具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

参照图1-2，本发明为一种基于AI智能语音车载氛围灯控制系统，语音采集模块1、语音处理模块2、深度学习模块3、灯控制模块4、LED驱动模块5、通信收发器模块6、整车控制模块7、仪表显示模块8、故障诊断模块9。

语音采集模块1，用于对语音数据进行采集并输出语音指令；语音采集模块1采用麦克风，该麦克风采用USB接口，具有智能降噪、抗噪抗干扰等功能，此外，麦克风自带声卡，使声音更加清晰，传输时可以有效防止声音卡顿、降低延迟。

语音采集模块1连接有语音处理模块2，语音处理模块2采用i.MX6语音处理器，该处理器广泛应用工业自动控制设备、人机交互设备、航空电子设备、机器人等领域，性能良好；语音处理模块2用于处理语音数据，识别语音是否为有效语音，若语音处理模块2识别为无效语音，则语音采集模块1重新进行语音采集，若语音处理模块2识别为有效语音，则输出识别信号；

深度学习模块3与语音处理模块2连接，语音处理模块2与灯控制模块4连接，通信收发器模块6通过CAN总线100分别与整车控制模块7、故障诊断模块9和仪表显示模块8连接，CAN总线包括CAN-H线和CAN-L线，通信收发器模块6通过OBD-II接口与CAN总线连接。工作时，故障诊断模块9、仪表显示模块8将CAN总线数据通过OBD-II接口传递到通信收发器模块6，通信收发器模块6与所述灯控制模块通信连接。故障诊断模块9用于获取运行数据，提取诊断特征数据，判断是否有故障发生。

深度学习模块3用于构建声学模型，并将训练好的声学模型移植到i.MX6语音处理器，i.MX6语音处理器与灯控制模块4通信；然后将汽车故障码和汽车行驶记录通过OBD-II接口传递至通信收发器模块6，进而与灯控制模块4通信。

具体的，在i.MX6中搭建CNN神经网络框架，通过声学模型参数输入到框架中，实现基于嵌入式平台的声学模型，即完成声学模型的移植。

灯控制模块4连接有LED驱动模块5，LED驱动模块5连接有LED灯带，LED驱动模块5用于驱动LED灯带10的开关。灯控制模块4根据用户指令信息，通过LED驱动模块控制LED灯带的灯光效果，当故障诊断模块9发送的故障信息传递至灯控制模块4，LED灯带10的灯光进行相应调整。灯控制模块4采用S32K144，其中，S32K144是应用汽车工业的32位ARM处理器，适用于通用汽车和高可靠性的工业应用。

LED灯带为RGB氛围灯，LED灯带具有一种以上的颜色和亮度，这样能够调节多种色彩，提高实用性。

上述基于AI智能语音车载氛围灯控制方法，其包括以下步骤：

步骤S1、语音采集模块1接收用户语音数据，并输出语音指令；

步骤S2、将语音指令输入预先训练好的声学模型进行训练，以判断识别语音是否为有效语音，若为有效语音，输出识别信号，否者，返回步骤S1重新采集语音信息；

在步骤S2中，语音处理模块2获得预先训练好的声学模型的具体过程包括：

步骤S21，在语音处理模块2中搭建CNN神经网络框架；

步骤S22，获得预设用户语音指令，进行声学模型训练；

在步骤S22中，选取用户指令中“上”、“下”、“左”、“右”四个，每个识别词在线测试20次，计算平均响应时间和平均准确率，并运用传统语音识别方法与本文所用的深度学习方法进行对比，该方法比HMM方法的响应时间平均缩短52.3％，识别准确率提升7.4％。当识别词“上”被准确识别时，氛围灯呈现出多色灯光流动变幻。

步骤S23，将通过声学模型训练获得的参数输入到框架中。

步骤S3、判断灯控制模块是否接收传递的汽车行驶故障信息；

若是，所述灯控制模块根据故障信号调整氛围灯的灯光效果；

否者，所述灯控制模块根据步骤S2传递的设别信号控制氛围灯的灯光效果。

本发明中，步骤S3中灯控制模块接收传递的汽车行驶故障信息的过程包括：

步骤S31，CAN总线100获得障诊断模块9输出的信息，

步骤S32，通信收发器模块6等待接收信息；

步骤S33，通信收发器模块6接收信息后，判断汽车行驶过程中是否发生故障或者出现超速行驶，若是，对故障信息进行处理，并发送信息至灯控制模块4，否者，返回步骤S32等待接收信息。

本发明设计开发并提供一种基于深度学习实现语音识别与控制氛围灯的系统及控制方法，对预设语音进行训练得到声学模型，移植该模型到嵌入式平台中，利用声学模型对在线语音的音频特征进行分类判别，以LED为光源，根据家用、商用汽车多样化的使用需求，进行汽车内饰用LED氛围灯配光及控制系统的关键技术研究，对汽车氛围灯的光路结构、多模式的氛围灯控制模块进行优化，开发基于深度学习、具有多层级感官体验功能的LED氛围灯，满足汽车氛围灯的控制智能化、使用节能化、结构紧凑化的使用需求。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。