發(fā)布時(shí)間：2024-07-05 21:27

　　提到智能家居的語音技術(shù),更應(yīng)該強(qiáng)調(diào)的是語義識別技術(shù)。近幾年,隨著人工智能尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,突破了語音識別在智能家居中的發(fā)展瓶頸。為解決現(xiàn)有家居控制系統(tǒng)在語音識別平臺(tái)選擇上相對被動(dòng)和缺少語義分析的研究,本文結(jié)合人工智能、深度學(xué)習(xí)、Deeplearning4j框架、百度語音識別API、結(jié)巴分詞等技術(shù),設(shè)計(jì)了智能家居語音識別通用語音AI云平臺(tái),該平臺(tái)不僅可以讓用戶自主選擇合適的語音識別引擎,還可以運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對識別后文本進(jìn)行語義分析,根據(jù)智能家居設(shè)備控制指令集,提取有效用戶數(shù)據(jù),對智能家居控制進(jìn)行優(yōu)化,從而達(dá)到改善智能家居控制和提升用戶體驗(yàn)的目的。智能家居設(shè)備控制指令集的建立是實(shí)現(xiàn)語音控制的關(guān)鍵。根據(jù)對智能家居不同人群常用語音控制指令的研究,本文設(shè)計(jì)了滿足智能家居控制需求的指令集。在指令集建立完成的基礎(chǔ)上,結(jié)合云平臺(tái)的需求,對云平臺(tái)進(jìn)行功能設(shè)計(jì),主要包括智能云中間件、語義分析、語音接收和指令發(fā)送四大功能。中間件通過調(diào)用百度語音識別API實(shí)現(xiàn)語音識別功能;由于語義分析在很大程度上影響語音識別的結(jié)果,因此本文選用結(jié)巴分詞工具對文本進(jìn)行分詞處理,選用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法搭建語義分析模型...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２語音識別原理框圖??：，、

件即服務(wù)（ＳａａＳ）的思想，對平臺(tái)主要功能進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)，用戶不用關(guān)心代碼管理、服務(wù)??器管理問題，只需要調(diào)用平臺(tái)對外提供的接口就可以實(shí)現(xiàn)語音識別，得到正確的控制指令，??從而很好的給智能家居用戶提供高質(zhì)量的服務(wù)，云平臺(tái)的總體架構(gòu)如圖２．１所示。??中間件平臺(tái)??云云互通、ＯＰＥ....

圖２．３?ＤＴＷ模板匹配網(wǎng)格圖??

ｊ）?＝?ｄ（ｑｉ，ｃｊ）?＋?ｘｍｘｉ｛／?（２．３）??如圖２．３所示。??ｌｉ??

圖４．５?ＬＳＴＭ之遺忘門??

?ｉ?ｘｕ））?ｉＸｔ＋ｌ）??圖４．４?ＬＳＴＭ單元結(jié)構(gòu)示意圖??由圖４．４可知，在每個(gè)序列索引位置ｔ時(shí)刻有兩個(gè)隱藏狀態(tài)向前傳播，一個(gè)是和ＲＮＮ?—??樣的隱藏狀態(tài)ｈ（°，另一個(gè)隱藏狀態(tài)是最上面的一條長橫線，我們稱之為細(xì)胞狀態(tài)（Ｃｅｌｌ?Ｓｔａｔｅ），??記為沙）。??遺忘門是....

圖４．４?ＬＳＴＭ單元結(jié)構(gòu)示意圖??

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本文編號：4001557