摘要：本文分析了一种新型语音识别智能锁的系统设计架构，同时阐述了一种新型语言识别智能锁的关键算法与处理流程，最后结合已有经验，分析与阐述了一种新型语言识别智能锁的性能优化设计。旨在全面了解一种新型语言识别智能锁的优化设计方法，确保其应用的高效和稳定。
关键词：语音识别；新型智能锁；设计架构；优化设计
前言：电子技术的兴起，使电子锁以崭新的姿态、精密的结构展现在人们眼前，出现了诸如IC卡、RF卡、Mifare-1门锁等新式电子锁．当前，伴随着大规模集成电路技术的发展，特别是单片机的使用，在原有电子锁的基础上，进一步发展出了带微处理器的智能锁．它除了具有电子锁的功能外，还引入了智能化管理、语音分析等功能，进一步提高了电子锁的安全性和可靠性，应用日益广泛，具有很高的经济效益．本设计试图将传感器技术、语音识别技术、图像识别技术、网络技术等多种技术手段融入智能锁的设计中，在对主人身份进行绑定、识别的基础上，赋予门锁“听”、“说”的交流能力，从而提出一种新的智能锁设计模式。
1 新型语音识别智能锁的系统设计架构
在语音识别技术的应用下，成功地把声控功能应用到了锁具之中，进而有新的一种带有语音识别功能的智能锁出现。众所周知，语音信号实际上是属于是一个慢时间变化的信号。在具体应用环节，能够把语音信号划分成若干帧用于提取短时语音特征，且在帧内按照规定信号进行分析与处理。针对“特征提取”这一环节内容需要把数字语音信号按照8ms～20ms短时段的形式对数据进行分组处理，且邻段之间可相互重叠。通过一系列提前拟定好的特征提取程序能够将每一短时段内的特征向量计算出来，而后再把计算出的特征向量组成序列形式，便于存储，而这样一个过程便称为模板。需注意的是在实际计算环节，所有涉及到该系统识别的模板均需要存储起来。
语音识别又可分成语音识别、语音样板训练等两部分，而涉及于其中的标准化模式存储空间则被称作“词库”，且单一的标准模式则被称作“样板”。这里提及的语音样板训练，第一步要做的便是频谱分析待识别命令，第二步则是将提取出的特征参数当作标准化识别模式，第三步便是将其存放到由flash存储器所构成的模板库之中。值得一提的是，语音识别过程实质上可看成是提取语音命令特征参数的过程，相较于词库中的样板而言，前者需要提取样板中相似度最好的命令序号当作识别结果，如此才能有效判定信号属性，便于实施后续操作。
2 语音识别智能锁的性能优化设计
2.1硬件性能优化设计
首先针对基本的硬件模块设计。利用声音校对模块再通过语音识别模块来采集外界信息，而后把采集到的模块信息传送到SPCE061A型单片机中，再通过图像识别模块来辨识与处理接收到的信息，把最终判别结果输送到开关控制模块中，最后便达到语音识别智能锁中。其次针对图像识别模块设计。门禁系统若仅是依靠着语音识别功能进行控制，那么便无法确保足够的安全性，甚至有可能发生盗取合法用户的声音信息或非法入侵等情况，要想保证语音识别智能锁使用的安全与稳定，那么在设计环节便需要添加图像识别模块，其根本目的在于保证使用着合法身份。这一模块主要是通过锁内安装的摄像头来获取各种图像信息，并将其传输到图像处理芯片中，再在隐马尔可夫人脸识别系统的应用下，分析图像信息，准确对用户身份进行检测和识别，以此保障用户身份合法性。
2.2软件性能优化设计
软件程序流程需通过程序主模块才能实现，主模块任务主要包括了调用子模块对用户进行线性的输入处理、硬件资源初始化和响应用户输入等程序。
3系统设计详细方案
3.1系统设计要求
SPCE061A单片机可对特定人员进行语音识别，识别成功率高达80%以上，还可控制高低电平动作进行开锁操作；另一方面通过手机APP或网页端与服务器连接后，服务器与WiFi模块可进行通信并传输数据，由WiFi模块向单片机输入信号，单片机动作以实现对门锁的远程控制。
3.2总体设计方案
本系统设计的基于SPCE061A单片机的语音识别智能门锁的主要组成包括61单片机、WiFi模块ESP8266、传感器、网络服务器、门锁控制终端、LED灯控制终端、继电器、电子锁。
61单片机可进行语音录入，通过对语音信号进行压缩编码，运用压缩算法放音，再通过编写的程序进行训练，将训练后的语音自动存储在片内存储器中，训练成功后即可进行语音识别。方案设计如图1所示，其客户终端可选手机APP或网页，网络服务器采用贝壳物联云端服务器，WiFi模块与家中WiFi互联后再与单片机系统相连，就可通过WiFi模块将来自互联网的控制命令转发至串口，此时WiFi模块的串口与单片机串口相连，单片机解读串口数据命令，由继电器通过单片机I/O口输入的电平变化选择发生阶跃响应，触发电子锁，实现手机APP或者网页对其的控制。
图1 总体方案设计
4 硬件电路设计
4.1单片机最小系统
系统采用SPCE061A单片机进行语音识别。SPCE061A单片机具有功耗低、功能强、效率高、可靠性好且易于扩展等优点。SPCE061A配备了凌阳科技开发的最新16位微处理器，其内部含有8个寄存器，4个通用寄存器R1～R4，1个程序计数器PC，1个堆栈指针SP，1个基址指针BP，1个寄存器SR，通用寄存器R3和R4结合组成一个32位寄存器MR，MR可以作为乘法运算和内积运算的目标寄存器。此外，SPCE061A还有3个FIQ中断和14个IRQ中断，及1个由指令控制的软中断。客户终端采用Arduino单片机系统实现，其核心是ATMEGA328P-AU单片机，配上周边器件，安装在一快印刷电路板上能够独立完成设定功能，同时还能通过各类传感器感知环境，通过控制灯光、马达和其他装置来反馈、影响环境。Arduino单片机系统一端通过传感器与门锁相连，一端通过ESP8266 WiFi模块与家庭WiFi相连，由此实现通过手机APP控制门锁开关。
4.2语音识别模块
将SPCE061A单片机用于语音识别模块，SPCE061A的内部结构如图2所示。
图2 SPCE061A单片机内部结构
模块含有84个引脚，可进行多输入输出操作，且32 k的FLASH存储器可进行语音存储，7通道10位模/数转换器与单通道声音模/数转换器可方便对语音进行模数转换。
语音识别模块分为训练阶段和识别阶段：在训练阶段，先初始化RAM，再调用语音训练函数BSR_Train（intWordID，int TrainMode）执行训练，之后获得训练结果，将训练结果中的语音模型导出存储到FLASH中。SPCE061A语音存储和回访系统如图3所示。
图3语音存储和回访系统结构图
在识别阶段，运用凌阳编码算法库中的函数进行识别，先调用初始化识别器函数BSR_InitRecognizer（intAudioSource），将存储的训练语言的特征模型调出与需要识别的语音比对，再调用获得识别结果可信度函数BSR_GetRecognizerScore（）获取输入语音与特征模型的匹配度。
4.3继电器模块
继电器模块选用中间继电器，当传感器收集语音信息读入单片机系统后，单片机系统会发出一个高电平使继电器线圈通电，之后继电器主触点闭合，同时使电子锁与电路之间的开关闭合，进而控制电子锁的开关。硬件电路框架如图4所示。
图4硬件电路框架
5 软件设计
ESP8266为安信可公司开发的ESP8266模块编译平台，具有免安装、纯绿色、无需虚拟机、Windows系统直接运行、IDE界面、编辑和编译一体化、Eclipse编译后直接生成固件等优点。
该智能门锁下位机通过公共云端将用户的控制动作传送至ESP8266芯片，再通过Andruin UNO面板实现该动作，流程如图5所示。
图5下位机流程图
贝壳物联云平台采用以TCP协议为主，UDP协议为辅的形式进行通信，两种协议间信息互通。在TCP协议基础上，可直接使用TCP或WebSocket建立长连接，定时发送心跳数据，保持用户、设备在线，在线期间与服务器可进行JSON字符串格式的数据通信，也可采用http（s）通信协议获取用户资源、上传图片，并实时更新。以UDP协议为基础的通信，设备不必保持在线状态，可随时向服务器发送指令进行相关操作。
传感器采集门锁的开关状态，反馈至8266模块，8266模块将即时状态通过云端传递给贝壳物联服务器，服务器可通过两种方式提示用户门锁的状态：一是手机客户端，即APP；二是网页。用户可根据实际情况控制门锁。
本设计的目的在于方便用户通过手机打开门锁，因此需判断上电显示是否与预定相同，可采用ESPlorer进行仿真验证。程序开始后，初始化函数，将ESP8266刷入NodeMCU固件，默认执行Init.lua中的程序，在Init.lua中再调用并执行switch.lua程序（远程开关程序），之后在ESPlorer环境下编写程序。
6结语
本文提出的智能锁设计在符合日常安全防盗标准的基础上，通过加载语音互动模块锁定用户的声音、运用语音识别实现声控功能、使用摄像头获取图像识别用户身份从而进一步提高安全性等手段，将“智能化”引入了锁具中，使其具有更高的安全性、可靠性，符合当前信息化社会发展的大趋势，具有一定的市场价值。
参考文献：
[1]基于SPCE061A单片机的语音识别系统开发[J].王茜，姚娅川.四川理工学院学报（自然科学版）.2005（01）
[2]一种新型语音识别智能锁的设计与实现[J].曾辉，谢森林，董晓庆.韩山师范学院学报.2013（03）
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[4]基于RSC-300的一种智能语音密码锁的设计与实现[J].金哲诚，闻新.工业控制计算机.2013（03）
[5]基于语音识别和无线传感网络的智能家居系统设计[J].徐子豪，张腾飞.计算机测量与控制.2012（01）
论文作者:萧智丹
论文发表刊物:《基层建设》2019年第15期
论文发表时间:2019/8/6
标签：模块论文; 单片机论文; 语音识别论文; 语音论文; 智能论文; 门锁论文; 系统论文; 《基层建设》2019年第15期论文;