基于人脸识别技术的智能交互系统主要依靠的是人脸识别算法。人脸识别技术在光线不足、面部表情变化或佩戴遮挡物等复杂场景下，其识别准确率可能会受到严重影响。当前，人脸识别的方法可分为四种：基于几何特征的方法、基于模板匹配的方法、基于统计学习的方法及基于深度学习的方法。近年来，深度学习技术被广泛应用于人脸识别领域，并取得了显著的成果。基于深度学习的人脸识别算法主要包括卷积神经网络(CNN)、深度信念网络(Deep Belief Networks, DBN)等。由于本文中使用的是基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) [2] 的深度学习方法，下面则着重介绍基于深度学习的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的研究。这些方法通过训练大量的人脸数据，可以学习到人脸的深层次特征表示，从而提高人脸识别的准确性和鲁棒性。

深度置信网络(DBN)，由受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠而成，是深度学习领域的早期模型之一。在人脸识别领域，DBN展现了其独特的优势。通过姿态映射和姿态分类，DBN能够学习到侧面人脸图像到正面人脸图像的全局映射，并达到良好的分类性能。然而，直接使用人脸图像像素作为输入时，DBN可能忽略人像的局部特征，并受到姿态、光线、噪声等因素的干扰。为了优化DBN在人脸识别中的性能，研究者们提出了多种方法。赵远东 [3] 结合了Gabor小波与DBN，有效提取了人像的抽象特征，降低了姿态、光线等因素对识别率的影响，实现了对人像的准确识别。

CNN通过模拟人脑视觉皮层的层次结构，自动学习图像中的特征表示，无需复杂预处理，直接以图像像素作为输入，降低了数据重建的复杂度。通过多层卷积、激活函数和池化运算，CNN能够学习到图像中的高级特征，实现准确的人脸识别。已有研究将CNN应用于人脸识别，并取得了优异的性能。经过对CNN模型的进一步优化，通过引入学习非线性特征变换的策略，该方法成功减小了类内变化，并确保了不同身份的人像间距保持稳定。这一改进显著提升了人脸识别性能，使得在LFW数据库上的识别率提升至99.15% [4] ，不仅超越了原有记录，也超越了当前领先的人脸识别算法的性能。然而，CNN对光照、姿态等变化敏感，且训练需要大量标注数据。未来研究可针对这些问题进行优化，以提高人脸识别技术的鲁棒性和实用性。

背景噪声对语音识别技术的干扰尤为显著，因此语音识别当中的语音增强技术显得尤为重要。语音增强技术的核心在于从含噪语音中提取有用的语音信号，抑制或降低噪声干扰。语音增强算法可以分为三类：基于滤波器的方法、基于统计模型的方法及基于神经网络的方法 [5] 。近年来，深度学习技术逐渐被应用于语音增强领域。本文侧重介绍卷积神经网络模型的研究。

卷积神经网络是一种前馈神经网络，其人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。目前，卷积神经网络已经取得了许多令人瞩目的成果，但仍然存在一些挑战和问题。深度残差网络在语音增强领域表现突出。Chen Yinghao等人设计多层网络 [6] ，通过预测补偿和特征映射解决梯度消失，增强模型稳定性与鲁棒性。Mohammed Bahoura在FPGA上实现谱减法，为硬件加速提供新思路。魏磊则在FPGA上实现CNN语音增强，为未来研究提供参考 [7] 。李斌验证了硬件平台上神经网络在语音增强中的优越性能。这些研究推动了语音增强技术的发展。

目前对于基于人脸识别与语音识别 [8] 的智能交互系统研究较少，两者融合的智能交互系统研究尚需进一步深入。本文选择将基于卷积神经网络的人脸识别技术与基于时频卷积网络(TFCN)的轻量级语音增强算法融合开发一种新的智能交互系统。TFCN旨在预测并恢复纯净语音，保证在嘈杂环境下语音的清晰度和识别性。相比其他算法，TFCN以93,000个参数即实现高性能，展现其高效与实用。抑制背景噪声，提高目标语音的清晰度和可识别性。并采用先进的特征点检测算法，以捕捉更准确的面部特征，提高面部识别的准确率。

人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别模块是系统的重要组成部分，其设计目的是识别系统用户的面部特征，实现自然的用户认证和交互 [10] 。利用openMV官网提供的项目实例中的图像预处理、特征点检测及人脸区域定位的人脸识别模块，需要配合手动设计特征，进行特征提取机特征匹配，之后运用基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的深度学习算法，完成对人脸的识别。同时需要在openMV上接入HMI智能串口屏以便显示说话者名字。程序设计为基于局部二值模式(LBP)的人脸识别程序 [11] 。

首先，OpenMV从人脸数据库中加载一组预定义的人脸图像，并计算每个图像的LBP特征。然后，它将这些特征与当前捕获的人脸进行比较，计算特征差异度。最后，它输出最匹配的人脸的特征差异度和对应的说话者名字。

$\text{d1}=\text{img}.\text{find}\_\text{lbp}\left(\left(0,0,\text{img}.\text{width}\left(\right),\text{img}.\text{height}\left(\right)\right)\right)$(1)

#d1为第s文件夹中的第i张图片的lbp特征

$\text{dist}+=\text{image}.\text{match}\_\text{descriptor}\left(\text{d}0,\text{d1}\right)$(2)

#计算d0, d1即样本图像与被检测人脸的特征差异度。

可知特征差异度越小，被检测人脸与此样本更相似更匹配。

在处理自然场景下的语音信号时，由于外界环境噪声、设备自身缺陷以及传输通道的限制等因素的影响，原始语音数据通常会受到一定程度的污染 [12] 。因此，在进一步分析之前，进行有效的降噪处理是至关重要的。单通道语音增强技术的目标在于最大限度地压制背景噪声，同时保留目标语音信号，以最小化信号失真。通过这种处理，不仅可以提高语音的感知质量和清晰度，而且对于自动语音识别系统来说，还能显著降低单词识别错误率。

为了显著提升语音文件的质量并提取出清晰无杂质的语音信号，本系统引入了一种前沿的语音增强技术，即基于 [13] 时频卷积网络(TFCN)的轻量级语音增强算法。这一创新方法巧妙地运用了优化设计的扩展卷积与深度可分离卷积结构，不仅显著降低了模型的复杂度，使得参数量控制在约93,000的较低水平，而且在性能上达到了与当前主流算法相抗衡的水平。

在语音增强模块。采用TFCN语音增强算法，先将输入的原始带噪语音信号经过分帧、加窗、FFT [14] (快速傅里叶变换)的预处理，将时域信号转为频域信号，通过扩展卷积和深度可分离卷积结构来提取语音信号中的关键时域特征，对提取的时域特征进行学习和处理，之后基于学习到的特征对原始带噪语音信号进行增强，去除噪声，保留并增强语音信号。语音增强后，对信号进行IFFT(逆快速傅里叶变换)，将频域信号转为时域信号，最后，输出增强后的去噪语音信号。 图2 是语音增强算法流程图。

这种结合TFCN和二维卷积的结构设计，不仅保留了TFCN在时域建模上的优势，还通过二维卷积显著增强了其在频域上的处理能力，有效地捕捉时间和频率的复杂交互，从而实现了对语音信号的增强。在性能方面有着显著提升，可以有效去除噪声，同时保留语音信号中的关键信息，增加了语音信号的可读性与清晰度。

在该系统中，为了对语音增强模块的性能效果进行测试，利用了备受认可的VCTK数据集。VCTK数据集包含了28位男女说话者的纯净语音样本及其相应的噪声干扰版本，提供了一个全面而多样的测试平台。为了确保测试的一致性和准确性，首先将所有数据统一重采样至16 KHz。该数据集当中涵盖了从人工模拟的嘈杂声音到源自Demand数据库的真实环境噪声，进一步丰富了测试环境的复杂性。

在数据集的分配上，遵循了标准的机器学习流程，将数据划分为训练集、验证集和测试集。其中，训练集包含了9567个话语样本，用于模型的训练和优化；验证集则包含1245个样本，用于在训练过程中监控模型的性能，以避免过拟合现象。为了更贴近实际应用场景，选取了两位未参与训练的说话者，并结合5种典型的噪声类型和多个不同的信噪比水平，构建了独立的测试集 [15] 。

为了对语音增强模块的性能进行评估，选用了四种业内广泛认可的客观评价指标：STOI、PESQ、Csig和Cbak。这些指标涵盖了语音的可懂性、感知质量、信号失真程度、背景噪声干扰以及整体语音质量等多个方面，提供了全面而细致的评估视角。指标分数越高，代表该指标在性能方面效果较好。

通过这一系列的评估流程，这些评估结果不仅验证了算法的有效性和鲁棒性，还为后续的优化和改进提供了宝贵的参考。

语音识别将人类语音转化为机器可识别和理解的文本或命令信息，实现人与机器的无障碍交流。本智能交互系统调用了Python的PyAudio库。作为音频处理领域的核心工具，PyAudio库不仅具备音频录制、保存和播放的基础功能，更拥有实时处理音频数据的强大能力，从而确保系统功能的完善与高效。

为了确保用户语音指令的精准捕捉，本系统特别采用了双阵列麦克风设计进行录音。这种先进的录音技术不仅显著提升了录音的清晰度，使得语音指令更加清晰可辨，而且在复杂环境中也能有效过滤背景噪音，确保指令的准确识别。此外，PyAudio库还提供了丰富的参数调整选项，用户可以根据实际需求灵活设置采样率、位深度和声道数，从而适应不同的应用场景，满足多样化的需求。此外，PyAudio库还引入了回调函数和事件驱动机制，为系统带来了更高的交互灵活性和响应速度。

在环境适宜，周围环境噪音弱的情况下，本智能交互系统能够迅速而准确地将用户的口头指令转换为可执行的文本命令。这一功能的实现，不仅简化了用户的操作过程，提高了系统的易用性，还进一步展现了PyAudio库在音频处理方面的卓越性能。通过充分利用PyAudio库的各项功能，本系统实现了高效、准确的音频处理与用户指令识别 [16] 。

在众多的视觉传感器模块中，openMV是一种基于Python的低成本、高性能视觉传感器模块，具有许多优点，因此被选择作为本系统的视觉传感器模块。首先，openMV的设计简单，易于使用，可以快速地进行开发和测试。其次，openMV具有高分辨率、高帧速率和多种图像处理功能，可以满足人脸识别的需求。此外，openMV还具有丰富的软件库和开源代码，可以方便地进行二次开发和定制化。在本系统中，openMV的高性能和易用性使其成为了一个理想的选择。同时，openMV还具有较小的尺寸和重量，可以方便地嵌入到智能交互设备中，使得其在实际应用中具有广泛的适用性。

HMI智能串口屏具有高度集成、易于使用、可定制化等优点，可以方便地实现图形化界面的设计和显示输出。同时，HMI智能串口屏还具有多种通信接口和协议支持，可以与各种主控芯片和嵌入式系统进行无缝连接，实现高效的数据传输和显示输出。

从人脸数据库中加载预定义的人脸图像，并计算每个图像的LBP特征。然后，它将捕获当前的人脸，计算LBP特征，并与数据库中的特征进行比较。最后，它将输出匹配的人脸名称。设计流程如 图8 所示。

1) 硬件测试阶段：检验系统的机械组件，确保其在预定的操作范围内能够顺畅运行。同时，电路焊接的细致审核确保了所有模块间的连接精准无误。

2) 软件测试阶段：对系统程序进行全面且细致的验证，以保证其能够稳定、无异常地执行。

3) 软硬件集成测试：将经过细致审查的程序烧录至硬件中，并在离线状态下进行了全面的运行测试。这一阶段的重点在于评估人脸识别与语音识别两大核心模块在实际应用中的表现是否精准可靠。

1) openMV首先从人脸数据库中加载了一组预设的人脸图像样本，如 图9 所示。

随后，系统计算了这些样本图像的局部二值模式(LBP)特征，并将这些特征用于与实时捕获的人脸图像进行对比分析。在比较过程中，系统通过计算特征差异度来评估两者之间的相似性或差异性。在人脸识别领域，特征差异度是衡量从图像中提取的特征与数据库中存储特征之间不一致程度的指标。通常，较小的特征差异度表示较高的匹配度和识别准确率。测试结果如 表1 所示。

2) 在评估语音识别的精确性时，采用VCTK数据集，选取三个指标：置信度评分、识别速率及识别精确率。置信度评分作为一个量化指标，为每次识别结果赋予了一个可信度值，使得能够直观地评估识别结果的质量，其值在0到1之间。此外，识别速率和识别精确率提供了系统性能的统计概览，识别精确率值在0到1之间。这些数据可用于评估语音识别系统的效能。选取VCTK数据集上的12条语音测试，系统在VCTK数据集上的基准测试结果如 表2 所示。

3) 多模态融合验证实验：为了验证人脸识别与语音识别技术融合的有效性，比较仅使用单一模态(仅使用人脸识别或仅使用语音识别)与多模态融合后的系统响应时间。

经过对 表3 中数据的对比，观察到技术融合后的系统响应时间相较于单一模态下的系统响应时间略有增加。然而，进一步分计算后发现，多模态融合系统的平均响应时间仅比单纯使用语音识别的系统多58毫秒，这一差异在用户体验和系统性能层面均被视为可接受的范围内。

经过测试，该智能交互系统在人脸识别和语音识别两方面均展现出了显著优势。在人脸识别方面，系统呈现出极低的平均特征差异度，低于0.1，这显著彰显了其高度的匹配性和识别准确性。同时，在语音识别方面，系统的置信度平均得分高达0.87，这一高水平评分验证了其识别结果的高度可靠性。此外，该系统在识别速度上也表现出色，能够在约1秒内迅速完成语音识别，展现了其高效的性能。更为重要的是，系统对于含噪语音的平均识别准确率高达95%，充分证明了其出色的降噪能力和识别效果。经多模态融合验证测试，由结果可知该系统的有效性。综上所述，该智能交互系统性能得到了有效保障，展现出了其强大的实用价值。