[發(fā)明專(zhuān)利]智能教室語(yǔ)音控制系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810131454.0
• 申請(qǐng)日: 2018-02-09
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108389578B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李明;賓曉皎;楊寧
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 深圳市鷹碩技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G10L15/22
• 分類(lèi)號(hào): G10L15/22;G10L15/34;G10L17/06;G10L25/24;H04L29/06
• 代理公司: 深圳余梅專(zhuān)利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 44519
• 代理人: 井杰;高真輝

1.一種智能教室語(yǔ)音控制系統(tǒng)，包括終端，云端控制器，傳感器和智能設(shè)備，所述云端控制器包括通信模塊、存儲(chǔ)模塊，控制模塊，聲紋識(shí)別模塊和語(yǔ)音識(shí)別模塊，所述存儲(chǔ)模塊中存儲(chǔ)有白名單，所述白名單為授權(quán)的用戶(hù)信息，包括終端標(biāo)識(shí)符、與所述終端標(biāo)識(shí)符對(duì)應(yīng)的聲紋模型和角色組，所述存儲(chǔ)模塊還記載了角色組和對(duì)應(yīng)的控制權(quán)限，所述控制權(quán)限是所述角色組能夠?qū)嵤┑目刂浦噶?，所述存?chǔ)模塊還記載了每條控制指令相關(guān)聯(lián)的控制時(shí)間，其特征在于：

所述傳感器采集教室內(nèi)的環(huán)境聲強(qiáng)，并將所述環(huán)境聲強(qiáng)發(fā)送給所述云端控制器；

當(dāng)所述云端控制器的通信模塊接收到終端的控制請(qǐng)求消息時(shí)，向終端發(fā)送控制響應(yīng)消息，所述控制響應(yīng)消息中攜帶認(rèn)證指示信息，認(rèn)證指示信息表示當(dāng)前使用的認(rèn)證模式，其中，所述控制模塊通過(guò)將所述環(huán)境聲強(qiáng)與預(yù)設(shè)的第一閾值進(jìn)行比較來(lái)確定當(dāng)前的認(rèn)證模式，當(dāng)所述環(huán)境聲音信息小于所述第一閾值時(shí)，所述認(rèn)證模式為第一認(rèn)證模式；

終端向云端控制器發(fā)送控制消息，其中，在所述第一認(rèn)證模式下，所述控制消息中攜帶終端標(biāo)識(shí)符和語(yǔ)音信息；

云端控制器的通信模塊接收到控制消息后，在所述第一認(rèn)證模式下，所述控制模塊首先判斷所述終端標(biāo)識(shí)符是否存儲(chǔ)在所述白名單中，若是，則所述聲紋識(shí)別模塊提取出所述語(yǔ)音信息的組合特征矢量S，并將所述組合特征矢量S與所存儲(chǔ)的與所述終端標(biāo)識(shí)符相對(duì)應(yīng)的聲紋模型進(jìn)行匹配，獲得匹配概率P1，若所述概率P1大于預(yù)設(shè)的第二閾值，則判斷所述終端為合法用戶(hù)；

當(dāng)所述終端為合法用戶(hù)時(shí)，所述語(yǔ)音識(shí)別模塊識(shí)別所述語(yǔ)音信息包含的控制指令，所述控制模塊判斷所識(shí)別出的控制指令是否在發(fā)出所述控制指令的終端所屬角色組的控制權(quán)限之內(nèi)，若是，所述控制模塊將所述環(huán)境聲強(qiáng)與預(yù)設(shè)的第三閾值進(jìn)行比較，當(dāng)所述環(huán)境聲強(qiáng)大于所述第三閾值時(shí)，確定所述控制指令發(fā)出的時(shí)間是否處于所述控制指令對(duì)應(yīng)的控制時(shí)間的范圍之內(nèi)，若處于所述控制時(shí)間的范圍之內(nèi)，則所述云端控制器通過(guò)所述通信模塊向所述智能設(shè)備發(fā)送所述控制指令；

其中，所述聲紋識(shí)別模塊提取所述語(yǔ)音信息的組合特征矢量S的過(guò)程為：

確定所述語(yǔ)音信息的基音頻率f_m，根據(jù)所述基音頻率設(shè)置Mel三角濾波器組的中心頻率，所述濾波器組包含N個(gè)濾波器，所述N個(gè)濾波器的中心頻率分別為：f_m……f_nm……f_Nm，1≤n≤N，f_nm＝n*f_m；

將所述語(yǔ)音信息的頻域信號(hào)X(k)輸入所述濾波器組，獲得輸出，對(duì)輸出取對(duì)數(shù)得到對(duì)數(shù)功率譜，對(duì)所述對(duì)數(shù)功率譜進(jìn)行離散小波變換，提取變換譜的振幅得到所述語(yǔ)音信息的第一特征矢量S1；

確定所述語(yǔ)音信息的線(xiàn)性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)LPCC，作為所述語(yǔ)音信息的第二特征矢量S2；

將所述第一特征矢量S1和第二特征矢量S2進(jìn)行組合，得到所述組合特征矢量S。

2.如權(quán)利要求1所述的智能教室語(yǔ)音控制系統(tǒng)，其特征在于，

在所述第一認(rèn)證模式下，若所述白名單中不包含所述終端標(biāo)識(shí)符，則所述云端控制器通過(guò)所述通信模塊向所述終端發(fā)送拒絕消息；

若所述概率P1小于所述第二閾值，則所述云端控制器通過(guò)所述通信模塊向所述終端發(fā)送拒絕消息。

3.如權(quán)利要求1所述的智能教室語(yǔ)音控制系統(tǒng)，其特征在于，

當(dāng)所述環(huán)境聲強(qiáng)大于所述第一閾值時(shí)，所述認(rèn)證模式為第二認(rèn)證模式；

在所述第二認(rèn)證模式下，所述控制消息中攜帶終端標(biāo)識(shí)符和用戶(hù)面部圖像信息。

4.如權(quán)利要求3所述的智能教室語(yǔ)音控制系統(tǒng)，其特征在于，

所述云端控制器進(jìn)一步包括圖像識(shí)別模塊，所述白名單中還存儲(chǔ)有與所述終端標(biāo)識(shí)符對(duì)應(yīng)的面部特征模型，所述第二認(rèn)證模式下，所述控制模塊首先判斷所述終端標(biāo)識(shí)符是否存儲(chǔ)在所述白名單中，若是，則所述圖像識(shí)別模塊提取出所述用戶(hù)面部圖像的人臉特征矢量Q，并計(jì)算所述人臉特征矢量Q與所存儲(chǔ)的與所述終端標(biāo)識(shí)符相對(duì)應(yīng)的面部特征模型之間的歐式距離P2，若所述歐式距離P2小于預(yù)設(shè)的第四閾值，則判斷所述終端為合法用戶(hù)。