CN108538290A - 一种基于音频信号检测的智能家居控制方法 - Google Patents

一种基于音频信号检测的智能家居控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于音频信号检测的智能家居控制方法，其中，所述方法包括：建立至少一个家用智能设备和音频信号检测服务器之间的连接；所述音频信号检测服务器接收用户对所述家用智能设备发出的音频信号，并识别所述音频信号是否为语音信号控制指令；若是，则将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号，并将所述控制信号传输至所述家用智能设备；所述家用智能设备接收所述控制信号，并执行相应的控制操作。本发明所提供的方法由于先对接收到的音频信号是否为语音信息进行检测，再对其是否为控制指令进行识别，从而提高了语音识别的正确率，为用户的使用提供了便利。

Description

一种基于音频信号检测的智能家居控制方法
技术领域
本发明涉及智能家居控制技术领域，尤其涉及一种基于音频信号检测的智能家居控制方法。
背景技术
音频信号处理是一个复杂的交叉技术领域。近年来，音频处理技术得到了广泛的应用。
音频处理的基础是语音检测，音频检测的目的是检测语音信号是否存在。
现有技术中，语音信息的检测，由环境噪音的存在，导致对语音信息的识别精度不高。目前，音频检测的过程通常是：获取各音频信号，从各音频信号中提取特征参数进行语义分析，再根据语义分析的结果获知该音频信号是否为语音。
但是，语义分析需要进行大量的计算和模板的匹配，影响了音频检测的效率，而随着语音识别在日常生活中的越来越多的应用，音频检测效率低和识别错误率高，给用户的使用带来不便。
因此，现有技术有待于进一步的改进。
发明内容
鉴于上述现有技术中的不足之处，本发明的目的在于为用户提供一种基于音频信号检测的智能家居控制方法，克服现有技术中音频检测效率低及语音识别错误率高的缺陷。
本发明提供的实施例为：一种基于音频信号检测的智能家居控制方法，其中，所述方法包括：
建立至少一个家用智能设备和音频信号检测服务器之间的连接；
所述音频信号检测服务器接收用户对所述家用智能设备发出的音频信号，并识别所述音频信号是否为语音信号控制指令；
若是，则将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号，并将所述控制信号传输至所述家用智能设备；
所述家用智能设备接收所述控制信号，并执行相应的控制操作。
可选的，所述识别所述音频信号是否为语音信号控制指令的步骤包括：
对所述音频信号进行快速傅里叶变换得到频域信号；
根据所述频域信号计算谱幅度值；
计算所述谱幅度值的概率密度，根据所述概率密度计算所述音频信号的谱熵，以及根据所述谱熵确定所述音频信号是否为语音信号控制指令。
可选的，所述根据所述频域信号计算谱幅度值的步骤中，采用以下公式进行计算：
其中，X(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段的谱幅度值，z(n,y)表示第y个音频信号所在帧的音频中的第n个点的幅度，N表示快速傅里叶变换的变化长度，k小于或等于N，exp(-j2πkn/N)表示幅角为2π的kn/N倍的复数。
可选的，所述计算所述谱幅度值的概率密度的步骤包括：
根据所述谱幅度值计算第y个音频信号所在帧的带噪语音功率谱总能量；
根据所述总能量以及所述谱幅度值计算概率密度。
可选的，所述带噪语音功率谱总能量的计算公式为：
其中，Esum(y)表示第y个音频信号所在帧的带噪语音功率谱总能量,X(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段的谱幅度值，N表示快速傅里叶变换的变化长度。
可选的，所述根据所述总能量以及所述谱幅度值计算概率密度的步骤中，采用以下公式进行计算：
D(k,y)＝|X(k,y)|2/Esum(y)；
其中，D(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段所对应的概率密度，X(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段的谱幅度值。
可选的，根据所述概率密度计算所述音频信号的谱熵的具体过程：
其中，H(y)表示第y个音频信号的谱熵，D(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段所对应的概率密度。
可选的，所述根据所述谱熵确定所述音频信号是否为语音信号控制指令的步骤包括：
计算所述音频信号的能量；
根据所述音频信号的能量以及所述谱熵确定所述音频信号是否为语音信号控制指令；
所述计算所述音频信号的能量的公式为：
其中，E(y)表示第y个音频信号的能量，M表示音频信号所在帧的帧长，z(n,y)表示第y个音频信号所在帧的音频中的第n个点的幅度；
根据所述音频信号的能量以及所述谱熵确定所述音频信号是否为语音信号控制指令的步骤包括：
判断P(y)是否大于预置门限值，若是，则确定音频信号是语音信号控制指令，若否，则确定音频信号不是语音信号控制指令，其中，
可选的，所述将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号的步骤还包括：
建立音频信号检测服务器与云端服务器之间的通讯连接；
所述音频信号检测服务器将所述语音信号控制指令与云端服务器中存储的数据信息相比对，识别出语音信号控制指令中包含的语音信息；
获取家用智能设备的设备类型；
根据识别出的语音信息和所述设备类型，将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号。
可选的，所述将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号的步骤还包括：
所述音频信号检测服务器将所述语音信号控制指令与数据库中存储的数据信息相比对，识别出语音信号控制指令中包含的语音信息；
获取家用智能设备的设备类型；
根据识别出的语音信息和所述设备类型，将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号。
本发明中，可以根据音频信号的谱熵来进行音频信号检测，谱熵的计算过程主要涉及时频变换、幅度计算和能量计算等，这些计算过程所针对的都是语音信号本身的属性，而不必进行语义分析这种需要涉及到人工智能和神经网络的计算方式，从而减少了计算量，提高了音频信息检测的效率。
附图说明
图1为本发明所述一种基于音频信号检测的智能家居控制方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供的实施例为：一种基于音频信号检测的智能家居控制方法，如图1所述，所述方法包括：
步骤S101、建立至少一个家用智能设备和音频信号检测服务器之间的连接。
通过建立家用智能设备与音频信号检测服务器之间的连接，实现两者之间信息的交互。
步骤S102、所述音频信号检测服务器接收用户对所述家用智能设备发出的音频信号，并识别所述音频信号是否为语音信号控制指令，若是，则执行步骤S103。
用户通过对所述音频信号检测服务器发出音频信号，音频信号检测服务器对其接收到的音频信息进行分析，判断是否为用户发出的控制指令，若是，则执行下一步，否则继续进行音频信号检测。
可以想到的是，音频信号检测服务器上安装有语音模块，可以接收到外界发出的音频信号，语音模块再将其接收到的音频信号传输到服务器的主控模块，进行相应的分析处理。
步骤S103、将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号，并将所述控制信号传输至所述家用智能设备。
由于家用智能设备不一定能识别语音控制指令中包括的控制信号，因此服务器对其进行识别后，控制转化成家用智能设备可识别的控制信号，再将家用智能设备可识别的控制信号传输到设备上。
可以想到的是家用智能设备可以有多个，服务器可以识别出控制信号所对应的设备属性，再对其进行转化。
较佳的，本步骤中含有以下两种不同的实施方式：
第一中，所述将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号的步骤还包括：
建立音频信号检测服务器与云端服务器之间的通讯连接；
所述音频信号检测服务器将所述语音信号控制指令与云端服务器中存储的数据信息相比对，识别出语音信号控制指令中包含的语音信息；
获取家用智能设备的设备类型；
根据识别出的语音信息和所述设备类型，将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号。
第二种，所述将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号的步骤还包括：
所述音频信号检测服务器将所述语音信号控制指令与数据库中存储的数据信息相比对，识别出语音信号控制指令中包含的语音信息；
获取家用智能设备的设备类型；
根据识别出的语音信息和所述设备类型，将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号。
也即是可以通过连接云端服务器实现语音信息控制指令的识别，也可以通过自身设置的数据库中存储的数据，进行相应的语音信息控制指令的识别。
也可以两者相结合，当音频信号检测服务器无法自身进行语音信息控制指令的识别时，再通过相连接的云端服务器实现语音信息控制指令的识别。
步骤S104、所述家用智能设备接收所述控制信号，并执行相应的控制操作。
当家用智能设备接收到其可识别的控制信号后，根据该控制信号，进行相应的控制操作。
具体的，在上述步骤S102中，所述识别所述音频信号是否为语音信号控制指令的步骤包括：
对所述音频信号进行快速傅里叶变换得到频域信号；
根据所述频域信号计算谱幅度值；
计算所述谱幅度值的概率密度，根据所述概率密度计算所述音频信号的谱熵，以及根据所述谱熵确定所述音频信号是否为语音信号控制指令。
具体的，所述根据所述频域信号计算谱幅度值的步骤中，采用以下公式进行计算：
其中，X(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段的谱幅度值，z(n,y)表示第y个音频信号所在帧的音频中的第n个点的幅度，N表示快速傅里叶变换的变化长度，k小于或等于N，exp(-j2πkn/N)表示幅角为2π的kn/N倍的复数。
具体的，所述计算所述谱幅度值的概率密度的步骤包括：
根据所述谱幅度值计算第y个音频信号所在帧的带噪语音功率谱总能量；
根据所述总能量以及所述谱幅度值计算概率密度。
具体的，上述步骤中所述带噪语音功率谱总能量的计算公式为：
其中，Esum(y)表示第y个音频信号所在帧的带噪语音功率谱总能量,X(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段的谱幅度值，N表示快速傅里叶变换的变化长度。
具体的，所述根据所述总能量以及所述谱幅度值计算概率密度的步骤中，采用以下公式进行计算：
D(k,y)＝|X(k,y)|2/Esum(y)；
其中，D(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段所对应的概率密度，X(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段的谱幅度值。
可选的，根据所述概率密度计算所述音频信号的谱熵的具体过程：
其中，H(y)表示第y个音频信号的谱熵，D(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段所对应的概率密度。
具体的，所述根据所述谱熵确定所述音频信号是否为语音信号控制指令的步骤包括：
计算所述音频信号的能量；
根据所述音频信号的能量以及所述谱熵确定所述音频信号是否为语音信号控制指令；
所述计算所述音频信号的能量的公式为：
其中，E(y)表示第y个音频信号的能量，M表示音频信号所在帧的帧长，z(n,y)表示第y个音频信号所在帧的音频中的第n个点的幅度；
根据所述音频信号的能量以及所述谱熵确定所述音频信号是否为语音信号控制指令的步骤包括：
判断P(y)是否大于预置门限值，若是，则确定音频信号是语音信号控制指令，若否，则确定音频信号不是语音信号控制指令，其中，
本发明可以根据音频信号的谱熵来进行音频信号检测，谱熵的计算过程主要涉及时频变换、幅度计算和能量计算等，这些计算过程所针对的都是语音信号本身的属性，而不必进行语义分析这种需要涉及到人工智能和神经网络的计算方式，从而减少了计算量，提高了音频信息检测的效率。
本发明中利用音频信号检测服务器实现对用户发出的语音信号的检测及识别，可以想到的是，所述家用智能设备可以为：空调、冰箱、电视或者音响。用户可以通过对音频信号检测服务器进行音频信号的发送，便可以实现对家用智能设备的控制，所述家用智能设备与音频信号检测服务器之间的连接，可以是有线连接，也可以是无线连接，只要能实现家用智能设备与音频信号检测服务器之间的信号信息交互即可。
本发明提供了一种基于音频信号检测的智能家居控制方法，其中，所述方法包括：建立至少一个家用智能设备和音频信号检测服务器之间的连接；所述音频信号检测服务器接收用户对所述家用智能设备发出的音频信号，并识别所述音频信号是否为语音信号控制指令；若是，则将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号，并将所述控制信号传输至所述家用智能设备；所述家用智能设备接收所述控制信号，并执行相应的控制操作。本发明所提供的方法由于先对接收到的音频信号是否为语音信息进行检测，再对其是否为控制指令进行识别，从而提高了语音识别的正确率，为用户的使用提供了便利。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于音频信号检测的智能家居控制方法，其特征在于，所述方法包括：
建立至少一个家用智能设备和音频信号检测服务器之间的连接；
所述音频信号检测服务器接收用户对所述家用智能设备发出的音频信号，并识别所述音频信号是否为语音信号控制指令；
若是，则将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号，并将所述控制信号传输至所述家用智能设备；
所述家用智能设备接收所述控制信号，并执行相应的控制操作。
2.根据权利要求1所述的基于音频信号检测的智能家居控制方法，其特征在于，所述识别所述音频信号是否为语音信号控制指令的步骤包括：
对所述音频信号进行快速傅里叶变换得到频域信号；
根据所述频域信号计算谱幅度值；
计算所述谱幅度值的概率密度，根据所述概率密度计算所述音频信号的谱熵，以及根据所述谱熵确定所述音频信号是否为语音信号控制指令。
3.根据权利要求2所述的基于音频信号检测的智能家居控制方法，其特征在于，所述根据所述频域信号计算谱幅度值的步骤中，采用以下公式进行计算：
其中，X(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段的谱幅度值，z(n,y)表示第y个音频信号所在帧的音频中的第n个点的幅度，N表示快速傅里叶变换的变化长度，k小于或等于N，exp(-j2πkn/N)表示幅角为2π的kn/N倍的复数。
4.根据权利要求3所述的基于音频信号检测的智能家居控制方法，其特征在于，所述计算所述谱幅度值的概率密度的步骤包括：
根据所述谱幅度值计算第y个音频信号所在帧的带噪语音功率谱总能量；
根据所述总能量以及所述谱幅度值计算概率密度。
5.根据权利要求4所述的基于音频信号检测的智能家居控制方法，其特征在于，所述带噪语音功率谱总能量的计算公式为：
其中，Esum(y)表示第y个音频信号所在帧的带噪语音功率谱总能量,X(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段的谱幅度值，N表示快速傅里叶变换的变化长度。
6.根据权利要求5所述的基于音频信号检测的智能家居控制方法，其特征在于，所述根据所述总能量以及所述谱幅度值计算概率密度的步骤中，采用以下公式进行计算：
D(k,y)＝|X(k,y)|2/Esum(y)；
其中，D(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段所对应的概率密度，X(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段的谱幅度值。
7.根据权利要求6所述的基于音频信号检测的智能家居控制方法，其特征在于，根据所述概率密度计算所述音频信号的谱熵的具体过程：
其中，H(y)表示第y个音频信号的谱熵，D(k,y)表示第y个音频信号所在帧的第k个频段所对应的概率密度。
8.根据权利要求7所述的基于音频信号检测的智能家居控制方法，其特征在于，所述根据所述谱熵确定所述音频信号是否为语音信号控制指令的步骤包括：
计算所述音频信号的能量；
根据所述音频信号的能量以及所述谱熵确定所述音频信号是否为语音信号控制指令；
所述计算所述音频信号的能量的公式为：
其中，E(y)表示第y个音频信号的能量，M表示音频信号所在帧的帧长，z(n,y)表示第y个音频信号所在帧的音频中的第n个点的幅度；
根据所述音频信号的能量以及所述谱熵确定所述音频信号是否为语音信号控制指令的步骤包括：
判断P(y)是否大于预置门限值，若是，则确定音频信号是语音信号控制指令，若否，则确定音频信号不是语音信号控制指令，其中，
9.根据权利要求8所述的基于音频信号检测的智能家居控制方法，其特征在于，所述将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号的步骤还包括：
建立音频信号检测服务器与云端服务器之间的通讯连接；
所述音频信号检测服务器将所述语音信号控制指令与云端服务器中存储的数据信息相比对，识别出语音信号控制指令中包含的语音信息；
获取家用智能设备的设备类型；
根据识别出的语音信息和所述设备类型，将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号。
10.根据权利要求8所述的基于音频信号检测的智能家居控制方法，其特征在于，所述将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号的步骤还包括：
所述音频信号检测服务器将所述语音信号控制指令与数据库中存储的数据信息相比对，识别出语音信号控制指令中包含的语音信息；
获取家用智能设备的设备类型；
根据识别出的语音信息和所述设备类型，将所述语音信号控制指令转化成家用智能设备可识别的控制信号。
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