[发明专利]开关装置及其控制实现方法在审

专利信息
申请号: 201410174235.2 申请日: 2014-04-28
公开(公告)号: CN103957635A 公开(公告)日: 2014-07-30
发明(设计)人: 梁涛 申请(专利权)人: 梁涛
主分类号: H05B37/02 分类号: H05B37/02
代理公司: 深圳市康弘知识产权代理有限公司 44247 代理人: 胡朝阳;孙洁敏
地址: 518000 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 开关 装置 及其 控制 实现 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及开关技术领域,具体而言,涉及一种声光可控开关装置及其控制实现方法。

背景技术

通常,在学校、机关或厂矿等单位的公共场所、以及居民居住区的公共楼道里普遍使用机械手动开关进行灯光控制。但在实际使用当中,由于机械手动开关需要频繁地被人为拨动,以致此类开关的损坏率很高,既增大了维修量、浪费了资金,又容易存在事故隐患。并且,此类开关在使用过程中,容易因为用户的疏忽而导致忘记关灯,以致出现许多灯具处于长期点亮的情况,这样不但缩短了灯具的寿命,且又浪费了能源的消耗,为国家、单位、个人造成了不小的经济损失。

并且随着经济的快速增长,人们对生活的品质也在不断的提高,其对舒适、方便且高效的生活环境的渴望已经愈来愈强烈,例如,在居家方面,人们已经不再满足于仅通过手动方式进行室内灯光控制的方式,而更乐于通过声音对灯光实现非接触式的智能控制,大大提高生活的便利性、舒适性,并更进一步促进节能环保。

基于此,基于声音的开关控制系统应运而生,如现在市面上常见的声控开关、光控开关、声光组合控制开关以及语音识别控制开关。这些开关相比于传统的机械手动开关,给人们的日常生活带来一定的便利性,但本发明的发明人发现,这几种常规控制开关在具体使用过程,同样还存在着一些各自的弊端。

声控开关,是通过检测音源产生的一定响度的声音信号(任何声音都可触发灯具的点亮控制),经声电转换器转换成微弱的电信号,并将该电信号经放大电路放大后送到处理器处理,处理器将幅度、频率不尽相同的一群声波信号转换成一次状态改变的控制信号,并最终利用该控制信号控制灯具点亮,同时时延电路工作,并且在达到设定时延后该时延电路即控制灯具熄灭。

光控开关,是利用光敏电阻等感光器件在强弱光线条件下阻值产生变化的特性,识别出不同环境的光线强弱,并最终利用光敏电阻的阻值变化而实现逻辑电路的开关,进而实现对灯具的开关控制,达到环境光线强度高时(如白天)灯具不点亮,无光亮或光线较弱时(如夜晚)灯具被点亮。

声光控开关,则是声控与光控的结合,可实现在光线充足时即使有声音也不将灯具点亮,光线较弱时可进行声控开灯以及延时关灯。声光控开关使得对灯具的控制更具智能化,是目前最为主流的一种方式,也是目前低功耗小夜灯所使用的一种主要方式。

可见,上述3种类型的控制开关都能对灯具类实现声音、光线或声音+光线的触发与控制,实现半智能化。其缺点在于:对于所述声光控开关而言,外部噪音也可触发开灯,并且在实际应用当中,其仅能通过时延电路采用延时的方式进行灯具关闭控制,灯具关闭后要重新控制灯具开启,则需要重新制造相应的声响以触发开启。虽然延时时间可调节,但当用户不想关闭或者想主动关闭时,无法满足用户要求。并且采用该方法,当应用该声光控开关进行开关控制的电器产品具有多个时,则有可能会导致开关误控制的产生,例如在用户家居环境之中,若客厅、卧室以及其他房间都安装了此类开关,当用户处于客厅位置并制造声响想要开启客厅灯具时,采用该方法则极有可能同时将卧室等其他房间的灯具点亮。

除此之外,当前还出现了采用语音识别控制开关进行控制的方式。语音识别控制开关是通过对用户发出的声音控制信号进行采集后做放大及相关预处理,并将处理后得到的信号发送至微处理器以将其与预先建立的声音模型进行对比,从而识别出具体的开关控制指令,然后据此对灯具等其他电器产品进行对应的开关控制。

通常而言,此类语音识别控制分为训练阶段和识别阶段:

训练阶段,用于建立识别基本单元的声学模型;

识别阶段,根据识别系统的类型选择能够满足要求的识别方法,采用语音分析方法分析出这种方法所要求的语音特征参数,按照一定的准则和测度与系统模型进行比较,通过判决得出识别结果,然后通过控制系统实现相应的控制功能。

当前,语音识别技术的应用不仅仅用于普通的电器开关控制,往往还包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。其优点在于:可以通过识别和理解过程将用户发出的语音控制信号转变为相应的可被执行的逻辑控制命令,更具智能化。但将该语音识别技术应用于普通的电器开关控制时,主要有以下几个缺点:

1、成本高昂,故此类灯具控制开关的市场占有率极低,大材小用;

2、语音识别需要进行“训练”增加了使用的复杂性,且使用过程中仅能对已“训练”的声音进行识别,通用性较差;

3、就自适应方面而言,也有待进一步改进,仍受特定人、口音或者方言以及环境杂音、噪音、说话声的影响,识别率不高;

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