【技术实现步骤摘要】
一种基于情境识别的智能灯光自动调节方法及调控系统
[0001]本专利技术涉及一种基于情境识别的智能灯光自动调节方法及调控系统，特别是涉及目数据处理
技术介绍
[0002]色彩作为一种视觉现象，人们的视觉神经在接收色光刺激的同时，也必然受到生理和心理的影响。随着计算机技术的发展和智能家居的涌入，科学配置室内照明灯光的色彩，针对大众的心理平衡具有重要意义。
[0003]现有技术中，由于噪音等环境因素的影响，导致针对语音中情境识别的准确性不高，为提高居住体验感，利用灯光进行情境安抚的生活需求，逐渐占据重要地位。
技术实现思路
[0004]专利技术目的：提供了一种基于情境识别的智能灯光自动调节方法及调控系统，以解决现有技术存在的上述问题，进一步利用灯光实现提高居住体验感的目的。
[0005]技术方案：一方面，一种基于情境识别的智能灯光自动调节方法，该方法包括以下步骤：传感器采集语音控制信息，并通过计算机通信技术将所述控制信息传输至云端理平台；云端处理平台通过情感识别分类网络模型对所述控制信息...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于情境识别的智能灯光自动调节方法，其特征在于，包括：传感器采集语音控制信息，并通过计算机通信技术将所述控制信息传输至云端理平台；所述云端处理平台通过情感识别分类网络模型对所述控制信息进行分析处理，并将识别结果输出；根据所述识别结果，云端处理平台中的指令转换模块通过对应的转换规则，将其转换为对应的硬件控制指令并传输至照明灯光设备；所述照明灯光设备接收所述硬件控制指令，并根据所述硬件控制指令呈现对应的照明状态。2.根据权利要求1所述的一种基于情境识别的智能灯光自动调节方法，其特征在于，所述传感器在语音控制信息采集初期，首先对原始语音进行前端的预处理，消除噪声和不同人发音差异产生的影响；所述预处理包括信号采样、信号滤波、语音增强；所述语音增强包括语音降噪、语音分离、语音解混响；在信号采用过程中，通过固定长的窗口在需要处理的片段上进行均匀滑动，将分段后的语音信号进行加窗处理，获得加窗后的片段。3.根据权利要求1所述的一种基于情境识别的智能灯光自动调节方法，其特征在于，所述云端处理平台获取传感器采集到的语音控制信息后，对初始语音信号进行加权处理，进一步获得具备权重的加窗分帧语音信号，即：式中，表示具备权重的加窗分帧语音信号；表示初始语音信号；表示幅度修正系数；表示窗函数的周期；表示窗函数的取值范围。4.根据权利要求1所述的一种基于情境识别的智能灯光自动调节方法，其特征在于，所述情感识别分类网络模型接收语音控制信息后对其进行主要声学特征提取，所述主要声学特征包括短时能量特征、幅度特征、过零率特征、梅尔频谱倒谱系数特征；所述短时能量特征通过将语音控制信息短时分段分析获得，用于区分清音浊音，进一步为：式中，N表示语音控制信息在分帧时的长度；表示窗函数的周期；表示窗函数的取值范围；表示分帧后的一段语音控制信号；所述幅度特征用于体现一段语音控制信号能量的高低，进一步为：式中，N表示语音控制信息在分帧时的长度；表示窗函数的周期；表示窗函数的取值范围；表示分帧后的一段语音控制信号；所述过零率特征用于统计一帧语音控制信息中过零事件的系数，进一步为：
式中，表示加窗后的第n帧语音信号；表示符号函数；N表示语音控制信息在分帧时的长度，其中进一步为：所述梅尔频谱倒谱系数特征进一步为：式中，M表示加窗分帧的窗口长度；表示梅尔滤波器组；表示带通滤波器的数量。5.根据权利要求1所述的一种基于情境识别的智能灯光自动调节方法，其特征在于，所述情感识别分类网络模型结合卷积神经网络和双向长短时记忆网络的特点，在情感识别分类时，首先接收语音控制信息；其次，通过局部特征学习模块和双向长短时记忆网络学习与局部特征和全局情境相关特征，并经过平铺层，送入全连接层；最后由分类器进行分类；所述局部特征学习模块包括卷积层、归一化层、线性整流单元、最大池化层；当所述情感识别分类网络模型对语音控制信息进行学习时，采用反向传播到方式进行权重和偏置的更新，并采用交叉熵损失函数进行优化；所述交叉熵损失函数如下表达式所示：式中，m表示样本的数量；表示样本i的标签，是期望的输出值，正类...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱昶，
申请(专利权)人：江苏力行电力电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。