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前言

人工智能（AI）和物联网（IoT）已经成为了现代社会中的两大前沿领域，智能家居系统作为将AI和IoT相结合的典型应用，如今正逐渐走进人们的生活。

AI是模拟人类智能的技术，使计算机系统能类似人类思维和决策，AI包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，使机器能执行复杂任务。

物联网（IoT）通过连接各种设备，实现通信和数据交换，设备可以是家电、传感器、汽车等，结合AI和IoT，创造智能系统，设备可学习适应自动执行任务和决策。

我们的这次实验，目的在于将语音控制和人工智能（AI）融入物联网（IoT）智能家居系统中，从而创建更高效的自动化智能家居系统。

我们在这个方案中，提出了一个家庭自动化系统方案，通过安卓或Web应用程序的聊天界面，使用语音命令控制相关功能，让用户发出语音命令，让自然语言处理程序（NLP）发出操作命令，还开发了基于机器学习（ML）的推荐系统，用于自动家电控制，我们还综合了物联网和语音识别技术，为现代智能系统中的智能家居控制提供了创新方法。

推荐系统的构建

我们此次的研究，目的在于让人类的语音命令，成为智能家居设备或程序的工作指令，并且提供一个控制家用设备的推荐系统。

我们为了进行更加合理化的操作，着重处理推荐系统和图像，由此专门配置了一个后端服务器，这个服务器是通过Python的开源微框架（Flask）创建的，目前的系统包括以下主要模块：

a) 身份验证模块

b) 远程语音控制模块

c) 智能推荐模块

d) 天气信息模块

我们所提出的系统可以通过两种方式进行身份验证，其中一种是，通过捕获用户的面部图像并将其与系统服务器上保存的图像进行比较，如果两者匹配，则用户通过身份验证。

第二种是，我们可以使用用户名和密码进行身份验证，图像识别是通过计算机视觉模块使用OpenCV库的图像处理算法来完成的，这个过程可以通过安卓或Web应用程序进行，因为这个身份验证系统是一个一次性的过程，所以可以增加系统的可信度。

我们在与聊天机器人的对话框中，用户的语音命令可以被转换成文本，然后通过超文本传输协议（HTTP）请求传递给服务器，NLP包含八个层次，

第1层（扩展缩写）：该层使用Python语言提供的正则表达式模块的优势。

第2层（分词）：这是一个预处理阶段，通过自然语言工具包（NLTK）将输入的字符串分割成令牌或单词列表。

第3层（拼写校正）：这个模块用来应用拼写校正算法的阶段。

第4层（意图和时态检测）：这个模块用于检测用户意图的文本分类器，使用了朴素贝叶斯分类器算法。

第5层（词性标注）：该模块将得到的令牌列表中的每个令牌标记为适当的词性标记，例如专有名词/限定词/介词，此层处理同样通过NLTK库完成。

第6层（信息提取层）：该层利用NLTK库支持的分块和分块方法，从用户的输入列表中提取重要的块，并将它们聚合成特定的列表。

第7层（组织）：该层将提取的信息列表组织成一个精确的字典，其中包含每个条目的适当标签。第8层（执行）：该模块为前面所有的层，提供了一个控制机制。

我们让NLP算法对从人类语音提取的给定文本进行处理，从而确定用户意图，随后系统服务器会通过消息队列遥测传输（MQTT）连接协议会与Raspberry Pi连接。

因为推荐系统近年来变得越来越受欢迎，所以在许多应用中得到应用，NLP代表了推荐系统的第一步，通常后面跟着一个机器学习步骤。

这个推荐系统是信息过滤系统的一个子类，它寻找预测用户行为与各种家用设备相关的偏好或评分的方法，它考虑的方法是“基于内容的过滤技术”，基于用户行为收集和分析数据。

这是通过使用最近邻算法完成的，该算法具有最近邻快速计算的特点，它目前是机器学习推荐系统中一个活跃的研究领域。

我们考虑的推荐系统是使用三个模块开发的Python语言，分别是sci-kit learn、pandas和numpy，推荐类板块最初是通过其构造函数实现的，然后选择的数据集和用户值不断地传递给所选的pandas模块。

如果用户要求在互联网上观看电影，那么会有很多选择，至于看哪个电影，系统并不知道，因此必须过滤、优选或突出某些提供的信息，所以我们让推荐系统基于用户先前的选择，从而生成一列推荐的电影，这是通过探索庞大的信息数据库并向用户提供个性化内容来实现的。

我们之所以选择Python编程语言进行编程控制，是因为其程序库是开放的，源程序可以被共享，所以它非常适合用在工作。

我们选择在Python编辑器中开发的微型Web框架“Flask”，它所涉及的服务器是使用“Flask”配置的，并且通过“restful应用程序接口”（API）与Android和Web界面相连接，该接口使用HTTP请求来获取、放置、发布和删除数据。

结果与讨论

我们借助分类模型的帮助，可以很快预测用户在家庭自动化系统中打开或者关闭家具的行为，分类模型保存了寄存器中的数据，该数据将在一段时间后可用，并可以通过数据集的增加来改进。

在硬件方面，我们使用了Arduino和Raspberry Pi，在Arduino方面，我们可以利用Arduino控制几乎任何家用电器，并通过利用NLP向移动设备或Web界面发出语音命令，这可以令使用变得简单。

当用户不在家时，可以使用互联网控制房屋的应用，我们还可以使用Arduino控制灯、风扇、空调、门、窗帘，以及计算水流、电力消耗，并在需要使用任何功能时控制电视的设置喜爱的频道并将其打开，这也包括各类硬件设备，如传感器、电机和电线。

我们使用的固件是Arduino集成开发环境（IDE），并且使用带有32 KB内存和16 MHz时钟的Arduino Uno套件作为通过一组继电器将功能开关的控制信号。

我们使用以太网盾将Arduino连接到互联网，该盾与早期版本兼容，但需要更新的W5500芯片，以及以太网和SD库（用于读写SD卡）。

我们在此次研究中，把MQTT用于连接Raspberry Pi IoT设备，并实现从世界各地控制它们，MQTT是一种轻量级的消息传递协议，非常适合用于物联网中连接设备之间的通信，MQTT由三个组件组成：代理（broker）、发布者（publisher）和订阅者（subscriber）。

其中，代理是一种中介，促进设备之间的通信，发布者是发送消息的设备，订阅者监听发布者发送的消息。

这个设备的内部还有一个MQTT中更重要的组件，那就是主题（topic），主题对于不同设备之间的通信是很有必要的，举个例子来说，“设备A”想要向“设备B”发送一条消息，那么两者之间必须有一个汇聚点，这就是主题。

Cloud MQTT是一个代理服务，它为一定数量的设备提供免费的MQTT通信，我们在这里，把系统连接到一个智能镜子控制，该镜子显示时间、日期、户外天气，这与Raspberry Pi 3集成的硬件要求包括液晶显示器（LCD）显示、木制框架、高清多媒体接口（HDMI）和使用Python集成开发和学习环境（IDLE）编程的电源，同时构建智能镜像程序使用了许多库：

a) Tkinter库：用于创建图形用户界面（GUI）程序。

b) Locale库：开放对便携式操作系统接口（POSIX）的访问（用于访问区域设置数据库）。

c) Threading库：通过进行许多并行操作加速程序，而不是按顺序执行操作。

d) Time库：将时间连接到个人电脑（PC）的日期。

e) Requests库：用于打开和检索链接。

f) JavaScript对象表示（JSON）库：用于发送链接。

g) Feedparser库：用于分析摘要

h) Python Imaging Library（PIL）库：以简单的方式处理图像方面的图像处理。

i) 上下文管理器：具备同时运行两个进程的功能。

我们对智能家居的应用，可以通过移动应用程序或Web应用程序访问，用户验证通过收集用户的面部图像并将其与服务器数据库进行比较来执行，服务器通过计算机视觉模块使用OpenCV库对图像处理算法的结果进行相应的验证，从而识别用户（或用户可以通过输入自己的用户名和密码进行授权和访问）。

我们本次研究中的验证系统是一个一次性过程，这增加了系统的可信度，用户的语音命令被转换为文本，然后通过HTTP请求发送到我们的服务器。

如果用户需要登录，系统将生成一个登录表单，并要求用户输入他的面部照片，之后系统将验证授权，如果用户已经获得授权，系统将打开，用户将成功登录，如果用户没有得到授权，将显示错误消息，并且登录将在无法识别的面部处结束。

我们在推荐器的使用例子中指出，当用户想要请求物品推荐时，用户首先发出服务请求，然后，系统提供一个聊天表单，用户在其中请求推荐，推荐动作完成后，系统会自动分析并理解物品，并在系统上是否可用的情况下进行推荐，如果系统上不可用，则显示错误消息。

我们在获取天气的使用例子中发现，当用户想要查询天气时，系统分析并理解用户的请求，然后检查天气情况，最后，如果天气状况可用，则显示天气，如果不可用，则返回系统错误消息。

我们在对电器控制的用例中发现，当用户想要进行应用程序控制（例如，灯、风扇、空调、门、窗帘）时，首先，系统生成聊天表单，用户根据要求，使用应用程序控制，完成之后，系统会执行应用程序控制并切换应用程序的开或关状态，如果可用，则系统显示该项，如果不可用，则返回系统错误消息。

结语

我们在本次的研究中，实现了让物联网智能家居的系统中，融合语音控制和人工智能（AI），创造了更加高效智能的家居体验，我们还通过采用基于语音命令的应用程序，成功地让用户的控制需求转化成为实际操作，将家用电器控制的灵活性提升到了一个新的层次。

我们使用了Arduino和Raspberry Pi等技术，实现了对智能家居的实际操作，使得用户可以通过语音轻松地操控家居设备，我们还引入了推荐系统，利用数据分析和预测技术，为用户提供更智能化的家居体验。

最后，我们在未来将对这个研究的结果进行深度优化，为更多家用电器纳入智能控制范围出一份绵薄之力。

参考文献

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