进行比较，输出最优的匹配和识别结果，将指令通过无线控制模块发送给照明系统的开关控制节点。在家庭语音信号低信噪比前提下，系统识别率高、响应快、灵活性强，可扩展到其他智能家用产品的语音识别控制，采用嵌入式开发以较高的性价比满足家庭智能生活需求。

1 系统总体设计

语音信号识别系统工作分为两个阶段：第一阶段为学习阶段，建立家庭照明控制系统所常用的语音指令数据库，对语音指令信号进行预加重、分帧、加窗等预处理后，提取MFCC特征参数，采用HMM模型对语音指令信号进行训练学习，建立照明控制系统的语音指令模板库;第二阶段为语音测试信号的在线识别阶段，将家庭成员发出的开灯、关灯以及具体房间位置灯等语音指令信号实时输入给语音识别系统，经过对语音指令信号预处理、MFCC特征参数提取，与HMM训练模板库进行匹配，最终把响应信号输出给照明系统接收节点，完成家庭照明系统的智能化控制。语音信号识别系统结构图如图1所示。

2 语音信号分析与处理

2.1 语音信号的预处理

语音信号由于在短时间内频谱特性和物理特征参数保持恒定，所以经过预处理后将非平稳的语音信号处理为平稳信号，以方便特征参数提取。首先通过自动增益控制使输入的语音弱信号线性放大同时保证一定的幅值压缩比例，再经过A/D转换电路后使语音信号数字化。

对采集的语音数字信号预加重，目的是提升信号在传输过程中的高频衰减部分，使信号在整个频带内具有相同的信噪比，频谱相对平坦。由于语音信号一般在10ms到30ms之间，且具有短时平稳性，对语音信号采用汉明窗函数进行分帧和加窗。汉明窗的幅频特性是旁瓣衰减较大，低通特性较平滑，加窗后能够较好的反应短时语音信号的频率特性。

采用短时平均幅度和短时平均过门限率对加窗后的语音信号进行端点检测，设定合适的阈值上下限，检测出输入的整个语音序列的起点和终点。

2.2 MFCC特征参数提取

由于梅尔频率值作为新的量度相对于频率量度具有更接近人耳的听觉机理特性。根据梅尔频率的计算公式将短时语音信号频率谱的频率上下限范围内的值对应到梅尔区间，在梅尔频率轴上配置N通道的三角形帶通滤波器组，让梅尔坐标上的能量谱经过此滤波器组，对每个滤波器组输出的能量谱做对数运算，将得到的梅尔刻度谱做离散余弦反变换（IDCT）获取MFCC特征参数。

2.3 建立HMM模型

在隐马尔科夫过程中，观测值序列就是语音信号的特征向量MFCC参数，隐含状态为不同指令的小词汇量语音词，每种语音词对应的MFCC参数概率不同，根据隐马尔科夫过程的概率统计描述，建立隐马尔科夫模型（HMM）描述含有未知参数的统计模型。采用Viterbi算法实现语音信号解码，该算法不仅可以找到一条最优的状态转移路径，还可以得到该路径所对应的输出概率，在时间复杂度和空间复杂度上相对于全概率公式较小。

3 软件仿真

3.1 语音信号训练

首先建立训练样本库，将麦克风录制的wav格式的语音信号通过MATLAB软件的wavread（）函数转换成矩阵形式读入工作空间。调用预处理及特征参数提取函数mfcc（）、端点检测函数vad（）、HMM初始化函数inithmm（）、Viterbi算法函数等对预先设定的语音指令信号训练模版库。

3.2 语音信号识别

将语音指令信号输入计算机系统，在MATLAB软件中预处理、MFCC特征参数提取后进行模板匹配，计算概率最大值输出决策结果。

4 结论

本文采用语音识别技术结合现代家庭智能生活需求设计了智能照明系统，经过MATLAB软件仿真分析，系统实时稳定，符合家庭自住装修设计低成本的需求，给人们生活带来便利。

参考文献

[1]彭辉，魏玮，陆建华.特定人孤立词的语音识别系统研究[J].控制工程，2011，18（03）：397-400.

[2]Thomas F.Quatieri著，赵胜辉，刘家康，谢湘等译.离散时间语音信号处理—原理与应用[M].电子工业出版社，2004，8.

[3]王稚慧.基于HIOhf建模的语音识别算法的研究[D].西安建筑科技大学，2005.