物联网 + 大模型：基于 LLM 的智能家居语音控制系统实战

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@小白创作中心

物联网 + 大模型：基于 LLM 的智能家居语音控制系统实战

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/m0_38141444/article/details/145480064

随着人工智能技术的不断发展，大语言模型（LLM）如GPT系列、BERT等已在多个领域取得了突破性进展。在物联网（IoT）应用中，LLM可以与设备的语音控制系统相结合，提供更加智能化的体验。本文将指导你如何搭建一个基于LLM的智能家居语音控制系统，并支持私有化部署，确保数据隐私和安全。

系统概述

本系统的目标是通过语音指令实现对智能家居设备的控制，包括灯光、空调、安防等设备。LLM模型作为系统的核心处理引擎，负责理解用户的自然语言命令，并通过物联网设备的接口发送相应的控制指令。系统支持私有化部署，所有的语音数据和设备控制信息都可以在本地服务器上进行处理，确保数据隐私。

系统架构

语音识别模块：将用户的语音指令转换为文本。
自然语言理解模块（LLM）：基于大语言模型（如GPT系列、BERT、或者自定义LLM）对用户文本进行理解，提取意图并生成控制指令。
设备控制模块：将控制指令发送给相应的物联网设备，实现设备的控制。
反馈模块：将设备的执行结果反馈给用户，完成整个控制流程。

系统实现

环境准备

在开始之前，你需要准备以下环境：

Python 3.8+
Flask框架
语音识别库（如SpeechRecognition）
语音合成库（如gTTS）
LLM模型（如OpenAI的GPT-3）
物联网设备控制库（如SmartHomeAPI）

代码实现

语音识别模块

import speech_recognition as sr

def recognize_speech_from_mic(recognizer, microphone):
    """Transcribe speech from recorded from `microphone`."""
    # check that recognizer and microphone arguments are appropriate type
    if not isinstance(recognizer, sr.Recognizer):
        raise TypeError("`recognizer` must be `Recognizer` instance")

    if not isinstance(microphone, sr.Microphone):
        raise TypeError("`microphone` must be `Microphone` instance")

    # adjust the recognizer sensitivity to ambient noise and record audio
    # from the microphone
    with microphone as source:
        recognizer.adjust_for_ambient_noise(source)
        audio = recognizer.listen(source)

    # set up the response object
    response = {
        "success": True,
        "error": None,
        "transcription": None
    }

    # try recognizing the speech in the recording
    # if a RequestError or UnknownValueError exception is caught,
    #     update the response object accordingly
    try:
        response["transcription"] = recognizer.recognize_google(audio)
    except sr.RequestError:
        # API was unreachable or unresponsive
        response["success"] = False
        response["error"] = "API unavailable"
    except sr.UnknownValueError:
        # speech was unintelligible
        response["error"] = "Unable to recognize speech"

    return response

自然语言理解模块

import openai

def get_llm_response(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )
    message = response.choices[0].text.strip()
    return message

设备控制模块

class SmartHomeDevice:
    def __init__(self, device_id):
        self.device_id = device_id

    def turn_on(self):
        # code to turn on the device
        pass

    def turn_off(self):
        # code to turn off the device
        pass

    def set_temperature(self, temperature):
        # code to set the temperature
        pass

    def set_brightness(self, brightness):
        # code to set the brightness
        pass

反馈模块

from gtts import gTTS
import os

def speak(text):
    tts = gTTS(text=text, lang='en')
    tts.save('response.mp3')
    os.system('mpg321 response.mp3')