CN108337603A - 一种智能家具 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种智能家具，包括智能家具本体、控制系统、语音识别系统、显示模块和通讯模块，并设计了语音预处理单元的去噪处理方法，从而得到去噪后的语音信号，为后续准确的识别提供前提，从而方便用户使用智能家具，为智能家居提供方便。
Description
技术领域
本发明涉及家具领域，特别是涉及一种智能家具。
背景技术
智能家具产品打破了传统家具的组合模式，充分发挥了用户的主观创造性，外形尺寸、组合模式不再是家具生产厂家说的算，而是用户根据个人的喜好和家庭空间的实际情况，自由组合自由搭配。我们通过将家具功能拆分、单元化加工，每一个单元就是一件产品，产品可以通过产品的排列叠加进行组合。
目前，对智能家具设备的定义，正在从"通过自动和数控系统帮助控制 家庭的灯光、温度、安全和娱乐"，转向"通过用移动通信、平板电脑控制整 个住宅产品全方位"。这不仅影响了人们的居住生态，也改变了人们的生活 方式。
但目前社会上使用语音识别对家具进行控制的产品并不多，而且推广度也不够大。语音识别家具现在没有办法大量推广的最主要原因是现有的语音识别算法还不够成熟，识别率和误识别率都没有办法达到大部分的智能家具要求，导致语音识别的智能家具的性能较差。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供一种智能家具。
一种智能家具，包括智能家具本体、控制系统、语音识别系统、显示模块和通讯模块，以及设置于所述智能家具本体中的电源线，所述控制系统、语音识别系统、显示模块和通讯模块分别与电源线连接，所述智能家具本体、语音识别系统、显示模块和通讯模块与控制系统连接并受控于所述控制系统。
进一步的，所述语音识别系统包括依次连接的语音信号采集单元、语音预处理单元、语音识别单元和传输单元；
所述语音信号采集单元用于采集语音信息，并将采集到的语音信息发送给所述语音预处理单元；
所述语音预处理单元对接收的语音信息进行预滤波、采样、量化、加窗、预加重、端点检测和去噪处理后得到预处理后的语音数据，并将得到的所述预处理后的语音数据发送给所述语音识别单元；
所述语音识别单元包括特征提取单元、比较单元、输出单元和存储单元，所述存储单元用于存储对照语音数据，
所述特征提取单元用于提取所述语音预处理单元处理后的语音数据中的语音特征参数值，根据所述语音特征参数值生成待比较语音数据；
所述比较单元用于将待比较语音数据与所述对照语音数据进行比较并生成比较结果，
所述输出单元用于根据所述比较结果，确定所述比较语音数据对应的语音含义，并根据所述语音含义输出相应的识别后的语音信息；
所述传输单元将所述识别后的语音信息传输给控制系统；
所述控制系统将识别后的语音信息解析成相应的控制指令，并将控制指令通过通讯模块传输给智能家具本体。
进一步的，所述智能家具本体上还设置有温度传感器和湿度传感器，所述显示模块与温度传感器和湿度传感器连接，并显示室内的温度和湿度。
进一步的，语音预处理单元执行去噪处理包括：
S1：获取语音起始端点和语音终止端点之间的帧数据；
S2：选择合适的小波基和分解层数，对帧数据进行正交小波变换，得到相应的各尺度分解系数；
S3：选择合适的去噪阈值及阈值函数，对所述各尺度分解系数进行处理，得到其对应的估计小波系数；
S4：进行小波重构，得到去噪后的帧数据。
其中，所述去噪阈值的设定方法包括：从预设的语音训练集中挑选多个目标语音序列；获取每个目标语音序列对应的分阈值；将各个分阈值的求和值作为所述去噪阈值。
得到目标语音序列的的升序序列y(k)；
得到所述升序序列对应的第一目标序列y1(k)和第二目标序列y2(k)；
根据公式计算分阈值n为目标序列中的 元素个数，k为目标序列中的各个元素的下标，N是目标语音序列的个数。
其中，所述第一目标序列y1(k)为y2(k)，第二目标序列y2(k)为
本发明的有益效果是：本发明提供一种智能家具，包括智能家具本体、控制系统、语音识别系统、显示模块和通讯模块，并设计了语音预处理单元的去噪处理方法，从而得到去噪后的语音信号，为后续准确的识别提供前提，从而方便用户使用智能家具，为智能家居提供方便。
附图说明
图1是本发明的一种智能家具的结构示意图；
图2是本发明的语音识别系统的结构示意图；
图3是本发明的语音识别单元的结构示意图；
图4是本发明的语音预处理单元执行去噪处理示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图1-4对本发明作进一步地详细描述。
一种智能家具，包括智能家具本体1、控制系统2、语音识别系统3、显示模块4和通讯模块5，以及设置于所述智能家具本体中的电源线，所述控制系统、语音识别系统、显示模块和通讯模块分别与电源线连接，所述智能家具本体、语音识别系统、显示模块和通讯模块与控制系统连接并受控于所述控制系统。
进一步的，所述语音识别系统包括依次连接的语音信号采集单元31、语音预处理单元32、语音识别单元33和传输单元34；
所述语音信号采集单元用于采集语音信息，并将采集到的语音信息发送给所述语音预处理单元；
所述语音预处理单元对接收的语音信息进行预滤波、采样、量化、加窗、预加重、端点检测和去噪处理后得到预处理后的语音数据，并将得到的所述预处理后的语音数据发送给所述语音识别单元；
所述语音识别单元33包括特征提取单元331、比较单元332、输出单元333和存储单元334，所述存储单元用于存储对照语音数据，
所述特征提取单元用于提取所述语音预处理单元处理后的语音数据中的语音特征参数值，根据所述语音特征参数值生成待比较语音数据；
所述比较单元用于将待比较语音数据与所述对照语音数据进行比较并生成比较结果，
所述输出单元用于根据所述比较结果，确定所述比较语音数据对应的语音含义，并根据所述语音含义输出相应的识别后的语音信息；
所述传输单元将所述识别后的语音信息传输给控制系统；
所述控制系统将识别后的语音信息解析成相应的控制指令，并将控制指令通过通讯模块传输给智能家具本体。
进一步的，所述智能家具本体上还设置有温度传感器和湿度传感器，所述显示模块与温度传感器和湿度传感器连接，并显示室内的温度和湿度。
进一步的，语音预处理单元执行去噪处理包括：
S1：获取语音起始端点和语音终止端点之间的帧数据；
S2：选择合适的小波基和分解层数，对帧数据进行正交小波变换，得到相应的各尺度分解系数；
S3：选择合适的去噪阈值及阈值函数，对所述各尺度分解系数进行处理，得到其对应的估计小波系数；
S4：进行小波重构，得到去噪后的帧数据。
其中，所述去噪阈值的设定方法包括：从预设的语音训练集中挑选多个目标语音序列；获取每个目标语音序列对应的分阈值；将各个分阈值的求和值作为所述去噪阈值。
所述获取每个目标语音序列对应的分阈值包括：
得到目标语音序列的的升序序列；
得到所述升序序列对应的第一目标序列和第二目标序列；
根据公式计算分阈值，为目标序列中的元素个数，为目标序列中的各个元素的下标，是目标语音序列的个数。
其中，所述第一目标序列为，第二目标序列为。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (7)
1.一种智能家具，其特征在于：包括智能家具本体、控制系统、语音识别系统、显示模块和通讯模块，以及设置于所述智能家具本体中的电源线，所述控制系统、语音识别系统、显示模块和通讯模块分别与电源线连接，所述智能家具本体、语音识别系统、显示模块和通讯模块与控制系统连接并受控于所述控制系统。
2.根据权利要求1所述的一种智能家具，其特征在于，所述语音识别系统包括依次连接的语音信号采集单元、语音预处理单元、语音识别单元和传输单元；
所述语音信号采集单元用于采集语音信息，并将采集到的语音信息发送给所述语音预处理单元；
所述语音预处理单元对接收的语音信息进行预滤波、采样、量化、加窗、预加重、端点检测和去噪处理后得到预处理后的语音数据，并将得到的所述预处理后的语音数据发送给所述语音识别单元；
所述语音识别单元包括特征提取单元、比较单元、输出单元和存储单元，所述存储单元用于存储对照语音数据，
所述特征提取单元用于提取所述语音预处理单元处理后的语音数据中的语音特征参数值，根据所述语音特征参数值生成待比较语音数据；
所述比较单元用于将待比较语音数据与所述对照语音数据进行比较并生成比较结果，
所述输出单元用于根据所述比较结果，确定所述比较语音数据对应的语音含义，并根据所述语音含义输出相应的识别后的语音信息；
所述传输单元将所述识别后的语音信息传输给控制系统；
所述控制系统将识别后的语音信息解析成相应的控制指令，并将控制指令通过通讯模块传输给智能家具本体。
3.根据权利要求1所述的一种智能家具，其特征在于，所述智能家具本体上还设置有温度传感器和湿度传感器，所述显示模块与温度传感器和湿度传感器连接，并显示室内的温度和湿度。
4.根据权利要求1所述的一种智能家具，其特征在于，语音预处理单元执行去噪处理包括：
获取语音起始端点和语音终止端点之间的帧数据；
选择合适的小波基和分解层数，对帧数据进行正交小波变换，得到相应的各尺度分解系数；
选择合适的去噪阈值及阈值函数，对所述各尺度分解系数进行处理，得到其对应的估计小波系数；
进行小波重构，得到去噪后的帧数据。
5.根据权利要求4所述的一种智能家具，其特征在于，所述去噪阈值的设定方法包括：
从预设的语音训练集中挑选多个目标语音序列；
获取每个目标语音序列对应的分阈值；
将各个分阈值的求和值作为所述去噪阈值。
6.根据权利要求5所述的一种智能家具，其特征在于，所述获取每个目标语音序列对应的分阈值包括：
得到目标语音序列的的升序序列y(k)；
得到所述升序序列对应的第一目标序列y1(k)和第二目标序列y2(k)；
根据公式计算分阈值n为目标序列中的元素个数，k为目标序列中的各个元素的下标，N是目标语音序列的个数。
7.根据权利要求6所述的一种智能家具，其特征在于，所述第一目标序列y1(k)为y2(k)，第二目标序列y2(k)为
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109611703A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-04-12 | 宁波市鄞州利帆灯饰有限公司 | 一种便于安装的led灯 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105632496A (zh) * | 2016-03-21 | 2016-06-01 | 珠海市杰理科技有限公司 | 语音识别控制装置和智能家具系统 |
| CN106782521A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-05-31 | 海南职业技术学院 | 一种语音识别系统 |
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|---|---|---|---|---|
| CN109611703A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-04-12 | 宁波市鄞州利帆灯饰有限公司 | 一种便于安装的led灯 |
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