qt实现风扇控制_Python 语音控制普通风扇实现教程

本文介绍了如何使用Python和QT通过树莓派实现语音控制风扇开关。教程详细讲解了改造风扇的电路,利用8050三极管和GPIO接口,以及编写控制代码GPIO12.py来控制风扇。同时,结合Fauxmo和智能音箱,实现了语音指令控制风扇的开闭。

视频:腾讯视频

完成这项有趣的实验,你所需要的材料有:

其实也可以改造220V风扇,但是比较复杂,需要多一个继电器,我们下一篇讲改造台灯的时候会说到。建议开始之前先阅读上一篇文章:Python利用智能音箱语音控制电脑开关机 你会得到控制流程的整体思路。

首先是改造风扇,利用树莓派控制开关,我们的改造对象:

完成这项有趣的实验,你所需要的材料有:

1.电烙铁
2.一个8050三极管
3.一个路由器
4.一个树莓派
5.一个智能音箱 (我使用的是亚马逊 Echo Dot2)
6.一个普通的5V风扇

其实也可以改造220V风扇,但是比较复杂,需要多一个继电器,我们下一篇讲改造台灯的时候会说到。

首先是改造风扇,利用树莓派控制开关,我们的改造对象:

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像这种风扇,内部电路其实就是一个开关,它使用USB连接的5V电压,其实和树莓派的5V是一样的。所以我们可以直接使用树莓派供电。但是怎么样才能控制它开关呢?这时候我们就需要8050三极管了。

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如图所示,从8050的正面(平)的这一面看过去,三极管中间的那一根即b可以作为控制端,我们可以将它连接到树莓派上的

一、目的和意义 随着人工智能技术的快速发展,智能语音处理作为其重要分支,正在深刻改变人机交互的方式。智能语音助手、语音识别、自然语言理解等技术已广泛应用于智能家居、智能客服、车载系统等领域,成为现代生活中不可或缺的一部分。本任务书旨在配合《智能语音处理综合实践》课程的教学目标,帮助学生通过实践掌握智能语音处理的核心技术,培养解决实际问题的能力。 本指导书适用于智能科学与技术及相关专业的学生,要求学习者具备一定的编程基础和智能语音处理基础知识。通过系列的学习,学生将能够全面了解智能语音处理的基本流程与关键技术,掌握从数据预处理到模型训练与评估的完整实践能力。同时,实践还将引导学生思考智能语音处理技术在实际应用中的挑战与解决方案,培养工程管理、文档撰写和团队协作等综合素质,为后续的学术研究或工程开发奠定坚实的基础。 [1] 掌握智能语音处理的核心技术,包括语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)及意图识别的实现流程。 [2] 理解预训练模型(如BERT、GPT等)在语音转文本、指令分类及槽位填充中的应用原理。 [3] 能够基于Python及开源工具(如Hugging Face Transformers、Speech Recognition)实现智能家居系统的语音交互功能。 [4] 通过实践对比不同模型在意图识别中的性能差异,分析其适用场景。 [5] 能够通过实践对比不同分词方法的优缺点。 二、考查项目及评分标准 1.考查项目 构建一个智能家居控制助手。 2.项目要求 (1)语音识别与文本转换: 任务目标:完成语音转文本模型的开发,实现以下核心功能: ①实时语音检测:通过麦克风持续监听环境音,基于音频能量阈值或语音活动检测(VAD)算法,自动识别用户语音的起始和结束节点,精准捕捉有效语音段。 ②智能录音控制:仅在检测到用户语音时触发音频录制,支持两种停止机制(完成一种即可): 静音超时自动停止:当检测到静音时长超过预设阈值(如 5 秒)时,自动终止录音; 手动按钮停止:提供交互按钮,允许用户随时主动结束录音。 ③语音转文本:对录制的音频进行降噪预处理后,通过语音识别模型将其转换为文本,输出语音识别结果。 ④环境自适应扩展:通过可调参数配置(如降噪等级、音量敏感度阈值),使模型能够适应不同环境条件(如背景噪音强度、用户说话音量差异),提升识别鲁棒性 ⑤结果展示: (2)数据集准备: ①要实现识别家居控制类文本并输出控制设备及指令,需要下述两个模型: 二分类模型:根据用户的语音或者文本输入的语句,判断当前句子是否与家居控制有关。 多分类模型:从单条语句中同时识别以下三元组属性,实现细粒度家居控制指令解析: 设备位置(如厨房、卧室等) 设备名称(如灯、空调等) 控制指令(开关打开或者关闭) ②针对以上模型开发任务,需构建适配的标注数据集: 二分类模型数据要求: 正样本:包含明确家居控制意图的语句(如 “打开客厅空调”“关闭卧室灯光”)。 负样本:非家居控制场景的语句(如 “今天天气如何”“帮我订外卖”)。 标注规则:每条样本需标注布尔型标签(1 = 家居控制类,0 = 非家居控制类)。 参考生成的数据集如下图所示: 多分类模型数据要求: 设备位置:需覆盖常见家居场景(如客厅、卧室、厨房、卫生间等,支持自定义扩展)。 设备名称:包含主流家电品类(如灯、空调、风扇、窗帘、电视等,需与地点逻辑匹配)。 控制指令:二值标签(0 = 关闭,1 = 开启;支持 “调节” 等模糊状态的语义映射处理)。 参考生成的数据集如下图所示: (3)二分类模型: 开发一个中文文本二分类模型,用于判断用户输入语句是否为家居控制指令(如开关灯光、调节空调等),实现以下核心功能。  对短文本进行语义理解与意图识别  准确区分家具控制指令与普通日常对话  保存最优模型参数并提供交互式预测接口  如下图所示: (4)多分类模型: 开发一个的多任务分类模型,从单条语句中同时识别以下三元组属性,实现细粒度家居控制指令解析: 设备位置(如厨房、卧室等) 设备名称(如灯、空调等) 控制指令(开关打开或者关闭) 如下图所示: (5)界面设计: 任务目标:设计智能家居可视化界面,实现以下核心功能: ①支持语音输入和键盘输入双模式指令交互 ②通过深度学习模型实现多维度指令分析(地点/设备/状态) ③提供直观的图形化操作界面,符合现代UI设计规范 ④实现实时录音状态反馈与静音端点检测功能 ⑤参考图如下:
06-22
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