基于物联网的 TEACH ME——人工智能语音聊天机器人

本文链接：https://blog.csdn.net/bit_mike/article/details/147373560

论文标题

英文标题：TEACH ME: AI-Powered Voice Chat Robot Using Internet of Things
中文标题：基于物联网的 TEACH ME——人工智能语音聊天机器人

作者信息

Kishor Babu B.R.：Easwari Engineering College, Chennai, India
Kalai Selvi T.：Easwari Engineering College, Chennai, India
Rajasivam A.：Easwari Engineering College, Chennai, India
R. Meena：Easwari Engineering College, Chennai, India
Suresh R.：Easwari Engineering College, Chennai, India

论文出处

论文核心内容

引言

随着物联网（IoT）的快速发展，人们对灵活且用户友好的通信方法的需求不断增加。物联网使各种设备能够独立连接、通信和执行任务，在智能家居、工业自动化、医疗保健和教育等领域提供了显著的优势。然而，许多现有的物联网系统依赖于移动应用程序或遥控器，这些界面对于用户来说可能较为复杂且有限。本文介绍了 TEACH ME，这是一个由人工智能（AI）和物联网技术支持的语音激活对话机器人，旨在通过提供简单的对话交互模型来填补这一空白。TEACH ME 利用大型语言模型（LLM）来解释自然语言指令，能够理解上下文信息、复杂命令，并提供准确且个性化的反馈。该系统将 LLM 与物联网相结合，为智能家居自动化、教育、客户支持等领域创造了新的应用机会。

系统架构

TEACH ME 的编程模型集成了人工智能（AI）、自然语言处理（NLP）和物联网（IoT）技术的先进功能，使用户能够与环境进行智能且轻松的交互。系统架构包括语音识别模块、LLM 处理模块和物联网设备管理模块，每个模块都发挥着不同的作用，共同为用户提供统一且响应迅速的体验。

语音识别模块：作为用户与系统交互的第一个接口，该模块负责捕捉语音指令并将其转换为文本形式，以便 LLM 进行处理。系统采用了 Google Speech-to-Text API，该 API 在实时语音识别方面表现出色，能够处理各种口音和方言，并且具备降噪功能，这对于家庭环境中可能存在背景噪音的情况至关重要。此外，该模块还支持连续监听功能，允许系统在无需手动激活的情况下响应用户的指令。为了平衡用户隐私和连续监听的效率，系统还增加了触发词功能，只有在用户说出特定关键词后，系统才会开始解释用户的命令。
LLM 处理模块：作为 TEACH ME 系统智能对话能力的核心，该模块基于 GPT 架构的 LLM，经过在包含与家庭和物联网设备命令相关的通用语言以及特定领域语言的数据集上进行微调。这使得 TEACH ME 能够解释带有上下文信息的复杂且细微的用户指令，更好地理解更自然的、基于上下文的交互。LLM 的功能通过 Open AI API 实现，这使得系统具有可扩展性，并且能够受益于自然语言处理领域的最新进展。该模块还支持查询解析和对话管理，能够在需要时提出后续问题，以增强与用户的互动。
物联网设备集成模块：该模块负责通过与连接的物联网设备进行交互来执行命令。系统采用了 MQTT 协议，因为它是一种开源协议，以其可靠且轻量级的消息传输而闻名，非常适合物联网中的实时应用。该协议使得设备之间的无缝通信成为可能，同时也能实现低延迟响应，这对于诸如调节灯光、控制安防摄像头和检索传感器数据等任务通常是必需的。该模块支持多种物联网设备，如智能灯泡、恒温器、安防摄像头和音频系统，并通过与设备类型相对应的一组命令来执行用户发出的命令。它能够执行涉及多个设备的场景，以完成复杂的任务，例如“将房间温度设置为 22 度并播放放松音乐”。

方法论

TEACH ME 的开发计划侧重于集成自然语言处理（NLP）、声音处理和物联网技术，以创建灵活且可定制的声音交互体验。Python 是主要的开发语言，因其在机器学习、NLP 和物联网工具方面的强大库而被选中。项目遵循迭代开发过程，根据测试和用户反馈进行持续改进。

LLM 的训练和开发：为了构建一个能够回答各种用户问题的大型语言模型（LLM），研究者们在包含各种物联网相关命令的数据集上训练并优化了一个基于 GPT 的模型。这些命令从简单的指令（如“打开灯”）到更复杂的请求（如“晚上 8 点后将灯调暗”）不等。通过监督学习过程和标记数据，模型能够理解内容，从而提供响应、准确且相关的信息。LLM 还被训练成在处理多个机器命令时以用户为中心，这种分层处理确保模型能够在不同尺度上提取特征，实现全面的恢复过程。
语音识别和用户界面：TEACH ME 的用户界面完全基于语音，旨在提供一种无需手动操作的交互体验。系统使用 Google 的语音转文本 API 进行准确的语音转录，这对于那些不熟悉技术命令或更喜欢自然语言指导的用户来说非常重要。为了应对背景噪音和意外激活的问题，界面被配置为使用触发词激活系统。用户界面还包含一个反馈系统，用于确认命令的处理结果，确保用户对响应的清晰度。这种确认步骤增加了通信的透明度，并减少了错误。
设备集成协议和安全性：为了实现物联网设备之间的通信，系统采用了 MQTT 协议。MQTT 的轻量级架构允许低功耗设备以最小的带宽保持连接，这对于物联网环境中许多设备始终处于连接状态至关重要。TEACH ME 的物联网设备管理模块能够检测各种设备，并使用每个设备支持的动作数据库执行特定命令。在开发该模块时，安全性是首要考虑因素。系统使用 TLS 加密进行 MQTT 通信，并通过将 TEACH ME 系统与用户特定的凭据相关联来确保安全控制。这防止了未经授权的设备访问，并确保了数据安全。TEACH ME 只收集最少的数据以保护用户隐私。

结果与讨论