提到智能家居的语音技术,更应该强调的是语义识别技术。近几年,随着人工智能尤其是深度神经网络的发展,突破了语音识别在智能家居中的发展瓶颈。为解决现有家居控制系统在语音识别平台选择上相对被动和缺少语义分析的研究,本文结合人工智能、深度学习、Deeplearning4j框架、百度语音识别API、结巴分词等技术,设计了智能家居语音识别通用语音AI云平台,该平台不仅可以让用户自主选择合适的语音识别引擎,还可以运用神经网络模型对识别后文本进行语义分析,根据智能家居设备控制指令集,提取有效用户数据,对智能家居控制进行优化,从而达到改善智能家居控制和提升用户体验的目的。智能家居设备控制指令集的建立是实现语音控制的关键。根据对智能家居不同人群常用语音控制指令的研究,本文设计了满足智能家居控制需求的指令集。在指令集建立完成的基础上,结合云平台的需求,对云平台进行功能设计,主要包括智能云中间件、语义分析、语音接收和指令发送四大功能。中间件通过调用百度语音识别API实现语音识别功能;由于语义分析在很大程度上影响语音识别的结果,因此本文选用结巴分词工具对文本进行分词处理,选用LSTM神经网络算法搭建语义分析模型,得到了 79.03%的召回率;语音接收模块将平台与网关建立socket连接,实现语音数据从JSON字符串到语音对象的转换;指令发送模块对指令信息进行封装,通过建立socket连接,按照TCP/IP协议完成指令发送。本文采用云计算中平台即服务的软件架构,结合云平台总体框架图,使用“Spring+Spring MVC+MyBatis”技术框架对云平台进行开发,包括用户管理、设备管理、语音接收、中间件、语义识别和指令发送模块,并实现各模块功能。本文最后对平台中的语义分析模块进行了功能测试,测试结果表明,本文搭建的语义分析模型可以提高语音识别准确率,达到了改善智能家居语音控制的目的。