精品案例1语音控制LED灯一、精品案例简介 ●使用2D Camera内置麦克风作为语音采集设备，实时获取语音信号。 ●利用WeNet语音识别模型将语音转换为文本。 ●对识别结果进行关键词匹配（开/关）。 ●根据指令控制LED灯珠点阵设备的开关状态。二、精品案例 1.准备硬件（1）AI计算平台：Ascend 310 （2）传感器：麦克风（2D摄像头内置）（3）执行器：灯珠点阵设备图1：硬件结构图 2.准备软件在启智01开发板中需要安装软件依赖conda、pyaudio、numpy、torchaudio、ACL 图2：软件结构图 3.项目描述本项目将语音识别技术与LED灯珠点阵控制系统相结合，实现基于语音指令的智能控制功能。系统采用2D Camera摄像头内置麦克风作为语音采集设备，实时获取用户发出的语音信号，并利用WeNet语音识别模型对采集到的语音进行识别，将语音信息转换为对应的文本内容，并根据识别结果中的关键词判断用户的控制意图。当识别结果包含“开”指令时，控制LED灯珠点阵开启，当识别结果包含“关”指令时，控制LED灯珠点阵关闭，实现了基于语音识别与LED灯珠点阵控制相结合的智能语音交互功能。 4.下载源代码链接（点击“链接”即可下载源代码压缩包）打开终端窗口，输入ls命令并按回车，查看AIExperimentalKit文件夹是否存在。如果AIExperimentalKit文件夹不存在，输入以下命令，创建AIExperimentalKit文件夹。 mkdir AIExperimentalKit 下载前课程的源代码，解压后复制voice-controlled-led文件夹到/home/HwHiAiUser/AIExperimentalKit目录下。 5.检测项目的部署环境输入如下指令进入任务目录。 cd /home/HwHiAiUser/AIExperimentalKit/voice-controlled-led/ 输入以下指令，检测环境。 python3 check_env.py 检测结果如下：图3：检查项目环境 6.执行项目程序注意事项启动程序前检查2D摄像头和灯珠点阵设备是否存在。 1)将语音转换位文本使用"/home/HwHiAiUser/AIExperimentalKit/voice-controlled-led/audio/test.wav"测试音频作为输入，使用WeNet模型实验WAV音频转换为文本。 (1)启动程序输入以下指令，启动程序。 cd /home/HwHiAiUser/AIExperimentalKit/voice-controlled-led/ python3 task1.py (2)查看结果如下图输出语音检测文本：图4：语音转文本 2)控制灯珠点阵设备通过串口输入指令，控制灯珠点阵“打开”和“关闭”灯。 (1)启动程序输入以下指令启动程序。 cd /home/HwHiAiUser/AIExperimentalKit/voice-controlled-led/ python3 task2.py 图5：程序菜单 (2)打开灯光键盘输入“1”打开灯光。图6：led打开日志灯珠点阵设备由不亮转成白光：图7：led显示状态 (3)关闭灯光键盘输入“2”关闭灯光。图8：led关闭日志灯珠点阵设备白光熄灭：图9：led关闭状态 (4)退出程序键盘输入“3”退出程序。图10：程序退出 3)语音控制开关灯系统通过2D Camera摄像头内置麦克风采集语音数据，并将音频保存为/home/HwHiAiUser/AIExperimentalKit/voice-controlled-led/audio/result.wav。随后，将采集到的音频输入WeNet语音识别模型进行识别，根据识别结果中的关键词“开”和“关”控制灯珠点阵的开启与关闭。 (1)启动程序输入以下指令启动程序。 cd /home/HwHiAiUser/AIExperimentalKit/voice-controlled-led/ python3 main.py 启动成功如下：图11：程序菜单 (2)语音控制键盘输入“1”启动语音采集，语音转文本及控制灯光开关。 (a)打开灯光终端显示“录音中”，表示已在语音采集。注意：语音采集时间5秒图12：语音采集执行 (b)关闭灯光图13：语音关闭LED (3)退出程序根据终端提示，键盘输入“2”退出程序。图14：程序退出