带Raspi的语音控制电梯

描述

1) 简介

免提选择电梯楼层

2) 特点

• 语音控制
• 液晶显示器

3) 硬件

3.1) 用于 Raspi Stretch 的麦克风

按照这些说明确保您可以在 Raspberry Pi 上录制音频

这是此项目中 Raspi Stretch 的配置：

更新 ALSA 配置：

sudo nano /usr/share/alsa/alsa.conf

并寻找以下两行：

defaults.ctl.card 0
defaults.pcm.card 0

将“0”都更改为“1”，然后保存文件

3.2 示意图

Raspi 和 LCD SSD1306

 

4) 代码

4.1) 准备数据集

首先，在您的计算机上下载并解压缩Google Speech Commands 数据集。

打开 1_data_pre.py.将变量更改 dataset_path为指向计算机上解压缩的 Google Speech Commands 数据集目录的位置。运行整个脚本。

该脚本会将所有语音样本（不包括background_noise集）转换为它们的梅尔频率倒谱系数 (MFCC)，将它们分为训练集、验证集和测试集，并将它们作为张量保存在一个名为

all_targets_mfcc_sets.npz

.4.2) 训练模型

打开更改变量以指向解压后的 Google Speech Commands 数据集目录的位置。此外，将变量更改为指向文件的目录位置。 02-train.py.dataset_pathfeature_sets_pathall_targets_mfcc_sets.npz

运行整个脚本。它将从第一个脚本中生成的文件中读取 MFCC，构建一个 CNN，并使用我们创建的训练特征 (MFCC) 对其进行训练。然后脚本会将模型保存在

allworld_model.h5

4.3) 转换为 tflite

打开03-convert_tflite.py并确保它keras_model_filename指向我们在上一个脚本中创建的.h5 模型的位置。

运行此脚本将 .h5 模型转换为 .tflite 模型。我们将有

allword-model.tflite

4.4) Raspi 代码

将allword-model.tflite,requirements.txt 和4_ras-voice-cmd.pyfiles 复制到 Raspberry Pi 上的同一目录中。运行requirements.txt以安装所有要求包。然后运行 4_ras-voice-cmd.py脚本。

如果最后 1 秒捕获的音频包含此列表中的单词的置信度：

wake_word = ['backward', 'down', '8', '5', 'forward', '4', 'left', '9', 'no', 'off',
             'on', '1', 'right','7','6',  'stop','3', '2',  'up','yes','0'   ]

程序将打印出第 4 行 LCD 中的单词。

 

如果你接下来说“YES”，它将在 LCD 的第 3 行更新，如果“NO”，它将删除它

 

如果我们选择了错误的楼层，我们可以再次选择它来删除它。在这个例子中，我们选择了 1 - 9 -3 楼，但是我们不想去 9 楼，我们再次选择它来移除它。

 

这里是视频演示：

由于 Raspi 的限制，所以模型运行不流畅，存在输入溢出问题，但可以正常工作。