Page 19 - 网络电信2019年6月刊上
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管理界面连接网络，用户向控制板依次发出“开灯”“把灯调 表 1 语音识别率统计结果
成暖色”“把灯亮度调高”语音，观察终端设备发光二极管(
light emit-ting diode，LED)色温灯的变化和控制板显示的交
互信息，随后取下WiFi网卡使网络断开，重复上述用例，测试
两种识别引擎下系统运行是否正常。开灯，把灯调成暖色命令
运行演示如图13，14所示。
图 13 “开灯”演示
本文采用基于ARM处理器+Linux+语音识别库+无线传感器
网络的方案，经过全套完整的硬件电路设计，系统开发平台搭
建，系统应用软件设计等步骤，研究实现了一款面向智能家居
的无线语音控制系统。该系统运行稳定，识别率较高，可达95%
以上，与市面上同类产品的识别率基本持平。该系统在识别模
式上具有创新性，能够极大提升家居生活的便利性和舒适性，
与目前市面上同类产品功能对比，其具有以下优点:
1.多样语音识别功能:提供命令词识别、语音唤醒、语音交
互等多种功能，支持在线、离线识别模式共同作用。
图 14 “把灯调成暖色”演示 2.多样控制模式:自动控制、自动提醒与被动控制相结合，
控制模式自由切换。
3.增设语音远程扩展模块，大幅提升识别距离，语音识别
范围扩展至整个居所。
4.触摸屏操作与语言控制联合进行设备交互，交互模式多
样。
参考文献:
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用词为:开灯、关灯、开空调、关空调四个语法短语。系统加载 [J]. 湛江师范学院学报， 2010， 31(6): 137-140.
完毕，测试者对着板载麦克说出上述任意一个测试用词，可观 [5] 任亮.基于ARM Cortex-A8的嵌入式Linux开发的平台构建
察到正确识别后系统做出对应操作。 [J].山西煤炭管理干部学院学报，2012，25(4): 134-135.
测试人员包括4男4女共8人。测试时每人每个短语说8遍， [6] LI W，CUI BH，ZHANG FW. A smart home system based
总共64句，统计系统识别率。 onspeech recognition technology[J].Applied Mechanics
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[7] 戴巍，霍亚，马尚昌，等. QT下基于组件的嵌入式软件框
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式中:G为命令识别率，E为测试识别命令总数，Er为识别 [8] 吴明.科大讯飞让语音合成技术深入会生活[J].通信世界，
错误命令数，Em为未识别命令数。统计结果如表1所示，t为平 2006，7(6): 51.
均识别时间。通过表1测试数据可知，系统在实时性方面表现优 [9] HEIDARI H，GOBEE S.Isolated ｗord command
良，系统基本能在指令输出2s内做出控制并反馈，同时系统识 recognition for robot navigation[J].
别率较高，正确率皆在95%以上，测试性能结果与市面上同类产 ProcediaEngineering，2012，41: 412-419.
品基本持平。 [10]马红星，王海坤，刘聪. 命令词语音识别系统的置信度改
进方法[J]. 计算机与现代化，2011，27(10): 146-149.
五、结论 下转61页
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