Sprachgesteuertes Smart-Home-System mit 8051-Mikrocontroller

Sprachgesteuertes Home-Automation-System mit 8051-Mikrocontroller

Spracherkennungsbasierte Home Automation

Mit der Entwicklung von Smart Devices und verschiedenen drahtlosen Kommunikationstechnologien ist es nun möglich, diese Techniken für den bestmöglichen Nutzen für den Menschen einzusetzen. Ein solcher Vorteil ist die Steuerung von Haushaltsgeräten unabhängig von der Distanz, was Zeit und Energie spart. Diese intelligente Steuerung von Haushaltsgeräten ist als Home Automation bekannt – analog zur Industrieautomation.

Während es verschiedene Techniken wie drahtlose Kommunikation, Internet der Dinge (IoT), Spracherkennung gibt, wollen wir hier einen Einblick geben, wie Spracherkennung für Home Automation genutzt werden kann.

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Zunächst wollen wir theoretisches Wissen über Spracherkennung erlangen.

Spracherkennung

Spracherkennung bedeutet die Aufnahme und Interpretation sprachlicher Diktate durch eine Maschine oder ein Programm. Es ist der Prozess, menschliche Sprache zu erkennen und in Textform zu decodieren.

Im Grunde geht es um die Umwandlung analoger Schallwellen (Luftschwingungen durch gesprochene Wörter) in digitale Signale, die in passende Wörter und schließlich Sätze decodiert werden.

Ein Spracherkennungssystem besteht im Allgemeinen aus einem Spracherfassungsgerät (grundlegend ein Mikrofon und ein Analog-Digital-Wandler, der die analogen Tonsignale abtastet und digitalisiert), einem Digital Signal Processor (DSP) Modul (das das digitale Signal verarbeitet, um es vom Zeit- in den Frequenzbereich zu transformieren, um die Originalinformation zu erhalten), einem Vorverarbeiteten-Signal-Speichersystem (eine Speicherkarte für weitere Aufgaben), vordefinierten Sprachmustern, die als Referenz zum Abgleich im Speicher abgelegt sind, und einem Musterabgleichsalgorithmus zum Vergleich des eingehenden Sprachsignals mit dem Referenzsprachmuster.

Bemerkenswert ist, dass ein normaler Mensch Sprache mit einer Rate von 10 Lauten pro Sekunde erzeugen kann und die erforderliche Informationsrate im Sprachsignal 50 Bit pro Sekunde beträgt. Dieses akustische Signal wird durch das Mikrofon in ein elektrisches Signal umgewandelt, und das analoge Signal wird in ein digitales Signal umgewandelt.

Da dieses konvertierte digitale Signal im Zeitbereich alle 16.000 Mal pro Sekunde abgetastet wird, eignet es sich nicht, Sprachmuster zu lokalisieren. Daher wird es mit der Fast Fourier Transform (FFT) Technik in den Frequenzbereich transformiert. Diese Technik analysiert jede Komponente nach jedem 1/100stel einer Sekunde und berechnet das Frequenzspektrum jeder solchen Komponente.

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Jedes solche Frequenzdiagramm oder Spektrum repräsentiert die Segmente der vom Diktator erzeugten Laute. Der Computer oder Controller gleicht das unbekannte Sprachsegment mit den gespeicherten Phonetik der Sprache ab.

Dieser Musterabgleich kann mit einem akustisch-phonetischen Ansatz (mit dem Hidden Markov Model, bei dem das Sprachsegment nach seiner Wahrscheinlichkeit mit dem Phonem abgeglichen wird), einem Mustererkennungsansatz (unbekanntes Sprachmuster wird mit dem Referenzsprachmuster durch Bestimmung der Distanz zwischen den Signalen verglichen) und einem künstlichen Intelligenz-Ansatz (basierend auf der Nutzung grundlegender Wissensquellen) erfolgen.

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Das vorgeschlagene Modell der sprachgesteuerten Home Automation

Hier haben wir versucht, ein kleines Spracherkennungs-basiertes Home-Automation-System mit drahtloser Kommunikation zwischen zwei 8051-Mikrocontrollern zu realisieren.

Hinweis: Die hier vorgestellten Sender- und Empfängerschaltungen sind theoretisch und nicht praktisch getestet. Wir haben Multisim verwendet, das weder ein Simulationsmodell für den HM2007 noch ein Kommunikationsmodell besitzt. Daher konnte keine ordnungsgemäße Simulation des Systems durchgeführt werden.

Das System umfasst die Verarbeitung des Sprachbefehls vom Benutzer (am Mikrofoneingang) durch den Spracherkennungs-IC, die Übertragung und Empfang des Signals über Kommunikationsmodule, gesteuert vom Mikrocontroller. Der Mikrocontroller auf der Empfängerseite steuert das Schalten der Lampe basierend auf dem korrekten Sprachbefehl vom Sendersystem.

Nun eine kurze Vorstellung, wie das System funktionieren würde.

Abbildung 2: HM2007 Spracherkennungsplatine

Das Herz des Spracherkennungssystems ist der IC HM2007, ein 48-Pin-IC mit Spracherkennungsfunktion. Er arbeitet im manuellen oder CPU-Modus. Er kann bis zu 20 Wörter erkennen, jeweils mit einer Länge von 1,92 Sekunden, und arbeitet mit 9 bis 15 Volt Gleichspannung. Hier kann der manuelle Modus für den HM2007 verwendet werden.

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Schaltpläne des Spracherkennungs-Home-Automation-Systems

Sendesektion

Empfangssektion

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Funktionsweise des Systems

1. Der Benutzer gibt Spracheingabe an den MICIN-Pin des HM2007-IC über ein Mikrofon.
2. Der RDY-Pin des ICs befindet sich im aktiven LOW-Zustand, was anzeigt, dass er für den Trainingszweck bereit ist.
3. Der Benutzer drückt „1“ auf dem Tastenfeld und dann die „TRAIN“-Taste, bevor er das Zielwort sagt (entweder „ON“ oder „OFF“).
4. Der Memory Enable (ME)-Pin, verbunden mit dem entsprechenden Pin des externen SRAM, speichert das 8-Bit-Datensignal, das der Zahl entspricht.
5. Sobald die Spracheingabe erkannt wird, geht der RDY-Pin auf HIGH und der IC startet den Erkennungsprozess.
6. Das Ergebnis des Erkennungsprozesses wird über den Datenbus an den 8051-Mikrocontroller ausgegeben.
7. Der Mikrocontroller (bezeichnet als uC1) sendet das Datensignal über das Kommunikationsmodul.
8. Am Empfängerende empfängt der Mikrocontroller (bezeichnet als uC2) die Dateneingabe und vergleicht sie mit dem gespeicherten Befehl. Stimmen beide Daten überein, wird das Relais betätigt (entsprechend dem Befehl). Stimmt das Signal nicht überein, sendet der Mikrocontroller ein Fehlersignal zurück.
9. Der Mikrocontroller uC1 empfängt dieses Fehlersignal, unterbricht den laufenden Prozess und zeigt die Fehlerinformation auf dem angeschlossenen LCD-Display an.

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Einschränkungen des Spracherkennungssystems

1. Kontinuierlich gesprochene Wörter können vom System aufgrund von Überlappungen nicht akzeptiert werden; es muss eine Pause zwischen zwei aufeinanderfolgenden Wörtern geben. Daher sind nur isolierte Wörter machbar.
2. Das System ist sprecherabhängig. Zu viele gleichzeitig sprechende Personen führen zu Signalüberlappungen und Unterbrechungen.
3. Es gibt eine Begrenzung des Wortschatzes. Sprachen mit großem Wortschatz sind für den Musterabgleich schwieriger als Sprachen mit kleinem Wortschatz, da die Wahrscheinlichkeit mehrdeutiger Wörter geringer ist.

Ungeachtet der oben genannten Einschränkungen würde dieses System zur Steuerung von Haushaltsgeräten mittels Spracherkennung Vorteile bieten, da es Zeit spart und Sicherheit bietet.

Ich habe ein kleines Modell für sprachgesteuerte Home Automation vorgestellt, während ein solches System in großem Maßstab für verschiedene Anwendungen genutzt werden kann.

Weitere Ideen zur Steuerung von Haushaltsgeräten mittels Spracherkennung sind im Kommentarbereich willkommen.

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