QBoat結合Dialogflow-打造語意分析裝置

Description

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作者:賴桑、許庭綱

設計架構

本專案主題是使用語音控制家電及回應溫溼度語音訊息,語音部分,在QBoat Sunny QTS Lite系統中,使用Conatiner Station建立Ubuntu LXC Container,建立Python執行環境並連接音效卡,喇叭及麥克風接至QBoat Sunny,此Container負責接收語音命令轉送至Google Speech(使用SpeechRecognition python library)解析成文字使用mqtt傳至QIoT做後續判斷,並接收至QIoT文字訊息使用espeak發出對應的語音。QIoT的部分,將Container傳入的訊息送至DialogFlow(api.ai)做語音分析,解析後會回傳動作及對應裝置變數,以此做判斷使用MQTT傳送訊息至Linkit 7697控制電源開關和擷取現在溫溼度訊息,以及傳送文字回應至Container,espeak將文字變成喇叭發聲。

使用材料

  • QBoat Sunny

–QIoT Suite Lite – Install “node-red-contrib-apiai” module

–Container Station – Ubuntu LXC

  • 喇叭
  • 麥克風
  • Linkit 7697 *2 + DHT11 + Relay

QBoat Sunny

QBoat Sunny 是 QNAP 第一台單板 IoT 微型伺服器,採用了類開發板式設計,板身大小僅 12 公分見方,可讓您將 QBoat Sunny 的高效能引進各種物聯網應用情境。QBoat Sunny 可透過多種通訊方式與各式 IoT 開發板及裝置互連,並在本地端完成規則引擎的運算及動作,讓您以最經濟的方式,快速建立小型/私有雲 IoT 解決方案。您亦可將 QBoat Sunny 用作大型/公有雲 IoT 解決方案中的霧運算伺服器或閘道,將資料篩選後再傳至公有雲,節省公有雲的運算及頻寬費用。(參考:QBoat Sunny

Node-red 流程圖

Control部分

Speak部分

Dialogflow

Dialogflow使用機器學習為對話交互提供支持,使開發人員可以構建一次,並在任何地方部署,並提供高級實現選項,如處理訂單或回答問題。

程式碼與Demo影片

程式碼連結

賴 建宏

賴 建宏

社群稱號為「賴桑」的他,以電子電機的背景,熱衷於OSHW的應用開發與實作。現為台北科技大學電子所博士班學生,目前主推「農林漁牧大業」計畫的迷你型魚菜共生系統開發。
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      Art & Design, Smart Home, Smart Office, 開發板
    • Tags
      Dialogflow, Google Speech

    Project簡述

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      打造語意分析裝置沒這麼困難,透過QBoat結合Dialogflow以及Google Speech,快速建立語意分析裝置!
    • 作者
      賴桑
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