음성인식 기반 홈오토메이션 시스템

8051 마이크로컨트롤러를 사용하는 음성 제어 홈 자동화 시스템

음성 인식 기반 홈 자동화

스마트 기기와 다양한 무선 통신 기술이 발전함에 따라 이제 이러한 기술을 활용하여 인간에게 최상의 혜택을 제공할 수 있게 되었습니다. 이러한 이점 중 하나는 거리에 관계없이 가전 제품을 제어하여 시간과 에너지를 절약하는 것입니다. 가전 ​​제품을 스마트하게 제어하는 ​​것은 우리가 홈 자동화라고 부르는 것입니다. 산업 자동화와 동일합니다.

무선 통신, 사물 인터넷(IoT), 음성 인식 방식과 같은 다양한 기술이 있지만 여기서는 홈 자동화를 위한 음성 인식 .

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그 전에 음성 인식에 대한 이론적인 지식을 갖추도록 하겠습니다.

음성 인식

음성 인식은 기계나 프로그램에 의한 모든 언어 구술의 수신 및 해석을 의미합니다. 사람의 말을 인식하여 텍스트 형태로 해독하는 과정입니다.

기본적으로 아날로그 음파(인간이 말한 단어로 인해 발생하는 공기 중 진동)를 디지털 신호로 변환하는 작업이 포함되며, 이 신호는 적절한 단어로 디코딩된 다음 결국 문장으로 변환됩니다.

음성 인식 시스템은 일반적으로 음성 캡처 장치(기본적으로 마이크와 아날로그 사운드 신호를 샘플링하고 디지털화하는 아날로그-디지털 변환기), 디지털 신호 프로세서( DSP) 모듈(디지털 신호를 처리하여 원래 정보를 유지하기 위해 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환), 사전 처리된 신호 저장 시스템(추가 작업을 수행하기 위한 메모리 카드), 사전 정의된 음성 패턴, 저장 매칭을 위한 기준으로서의 메모리, 그리고 입력되는 음성 신호를 기준 음성 패턴과 비교하기 위한 패턴 매칭 알고리즘.

보통 사람은 초당 10음의 속도로 음성을 생성할 수 있으며 음성 신호에서 필요한 정보 속도는 초당 50비트입니다. 이 음향 신호는 마이크에 의해 전기 신호로 변환되고 아날로그 신호는 디지털 신호로 변환됩니다.

이 변환된 디지털 신호는 시간 영역에서 초당 16000번 샘플링되므로 음성 패턴을 찾는 데 적합하지 않습니다. 따라서 FFT(Fast Fourier Transform) 기술을 사용하여 주파수 영역으로 변환됩니다. 이 기술은 1/100초마다 구성 요소를 분석하고 이러한 각 구성 요소의 주파수 스펙트럼을 계산하는 것을 포함합니다.

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이러한 각 주파수 그래프 또는 스펙트럼은 음성 독재자가 만든 소리의 세그먼트를 나타냅니다. 컴퓨터나 컨트롤러는 알 수 없는 음성 세그먼트를 저장된 언어의 음성과 일치시킵니다.

이 패턴 일치는 음향 음성 접근(Hidden Markov Model을 사용하여 음성 세그먼트가 확률에 따라 음소와 일치함), 패턴 인식 접근(알 수 없음)을 사용하여 수행할 수 있습니다. 신호 간의 거리를 판단하여 기준 음성 패턴과 비교한 음성 패턴과 인공 지능 접근 방식(기본 지식 소스 활용 기반)

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음성 제어 홈 자동화의 제안 모델

여기서 작은 음성 인식 기반 홈 자동화 시스템을 구축하려고 했습니다. 두 8051 마이크로컨트롤러 간의 무선 통신 사용 .

면책 조항:여기에 제시된 송신기 및 수신기 회로는 이론적이며 실제 테스트를 거치지 않았습니다. HM2007에 대한 시뮬레이션 모델이나 통신 모델이 없는 Multisim을 사용했습니다. 따라서 시스템에 대한 적절한 시뮬레이션이 불가능했습니다.

이 시스템은 음성 인식 IC에 의한 사용자(마이크 입력에서)의 음성 명령 처리, 통신 모듈을 사용한 신호 송수신, 마이크로컨트롤러. 리셉션의 마이크로컨트롤러는 송신기 시스템의 올바른 음성 명령에 따라 전구의 스위칭을 제어합니다.

이제 시스템이 어떻게 작동하는지 간략히 살펴보겠습니다.

그림 2:HM2007 음성 인식 보드

음성 인식 시스템의 핵심은 음성 인식 기능을 제공하는 48핀 IC인 IC HM2007과 관련이 있습니다. 수동 또는 CPU 모드에서 작동합니다. 각각 1.92초의 길이로 최대 20개의 단어를 인식할 수 있으며 9~15V DC에서 작동합니다. 여기에서 HM2007의 수동 모드를 사용할 수 있습니다.

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음성 인식 홈 자동화 시스템의 회로도

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수신자 섹션

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시스템 작업

1 . 사용자는 마이크를 통해 HM2007 IC의 MICIN 핀에 음성 입력을 제공합니다.

2 . IC의 RDY 핀은 활성 LOW 상태가 되어 훈련 목적으로 준비되었음을 나타냅니다.

3 . 사용자는 키패드의 "1"을 누른 다음 "TRAIN" 키를 누른 다음 대상 단어("ON" 또는 "OFF")를 말하기 전에

4 . ME(메모리 활성화) 핀은 외부 SRAM의 해당 핀에 연결되어 숫자에 해당하는 8비트 데이터 신호를 저장합니다.

5 . 음성 입력이 감지되면 RDY 핀이 HIGH가 되고 IC가 인식 프로세스를 시작합니다.

6 . 인식 과정의 결과는 데이터 버스를 통해 8051 마이크로컨트롤러로 전달됩니다.

7 . 마이크로 컨트롤러(uC1)는 통신 모듈을 통해 데이터 신호를 전송합니다.

8 . 수신기 측에서 마이크로컨트롤러(uC2)는 데이터 입력을 수신하고 이를 저장된 명령과 비교합니다. 두 데이터가 일치하면 릴레이가 작동됩니다(주어진 명령에 따라). 데이터가 일치하지 않으면 마이크로컨트롤러가 오류 신호를 다시 전송합니다.

9 . 마이크로컨트롤러 uC1은 이 오류 신호를 수신하여 진행 중인 프로세스를 중단하고 연결된 LCD(Liquid Crystal Display)에 오류 정보를 표시합니다.

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음성 인식 시스템의 한계

1 . 연속된 말은 겹침으로 인해 시스템에서 받아들일 수 없으므로 두 개의 연속된 단어 사이에 묵음 또는 일시 중지가 필요합니다. 따라서 분리된 단어만 가능합니다.

2 . 시스템은 스피커 종속 시스템입니다. 너무 많은 화자가 동시에 말하는 경우 신호가 겹치고 중단됩니다.

3 . 어휘 크기에도 제한이 있습니다. 어휘가 많은 언어는 어휘가 적은 언어에 비해 패턴이 어렵습니다. 모호한 단어가 나올 가능성이 적기 때문입니다.

위의 제한 사항에도 불구하고 음성 인식 방식으로 가전 제품을 제어하는 ​​이 시스템은 시간 절약과 보안을 제공한다는 점에서 유리합니다.

홈 오토메이션 기반 음성 인식을 나타내는 작은 모델을 제시했지만, 이러한 시스템을 대규모로 구축하면 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

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