Spracherkennung auf dem Raspberry Pi mit Vosk und MQTT zur Steuerung von HomeMatic Smart Home Geräten

Mit Verbreitung der Sprachassistenten von Alexa, Siri und Co, kam irgendwann der Gedanke auf, auch meine Smart Home Geräte von HomeMatic über eine Spracherkennung zu steuern. Und das am besten offline und Open-Source. Das Projekt Sprachsteuerung war geboren. Dabei sollten möglichst gebräuchliche Tools und State-of-the-Art Technologien verwendet werden. Die Wahl fiel auf Vosk als Sprachmodel, Raspberry Pi als zentraler Server für die Auswertung mit einem Message Broker (Mosquitto), MQTT zur Kommunikation sowie eine Android App zur Aufnahme von Sprachbefehlen.

Die Verwendung von Vosk als Spracherkennungslösung auf einem Raspberry Pi bietet eine effektive und leichtgewichtige Möglichkeit, lokale Sprachbefehle offline zu erkennen und weiterzuverarbeiten. Vosk ist ein Open-Source Spracherkennungstool, das offline arbeitet und eine Vielzahl von Sprachen unterstützt. Zusammen mit MQTT als Kommunikationsprotokoll und einer Android-App zur Steuerung ergibt sich eine flexible und erweiterbare Architektur zur Heimautomatisierung, die mit HomeMatic Komponenten (z.B. Lichtschalter, Rollladen oder Thermostate) kompatibel ist.

Funktionsweise:

1. Sprachaufnahme auf Android: Die Android-App dient als benutzerfreundliche Schnittstelle, um Sprachaufnahmen zu initiieren. Der Benutzer spricht den gewünschten Befehl, und die App nimmt diesen als WAV-Audiodatei auf. Anschließend wird die Datei über MQTT an den Raspberry Pi gesendet.
2. MQTT-Protokoll zur Übertragung: MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) ist ein leichtgewichtiges Protokoll, das sich besonders für IoT-Anwendungen eignet, da es geringe Latenzen und zuverlässige Datenübertragung bietet. In diesem Szenario sendet die Android-App die WAV-Audiodateien über einen MQTT-Broker an den Raspberry Pi.
3. Spracherkennung mit Vosk auf Raspberry Pi: Der Raspberry Pi empfängt die Audiodatei über MQTT und verarbeitet diese mit Vosk, um den Sprachbefehl in Text umzuwandeln. Vosk arbeitet dabei lokal und benötigt keine Internetverbindung, was für Privatsphäre und Sicherheit vorteilhaft ist.
4. Steuerung von Homematic: Der erkannte Text wird analysiert, um entsprechende Aktionen für Homematic-Komponenten auszuführen. Über eine REST- oder MQTT-basierte Schnittstelle werden die Befehle dann an die Homematic Geräte weitergegeben, sodass die gewünschten Aktionen ausgeführt werden (z.B. „Licht an“).

Details folgen noch …

Das GDK101 ist ein Solid State Gamma-Strahlung Sensor-Modul das sich geradezu anbietet in IOT Projekten verwendet zu werden. 

Zehn PIN Dioden (p-type, intrinsic, n-type diode) mit transimpedanzverstärker Schaltung, deren Messungen mit einer eigens dazu verbauten MCU optimiert werden, verrichten in diesem Modul ihren Dienst.

Im Gegensatz zu Messanordnungen die auf Geiger-Müller Zählrohren aufbauen benötigen die Dioden keine hohe Betriebsspannung.

Das Messprinzip in einem Geiger Müller Zählrohr führt zur Verringerung der Moleküle bzw Atome die in der Messgasfüllung enthalten sind. Dadurch kommt es zu einer Drift in den Messwerten. Dieser wird durch Nachstellen mithilfe von Uranglasperlen entgegengewirkt.

Diesen Effekt gibt es bei der Messung mit der Halbleitertechnik nicht. Der Hersteller hat dieses Modul Kalibriert und verspricht den angegebenen Messfehler für 5 Jahre. Die Halbleiterdetektoren haben theoretisch eine unbegrenzte Lebensdauer.

Das Gamma Strahlungsmodul GDK101 ist meiner Meinung nach am besten für stationäre Langzeitmessungen geeignet. Die Empfindlichkeit im unteren Bereich ist aufgrund der Fläche die zur Messung zur Verfügung steht recht langsam. Von „Echtzeitmessungen“ die man von den Handgeräten gewohnt ist, ist aufgrund der Trägheit und Sensibilität gegenüber Vibrationen abzusehen.

Das Modul hat IOT freundliche Betriebsspannungen und Betriebsströme. Auch aus dem Grund habe ich mich für ein kleines Projekt damit entschieden.

Zuerst alles auf dem guten alten Breadboard zusammenstecken. Eine Testsoftware aufspielen und testen ob alles wie erwartet funktioniert.

Die Art Trägerplatine ist zwar nicht schön, aber es erfüllt erst mal(10 Jahre meistens) seinen Zweck

Die beidem Widerstände sind die Pullups für den i2c.

Ja… passt doch…

Und siehe da läuft wieder wie auf dem Breadbord.

Und fertig. Wird nun an einer sinnvollen Stelle angebracht und übermittel dann Dank WIFI des ESP die Messdaten.

Details folgen…

Autor: Geier Frank (2.Vorsitzender Technikum Römerberg e.V.)

Ob als Zeiterfassung im Betrieb, Zugangskontrolle, Personalausweis, Bankkarte oder Coin im Parkhaus diese Technologie wird seit Jahrzehnten immer weiterentwickelt und wird uns wohl noch eine Weile begleiten.

Dies war uns Grund genug einmal einen genaueren Blick darauf zu werfen.

Der Testaufbau umfasst einen ESP32s eine RFID-RC522 Lese- und Schreibeinheit mit ISP und I2C Schnittstelle. Eine RTC (RealTimeClock) wird und den jeweiligen Zeitpunkt liefern der dann zusammen mit der ID aus dem RFID-Chip auf einer SD-Karte gespeichert wird.

Hier ein paar Bilder des Aufbaus.

Eine Hand voll RFID zum testen.

Da der tolle SD-Kartenleser den gesamten ISP-Bus gestört hat, habe ich kurzerhand die SD-Karte direkt angelötet. Nicht schön aber funktioniert wenigstens

 
Autor: Geier Frank Technikum Römerberg e.V.