為實現(xiàn)農(nóng)作物精準(zhǔn)灌溉,本文設(shè)計了基于語音識別的智能灌溉系統(tǒng)。系統(tǒng)設(shè)定植物不同生成階段的不同土壤濕度需求,當(dāng)監(jiān)測的土壤濕度不能滿足植物生長需要時,系統(tǒng)進(jìn)行手動、自動和語音等三種形式的灌溉控制。模擬數(shù)據(jù)顯示:系統(tǒng)運行穩(wěn)定,能夠滿足不同植物的用水需求且方便操作,具有良好的推廣價值。 

【文章來源】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,51(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

智能灌溉系統(tǒng)框架

軟件結(jié)構(gòu)圖

圖2 軟件結(jié)構(gòu)圖語音指令控制參數(shù)：責(zé)任人通過手機(jī)APP或控制中心發(fā)布語音指令，實現(xiàn)遠(yuǎn)程控制灌溉。語音指令識別分為訓(xùn)練階段和識別階段，為提高在噪音環(huán)境下的指令識別率，論文在識別階段，含有噪音的語音指令語譜圖經(jīng)過卷積LSTM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，利用卷積層將輸入的語譜圖映射到高維的嵌入空間，在嵌入空間進(jìn)行聚類，并提取具有區(qū)別力的語譜向量，從而達(dá)到去噪音的目的。最后LSTM輸出后的語譜圖還原語音指令波形，提取MFCC聲音特征參數(shù)，將特征參數(shù)輸入到GMM中提取超矢量，將超矢量用來訓(xùn)練分類器SVM，然后與已經(jīng)訓(xùn)練好的語音模型進(jìn)行匹配，完成語音指令識別。正確實施的語音指令，完成灌溉控制。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于無線網(wǎng)絡(luò)的智能灌溉系統(tǒng)設(shè)計[D]. 楊柯柯.西安理工大學(xué) 2018



本文編號：2975064