一種語音識別的多路調光調色LED驅動電路制造技術

本實用新型專利技術公開了一種語音識別的多路調光調色LED驅動電路，包括恒壓源、并接在恒壓源輸出端的多個獨立恒流源、電源模塊、聲音采集模塊和語音識別模塊，其中，每路恒流源均受控于語音識別模塊并均與恒壓源的輸出端相連接，聲音采集模塊用于采集用戶的語音信號；語音識別模塊與聲音采集模塊相連接，用于利用內置的深度神經網絡模塊進行語音識別并根據所識別語義控制輸出多路PWM信號，進而實現每路恒流源獨立的恒流輸出控制。與現有技術相比，本實用新型專利技術采用智能語音神經網絡處理芯片CI1006，將智能語音識別集成在LED驅動器中，采用內置深度神經網絡實現語音識別，在不增加驅動器的尺寸情況下集成語音識別并提高離線語音識別精度。

A multi-channel dimming and toning LED driver circuit for speech recognition

The utility model discloses a dimming LED a speech recognition circuit, including constant voltage source, and connected to the plurality of independent voltage source output end of the constant current source, a power supply module, voice acquisition module and a voice recognition module, wherein each constant current source are controlled by speech recognition module and output end with constant voltage source connection, voice acquisition module for voice signal acquisition of the user; a voice recognition module and voice acquisition module is connected for speech recognition and recognition according to the semantic control of multi output PWM signal using the depth of the neural network modules are built, and then realize the constant current output control of each independent constant current source. Compared with the prior art, the utility model adopts the intelligent speech processing chip CI1006 neural network, the intelligent integration of speech recognition in the LED drive, realize the speech recognition using the built-in depth of the neural network, without increasing the size of a drive integrated voice recognition and improve the accuracy of off-line speech recognition.

【技術實現步驟摘要】
一種語音識別的多路調光調色LED驅動電路
本技術涉及智能照明領域，尤其涉及一種語音識別的多路調光調色LED驅動電路。
技術介紹
LED的驅動逐漸從模擬向數字化智能化的方向發展，主要是因為數字集成電路微控制器和數字信號處理器DSP等芯片的成本下降，使用數字化的微控制器和傳統的模擬驅動芯片來做開關電源的驅動控制，其成本差異逐漸減小，而且數字化的解決方案具有更大的靈活性，它是基于微控制器的平臺通過軟件算法來實現驅動控制，因此可以根據客戶的需求，很容易的實現軟件的升級或根據輸入輸出條件的變化，變更軟件算法等來滿足客戶對智能照明的需要。利用微控制器芯片自身豐富的接口，可以很方便的實現與外部的各種通訊，以實現智能化的控制和智能化的調光調色。近幾年，隨著云計算、大數據、人工智能、高性能計算硬件技術的成熟，尤其是機器學習領域深度學習(deeplearning，DL)理論以及自動特征學習神經網絡模型的成熟，深度神經網絡在人工智能領域，尤其是智能語音識別領域已經廣泛研究應用。然后，在照明領域，現有技術中依然只停留在聲感控制，也即只能通過判斷有無聲音來控制燈具的開關，并不能通過識別語音語義，進行更加智能燈光控制。因此，市場上急需一種能夠語音識別的LED驅動器，以應用于各種燈具中，從而極大提升照明智能化，進一步滿足用戶對高品質生活的需求。故，針對目前現有技術中存在的上述缺陷，實有必要進行研究，以提供一種方案，解決現有技術中存在的缺陷。
技術實現思路
為了克服現有技術存在的缺陷，確有必要提供一種語音識別的多路調光調色LED驅動電路，采用智能語音神經網絡處理芯片，將智能語音識別集成在LED驅動器中，從而能夠實現智能語音照明控制。為了解決現有技術存在的技術問題，本技術的技術方案如下：一種語音識別的多路調光調色LED驅動電路，包括恒壓源、并接在所述恒壓源輸出端的多個獨立恒流源、電源模塊、聲音采集模塊和語音識別模塊，其中，所述恒壓源與交流市電輸入相連接，用于輸出恒定電壓給多路恒流源提供供電電壓；每路恒流源均受控于所述語音識別模塊并均與所述恒壓源的輸出端相連接，輸出恒流驅動與其串接的R-LED串、G-LED串或B-LED串，所述R-LED串用于發出紅光；所述G-LED串用于發出綠光；所述B-LED串用于發出藍光；所述聲音采集模塊用于采集用戶的語音信號；所述語音識別模塊與所述聲音采集模塊相連接，用于利用內置的深度神經網絡模塊進行語音識別并根據所識別語義控制輸出多路PWM信號，進而實現每路恒流源獨立的恒流輸出控制；所述電源模塊與交流市電輸入相連接，用于為所述聲音采集模塊和所述語音識別模塊提供供電電壓；所述語音識別模塊采用智能語音神經網絡處理芯片CI1006。優選地，所述恒壓源進一步包括整流濾波模塊、功率因數校正模塊、NCL30051控制模塊、諧振半橋模塊和恒壓恒流反饋模塊，其中，所述整流濾波模塊與交流市電輸入相連接，用于將交流市電進行整流濾波后輸出給所述功率因數校正模塊；所述功率因數校正模塊與所述NCL30051控制模塊和諧振半橋模塊相連接，用于進行功率因數校正并輸出直流高壓信號至所述諧振半橋模塊；所述諧振半橋模塊與所述NCL30051控制模塊和恒壓恒流反饋模塊，用于通過LLC諧振輸出恒定電壓給多路恒流源提供供電電壓；所述恒壓恒流反饋模塊用于監測所述諧振半橋模塊輸出信號的電壓的變化和電流的變化并反饋至所述NCL30051控制模塊；所述NCL30051控制模塊用于根據所述恒壓恒流反饋模塊的反饋信號和所述功率因數校正模塊的輸出信號調節所述功率因數校正模塊和所述諧振半橋模塊的工作使所述諧振半橋模塊的輸出信號維持恒定電壓。優選地，還包括WIFI模塊，所述WIFI模塊與所述語音識別模塊相連接，用于無線WIFI與云端相連接并通過云端連接實現自然人機交互。優選地，所述WIFI模塊采用有人科技USR-WIFI232-G2Wi-Fi模塊。優選地，所述恒流源采用集成LED控制芯片NCL30160。優選地，所述WIFI模塊與所述語音識別模塊之間采用串口通訊方式。優選地，所述聲音采集模塊采用麥克風實現。優選地，所述聲音采集模塊進一步包括由多個麥克風組成的麥克風陣列和音頻處理模塊，其中，所述麥克風陣列中多個麥克風呈一定幾何形狀且每個麥克風具有唯一標識ID；所述音頻處理模塊用于同步獲取并標識每個麥克風采集的語音信號并對所述語音信號進行處理后發送給所述語音識別模塊。優選地，所述音頻處理模塊通過I2S通訊方式向所述語音識別模塊發送語音信號。優選地，所述語音識別模塊通過I2C通訊方式向所述音頻處理模塊發送控制信號。與現有技術相比較，本技術采用智能語音神經網絡處理芯片CI1006，將智能語音識別集成在LED驅動器中，采用內置深度神經網絡實現語音識別，在不增加驅動器的尺寸情況下集成語音識別并提高離線語音識別精度；同時CI1006芯片內置9路PWM輸出，通過獨立控制恒流源輸出實現各種LED照明模式；并采用WIFI模塊接入云端，實現在線自然語音識別，進一步提高語音識別精度。附圖說明圖1為智能語音神經網絡處理芯片CI1006的架構圖。圖2為本技術語音識別的多路調光調色LED驅動電路的原理框圖。圖3為本技術中恒壓源的原理框圖。圖4為本技術中NCL30051控制模塊的電路原理圖。圖5為本技術中功率因數校正模塊的電路原理圖。圖6為本技術中諧振半橋模塊的電路原理圖。圖7為本技術中恒壓恒流反饋模塊的原理示意圖。圖8為本技術中恒流源的電路原理圖。、圖9為本技術聲音采集模塊的原理框圖。圖10為本技術麥克風陣列排布的示意圖。如下具體實施例將結合上述附圖進一步說明本技術。具體實施方式以下將結合附圖對本技術提供的技術方案作進一步說明。在智能語音識別領域，成都啟英泰倫科技新近推出一款智能語音神經網絡處理芯片CI1006，參見圖1，所示為智能語音神經網絡處理芯片CI1006的架構圖，是基于ASIC架構的人工智能語音識別芯片，包含了深度神經網絡處理硬件單元，能夠完美支持DNN運算架構，進行高性能的數據并行計算，可極大的提高人工智能深度學習語音技術對大量數據的處理效率；CI1006采用本地的神經網絡數據處理可降低產品對于網絡的依賴，提升智能語音識別響應及控制速度。該芯片從語音輸入開始，語音檢測，語音特征提取及DNN運算完全采用硬件架構設計，軟件主要進行語音解碼和語音播報，相較于AP芯片軟件DNN方案，具有更高的運算性能及低成本、低功耗、小尺寸等優勢。該芯片可以支持本地語音檢測、喚醒，以及數百條離線命令詞條的識別。還可以直接通過本芯片的通用控制接口替換設備原有的控制MCU，實現設備的語音智能化。該芯片還具有豐富的外設接口，可以通過SPI、UART等接口外接WIFI芯片連接到云端，在本地喚醒后，可通過云端連接實現自然人機交互，或者對接云端的各類應用服務。如處于離網狀態，則自動切換到本地離線命令詞識別功能。本技術將智能語音神經網絡處理芯片CI1006應用在LED驅動器中，實現通過語音控制LED照明模式的切換，彌補現有技術中智能語音識別LED驅動器的空白，有廣闊的市場前景。參見圖2，所示為本技術語音識別的多路調光調色LED驅動電路的原理框圖，本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種語音識別的多路調光調色LED驅動電路，其特征在于，包括恒壓源、并接在所述恒壓源輸出端的多個獨立恒流源、電源模塊、聲音采集模塊和語音識別模塊，其中，所述恒壓源與交流市電輸入相連接，用于輸出恒定電壓給多路恒流源提供供電電壓；每路恒流源均受控于所述語音識別模塊并均與所述恒壓源的輸出端相連接，輸出恒流驅動與其串接的R?LED串、G?LED串或B?LED串，所述R?LED串用于發出紅光；所述G?LED串用于發出綠光；所述B?LED串用于發出藍光；所述聲音采集模塊用于采集用戶的語音信號；所述語音識別模塊與所述聲音采集模塊相連接，用于利用內置的深度神經網絡模塊進行語音識別并根據所識別語義控制輸出多路PWM信號，進而實現每路恒流源獨立的恒流輸出控制；所述電源模塊與交流市電輸入相連接，用于為所述聲音采集模塊和所述語音識別模塊提供供電電壓；所述語音識別模塊采用智能語音神經網絡處理芯片CI1006。

【技術特征摘要】
1.一種語音識別的多路調光調色LED驅動電路，其特征在于，包括恒壓源、并接在所述恒壓源輸出端的多個獨立恒流源、電源模塊、聲音采集模塊和語音識別模塊，其中，所述恒壓源與交流市電輸入相連接，用于輸出恒定電壓給多路恒流源提供供電電壓；每路恒流源均受控于所述語音識別模塊并均與所述恒壓源的輸出端相連接，輸出恒流驅動與其串接的R-LED串、G-LED串或B-LED串，所述R-LED串用于發出紅光；所述G-LED串用于發出綠光；所述B-LED串用于發出藍光；所述聲音采集模塊用于采集用戶的語音信號；所述語音識別模塊與所述聲音采集模塊相連接，用于利用內置的深度神經網絡模塊進行語音識別并根據所識別語義控制輸出多路PWM信號，進而實現每路恒流源獨立的恒流輸出控制；所述電源模塊與交流市電輸入相連接，用于為所述聲音采集模塊和所述語音識別模塊提供供電電壓；所述語音識別模塊采用智能語音神經網絡處理芯片CI1006。2.根據權利要求1所述的語音識別的多路調光調色LED驅動電路，其特征在于，所述恒壓源進一步包括整流濾波模塊、功率因數校正模塊、NCL30051控制模塊、諧振半橋模塊和恒壓恒流反饋模塊，其中，所述整流濾波模塊與交流市電輸入相連接，用于將交流市電進行整流濾波后輸出給所述功率因數校正模塊；所述功率因數校正模塊與所述NCL30051控制模塊和諧振半橋模塊相連接，用于進行功率因數校正并輸出直流高壓信號至所述諧振半橋模塊；所述諧振半橋模塊與所述NCL30051控制模塊和恒壓恒流反饋模塊，用于通過LLC諧振輸出恒定電壓給多路恒流源提供供電電壓；所述恒壓恒流反饋模塊用于監測所述諧振半橋模塊輸出信號的電壓的變化和電流的變化并反饋至所述NCL30051控制模塊；所述NCL30051控制模...

【專利技術屬性】
技術研發人員：胡斌，
申請(專利權)人：慈溪銳恩電子科技有限公司，
類型：新型
國別省市：浙江,33