- En ny tilgang til hjemmeautomatiseringsenheder ved hjælp af Chirp
- Afspiller Chirp Audio med Google Assistent
- Forberedelse af din Arduino Nano 33
For nylig blev jeg fascineret af alle de nye Home Automation-produkter på markedet, og derfor købte jeg en Google Home Mini og få andre smarte enheder til at kontrollere lys, blæsere, AC og hvad ikke. Mens det fungerede, og alt var sjovt at bruge, blev jeg lidt bekymret over at have alle disse trådløse forbindelser, der skete omkring mig. Mit soveværelse alene havde 5 smarte enheder, og inklusive min bærbare computer og telefon vil det være i alt 7 trådløse enheder omkring mig, der altid forbliver forbundet til min router. Jeg var bekymret for, at alle disse Wi-Fi-signaler kunne være dårlige for vores helbred, og dette forskningspapir om Sciencedirect tilføjede beviser til mine tanker. Dette var, da jeg begyndte at tænke på en alternativ trådløs hjemmeautomatiseringsløsning, der ikke har brug for Wi-Fi / Bluetooth for at fungere.
En ny tilgang til hjemmeautomatiseringsenheder ved hjælp af Chirp
Vi har tidligere oprettet et IR-fjernstyret hjemmeautomatiseringsprojekt, som kan fungere uden Wi-Fi eller Bluetooth, men det er ikke længere sejt, og jeg ville styre enhederne med stemme. Jeg ledte efter en teknik til Google home mini til direkte at kommunikere med de smarte enheder, så dybest set har jeg brug for en maskine til maskine trådløs kommunikationsmetode uden at bruge Wi-Fi eller BLE.
Dette var, da jeg huskede interviewet med Dan Jones, CTO for Chirp, hvor han introducerede Chirp som ”Chirp er en måde at overføre information ved hjælp af lydbølger. I modsætning til Wi-Fi eller Bluetooth, der bruger radiofrekvenser, koder Chirp data i toner, der kan afspilles (transmitteres) ved hjælp af en hvilken som helst computerhøjttaler og modtages gennem enhver computermikrofon uden behov for yderligere hardware som RF-chips. Dette gør det muligt for Chirp at blive brugt på enhver forbrugerenhed, der har en højttaler og mikrofon, som mobiltelefoner, bærbare computere, PA-systemer osv. Og kan overføre information selv gennem YouTube-stream eller tv-udsendelse. ” Dette betyder, at vi kan bruge vores Google home mini til at tale direkte (ved hjælp af chirp) til vores smarte enhed.Alt, hvad vi har brug for, er en mikrofon og en processor inde i disse smarte enheder til at afkode chirp-lyddataene for at udføre de nødvendige handlinger. Chirp har også for nylig annonceret integrationen af data-over-lyd til Arduino, hvilket betyder, at vi skal kunne bruge det nye Arduino nano 33 BLE sense board til at køre Chirp SDK til vores projekt.
Så i dette projekt vil vi opbygge en akustisk hjemmeautomatiseringsenhed, hvor vi kan styre denne smarte enhed uden at bruge trådløse forbindelser som Wi-Fi eller Bluetooth. Vi bruger Actions for Google og Dialogflow til at oprette en testapplikation til vores Google Assistant for at få den til at afspille kodet lyd (Chirp). Denne lyd bliver derefter fanget af Arduino nano BLE sense-kortet, der kører Chirp Arduino-programmet, baseret på beskeden kodet i dataene, som Arduino-kortet kan udføre enhver handling som at skifte en AC-belastning, der styrer RGB-LED osv. Det lyder måske som meget, men det er relativt simpelt, og de komplette instruktioner er angivet nedenfor. Så lad os komme i gang.
Afspiller Chirp Audio med Google Assistent
Den nemmeste måde at opbygge stemmestyret hjemmeautomatisering på er at bruge IFTTT med Google Assistant til hjemmeautomatisering. Men på tidspunktet for skrivningen af denne artikel har Chrip ikke en applet på IFTTT, så vi bruger de oprindelige handlinger til Google-platformen. Der er en god chance for, at Chirp har leveret sin egen applet i IFTTT på det tidspunkt, du læser denne artikel, så tjek det ud. Hvis ikke, lad os fortsætte med Handlinger for Google for at opbygge en Google Assistent-applikation.
Trin 1: Åbn Dialogflow-konsollen. Du bliver muligvis nødt til at tilmelde dig, hvis du ikke har gjort det endnu. Klik derefter på "Opret ny agent" som vist nedenfor
Trin 2: Giv din nye agent et navn, og klik derefter på Opret. Jeg har navngivet min agent som "Circuitdgest_Automation"
Trin 3: Nu føres du til afsnittet om hensigter. Det er her, du træner din nye agent til forskellige formål. I vores tilfælde vil vi skrive to hensigter, den ene er at tænde lyset og den anden er at slukke for lyset. Du kan skrive et vilkårligt antal hensigter baseret på de applikationer og kommandoer, som din agent skal forstå. Som standard har du velkomsthensigten, men lad os oprette en ny til at tænde lyset ved at klikke på "Opret hensigt", og jeg vil navngive denne hensigt lyser
På den nye side skal du klikke på “Tilføj træningsfraser” og indtaste kommandoen, som din assistent skal forstå i dette tilfælde “Tænd lyset”. Du kan skrive et vilkårligt antal træningssætninger, der formidler betydningen af den samme hensigt.
Trin 4: Rul nu ned og klik på “Tilføj svar”. Det er her, vi fortæller assistenten, hvordan man skal reagere tilbage, hvis denne særlige hensigt udløses. Som standard kan du indtaste tekstsvar her, men vi har brug for lyd for at blive afspillet vores assistent, så klik på symbolet "+" nær fanen "Standard" og vælg Google-assistent, og vælg derefter "Tilføj svar" og vælg "Enkle svar" ”. Indtast denne kode i det enkle svar tekstfelt
Det er en simpel SSML-kode at afspille lyd fra en URL og derefter sige "Lights Turned ON". Denne lyd skal være den kodede lyd fra Chirp, og den skal uploades jovo.tech.
At få kodet lyd fra kvidre:
Denne kodede lyd kan fås fra Android-applikationen Chrip. Installer appen, og skriv meddelelsen, der skal kodes, og klik på knappen Send for at lytte til den kodede lyd
Her har jeg skrevet “Lights on”. På samme måde kan du skrive enhver besked og klikke på knappen Send for at kontrollere den kodede lyd. Vi kan derefter gemme denne lydfil (mp3-format) ved hjælp af en hvilken som helst lydoptager. Jeg har optaget to sådanne lydfiler med den kodede meddelelse “Lights on” og “Lights off”. Du kan downloade dem herfra, hvis du vil spare tid. Når du er klar med lydfiler, skal du gå til jovo tech lydkonverter for at uploade dine mp3-filer og få et link til det.
Bemærk, at dette er et testværktøj, og dine filer vil kun være live i 24 timer. Hvis du har brug for det for at arbejde i lang tid, skal du bruge din egen webserver som Google fire-base som denne prøve Firebase Google Assistent-interface. Nu hvor du har linket, skal dit svar på dialogflow se sådan ud
Sørg for at klikke på Gem for at gemme denne hensigt.
Trin 5: Opret ligeledes en anden ny hensigt sluk for lysene. Indtast igen din træningssætning og også dit svar. Indsæt denne gang linket til den anden lydfil og bed den om at sige lys slukket som vist nedenfor.
Sørg igen for, at du også gemmer dette.
Trin 6: Klik på venstre side på fanen integrationer, og vælg Google-assistent. Dette hjælper os med at teste applikationen ved hjælp af Google-assistent. Vælg Google Assistant-applikationen, og klik på "TEST"
Trin 7: Dette tager noget tid, hvorefter du får testskærmen som vist nedenfor. I venstre hjørne kan du se et tekstfelt, hvor du kan skrive dine testkommandoer og se, hvordan applikationen reagerer. Du kan også finde nogle fejlretningsapplikationer på venstre side af skærmen.
Når du skriver “tænder for læselamper”, skal den spille chirp-tonen og sige, at lysene er tændt, ligesom det også skal være for “Sluk for læselamper”. Når det fungerer her, kan du prøve det på en hvilken som helst Google Assistent-enhed som din telefon eller Google Home Mini, der er forbundet til dit Gmail-id. Sig bare tale med min testapp og start styringen af enheden.
Forberedelse af din Arduino Nano 33
Nu på hardwaresiden er tingene blevet ret lette takket være Arduino Nano 33 BLE Sense-kortet. Fordi tavlen har en indbygget mikrofon og chirp-biblioteker, der er klar til at blive implementeret direkte fra din Arduino IDE. Hvis du er helt ny på dette tavle, anbefales det at du læser denne "Kom godt i gang med Arduino Nano 33 BLE" for at forstå