一种人工智能深度学习神经网络嵌入式控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种人工智能深度学习神经网络嵌入式控制系统，包括控制中心与智能外部设备，控制中心包括微处理器、语音识别单元，语音识别单元包括语音收集器、语义解析器，语音收集器的输出端电性连接语义解析器的输入端，语义解析器的输出端电性连接命令词库的输入端，命令词库的输出端电性连接微处理器的输入端；控制中心还包括红外遥控单元，红外遥控单元包括红外信号接收器、红外信号码库，红外信号接收器的输出端电性连接红外信号码库的输入端，红外信号码库通过专用信道与内部存储单元互通，红外信号码库的输出端与微处理器的输入端电性连接。本发明专利技术可实现将离线语音命令库存储在内部或外部存储单元，实现离线语音识别。

【技术实现步骤摘要】
一种人工智能深度学习神经网络嵌入式控制系统
本专利技术涉及人工智能
，具体是指一种人工智能深度学习神经网络嵌入式控制系统。
技术介绍
当今社会已进入到了一个科技日新月异的时代。其中，一个最明显的标志是高科技产品大量涌入消费市场。它们为人们的工作，生活，交流，学习和交通带来了很大的便利和享受。另一方面，高科技产品的普及也为高科技产品自身的提升带来很大的挑战，比如，人工智能控制系统。当前的人工智能控制系统大多专注于处理单循环的问答对话，并没有考虑对话话语之间情境状态的转移，无法根据对话语句之间情境状态的转移来产生机器人对话的策略。人工智能对话沟通是一系列前后文相关与多主题情境状态转换的过程，知道对话情境状态的转移对于回答机制来说是相当重要的一个依据。如果不考虑对话语句之间情境状态的转移，在对话过程中会产生对话语意不连贯、语塞等情况，进而无法提升用户与人工智能对话系统进行多轮对话的次数，降低使用者的使用意愿。同时目前的人工智能对话沟通，还仅仅局限于语音助手，没有大规模运用到生活中，还需要人工智能深度学习更多的用户行为习惯，从而更加智能地控制各种硬件设备，实现例如智能家居等功能方案。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了解决上述问题，提供一种人工智能深度学习神经网络嵌入式控制系统，通过人工智能可实现语音控制各种家用电器设备，加入深度学习可以让设备更加智能的适应使用者的习惯。本专利技术为实现以上目的，采用如下方案：一种人工智能深度学习神经网络嵌入式控制系统，包括控制中心与智能外部设备，所述控制中心包括微处理器、语音识别单元，所述语音识别单元包括语音收集器、语义解析器，所述语音收集器的输出端电性连接语义解析器的输入端，所述语义解析器的输出端电性连接命令词库的输入端，所述命令词库的输出端电性连接微处理器的输入端；所述控制中心还包括红外遥控单元，所述红外遥控单元包括红外信号接收器、红外信号码库，所述红外信号接收器的输出端电性连接红外信号码库的输入端，所述红外信号码库通过专用信道与内部存储单元互通，所述红外信号码库的输出端与微处理器的输入端电性连接。优选的，所述微处理器的输入端与内部存储单元的输出端电性连接，所述微处理器的输入端与外部存储单元的输出端电性连接。优选的，所述微处理器的输出端与智能外部设备的输入端通过无线网络技术电性连接。优选的，所述无线网络技术为WiFi、蓝牙、ZigBee之一或几种组合。优选的，所述智能外部设备包括LED灯、空调、窗帘、扫地机器人、微波炉、热水壶、电冰箱。本专利技术的有益效果是：1、本专利技术可通过语音识别单元对使用者发出的语音指令做出分析判断，来执行相关的操作。2、本专利技术采用强劲的硬件设备，提高系统整体的运行速度，但又能保证较低的功耗。3、本专利技术可实现将离线语音命令库存储在内部或外部存储单元，实现离线语音识别。附图说明图1为本专利技术功能框图。具体实施方式下面结合本专利技术实施例中的附图，来进一步说明本专利技术的技术方案。本专利技术提供了一种人工智能深度学习神经网络嵌入式控制系统，如图1所示，包括控制中心与智能外部设备11，所述控制中心包括微处理器5、语音识别单元3，所述语音识别单元3包括语音收集器1、语义解析器2，所述语音收集器1的输出端电性连接语义解析器2的输入端，所述语义解析器2的输出端电性连接命令词库4的输入端，所述命令词库4的输出端电性连接微处理器5的输入端；所述控制中心还包括红外遥控单元6，所述红外遥控单元6包括红外信号接收器7、红外信号码库8，所述红外信号接收器7的输出端电性连接红外信号码库8的输入端，所述红外信号码库8通过专用信道与内部存储单元9互通，所述红外信号码库8的输出端与微处理器5的输入端电性连接，所述微处理器5的输入端与内部存储单元9的输出端电性连接，所述微处理器5的输入端与外部存储单元10的输出端电性连接，所述微处理器5的输出端与智能外部设备11的输入端通过无线网络技术电性连接，所述无线网络技术为WiFi、蓝牙、ZigBee之一或几种组合，所述智能外部设备包括LED灯、空调、窗帘、扫地机器人、微波炉、热水壶、电冰箱。尽管已经示出和描述了本专利技术的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本专利技术的原理和精神的基础上，可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，都不脱离本专利技术的保护范围，由所述权利要求及其等同物限定。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人工智能深度学习神经网络嵌入式控制系统，包括控制中心与智能外部设备，其特征在于，所述控制中心包括微处理器、语音识别单元，所述语音识别单元包括语音收集器、语义解析器，所述语音收集器的输出端电性连接语义解析器的输入端，所述语义分析器的输出端电性连接命令词库的输入端，所述命令词库的输出端电性连接微处理器的输入端；所述控制中心还包括红外遥控单元，所述红外遥控单元包括红外信号接收器、红外信号码库，所述红外信号接收器的输出端电性连接红外信号码库的输入端，所述红外信号码库通过专用信道与内部存储单元互通，所述红外信号码库的输出端与微处理器的输入端电性连接。

【技术特征摘要】
1.一种人工智能深度学习神经网络嵌入式控制系统，包括控制中心与智能外部设备，其特征在于，所述控制中心包括微处理器、语音识别单元，所述语音识别单元包括语音收集器、语义解析器，所述语音收集器的输出端电性连接语义解析器的输入端，所述语义分析器的输出端电性连接命令词库的输入端，所述命令词库的输出端电性连接微处理器的输入端；所述控制中心还包括红外遥控单元，所述红外遥控单元包括红外信号接收器、红外信号码库，所述红外信号接收器的输出端电性连接红外信号码库的输入端，所述红外信号码库通过专用信道与内部存储单元互通，所述红外信号码库的输出端与微处理器的输入端电性连接。2.根据权利要求1所述的一种人工智能深...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋川宁，程丹，赵飞洪，
申请(专利权)人：四川声达创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51