CN110807909A - 一种雷达和语音处理组合控制的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种雷达和语音处理组合控制的方法，包括：唛克风、DSP语音信号处理、MCU；其中语音处理包括：微波多普勒模组、数据集采集、混响扩充处理、加噪处理、正样本集、负样本集、二次分类模型训练、计算处理、判断是否为人声。该发明可通过微波多普勒模组检测是否有人，同时通过唛克风采集背景环境声音，经DSP语音信号处理，内部再根据预先设置好的二类标签进行特征表达和语音处理分析，再向MCU发送信号最后对设备发送指令，实现双通道多角度控制智能设备的开和关，提高用电控制的可靠性，减少用电资源的损耗及浪费，提高能源利用率。

Description

一种雷达和语音处理组合控制的方法
技术领域
本发明涉及语音识别处理及智能家居控制技术领域，具体是一种雷达和语音处理组合控制的方法。
背景技术
在智能办公的飞速发展下，常常需要智能控制设备的开和关，减少用电资源的损耗及浪费，提高能源的利用率。现有的自动化控制系统多为基于雷达感应的管理装置，实现人来，设备开始作业，人走，设备停止作业的效果。然而，现有的雷达感应控制方法具有局限性，例如，人坐在雷达感应检测不到的范围办公开会，雷达无法检测到人，相关设备不会自动作业。因此，这种单纯通过检测人活动来控制设备的控制系统可靠性不够高。
发明内容
本发明针对上述技术的不足，提供了一种雷达和语音处理组合控制的方法，该处理方法能够解决雷达探测角度探测不到的范围或不动作，从而更有效地控制设备。无需对现有电路布线就可实现对设备的控制，可有效促进系统的灵活性，提高用电资源的可靠性，减少用电资源的损耗及浪费，提高能源利用率。
本发明提出的一种雷达和语音处理组合控制的方法，包括：唛克风、DSP 语音信号处理、MCU；其中语音处理包括：微波多普勒模组、数据集采集、混响扩充处理、加噪处理、正样本集、负样本集、二次分类模型训练、计算处理、判断是否为人声。
所述唛克风，用于接收背景环境声音，并传输至DSP语音信号处理做进一步的处理；
所述DSP语音信号处理，用于对语音信号进行处理，以便得到一些语音参数实现更高效的运输或存储。
所述MCU用于形成芯片级的计算机，可基于唛克风接收到的背景环境声音和DSP语音信号处理所得的信息控制设备的开关。
所述微波多普勒模组，连接MCU，用于在反射微波时，可以观察波频中微小的变化并传输信号到MCU。
所述数据集采集，主要是大量采集归为噪音的数据集以及开源的语音识别的数据集。
所述混响扩充处理，用于模拟远场声音，提升远场判断能力。
所述加噪处理，用于模拟现实场景，旨在提升模型抗噪能力。
所述正样本集和负样本集，用于为二分类模型提供训练数据。
所述二次分类模型训练，用于让模型从两类样本集中学习正类和负类特征，从案例中提取具有代表性的信息特征并将数据归类。
所述计算处理，用于计算从背景环境中采集到的声音特征。
所述判断是否为人声，用于基于计算出来的结果判断归类并向MCU发送识别到的信号。
基于本发明提供的上述技术方案，对比现有技术，具有如下有益效果：
本发明提出的一种雷达和语音处理组合控制的方法，可通过微波多普勒模组检测是否有人，同时通过唛克风采集背景环境声音，经DSP语音信号处理，网络内部再根据预先设置好的二类标签进行特征表达，进行语音处理分析，再向MCU发送信号最后对设备发送指令，实现双通道多角度控制智能设备的开和关，提高用电控制的可靠性，减少用电损耗及浪费，节能环保。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的一些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明一种雷达和语音处理组合控制的方法的流程图。
图2为本发明一种雷达和语音处理组合控制的方法的原理图。
图3为本发明一种雷达和语音处理组合控制的方法的语音处理原理图。
图4为本发明一种雷达和语音处理组合控制的方法的实施用例场景图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例旨在用于清楚、完整地描述本发明，而不能理解为对本发明的限制。此外应理解，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出任何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。
请参阅图1-4。
如图1所示，本发明的实施方式提供的是一种雷达和语音处理组合控制的方法，具体流程为：首先开启实时检测（步骤S100）， 雷达检测（步骤S100.1）及语音检测（步骤S100.2）同时启用，对指定范围进行实时检测，并判断是否有人（步骤S101)，有人则向MCU发送信息执行动作（步骤S102)，无人则返回继续检测（步骤S100）。
如图2所示，本发明的实施方式提供的是一种雷达和语音处理组合控制的方法，主要包括包括：唛克风、DSP 语音信号处理、MCU、微波多普勒模组。
雷达检测下，微波多普勒模组（步骤S200.0)，连接MCU，在反射微波时，通过观察波频中微小的变化并传输信号到MCU（步骤S201）；同时，语音检测功能开启，其中，唛克风（步骤S200.1），用于采集背景环境的声音；继而，连接唛克风输出端开始DSP语音信号处理（步骤S200.2），向MCU发送信号，MCU（步骤S201）能够对收到的雷达检测信号和语音信号进行信息处理，向设备发送执行命令。
所述如图3所示，本发明的实施方式提供的是一种雷达和语音处理组合控制的方法，语音处理方法具体为：首先，大量采集归为噪音的数据集以及开源的语音识别的数据集（步骤S300），先对语音数据集进行一次加混响扩充处理（步骤S301），模拟远场声音，提升远场判断能力，再进行加噪处理（步骤S303）模拟现实场景，提升模型抗噪能力，构造训练的数据集，加噪处理后生成的是两个数据集：正样本集（步骤S303.1）和负样本集（步骤S303.2），正样本集是加噪的语音，负样本集是加的噪声，加噪时按照信噪比SNR（一般为0，可选-5,0,5,10,15）进行加噪，再在二分类模型（步骤S304）中进行训练，一次输入20-100ms的声音，然后，以每20-100ms 作为一个计算单元（大小自行根据实际需要进行评估，不能小于20ms）进行计算处理（步骤S305），最后输出判断结果是不是人声（步骤S306）。
如图4所示，本发明的实施方式提供的是一种雷达和语音处理组合控制的方法，具体可实施于智能开关上。示范性地，具体可实现雷达语音控制灯具的开关：同时开启雷达检测与语音检测功能，雷达检测具体实施方式为：反射微波时，通过观察波频中微小的变化并传输信号到MCU；语音检测具体实施方式为：唛克风接收到语音指令后，先通过DSP语音信号处理对声音电压信号进行参数处理，内部再根据预先设置好的二类标签进行特征表达（即监督训练），输出判断结果是否为人声，再向MCU发送信号继而对设备发送指令，设备根据收到的信号控制开关灯，有人开灯，无人关灯，避免开会时，在雷达检测不到的范围内活动出现的自动灭灯，进一步提高照明的准确率和效果。
优选地，该语音处理方法除可用于智能开关外，还能用于其他语音指令控制的智能设备。
以上仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种雷达和语音处理混合控制的方法，包括：唛克风、DSP 语音信号处理、微波多普勒模组、MCU。
2.根据权利要求1所述的是一种雷达和语音处理混合控制的方法，其特征在于：所述唛克风，用于接收背景环境中的声音，并传输至DSP语音信号处理做进一步的处理；
所述DSP 语音信号处理，用于对语音信号进行处理，以便得到一些语音参数实现更高效的运输或存储；
所述微波多普勒模组，连接MCU，用于在反射微波时，可以观察波频中微小的变化并传输信号到MCU；
所述MCU用于形成芯片级的计算机，可基于唛克风接收到的背景环境声音和DSP语音信号处理所得的信息控制设备的开关。
3.一种雷达和语音处理混合控制的方法，其特征在于：可通过微波多普勒模组检测是否有人，同时通过唛克风采集背景环境声音，经DSP语音信号处理，内部再根据预先设置好的二类标签进行特征表达，进行语音处理分析，再向MCU发送信号继而对设备发送指令，实现双通道多角度控制智能设备的开和关。
4.根据权利要求2所述的是一种雷达和语音处理混合控制的方法，其特征在于：所述语音处理方法为，通过大量采集归为噪音的数据集以及开源的语音识别的数据集，先对语音数据集进行一次加混响扩充，再进行加噪处理去构造训练的数据集，加噪处理后生成的是两个数据集：正样本集和负样本集，再以二分类模型一次输入20-100ms的声音，输出判断结果是不是人声。
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