智能照明语音控制具有高效、节能、控制多样化、成本低廉等优点,在智能照明系统中得以迅速发展。针对智能照明系统声控信号的间歇性、非一致性、非平稳性等特点,本文采用声纹和语音识别相关理论方法,研究智能照明声控信号的识别算法,为智能照明与智能家居的应用提供安全与舒适的技术方案。论文的主要工作如下:1、针对智能照明声控信号的间歇性和非线性,通过饱和嵌入维数计算,确定语音信号时间序列最小分帧长度,对分帧后的语音信号采用短时能量和短时平均过零率双条件进行端点检测,从而准确高效识别声控信号。2、针对智能照明声控信号的身份识别功能,通过对GMM-UBM模型的声纹识别算法的改进,实现声控信号的说话人的身份判定,为智能照明系统增加了声纹密码这把安全锁,加强了智能照明系统的安全性。3、针对智能照明声控信号的语义识别功能,通过基于DTW方法的语音识别算法,采用基于矢量累积距离法的搜索和匹配策略,通过与语义模板库的最佳匹配,实现对智能照明声控信号的识别和理解。4、建立规定身份的多人、多场景、多种命令的自适应实时语音训练样本库,实现规定身份人对多区域灯具的多种语义进行智能语音控制,使系统适用性更广。本文利用Matlab2017A对智能照明声控信号进行仿真实验,并通过对比分析在不同参数下不同特征提取方法、不同声纹识别方法、不同语义识别方法对于系统识别性能的影响。实验结果表明,声纹识别在说话人辨认中正确率可达100%,在说话人确认中的错误接收率低于2%,语义识别正确率可达99%,且识别速度快,取得了良好的效果。