CN110081536A - 一种可移动蒸发式空调扇 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种可移动蒸发式空调扇，该空调扇包括壳体、水循环***、风机、湿帘、控制器和刹车轮；所述壳体的上方设置有出风口，下方设置有进风口，所述风机轴向安装在所述出风口和进出口之间，所述湿帘正对所述进风口，所述水循环***安装在所述壳体的底部并与所述湿帘连通；所述刹车轮设置在所述空调扇的底部；所述控制器用于控制所述空调扇的工作状态。本发明提供了一种可移动蒸发式空调扇，具有便于移动的优点，同时通过声控***对该空调扇的工作状态进行调节，使得该空调扇更加智能化，无需用户手动操作，便可实现对该空调扇工作状态的调节。
Description
技术领域
本发明涉及一种空调扇，具体涉及一种可移动蒸发式空调扇。
背景技术
空调扇是定位于电风扇和空调机之间的特殊产品，自然有空调扇特殊的需求群体，例如传统观念较强的老人，不舍得开空调，怕费电，小型服务性场所，能保证每隔半个小时能有人换水，电路老化实在开不了空调的家庭，家庭成员有特殊疾病，禁止开空调的房间，空调扇应放置水平，注意使用时不得倾斜，使用前检查插座电源是否与风扇铭牌上的参数一致。
空调扇在一些有着特殊需求的人体中使用，在空调扇使用的过程中存在有些问题，例如不便于用户移动空调扇，用户不能够快速的调节空调扇的位置和不便于用户使用的问题，现本发明提出一种便于移动的空调扇，解决了现有空调扇所不具备的优势。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种可移动蒸发式空调扇。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
一种可移动蒸发式空调扇，该空调扇包括壳体、水循环***、风机、湿帘、控制器和刹车轮；所述壳体的上方设置有出风口，下方设置有进风口，所述风机轴向安装在所述出风口和进出口之间，所述湿帘正对所述进风口，所述水循环***安装在所述壳体的底部并与所述湿帘连通；所述刹车轮设置在所述空调扇的底部；
所述控制器用于控制所述空调扇的工作状态。
优选地，所述进风口和所述风机之间还安装有导流罩。
优选地，所述水循环***包括水箱和水泵，所述水泵通过水管与所述湿帘连通，所述水泵的进水口与所述水箱连通。
优选地，该空调扇还包括与所述控制器连接的声控***，所述声控***用于采集用户的语音信息并对采集的用户的语音信息进行处理，获取相应的控制信息并发送所述控制信息至所述控制器。
优选地，所述刹车轮上设置有橡胶防滑套。
优选地，所述声控***包括语音采集设备、语音信号分析器、文字类别判别器、控制指令发送器；所述语音采集设备，用于采集用户的语音信息；所述语音信号分析器，用于对采集的语音信息进行语音特征分析，并将得到的语音特征信息转换为相应的文字信息；所述文字类别判别器，用于判断所述文字信息是否为控制类文字信息；所述控制指令发送器，用于当所述文字类别判别器判定所述文字信息是控制类文字信息后，生成相应的控制指令并将所述的相应的控制指令发送至所述控制器。
优选地，所述语音信号分析器包括：语音检测模块、语音降噪模块、语音理解模块和语音转换模块；所述语音检测模块，用于对用户的语音信息进行检测，以获取语音帧片段；所述语音降噪模块，用于对所述语音帧片段进行降噪处理；所述语音理解模块，用于对降噪后的语音帧进行语音特征分析，以获取语音特征信息；所述语音转换模块，用于将获取的语音特征信息转换为相应的文字信息。
优选地，所述的对用户的语音信息进行检测，以获取语音帧片段，其实现过程是：
(1)对用户的语音信息进行分帧、加窗操作；
(2)对分帧、加窗得到的每一帧数据进行傅里叶变换，以获取对应的振幅频谱、相位谱和噪声的频谱估计值；
(3)基于得到的每一帧数据的振幅频谱、噪声的频谱估计值，计算每一帧数据的DEC 值，根据得到的DEC值判断各个帧是否为语音帧，具体判断方法是：
若DEC(i)＜T，第i帧为噪声帧，若DEC(i)≥T，第i帧为语音帧，T为设定的阈值；遍历所有帧，遍历所有帧，然后将属于语音帧的帧数据进行去窗、叠加和快速傅里叶逆变换，即可得到时域里的语音帧片段；
其中，DEC值的计算公式为：
式中，DEC(m)为第m帧的DEC值，m＝1,2,…M，M为帧个数；A(m，k)为第m帧的振幅频谱，B(m，k)为噪声的频谱估计值，k表示第k个频点，其满足k＝1,2,…,K。
本发明的有益效果为：本发明提供了一种可移动蒸发式空调扇，具有便于移动的优点，同时通过声控***对该空调扇的工作状态进行调节，使得该空调扇更加智能化，无需用户手动操作，便可实现对该空调扇工作状态的调节。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的空调扇的结构框图；
图2是本发明实施例提供的空调扇的原理框图；
图3是本发明实施例提供的语音信号分析器的框架结构图。
附图标记：壳体1；出风口2；进风口3；刹车轮4；水箱5；声控***100；控制器200；语音采集设备110；语音信号分析器120；文字类别判别器130；控制指令发送器140；语音检测模块121；语音降噪模块122；语音理解模块123；语音转换模块124。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
图1-2示出了一种可移动蒸发式空调扇，该空调扇包括壳体1、水循环***、风机、湿帘、控制器200和刹车轮4；所述壳体1的上方设置有出风口2，下方设置有进风口3，所述风机轴向安装在所述出风口2和进出口3之间，所述湿帘正对所述进风口3，所述水循环***安装在所述壳体1的底部并与所述湿帘连通；所述刹车轮4设置在所述空调扇的底部；
所述控制器200用于控制所述空调扇的工作状态。
优选地，空调扇工作原理是：利用水循环***将水喷射在湿帘上，水循环***提供湿润水帘需要的水分，当风机运行时在湿帘两边产生压差，使空气流过多孔湿润的湿帘，湿帘内孔表面上的水在绝热状态下蒸发，又被流经湿帘的空气带走，同时带走了大量的热量，从而降低了空气自身的温度。
优选地，所述进风口3和所述风机之间还安装有导流罩。导流罩用于将所述风机抽上来的冷空气顺畅的排出出风口，减少冷空气流动过程中的损耗，扩大制冷范围。
优选地，所述水循环***包括水箱5和水泵，所述水泵通过水管与所述湿帘连通，所述水泵的进水口与所述水箱5连通。
优选地，参见图2，该空调扇还包括与所述控制器200连接的声控***100，所述声控***100用于采集用户的语音信息并对采集的用户的语音信息进行处理，获取相应的控制信息并发送所述控制信息至所述控制器200，所述控制器200用于根据接收到的控制信息对空调扇的工作状态进行调节。
优选地，所述刹车轮4上设置有橡胶防滑套。
优选地，所述声控***100包括语音采集设备110、语音信号分析器120、文字类别判别器130、控制指令发送器140；所述语音采集设备110，用于采集用户的语音信息；所述语音信号分析器120，用于对采集的语音信息进行语音特征分析，并将得到的语音特征信息转换为相应的文字信息；所述文字类别判别器130，用于判断所述文字信息是否为控制类文字信息；所述控制指令发送器140，用于当所述文字类别判别器判定所述文字信息是控制类文字信息后，生成相应的控制指令并将所述的相应的控制指令发送至所述控制器200。
优选地，参见图3，所述语音信号分析器120包括：语音检测模块121、语音降噪模块122、语音理解模块123和语音转换模块124；所述语音检测模块121，用于对用户的语音信息进行检测，以获取语音帧片段；所述语音降噪模块122，用于对所述语音帧片段进行降噪处理；所述语音理解模块123，用于对降噪后的语音帧进行语音特征分析，以获取语音特征信息；所述语音转换模块124，用于将获取的语音特征信息转换为相应的文字信息。
本发明的有益效果为：本发明提供了一种可移动蒸发式空调扇，具有便于移动的优点，同时通过声控***100对该空调扇的工作状态进行调节，使得该空调扇更加智能化，无需用户手动操作，便可实现对该空调扇工作状态的调节。
优选地，所述的对用户的语音信息进行检测，以获取语音帧片段，其实现过程是：
(1)对用户的语音信息进行分帧、加窗操作；
(2)对分帧、加窗得到的每一帧数据进行傅里叶变换，以获取对应的振幅频谱、相位谱和噪声的频谱估计值；
(3)基于得到的每一帧数据的振幅频谱、噪声的频谱估计值，计算每一帧数据的DEC 值，根据得到的DEC值判断各个帧是否为语音帧，具体判断方法是：
若DEC(i)＜T，第i帧为噪声帧，若DEC(i)≥T，第i帧为语音帧，T为设定的阈值；遍历所有帧，遍历所有帧，然后将属于语音帧的帧数据进行去窗、叠加和快速傅里叶逆变换，即可得到时域里的语音帧片段；
其中，DEC值的计算公式为：
式中，DEC(m)为第m帧的DEC值，m＝1,2,…M，M为帧个数；A(m，k)为第m帧的振幅频谱，B(m，k)为噪声的频谱估计值，k表示第k个频点，其满足k＝1,2,…,K。
在一个具体的实施例中，各个帧的噪声频谱估计值可通过下述过程估算得到：
(1)基于分帧、加窗、傅里叶变换后的司机的语音信息，根据前十帧数据获取噪声频谱的初始估计值；
(2)利用下方的分段函数对噪声频谱估计值进行更新：
式中，B(i，k)为第i帧的噪声频谱估计值，A(i，k)为第i帧的振幅频谱，B0为噪声频谱的初始估计值，B(i-1，k)为第(i-1)帧的噪声频谱估计值，α1为平滑因子，其取值范围是：caseX表示当前帧为噪声帧，caseY表示当前帧为语音帧。
有益效果：通常一段语音信号的前十帧只包含噪声帧，利用前十帧数据得到噪声频谱的初始估计值，然后基于得到噪声频谱的初始估计值、当前帧以及其上一帧的振幅频谱对当前帧的噪声频谱估计值进行更新，得到更新后的各个帧的噪声频谱估计值，该算法能够自适应的实现对各个帧的噪声频谱估计值的更新，提高了后续对语音帧检测的鲁棒性，有利于对语音帧片段的准确检测。
优选地，所述的对所述语音帧片段进行降噪处理，具体是：
(1)对所述语音帧片段进行分帧、加窗和傅里叶逆变换，获取相应帧的振幅频谱、功率谱、噪声频谱估计值和噪声功率谱；
(2)基于得到的每一帧的振幅频谱、功率谱、噪声频谱估计值和噪声功率谱，计算每一帧的噪声抑制增益因子，其中第n帧噪声抑制增益因子的计算公式为：
式中，G(n)为第n帧的噪声抑制增益因子，A(n，k)为第n帧的振幅频谱，B(n，k)为第n 帧的噪声频谱估计值，PA(n，k)为第n帧的功率谱，PB(n，k)为第n帧的噪声功率谱，γ为权重系数，β为噪声衰减因子；
(3)基于得到所述语音帧片段的噪声抑制增益因子、振幅频谱和相位谱，通过去窗、叠加和快速傅里叶逆变换，即可得到降噪后的语音帧片段。
有益效果：在上述实施例中，将从语音检测模块121得到的时域里的语音帧片段经过分帧、加窗和傅里叶变换后，并获取各个帧的振幅频谱、功率谱、噪声频谱估计值和噪声功率谱，根据自定义的噪声抑制增益因子的计算公式计算各个帧的噪声抑制增益因子，将得到的各个帧的噪声抑制增益因子与相应的振幅频谱相乘，即可得到修正后的振幅频谱。将修正后的振幅频谱及其相应的相位谱进行去窗、叠加和快速傅里叶变换，即可得到降噪后的语音帧片段，该算法通过对各个帧的振幅频谱进行修正，能够有效抑制所述语音帧片段中的随机噪声，同时增强了非噪声部分。使去噪后的语音帧片段保留语音信号中的细节特征，有利于后续根据用户的语音信息对该空调扇的工作状态的准确控制，实现了对该空调扇的智能化控制。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (8)
1.一种可移动蒸发式空调扇，其特征在于，包括壳体、水循环***、风机、湿帘、控制器和刹车轮；所述壳体的上方设置有出风口，下方设置有进风口，所述风机轴向安装在所述出风口和进出口之间，所述湿帘正对所述进风口，所述水循环***安装在所述壳体的底部并与所述湿帘连通；所述刹车轮设置在所述空调扇的底部；
所述控制器用于控制所述空调扇的工作状态。
2.根据权利要求1所述的可移动蒸发式空调扇，其特征在于，所述进风口和所述风机之间还安装有导流罩。
3.根据权利要求1所述的可移动蒸发式空调扇，其特征在于，所述水循环***包括水箱和水泵，所述水泵通过水管与所述湿帘连通，所述水泵的进水口与所述水箱连通。
4.根据权利要求1所述的可移动蒸发式空调扇，其特征在于，还包括与所述控制器连接的声控***，所述声控***用于采集用户的语音信息并对采集的用户的语音信息进行处理，获取相应的控制信息并发送所述控制信息至所述控制器。
5.根据权利要求1所述的可移动蒸发式空调扇，其特征在于，所述刹车轮上设置有橡胶防滑套。
6.根据权利要求4所述的可移动蒸发式空调扇，其特征在于，所述声控***包括语音采集设备、语音信号分析器、文字类别判别器、控制指令发送器；
所述语音采集设备，用于采集用户的语音信息；
所述语音信号分析器，用于对采集的语音信息进行语音特征分析，并将得到的语音特征信息转换为相应的文字信息；
所述文字类别判别器，用于判断所述文字信息是否为控制类文字信息；
所述控制指令发送器，用于当所述文字类别判别器判定所述文字信息是控制类文字信息后，生成相应的控制指令并将所述的相应的控制指令发送至所述控制器。
7.根据权利要求6所述的可移动蒸发式空调扇，其特征在于，所述语音信号分析器包括：语音检测模块、语音降噪模块、语音理解模块和语音转换模块；
所述语音检测模块，用于对用户的语音信息进行检测，以获取语音帧片段；
所述语音降噪模块，用于对所述语音帧片段进行降噪处理；
所述语音理解模块，用于对降噪后的语音帧进行语音特征分析，以获取语音特征信息；
所述语音转换模块，用于将获取的语音特征信息转换为相应的文字信息。
8.根据权利要求7所述的可移动蒸发式空调扇，其特征在于，所述的对用户的语音信息进行检测，以获取语音帧片段，其实现过程是：
(1)对用户的语音信息进行分帧、加窗操作；
(2)对分帧、加窗得到的每一帧数据进行傅里叶变换，以获取对应的振幅频谱、相位谱和噪声的频谱估计值；
(3)基于得到的每一帧数据的振幅频谱、噪声的频谱估计值，计算每一帧数据的DEC值，根据得到的DEC值判断各个帧是否为语音帧，具体判断方法是：
若DEC(i)＜T，第i帧为噪声帧，若DEC(i)≥T，第i帧为语音帧，T为设定的阈值；遍历所有帧，遍历所有帧，然后将属于语音帧的帧数据进行去窗、叠加和快速傅里叶逆变换，即可得到时域里的语音帧片段；
其中，DEC值的计算公式为：
式中，DEC(m)为第m帧的DEC值，m＝1，2，…M，M为帧个数；A(m，k)为第m帧的振幅频谱，B(m，k)为噪声的频谱估计值，k表示第k个频点，其满足k＝1，2，…，K。
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