据传给百度开放平台的语音识别API，语音识别API经过其内部一系列的处理返回文字数据，服务器再对文字数据进行相应的处理，之后服务器传输指令到智能家居的主控装置，主控装置再操控各种家庭设备。服务器处理文字数据处理流程如图2所示。
服务器处理文字数据的过程如下：
（1）通过百度语音识别后传过来的文字，先去掉根本不可能出现的字、乱码，以及操控智能家居产品中根本不可能出现的偏僻字，最后将剩余的文字使用全文搜索solr技术进行分
f词。本系统在其solr技术的基础上加入具有中国特色的中文分词器，还根据solr的可拓展性，加入一些自己定义的有关智能家居产品的词语，以扩展solr全文分词器对智能家居产品的分词能力。最后达到提高智能语音识别成功率的目的。
（2）对比步骤（1）中solr技术所分成的词语与数据库中所设置好的开始问候语（唤醒智能家居设备的关键字），判断当前识别的词语中是否存在已经设置好的开始问候语，如果比对成功则进入下一阶段，否则将这段文字抛弃，不做任何指令操作。使用者可以自定义开始问候语，这样可以提高本系统唤醒的可拓展性。
（3）把问候语之后的词语与数据库指令词语先进行精确对比，如果可以精确匹配，即词语与指令词语对比一模一样，则发送指令操控家居设备，进入步骤（4）操作。如果精确对比没有所包含的指令词语，再进行模糊对比，从中选择出相对率最为合适的指令，即进行第二次判断，通过前端界面询问使用者是否进行该条相对率最高的指令。如果使用者回复为“是”（即在交互界面点击“确定”按钮），则进行对应的指令操控，即进入步骤（4）操作如果使用者回复为“不是”（即在交互界面击“否”按钮），则不进行任何指令操控。
（4）指令执行阶段，通过步骤（3）一系列的指令判断后，就实现了使用语音识别对智能家居产品的操控。
22软件模块设计
221采用技术
本系统开发了三种类型的前端用户交互界面：手机APP、PC端的Web页面和微信小程序。手机APP采用A
droid技术进行开发，能够自适应各种品牌和型号的手机PC端的Web页面采用H5技术，并使用Bootstrap框架完成微信小程序的前端开发采用H5技术、CSS和JavaScript技术进行开发。
系统的管理后台采用Spri
gBoot进行开发，Spri
gBoot是用当前最流行的轻量级Java框架，不仅大大简化了工程配置文件的数量和繁琐的过程，而且还解决了框架集成过程中出现的依赖包版本冲突问题。
222系统后台功能设计
系统的后台包括用户管理和设备管理两大功能模块，并对这两r