13、智能家居与语音助手的应用指南

智能家居与语音助手的应用指南

1. 智能家居平台基础

智能家居自动化平台如 Home Assistant、openHAB、Domoticz 等，是开源的智能家居产品，旨在成为智能家居的中央控制系统。大多数平台可通过基于 Web 的用户界面（UI）或应用程序进行访问。

Home Assistant 有三种安装方式：
- Hass OS
- HASS Container
- HASS Core

同时，还有一些重要的附加组件可以扩展 Home Assistant 平台的功能，例如：
- File Editor
- Samba Share
- ESPHome
- SSH & Terminal
- Mosquitto Broker

Supervisor 是一个负责管理 Home Assistant 安装、更新过程和附加组件的程序，它随 HASS OS 一起提供。Home Assistant 使用 YAML 语法进行配置，所有设置都可以在 configuration.yaml 文件中进行配置。不同的组件和平台会在 YAML 文件中创建实体，这些实体可以以按钮/开关、文本等形式显示在仪表板上。此外，还可以设置自动化例程，这些例程可以直接在 configuration.yaml、automation.yaml 中构建，也可以在用户界面中构建，需要配置的部分包括触发器、条件和动作。

2. ESPHome 与 MQTT 设备连接

ESPHome 附加组件允许直接通过 Home Assistant 管理和编程基于 ESP8266 和 ESP32 的微控制器，无需编程经验。ESPHome 的二进制固件可以使用 espflasher /esphome-flasher 软件或 ESPHome 的 OTA 功能上传到 ESP 模块中。使用 ESP32 - CAM 时，可以使用图片卡或 ESPHome 来设置监控摄像头。MQTT 设备也可以通过配置 Mosquitto 代理附加组件连接到 Home Assistant。

配置完成后，验证配置文件并重启服务器，就可以使用 MQTT 协议控制连接到 ESP 的设备。此时，仪表板上应该有可以控制 Raspberry Pi GPIO、ESPHome、ESP32 - CAM 和 MQTT 设备的实体。

3. 语音助手概述

到 2024 年，语音助手的数量预计将达到约 84 亿台，超过世界人口数量。语音助手正变得越来越受欢迎，成为智能设备行业的关键组成部分。如今，语音助手不仅预装在智能手机和笔记本电脑中，还广泛应用于汽车、家用设备等领域。

语音助手是一种数字助手，它使用语音识别、自然语言处理算法和语音合成技术来听取用户的特定语音命令（有时称为意图）。根据接收到的命令，它会过滤掉环境噪音，并返回特定信息或执行特定功能。语音助手是虚拟助手的一个子集，虚拟助手还可以通过文本（聊天机器人）、图像（如 Google Lens）等方式接收输入。

常见的通用语音助手包括 Amazon Echo、Google Assistant、Siri 和 Cortana 等，它们可以帮助用户完成设置闹钟、安排事件、控制电器、打电话、启动应用程序等通用任务。第一个语音激活产品是 1922 年发布的 Radio Rex。

一个设备要被称为语音助手，需要满足以下基本条件：
- 语音输入 ：主要输入方式应为语音。
- 对话能力 ：能够与用户进行自然和上下文相关的双向对话。
- 确认能力 ：能够在上下文中确认、澄清并回答用户的问题。

4. 语音助手工作原理

语音助手的工作通常从唤醒词（在某些实现中也称为热词）开始，唤醒词会激活语音助手。唤醒词和其他 spoken words 通过自动语音识别（ASR）算法转换为文本。在非简单情况下，设备和云之间通常会打开一个音频流，以便在输入音频上运行实际的语音转文本（STT）逻辑。转换后的文本被发送到云端，云端服务器运行人工智能和自然语言处理（NLP）算法来评估接收到的单词，并返回匹配的结果，该结果通过互联网被语音助手设备接收。

根据从云端接收到的单词，智能连接设备（如智能灯泡、插座等）可以被触发，其他任务也可以使用 Webhook 服务执行。最后，语音助手使用文本转语音（TTS）引擎/算法将响应说出来。

也可以使用边缘处理在同一设备上执行所有语音处理（如 TTS 和 STT）。需要训练模型，设备可以根据存储的数据生成语音输出并执行请求的任务，此过程不涉及互联网，可以构建注重隐私的语音助手。

5. 使用 Amazon Echo 控制 Raspberry Pi

5.1 编写 Python 脚本

首先，基于 flask - ask 框架编写一个 Python 脚本来创建一个基本的 Alexa 技能。在 Raspberry Pi 命令终端中运行以下命令安装所需的 Python 包：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
python3 -m pip install Flask-Ask
pip3 install --upgrade setuptools
pip3 install cryptography==1.9

安装完成后，打开文本编辑器或 IDE，导入所需的包：

from flask import Flask
from flask_ask import Ask, statement
import RPi.GPIO as GPIO

app = Flask(__name__)
ask = Ask(app, '/')

GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
GPIO.setwarnings(False)
red_led = 18
white_led = 32
blue_led = 36

# Define led pins as output
GPIO.setup(red_led, GPIO.OUT)
GPIO.setup(white_led, GPIO.OUT)
GPIO.setup(blue_led, GPIO.OUT)

# Keep LEDs off in the beginning
GPIO.output(red_led, GPIO.LOW)
GPIO.output(white_led, GPIO.LOW)
GPIO.output(blue_led, GPIO.LOW)

pins = {
    "red": red_led,
    "white": white_led,
    "blue": blue_led
}

@ask.intent('LedIntent')
def led(color, status):
    if color.lower() not in pins.keys():
        return statement("Sorry {} color not supported".format(color))
    GPIO.output(pins[color], GPIO.HIGH if status == 'on' else GPIO.LOW)
    return statement('Turning {} light {}'.format(color, status))

if __name__ == '__main__':
    try:
        app.run(debug=True)
    finally:
        GPIO.cleanup()

保存文件（例如 alexa.py），然后在终端中运行 python alexa.py 。此时，技能作为本地 Web 服务在默认端口（即 localhost:5000）上运行，但 Amazon 无法访问它，需要使用隧道服务使其可以从互联网访问。

5.2 使用 ngrok 进行隧道连接

可以使用 ngrok 或通过 AWS 机器的 SSH 隧道。以下是使用 ngrok 的步骤：
1. 打开新终端，运行以下命令下载 ngrok ZIP 文件：

wget https://dl.ngrok.com/ngrok_2.0.19_linux_arm.zip

2. 进入下载文件夹并解压文件：

unzip ngrok-stable-linux-arm.zip

3. 运行 ngrok：

./ngrok http 5000

运行后，ngrok 会创建一个转发链接，用于从互联网访问本地服务器。非注册用户的连接将在两小时后过期，可以通过在 https://ngrok.com 创建账户并提供令牌来解决这个问题，运行命令：

./ngrok authtoken <TOKEN>

5.3 创建 Alexa 技能

在 Amazon 云端创建 Alexa 技能的步骤如下：
1. 在 https://developer.amazon.com 创建账户，如果已有账户则直接登录并点击 Amazon Alexa 选项。
2. 导航到 Alexa 开发者控制台并点击“Create Skill”。
3. 为技能命名，例如“Raspberry Pi”，然后点击“Create Skill”。
4. 选择技能模板，这里选择“Start from Scratch”，然后点击“Continue with Template”。
5. 完成技能构建清单，从左侧面板的“Invocation”菜单中配置调用名称，用户需要说出技能的调用名称来开始与特定自定义技能的交互。
6. 设置意图、样本和插槽。点击左侧面板“Assets”下的“Slot types”，点击“Add Slot type”，在“Create Custom Slot Type”选项中输入“status”，添加“on”和“off”作为插槽值。
7. 为颜色创建插槽类型，点击“Add Slot Types”，在“Use an Existing Slot Type from Alexa’s built - in library”选项中搜索“Amazon.Color”并点击“Add Slot Type”按钮。
8. 点击“Intents”，点击“Add Intent”并输入“LedIntent”（与 Python 脚本中使用的名称相同），然后点击“Create Custom Intent”。
9. 输入样本话语，例如“turn on red light”、“turn off red light”等，也可以输入“turn {status} {color} light”。
10. 为插槽选择插槽类型，分别为“Color”和“Status”插槽选择“AMAZON.Color”和“Status”类型。
11. 点击“Save Model”，然后点击顶部面板的“Build Model”按钮，如果一切顺利，将收到“Build Successful”通知。
12. 配置之前生成的 ngrok HTTP 链接作为技能的回调 URL。点击“Endpoint”，选择端点类型为“HTTPS”，将 ngrok 终端中的 HTTPS 链接复制并粘贴到“Default region”，选择“我的开发端点是具有来自证书颁发机构的通配符证书的域的子域”作为 SSL 证书类型，点击“Save Endpoint”。

创建完成后，点击顶部面板的“Test”按钮，从下拉菜单中选择“Development”以启用技能测试，输入命令（如“Alexa, ask Raspberry Pi to turn on the red light”）进行测试。测试通过后，可以按照 Amazon 开发者网站上的步骤将技能链接到 Echo 扬声器进行部署。

6. 使用 Amazon Echo 控制智能开关板

如果想控制智能开关板，可以使用 Fauxmoesp 和 ESPalexa 等库，这些库可以使 ESP 模块成为 Amazon Echo 设备可发现的智能设备。这里以 ESPalexa 库为例：
1. 在 Arduino IDE 库管理器中搜索 ESPalexa 并安装最新版本。
2. 打开“File”菜单中的示例，选择基本的 ESP Alexa 示例代码。
3. 添加 WiFi 凭证（确保与 Alexa 扬声器的相同）和 ESP 设备的调用名称。
4. 实现回调函数，例如：

#include <ESPalexa.h>

ESPalexa espalexa;

void bedroomlight_callback(uint8_t brightness) {
    Serial.print("Device 1 changed to ");
    if (brightness == 255) {
        digitalWrite(D2, HIGH);
        Serial.println("Device ON");
    } else {
        digitalWrite(D2, LOW);
        Serial.println("Device OFF");
    }
}

void setup() {
    Serial.begin(115200);
    pinMode(D2, OUTPUT);

    espalexa.addDevice("Bedroom light", bedroomlight_callback, 255);
    espalexa.begin();
}

void loop() {
    espalexa.loop();
}

5. 根据应用调整示例代码并上传程序。
6. 上传代码后，打开串口监视器，等待 ESP 模块连接到 WiFi 网络。
7. 让 Alexa 发现设备，之后就可以使用语音命令（如“Alexa, turn on the bedroom light”）控制设备。

如果没有 Amazon Echo 扬声器或 Google Home，Raspberry Pi 可以借助 Alexa Voice Service（AVS）帮助创建 Alexa 或 Google Assistant，让用户享受语音助手的功能。

智能家居与语音助手的应用指南

7. 本地语音助手的搭建

如今市面上的语音助手大多会将数据存储在云端，这存在数据泄露和用户隐私问题。不过，有一些 Home Assistant 附加组件，如 Almond Edge、Ada 和 Rhasspy 等，可以帮助搭建本地语音助手，用于执行基本的家庭自动化任务。

本地语音助手的搭建过程如下：
1. 选择合适的附加组件 ：根据自身需求和设备情况，从 Almond Edge、Ada 和 Rhasspy 中选择一个合适的附加组件。
2. 安装附加组件 ：在 Home Assistant 平台中找到附加组件商店，搜索所选的附加组件并进行安装。
3. 配置附加组件 ：安装完成后，根据组件的说明文档进行配置，可能需要设置语音识别模型、唤醒词、语言等参数。
4. 集成到 Home Assistant ：将配置好的本地语音助手集成到 Home Assistant 平台中，使其能够与其他智能设备进行交互。

搭建好本地语音助手后，就可以使用语音命令控制智能家居设备，同时避免了数据存储在云端带来的隐私风险。

8. 智能家居与语音助手的未来发展

随着人工智能和物联网技术的不断发展，智能家居与语音助手的结合将越来越紧密，未来可能会有以下发展趋势：
- 更强大的语音交互能力 ：语音助手将能够理解更复杂的语言和语境，实现更加自然流畅的对话。例如，能够理解用户的模糊指令，如“把客厅弄得舒服点”，并自动调节温度、灯光等设备。
- 个性化定制 ：根据用户的习惯和偏好，为用户提供个性化的服务和建议。例如，根据用户的日常作息时间，自动调整智能家居设备的运行模式。
- 多设备协同 ：语音助手将能够同时控制多个不同品牌和类型的智能设备，实现设备之间的协同工作。例如，当用户说“我要睡觉了”，语音助手可以同时关闭灯光、调节空调温度、拉上窗帘等。
- 增强的安全性 ：采用更加先进的安全技术，保障用户数据的安全和隐私。例如，使用加密技术对语音数据进行传输和存储，防止数据泄露。

9. 总结与建议

通过上述内容，我们了解了智能家居平台的基础配置、ESPHome 与 MQTT 设备的连接、语音助手的工作原理以及如何使用 Amazon Echo 控制 Raspberry Pi 和智能开关板等知识。同时，我们也知道了可以搭建本地语音助手来保护用户隐私。

为了更好地应用智能家居与语音助手，以下是一些建议：
- 选择合适的平台和设备 ：根据自己的需求和预算，选择适合自己的智能家居平台和智能设备。
- 学习相关技术知识 ：了解智能家居和语音助手的基本原理和操作方法，以便更好地进行配置和使用。
- 注重安全和隐私 ：在使用智能家居和语音助手时，注意保护个人信息和隐私，避免数据泄露。
- 不断探索和尝试 ：随着技术的不断发展，智能家居和语音助手的功能也在不断更新和完善，要不断探索和尝试新的功能和应用。

总之，智能家居与语音助手的结合为我们的生活带来了极大的便利和舒适，通过合理的配置和使用，我们可以打造一个更加智能、便捷、安全的家居环境。

以下是一个简单的 mermaid 流程图，展示了使用 Amazon Echo 控制智能设备的整体流程：

graph LR
    A[用户语音命令] --> B[Amazon Echo 接收命令]
    B --> C[命令通过互联网发送到 Amazon 云端]
    C --> D[云端处理命令并返回结果]
    D --> E{结果类型}
    E -->|控制 Raspberry Pi| F[通过 ngrok 转发到本地 Python 脚本]
    F --> G[Python 脚本控制 Raspberry Pi GPIO]
    E -->|控制智能开关板| H[通过 ESPalexa 库控制 ESP 模块]
    H --> I[ESP 模块控制智能开关板]

通过这个流程图，可以更清晰地看到使用 Amazon Echo 控制智能设备的整个过程，包括命令的发送、处理和执行等环节。