基于語音識別的智能灌溉系統(tǒng)設(shè)計

劉雪燕,袁寶玲,李逵

基于語音識別的智能灌溉系統(tǒng)設(shè)計

劉雪燕,袁寶玲*,李逵

中山火炬職業(yè)技術(shù)學(xué)院光電信息學(xué)院, 廣東 中山 528436

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。

智能灌溉; 語音識別; PID控制

我國是一個農(nóng)業(yè)大國，常采用溝渠與漫灌型的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)灌溉方式，水利用率只有40%左右[1]。而農(nóng)作物生長階段不同，對水的需求不同。因此，根據(jù)植物生產(chǎn)需要進行灌溉，節(jié)約水資源同時，實現(xiàn)灌溉信息化和智能化，是提高農(nóng)作物產(chǎn)量的必然趨勢。許多學(xué)者對智能灌溉做了研究，如文獻[1]提出基于ESP8266的智能灌溉監(jiān)測系統(tǒng)，文獻[2]提出模糊PID的灌溉控制系統(tǒng)，文獻[3]提出改進PID算法的灌控制系統(tǒng)。而語音作為人類最方便的交流方式，許多學(xué)者將語音應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中。如文獻[4]將物聯(lián)網(wǎng)、人工智能用于柑橘栽培和灌溉，建立基于語音的問答數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)科學(xué)指導(dǎo)和灌溉。文獻[5]提出基于語音識別和PLC的溫室智能灌溉控制系統(tǒng)，文獻[6]提出基于語音識別的水稻收割機控制系統(tǒng)，提高農(nóng)業(yè)智能化水平。但語音識別在噪音環(huán)境下識別率不高，且大部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在室外進行，具有不同程度的噪音背景，因此如何提高噪音環(huán)境下語音識別率，加快智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展，成為研究熱點。論文提出基于卷積LSTM的語音智能灌溉系統(tǒng)。當(dāng)監(jiān)測的土壤濕度不能滿足植物生長需要時，系統(tǒng)會觸發(fā)語音報警，可進行手動、自動和語音等三種方式控制；系統(tǒng)對語音指令識別技術(shù)進行改進，提高噪音情況下的語音指令識別率，增強語音識別在智慧農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用性。

1 系統(tǒng)設(shè)計

語音智能控制灌溉系統(tǒng)包括GPS定位模塊、濕度監(jiān)測模塊，圖像采集模塊、控制中心、灌溉控制和責(zé)任人。濕度監(jiān)測模塊通過傳感器檢測農(nóng)作物生產(chǎn)過程中的濕度，并將檢測數(shù)據(jù)反饋給控制中心；圖像采集模塊通過攝像頭實時觀察農(nóng)作物生產(chǎn)環(huán)境；控制中心模塊具有設(shè)定系統(tǒng)參數(shù)、語音報警、指令識別、發(fā)送數(shù)據(jù)給責(zé)任人、根據(jù)參數(shù)控制灌溉等功能。

圖 1 智能灌溉系統(tǒng)框架

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

軟件設(shè)計責(zé)任人管理、查詢管理、灌溉管理、設(shè)置系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)管理。其中，責(zé)任人管理主要包含責(zé)任人的注冊、注銷、登錄、密碼找回。查詢管理主要對監(jiān)測數(shù)據(jù)和灌溉數(shù)據(jù)的查詢，同時包含當(dāng)時的時間、地點、責(zé)任人等相關(guān)信息。灌溉數(shù)據(jù)主要管理農(nóng)作物生成期間的用水需求，需要預(yù)先設(shè)置農(nóng)作物的播種時間、生成期、各個生長期間的用水量和收獲時間；系統(tǒng)通過灌溉地點、水量及灌溉時間等灌溉參數(shù)實施智能灌溉，灌溉參數(shù)可以手動設(shè)置、或通過語音指令方式轉(zhuǎn)化。數(shù)據(jù)管理包含實時收集地點的土壤濕度和圖像參數(shù)、并對數(shù)據(jù)進行判決，發(fā)現(xiàn)異常情況。

3 智能控制

系統(tǒng)在灌溉管理中提前設(shè)定植物生成階段的土壤濕度參數(shù)，形成植物生成時間及其對應(yīng)的需水量圖，實現(xiàn)不同的植物、不同的生長階段對水分需求的預(yù)設(shè)。控制中心對監(jiān)測數(shù)據(jù)與預(yù)定數(shù)據(jù)進行比較，并根據(jù)計算結(jié)果做出判決。當(dāng)監(jiān)測數(shù)據(jù)與設(shè)定數(shù)據(jù)超過5%的誤差時，控制中心觸發(fā)語音報警，及時提醒控制中心的周圍人員；同時控制中心將發(fā)生異常的地理位置、異常地方的相關(guān)圖像、異常的相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)送給責(zé)任人；責(zé)任人收到數(shù)據(jù)之后，分三種形式完成智能控制灌溉，具體描述如下：

手動輸入控制參數(shù)：責(zé)任人可以在控制中心輸入、手機APP上手動輸入灌溉參數(shù)，控制灌溉。

自動生成控制參數(shù)：根據(jù)預(yù)設(shè)植物生長的土壤濕度需求，與監(jiān)測的土壤濕度數(shù)據(jù)進行計算，實現(xiàn)自動控制灌溉參數(shù)，目前常用PID控制。

圖 2 軟件結(jié)構(gòu)圖

圖 3 智能控制過程

語音指令控制參數(shù)：責(zé)任人通過手機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。

4 實驗分析

4.1 監(jiān)測數(shù)據(jù)分析

系統(tǒng)模擬植物生成過程的中土壤濕度需求，在控制中心設(shè)定不同的土壤濕度數(shù)據(jù)。土壤傳感器將采集的土壤濕度數(shù)據(jù)上傳到控制中心?？刂浦行膶ΡO(jiān)測的數(shù)據(jù)與設(shè)定的數(shù)據(jù)進行運算，當(dāng)監(jiān)測數(shù)據(jù)與設(shè)定的數(shù)據(jù)誤差超過設(shè)計數(shù)據(jù)的一定范圍，在實驗?zāi)M中，設(shè)計設(shè)定監(jiān)測數(shù)據(jù)與設(shè)定數(shù)據(jù)超過相差5%時，觸發(fā)語音報警，然后發(fā)送相關(guān)信息給責(zé)任人。系統(tǒng)對測試數(shù)據(jù)進行模擬，進行了400次的模擬實驗，數(shù)據(jù)異常次數(shù)387次。如表1所示，當(dāng)監(jiān)測數(shù)據(jù)超出預(yù)設(shè)的范圍，會立即語音報警。假定傳感器監(jiān)測的數(shù)據(jù)都正確的情況下，系統(tǒng)正確報警率96%。

表 1 正確報警分析

4.2 語音指令識別

語音指令在安靜的實驗室內(nèi)采集，采樣頻率16 kHz，100名(50男50女)說話人，每名說話人選擇多種語氣、語調(diào)等多種方式讀取固定的語音指令。為保證多個責(zé)任人的指令得到正確識別，系統(tǒng)選擇50個語音指令，系統(tǒng)隨機選擇3~5人的語音。將噪音與干凈語音的按一定比例融合，得到含噪的語音指令。將干凈語音指令和含噪的語音指令，在卷積LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，含噪音的語音指令進行去噪音處理，訓(xùn)練語音模型GMM-SVM。分別選擇3、5、7不同的責(zé)任人，比較經(jīng)過LSTM降噪處理和沒有降噪處理的GMM-SVM模型系統(tǒng)識別率。表2數(shù)據(jù)表明，經(jīng)過降噪處理，語音指令在噪音環(huán)境下識別率得到提高，驗證了系統(tǒng)魯棒性，能夠正確精準(zhǔn)、科學(xué)、遠(yuǎn)程實施灌溉控制。

表 2 語音指令識別率

4.3 系統(tǒng)控制分析

系統(tǒng)對PID和語音指令控制的灌溉進行了模擬實驗。如表3表明，傳統(tǒng)的PID灌溉和語音控制的灌溉效果相差不大。傳統(tǒng)的PID控制灌溉采用全自動控制灌溉，系統(tǒng)必須配置監(jiān)測天氣、日照等情況的傳感器，否則會造成明天預(yù)報有大雨，今天還在灌溉的情況。從而使系統(tǒng)復(fù)雜、成本高，不易推廣。論文設(shè)計的智能灌溉系統(tǒng)可以選擇人為（語音或手動）、自動、混合等多種控制形式，相對于傳統(tǒng)的PID自動灌溉，只需要土壤濕度傳感器、攝像頭、GPS等設(shè)備，系統(tǒng)設(shè)備少、成本低。且設(shè)計了人性化的語音指令控制，使系統(tǒng)方便不同文化背景的責(zé)任人操作，具有推廣價值。

表 3 不同控制方式的灌溉效果

5 總結(jié)

論文研究了語音識別技術(shù)在智慧能農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，設(shè)計了基于語音識別的智能灌溉系統(tǒng)，并提出了語音指令改進算法。實驗?zāi)M表明當(dāng)監(jiān)測數(shù)據(jù)異常時，系統(tǒng)能正確觸發(fā)語音報警，并提高了噪音環(huán)境下語音指令識別率，實現(xiàn)多人、無線控制灌溉，加快智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

[1] 郭伏,溫宗周.基于ESP8266的智能灌溉監(jiān)測系統(tǒng)[J].微處理機,2019(6):53-58

[2] 吳迪,李余進,黃兆波,等.模糊PID和變頻器在地下恒壓灌溉控制系統(tǒng)的應(yīng)用[J].自動化與儀表,2019,34(4):19-23

[3] 趙亮,瞿少成,劉雪純,等.基于Fuzzy-PID的溫室節(jié)水滴灌控制系統(tǒng)[J].自動化與儀表,2019(7):116-120

[4] 楊偉志,孫道宗,劉建梅,等.基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的柑橘灌溉專家系統(tǒng)[J].節(jié)水灌溉,2019(9):116-120

[5] 楊柯柯.基于無線網(wǎng)絡(luò)的智能灌溉系統(tǒng)設(shè)計[D].西安:西安理工大學(xué)學(xué),2018

[6] 李杰,陳慧麗.基于語音識別和PLC的溫室智能灌溉控制系統(tǒng)設(shè)計[J].中國農(nóng)機化學(xué)報,2019,40(9):66-71

Design for the Intelligent Irrigation System Based on Speech Recognition

LIU Xue-yan, YUAN Bao-ling*, LI Kui

528436,

In order to achieve precise management of crops, this paper designs an intelligent irrigation system based on speech recognition. The system sets different soil moisture requirements in different generation stages of plants.When the monitored soil moisture can not meet the needs of plant growth,the system can choose manual, automatic and speech to control irrigation.The simulation data shows that the system runs stably, can meet the water demand of different plants, is convenient for the responsible person to operate, and has good promotion value.

Intelligent irrigation, speech recognition, PID control

S274.2/TP29

B

1000-2324(2020)03-0479-03

10.3969/j.issn.1000-2324.2020.03.017

2018-11-21

2019-02-24

中山市社會公益科技研究項目(2016B2167);中山火炬職業(yè)技術(shù)學(xué)院校級基金(2019JY0104)

劉雪燕(1980-),女,講師,碩士,主要研究方向為信息處理、模式識別. E-mail:liuxueyan0101@163.com

Author for correspondence.E-mail:yuanbaoling0101@163.com