本发明涉及智能家居电子装置领域,特别是一种基于蓝牙的智能家居遥控器。
背景技术:
目前,随着生活水平的提高,各种功能的家用电器越来越多,目前大部分的家用电器还是采用遥控器来控制,比如说空调、电视、灯具等等。一对一遥控的方式导致家里遥控器越来越多,在使用过程中,经常要找对应的遥控器,给生活带来了诸多不便。
随着智能家居概念的提出,人们开始寻找新的家用电器控制方法,为了使我们的生活更加方便和快捷,人们希望设计出一种遥控器可以同时控制所有家用电器,实现家用电器的集中统一管理。目前的遥控器主要为红外遥控器,但是由于红外线无法穿透物体,而对于普通遥控器的红外线发射器,由于埋置于遥控器壳体内,因此其可视发光面较小,其所发射的红外线的空间覆盖面便十分有限,基本上,遥控器需要正对家用电器的红外线接收头才能实现遥控作用,这在很多情况下,会给用户造成较大的不便。
技术实现要素:
针对上述问题,本发明旨在提供一种基于蓝牙的智能家居遥控器。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
一种基于蓝牙的智能家居遥控器,用于控制智能家居中的家用电器,其特征在于,包括:触摸屏,与所述中央控制模块连接,用于显示控制界面,供用户选择需要控制的家用电器和输入控制指令;语音控制模块,与所述中央控制模块连接,用于获取用户的语音指令信号,对所述语音指令信号进行识别,并将其转化为控制指令;蓝牙模块,与所述中央控制模块连接,用于与所述需要控制的家用电器进行蓝牙连接,发送所述控制指令;中央控制模块,用于协调遥控器内各模块进行工作。
其中,所述遥控器还进一步包括存储模块,用于储存所述控制界面、对应不同家用电器的控制指令信息、语音与文字的匹配数据和文字与控制指令匹配数据。
本发明的有益效果为:本发明采用蓝牙技术代替传统的红外控制,通过使遥控器和需要控制的家用电器建立蓝牙连接,可以实现家居环境中无方向性、无阻挡的家用电器操控;此外,本发明还设置有语音指令输入功能,用户通过语音输入控制命令,能够有效地降低了电器操控的复杂度,方便性和灵活性更高。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的框架结构图;
图2为本发明语音控制模块的框架结构图。
附图标记:
中央控制模块1、触摸屏2、蓝牙模块3、语音控制模块4、存储模块5、语音指令输入单元40、语音指令增强单元41、语音指令识别单元42和控制指令生成单元43
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1,一种基于蓝牙的智能家居遥控器,用于控制智能家居中的家用电器,其特征在于,包括中央控制模块1、触摸屏2、蓝牙模块3和语音控制模块4,其中:
所述触摸屏2与所述中央控制模块1连接,用于显示控制界面,供用户选择需要控制的家用电器和输入控制指令;
所述语音控制模块4与所述中央控制模块1连接,用于获取用户的语音指令信号,对所述语音指令信号进行识别,并将其转化为控制指令;
所述蓝牙模块3与所述中央控制模块1连接,用于与所述需要控制的家用电器进行蓝牙连接,发送所述控制指令。
所述中央控制模块1用于协调遥控器内各模块进行工作。
所述遥控器还进一步包括存储模块5,所述存储模块5用于储存所述控制界面、对应不同家用电器的控制指令信息、语音与文字的匹配数据和文字与控制指令匹配数据。
本发明上述实施例,通过采用蓝牙技术代替传统的红外控制,通过使遥控器和需要控制的家用电器建立蓝牙连接,可以实现家居环境中无方向性、无阻挡的家用电器操控;此外,本发明还设置有语音指令输入功能,用户通过语音输入控制命令,能够有效地降低了电器操控的复杂度,方便性和灵活性更高。
优选地,参见图2,所述语音控制模块4包括语音指令输入单元40、语音指令增强单元41、语音指令识别单元42和控制指令生成单元43;
所述语音指令输入单元40用于获取用户的语音指令信号;
所述语音指令增强单元41用于对所述语音指令信号进行增强处理,获取增强后的语音指令信号;
所述语音指令识别单元42用于对所述增强后的语音指令信号进行识别处理,根据所述语音与文字数据将其转化为指令文字信息;
所述控制指令生成单元43用于根据所述指令文字信息,对照所述文字与控制指令匹配数据,生成相应的控制指令。
其中,所述语音输入单元为内置式麦克风。
本优选实施例,通过在遥控器中设置语音控制模块,能够获取用户的语音指令并准确地将语音指令识别成文字信息,然后通过获得的文字信息识别出控制指令,通过遥控器发送至需要控制的家用电器中进行控制;采用语音指令输入的方式,能够有效地降低操作的复杂度,解放双手,更加方便用户的使用,尤其避免了老人或小孩引不识字等原因无法正常控制智能家用电器的麻烦。
优选地,所述语音指令增强单元41用于对所述语音指令信号进行增强处理,获取增强后的语音指令信号,具体包括:
对用户的语音指令信号进行语音激活检测,提取用户的语音指令信号的有声部分;对用户的语音指令信号的有声部分进行清浊音分割,提取有声部分的清音部分和浊音部分;
分别对清音部分和浊音部分进行增强处理:
其中对清音部分进行小波变换,获取清音部分的小波系数,对清音部分的小波系数进行增强处理,获取增强后的清音部分小波系数,具体为:
式中,δk,l和分别表示增强处理前后的清音部分小波系数,其中k表示小波分解的第k层,k=1,2,…,K,K表示小波分解的最大尺度,l=1,2,…,L,L表示当前子带系数的长度,η表示设定的调整因子,0<η<1,sgn(·)表示符号函数,ε表示设定的信号复杂度因子,αk表示第k层的阈值,其中表示表示噪声方差,表示语音信号的长度;
对增强处理后的清音部分小波系数进行重构,获取增强后的清音部分;
对浊音不分进行计算掩蔽阈值和进行谱减处理,获取增强后的浊音部分;
将增强后的清音部分和浊音部分进行合成,获取增强后的语音指令信号。
本优选实施例,采用上述的方法对获取的语音指令信号进行加强处理,首先根据语音指令信号的特性将其分解为清音部分和浊音部分分别进行处理,通过对清音部分进行小波分解,获取清音部分的小波系数,并根据不同的复杂度范围对其进行增强处理,能够有效地去除清音部分中的噪声干扰,提高了语音信号的整体清晰度,特别是在信噪比较低的情况下,依然能够根据用户说话的特性有效地提高语音指令信号的质量,为后续对语音指令的识别奠定了基础。
优选地,所述对用户的语音指令信号进行语音激活检测,提取用户的语音指令信号的有声部分,具体包括:
对用户的语音指令信号进行分帧,加窗处理,将用户的语音指令信号分割成相邻有重叠部分的信号帧;对用户的语音指令信号各帧进行经验模态分解,获取各帧的若干个固有模态函数IMF,其中,具体固有模态函数IMF的数目根据实际情况进行设定;对每一个获取的固有模态函数IMF进行希尔伯特变换,获取瞬时频率和瞬时幅值,构成该固有模态函数IMF相应的希尔伯特谱;汇总所有固有模态函数IMF的希尔伯特谱获取用户的语音指令信号的希尔伯特能量谱,并对其进行平滑处理;在用户的语音指令信号开始阶段选取无声片段,用于估计用户的语音指令信号的背景噪声;其中,选取前5帧信号作为无声信号进行处理;获取用户的语音指令信号有声部分检测阈值Yy:
式中,Ak表示振幅用户的语音指令信号第k帧的幅值,表示语音信号背景噪声估计,n表示选取用于语音信号开头的n帧用作噪声估计,z1和z2分别表示设定的噪声估计和噪声偏差修正因子;
在用户的语音指令信号的希尔伯特能量谱中,将用户的语音指令信号能量大于阈值的范围设定为用户的语音指令信号的有声部分。
本优选实施例,采用上述的方法提取语音指令信号的有声部分,首先对语音指令信号进行经验模态分解,获取每一帧语音指令信号的固有模态函数IMF,并选择其中的若干个进行希尔伯特变换并重组成新的希尔伯特能量普,然后对获取的希尔伯特能量普进行阈值检测,检测出对应语音指令信号的有声部分,准确性高。
优选地,对用户的语音指令信号各帧进行经验模态分解,获取各帧语音指令信号的若干个固有模态函数IMF,由于对分帧后的语音指令信号进行经验模态分解时会存在端点效应,导致获取的固有模态函数IMF产生偏差,影响到语音指令信号端点检测的结果,因此对各帧语音指令信号进行经验模态分解前,对每一帧中的语音指令信号进行端点延拓,具体采用自定义延拓函数为:
式中,x=1,2分别表示左端点延拓和右端点延拓,ξx(t)表示延拓函数,Tx表示延拓函数的周期数,其中Tx=ζx|t(Pmax(σ))-t(Pmin(σ)|,ζx表示延拓周期比例系数,Pmax(σ)和Pmin(σ)分别表示局部极大位置和局部极小位置,t(Pmax(σ))和t(Pmin(σ))分别表示局部极大位置和局部最小位置所在的时刻点,σ表示信号的位置,其中σ=1,2,…,Lσ,Lσ表示帧内原信号的长度,t表示时刻,ξ(Pmax(σ))和ξ(Pmin(σ))分别表示局部极大位置和局部极小位置的信号能量,Sx表示平滑过渡调整因子,用于使得延拓的信号和原信号能够平滑过渡,其中Sx=ξ(Pmax(σ))-Jx,表示延拓相位角,其中
本优选实施例,采用上述的方法对分帧后的语音指令信号进行端点延拓,能够有效地消除分帧后语音指令信号在进行经验模态分解时可能产生的端点效应,防止因为端点效应导致获取的固有模态函数IMF不准确的情况,从而提高了语音指令信号有声部分检测的准确性。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当分析,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。