关于语音识别在空调上的应用与改善
语音识别降噪解决方案(3篇)
第1篇摘要：随着科技的不断发展，语音识别技术已经广泛应用于各个领域，如智能家居、智能客服、语音助手等。
然而，在现实环境中，噪声的存在严重影响了语音识别的准确性和可靠性。
本文针对语音识别中的噪声问题，提出了一种基于深度学习的语音识别降噪解决方案，并通过实验验证了该方案的有效性。
一、引言语音识别技术作为一种自然的人机交互方式，近年来得到了迅速发展。
然而，在实际应用中，由于环境噪声的影响，语音识别系统的准确率和可靠性往往受到限制。
因此，如何有效地去除噪声，提高语音识别系统的性能，成为了一个亟待解决的问题。
传统的降噪方法主要分为两种：线性降噪和非线性降噪。
线性降噪方法主要包括噪声估计、噪声抑制和信号增强等步骤，但往往无法很好地处理复杂噪声环境。
非线性降噪方法则通过非线性映射将噪声从信号中分离出来，但实现难度较大，且效果不理想。
近年来，深度学习技术在语音识别领域取得了显著的成果，为语音识别降噪提供了新的思路。
本文提出了一种基于深度学习的语音识别降噪解决方案，通过构建深度神经网络模型，实现噪声信号的分离和去除。
二、语音识别降噪解决方案1. 数据预处理首先，对原始语音信号进行预处理，包括采样率转换、分帧、加窗等操作。
预处理后的语音信号作为输入数据，用于训练深度神经网络模型。
2. 深度神经网络模型设计本文采用深度卷积神经网络（CNN）和深度循环神经网络（RNN）结合的方式构建降噪模型。
具体如下：（1）输入层：将预处理后的语音信号作为输入，输入层负责将语音信号传递到下一层。
（2）卷积层：卷积层用于提取语音信号的局部特征，包括时域特征和频域特征。
通过使用多个卷积核，可以提取不同尺度下的特征。
（3）池化层：池化层用于降低特征维度，减少计算量，同时保持特征的空间结构。
（4）循环层：循环层用于处理序列数据，捕捉语音信号的时序特征。
本文采用长短期记忆网络（LSTM）作为循环层，可以有效处理长序列数据。
（5）输出层：输出层将降噪后的语音信号输出，输出层的神经元数量与输入层的神经元数量相同。
智能语音识别技术的应用场景
智能语音识别技术的应用场景近年来，智能语音识别技术在各个领域得到广泛应用。
它不仅改变了人们的生活方式和工作方式，也为各行各业带来了许多机会。
本文将围绕智能语音识别技术的应用场景展开探讨。
一、智能家居领域随着智能家居逐渐走进寻常百姓家，智能语音识别技术在其中也扮演着越来越重要的角色。
现在，我们可以通过语音指令控制家中的灯光、电视、音响、空调等，打破传统家居中对开关的依赖。
此外，智能家居的智能锁、摄像头等设备也可以通过语音指令控制，使人们的居家安全得到了更加便捷的保障。
二、办公领域办公场景中智能语音识别技术的应用也不容忽视。
在开会时，我们可以通过语音识别技术将会议内容写入电脑中，提高效率，减少误差。
此外，科技企业中的研发和测试团队也可以借助智能语音识别技术实现自动化测试、自动化部署等操作，帮助员工更好地集中精力进行研发与测试工作。
三、金融领域在金融领域中，智能语音识别技术的应用也越来越多。
智能客服机器人可以通过语音识别技术对客户进行查询、解决疑问等操作，从而提高客户体验。
此外，金融机构的风控部门也可以通过语音识别技术实现自动风控，降低人为错误所带来的风险，同时提高工作效率。
四、教育领域教育领域中，智能语音识别技术可以提高教育教学的效率。
例如，采用智能语音识别技术直接将讲课内容记录下来、整理下来，不仅时间可节省不少，教学效果也会更有效。
此外，可用语音指令提醒学生学习注意事项，或是帮助老师对学生进行器材的操作等指导，大幅提升教学效率和质量。
总结智能语音识别技术的应用场景是非常广泛的，无论是在家庭中、办公场所中、金融机构，还是在教育领域、医疗领域等，它都能给人们带来很多方便。
未来随着科技的不断进步，智能语音识别技术也将更加成熟，并在更多的领域中得到应用。
语音识别技术在智能家居中的应用案例
语音识别技术在智能家居中的应用案例标题：语音识别技术在智能家居中的应用案例智能家居作为信息技术与家庭设备的融合，已经成为现代家庭的标配之一。
在智能家居系统中，语音识别技术的应用正变得越来越普遍。
本文将以案例的形式，探讨语音识别技术在智能家居中的应用。
案例一：智能语音助手控制家电设备智能语音助手，如亚马逊的Alexa、苹果的Siri等，可以通过对话式交互的方式，实现对智能家居中的各类设备的控制。
用户只需通过声音指令，如“Alexa，打开客厅的灯”，语音助手就能通过语音识别技术识别指令，并将其转化为执行相应操作的指令。
这样，使用者就能轻松地控制家中的灯光、空调、电视等设备，提升了生活的便利性和舒适度。
案例二：语音识别智能门锁系统借助语音识别技术，智能家居中的门锁系统实现了更高级的安全保护。
例如，当使用者回家时，只需语音命令门锁系统：“我是张三”，系统就能通过语音识别技术确认身份，并将门锁解锁。
与传统的密码锁相比，语音识别智能门锁系统无需记忆复杂的密码，提高了门锁系统的安全性和便利性。
案例三：智能语音控制家庭安防系统智能家庭安防系统是现代智能家居的重要组成部分。
通过语音识别技术，用户可以轻松地控制家庭安防设备，如监控摄像头、智能报警器等。
借助智能语音助手，使用者可以通过语音命令对家庭安防系统进行监控，如“Siri，打开客厅监控摄像头”。
这为用户提供了便利的家庭安全管理方式，增强了家庭的安全感。
案例四：语音识别智能家居控制中心智能家居控制中心作为智能家居的中枢，承担着协调各类智能设备的任务。
通过语音识别技术，用户可以通过与智能家居控制中心的对话式交互来控制整个智能家居系统。
用户可以简单地通过语音命令来操作家居设备，如“控制中心，关闭所有窗户和门”。
语音识别智能家居控制中心的应用，使得用户可以更加方便地管理和控制家庭中的各类设备。
综上所述，语音识别技术在智能家居中的应用案例众多，涵盖了家电设备控制、门锁系统、家庭安防系统以及智能家居控制中心等方面。
语音识别技术在智能家居中的应用
语音识别技术在智能家居中的应用随着智能科技的飞速发展，智能家居已经逐渐成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
在智能家居日益普及的同时，语音识别技术作为其中的重要一环，也得到了越来越广泛的应用。
那么，语音识别技术在智能家居中具体有哪些应用呢？一、家庭影音控制传统的家庭影音设备需要人们通过遥控器或者按键来控制。
而在智能家居中，借助语音识别技术，我们可以方便地实现对电视、音响等设备进行语音控制。
比如，当我们想要看电视的时候，只需要说出“打开电视”这样的口令，我们的电视就会自动开启。
同样，当我们想要听音乐时，只需要说出“播放某首歌曲”，音响就能够自动播放。
二、智能家居设备控制除了家庭影音设备之外，智能家居中还包括了各种各样的智能设备。
语音识别技术可以有效地帮助我们实现对这些设备的控制。
比如，想要开空调时，只需说出“打开空调”即可自动开启空调。
同样的，当我们需要开启智能灯光时，说出“打开灯光”就可以让家里亮起来。
三、远程控制除了在家中进行控制之外，我们还可以通过语音识别技术进行远程控制。
比如，当我们在外出时，想要打开家中空调，只需要通过手机上的语音助手发送指令，就可以在家中完成相应的控制操作。
同样的，当我们忘记关灯时，也可以通过远程控制进行关闭。
四、智能语音助手在智能家居中，智能语音助手是一项非常重要的功能。
通过语音识别技术，我们可以随时随地与智能语音助手进行互动，获取各种有用信息。
比如，我们可以询问天气、股票等实时信息，或者让智能语音助手帮我们设置日程、提醒事项等。
总之，如今的智能家居离不开优秀的语音识别技术，它可以帮助我们更加便捷、智能地生活。
而随着技术的不断发展，相信语音识别技术在智能家居中的应用还会不断地进行优化和提升。
语音识别技术的应用场景
语音识别技术的应用场景语音识别技术是一种通过语音输入的方式将人类想要表达的语言转化为机器可识别的数字代码的技术。
该技术的应用场景非常广泛，下面就来分析一些常见的场景。
第一个应用场景是人机交互。
只需要轻按一下按钮或说出关键词，就可以启动某些设备或应用。
例如，在智能家居系统中，语音助手可以通过一句话控制灯光、空调、音响等各种设备，使人们可以更加方便的生活。
此外，语音识别技术还广泛应用于智能手机、车载系统、电视等电子产品上，提高了用户的使用体验。
第二个应用场景是语音翻译。
随着全球化的发展，语言之间的沟通交流显得越来越重要。
语音翻译技术的出现，使得人们不再需要要求熟练掌握多种语言，通过直接讲话就可以获得对方语言的翻译。
现在有许多语音翻译软件，如谷歌翻译、有道翻译等，可以快速准确地进行翻译，极大的方便了人们的日常交流。
第三个应用场景是自动语音识别。
在现代社会中，有很多需要大量文字输入的行业，如新闻等，此时自动语音识别技术就显示出了其重要性。
采用自动语音识别技术可以将采访、演讲、电话会议等场合中的语音内容快速准确地转化为文字，省去了手动录入的时间和人力成本。
第四个应用场景是医疗诊断。
语音识别技术可以帮助医生更好地记录病人的病情和诊断结果，提高工作效率和诊疗质量。
语音识别技术还可以用于远程医疗，能够实现医生与患者之间的远程语音通话和在线问诊，使得医疗服务更加便利和普及化。
第五个应用场景是安防监控。
利用语音识别技术，可以对特定语音进行检测和识别，以达到对危险人员、场所等的监控作用。
例如，在机场、火车站等大型交通枢纽中，就可以采用语音识别技术对非法、奇怪言论进行及时识别和预警。
总体而言，语音识别技术的应用范围广泛，可以方便人们的生活，提高生产效率，改善医疗服务，加强安全监控等等。
未来，语音识别技术将会得到更广泛的应用，给人们的生活和工作带来更多便捷和价值。
家电语音控制方案
家电语音控制方案随着科技的不断发展，人们的生活方式也在逐渐改变。
在现代社会中，智能家居成为了越来越多家庭的选择。
智能家居为我们的生活带来了便利和舒适，其中语音控制技术尤为重要。
本文将介绍家电语音控制方案，探讨其在智能家居中的应用。
一、家电语音控制的背景和意义随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术逐渐成熟，并应用到了家电控制领域。
传统的物理控制方式已经无法满足现代生活的需求，而语音控制技术为用户提供了更加便捷的操作方式。
通过语音指令，用户可以轻松控制各类家电设备，实现智能家居的梦想。
家电语音控制的意义在于提供了更加便捷和智能化的生活方式。
用户无需手动操作，只需通过语音指令即可完成各种操作。
无论是开启电视、调整空调温度，还是控制洗衣机开始洗衣，都可以通过简单的口头指令实现。
这种智能化的控制方式可以大大提高用户的生活品质和幸福感。
二、家电语音控制方案的实现技术家电语音控制方案的实现离不开以下几个关键技术：1. 语音识别技术：语音识别技术是家电语音控制的核心技术之一。
通过将用户的语音指令转化为可识别的文本信息，实现与家电设备的交互。
目前，深度学习、神经网络等技术在语音识别领域取得了重大突破，为家电语音控制的实现提供了强大的支持。
2. 自然语言理解技术：自然语言理解技术可以将用户的语音指令进行分析和解释，使得家电设备能够准确理解用户的需求。
通过自然语言理解技术，语音控制系统可以将用户的指令转化为具体的操作命令，实现家电设备的控制。
3. 物联网技术：物联网技术是实现智能家居的基础，也是家电语音控制方案的重要支撑。
通过物联网技术，各类家电设备可以连接到互联网，并与语音控制系统进行交互。
这样，用户便可以通过语音指令控制家中的各类设备，实现智能化的家庭生活。
三、家电语音控制方案的应用场景家电语音控制方案可以广泛应用于各个家庭场景，为用户带来便利和舒适。
以下是一些典型应用场景的介绍：1. 客厅场景：在客厅中，用户可以通过语音指令控制电视的开关、音量调节和频道切换。
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2019 年 07 月 /Jul.2019 63
技术·创新 / Technology and Innovation
素一个重要参数，它代表了最大不失真声音信号的可识 别比例、即可被过滤的有用信号强度与过滤后的比率， 信噪比 ＳＮＲ 越大，噪音越小，代表芯片可处理效果及功 能就越好。
前言 随着科学技术的不断更新迭代，人们生活的方方面 面不断朝智能化方向发展，而人工智能在家居方面的应 用，各个地区已屡见不鲜并呈爆炸式的增长。目前智能 家居的概念已经深入广大消费者的心中，中国空调行业 在该领域发展迅猛，已经成为智能普及度相对较高的白 色家电之一。本文通过介绍语音识别在空调上的应用及 测试方法等内容阐述其应用原理和判定要求和进一步的 优化空间，为智能语音空调的发展提供借鉴。
２ 语音识别的发展现状 智能空调的第一阶段以智能连接为主，目前这一技 术已经趋于成熟，全面加速向互联网转型已经成为空调 企业的一致选择。随着智能连接技术的进一步普及，空 调厂商的获利空间被进一步压缩，而降低成本、投入更 多资源研发更高段的智能化空调就成为大多数空调厂商 的下一步选择。白色家电中如空调，增加语音识别交互 功能整体成本相对要增加 ５ ％￣１０ ％，相对成本占比及整 体压力还是非常之大，所以可通过量产集中式的定制方 案不断压缩成本，以提高竞争力。目前关于语音识别功 能制造的各个环节厂商都在加速融合及分工以达到最高 的性价比。不同环节下语音信号可以通过升采样率的方 式，实现了标准的 Ｉ２Ｓ 支持多路音频数据传输，从而在 优化方案中可以节省 ＦＰＧＡ 或 ＭＣＵ，同时也可以降低设 计成本及产品复杂程度。 通过定制化和模块化的优化方案不仅能降低生产成 本，还能加快新品语音空调的上市周期，这对于增加品 牌挤占快速发展的消费市场份额非常重要。无论是 ＡＤＣ 还是 ＳｏＣ，都只是语音识别系统中的一环，整个语音识 别系统的成熟发展至关重要。目前多维度组合的麦克风 阵列以及配套语音前处理算法、云端处理平台等已经相 对发展成熟。急需处理的为快速提升语音识别效果及准 确率，这其中包括大量 ＡＩ 训练下的多语种、多方言、多 环境支持，以达到可以快速量产环节等等。
技术·创新 /
关于语音识别在空调上的应用与改善
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｉｎ Ａｉｒ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ
桑亚超 李龙杰 袁传青 （格力电器（合肥）有限公司
霍庆磊 张 乐 合肥 230088）
摘要：本文通过对语音识别功能在空调上应用的模拟和对语音识别在空调上应用的现状及测试方法和判定标 准的介绍，阐述了语言识别在空调上的应用效果和不足。目前大量研发工作还在快速提升语音识别效果，包 括大量 AI 训练下的多语种支持，快速可复制量产多环节。通过对在不同条件下的语音识别功能的测试从而 进行优化和改善。 关键词：语音识别；空调；应用；模拟 Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｉｎ ａｉｒ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ， ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｔａｔｕｓ， ｔｅｓｔｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ ｓｔａｎｄａｒｄｓ， ｗｅ ｅｘｐｏｕｎｄｓ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ａｉｒ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ ａｎｄ ｉｔｓ ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓ． Ａｔ ｐｒｅｓｅｎｔ， ａ ｌａｒｇｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｓｔｉｌｌ ａｉｍ ａｔ ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｒａｐｉｄｌｙ， ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ａ ｌａｒｇｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ＡＩ ｔｒａｉｎｉｎｇ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉｌｉｎｇｕａｌ ｓｕｐｐｏｒｔ， ｒａｐｉｄ ｒｅｐｌｉｃａ－ ｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｓｓ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｌｉｎｋｓ． Ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｔｅｓｔｉｎｇ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ， ｔｈｅ ｏｐｔｉ－ ｍｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｒｅ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ； ａｉｒ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ； ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ； ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
１ 语音识别的应用途径 智能语音在空调上实现应用需要三个环节：首先是 获取——将人发出的语音信号转化为可处理的数字信号； 然后是预处理——对采集到的语音信号进行识别过滤， 降噪、消回声、去混响等处理，形成可准确判断的有效
音频信号；最后是预设置的的语音识别引擎对过滤的的 语音信号进行识别和分析，从而实现智能反馈要求的规 定动作。从算法层面分析，在完成识别引擎集中处理获 取的信号之前需要进行不同方位及距离拾音，所以必须 使用麦克风阵列，加上语音预处理算法规则，才能实现 人机交互且能正确反馈。信号获取前端处理是至关重要 的一环，高信噪比是解决复杂语音设计最大挑战。目前 智能手机上已经相对成熟的智能语音应用有 Ｓｉｒｉ、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ，但目前最主要的智能语音应用最大交互识别距 离只有 ３￣５ ｍ，更远距离或者环境更嘈杂的远场智能语 音信号处理急需解决，这就需要不同阵列的麦克风组合， 以解决多通道语音采集、低复杂度、高信噪比（ＳＮＲ） 以及不同语境方言的设计要求。在整个语音识别反馈流 程中，前端语音获取和预处理对语音识别的准确率起到 了决定性作用，所以语音 ＡＤＣ 芯片的性能表现是关键因