Đồ Án Thiết Kế và Thi Công Mô Hình Gương Thông Minh Smart Mirror Tại HCMUTE

Đồ án nghiên cứu hcmute thiết kế và thi công mô hình gương thông minh smart mirror, áp dụng công nghệ tiên tiến, tối ưu giải pháp kỹ thuật cho bài toán .

• Tác giả: Trần Nguyên Vũ
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Đình Phú
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Điện Tử - Truyền Thông
• Đề tài: Thiết Kế và Thi Công Mô Hình Gương Thông Minh (Smart Mirror)
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
• PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
• PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• MỤC LỤC
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu tình hình nghiên cứu hiện nay
• 1.2. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.4. Nhiệm vụ nghiên cứu
• 1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.6. Phương pháp nghiên cứu
• 1.7. Bố cục của Đồ án
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN
• 2.1. Công nghệ nhận dạng giọng nói
• 2.2. Các công nghệ nhận dạng giọng nói
• 2.3. Thuật toán nhận diện giọng nói
• 2.4. Các thư viện giọng nói phổ biến
• 2.5. Giới thiệu về RASPBERY PI
• 2.5.1. Giới thiệu về bo mạch RASPBERRY PI 3
• 2.5.2. Cấu hình RASPBERRY PI
• 2.5.3. Vi xử lý ARM
• 2.6. Tổng quan thư viện NOSE
• 2.6.1. Giới thiệu NOSE
• 2.6.2. Đặc điểm NOSE
• 2.7. Tổng quan thư viện Angular
• 2.7.1. Giới thiệu Angular
• 2.7.2. Tính năng Angular
• 2.7.3. Cấu trúc MVC trong Angular
• 2.7.4. Dependency Injection trong Angular
• 2.8. Giới thiệu HDMI
• 2.9. Giới thiệu Camera Play Station Eye
• 2.10. Giới thiệu bóng đèn thông minh Xiaomi Yeelight LED Bulb
• 2.11. Giới thiệu module relay
• 3. CHƯƠNG 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Giới thiệu hệ thống
• 3.2. Sơ đồ khối toàn hệ thống
• 3.3. Tính toán và thiết kế hệ thống
• 3.4. Khối xử lí trung tâm
• 3.5. Khối thu âm
• 3.6. Khối hiển thị
• 3.7. Khối xử lí giọng nói
• 3.8. Sơ đồ nguyên lí toàn mạch
• 3.9. Lập trình hệ thống
• 3.9.1. Chương trình chính
• 3.9.2. Chương trình con
• 3.9.3. Speech to text
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thiết kế mô hình
• 4.2. Hoạt động của toàn hệ thống
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 1: CODE JAVASCRIPT
• PHỤ LỤC 2: CODE HTML

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Mô hình Gương Thông minh Smart Mirror

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công mô hình gương thông minh (Smart Mirror)" tại HCMUTE tập trung vào việc xây dựng một hệ thống gương thông minh tích hợp nhiều chức năng tiện ích. Đề tài hướng đến việc ứng dụng công nghệ Internet of Things (IoT), cụ thể là sử dụng Raspberry Pi 3 làm trung tâm điều khiển. Sinh viên đã nghiên cứu và tích hợp nhiều module khác nhau, bao gồm camera, module relay điều khiển đèn, và kết nối wifi để truy cập thông tin thời tiết, lịch trình, bản đồ và tin tức. Hệ thống được thiết kế để tương tác với người dùng thông qua nhận diện giọng nói, cho phép điều khiển các chức năng một cách thuận tiện. Đây là một ví dụ điển hình về ứng dụng thực tiễn của kiến thức về lập trình nhúng, xử lý tín hiệu và công nghệ thông tin.

1.1 Mục tiêu và Phạm vi Nghiên cứu

Mục tiêu chính của đồ án là thiết kế và chế tạo một mô hình gương thông minh có khả năng hiển thị thông tin thời gian, thời tiết, lịch trình, điều khiển đèn thông minh và tìm kiếm thông tin trực tuyến. Phạm vi nghiên cứu bao gồm thiết kế phần cứng, lập trình phần mềm cho Raspberry Pi 3, tích hợp camera và các module khác, phát triển giao diện người dùng thân thiện và hiệu quả. Hệ thống được thiết kế để hoạt động ổn định và đáng tin cậy trong môi trường gia đình. Việc sử dụng Raspberry Pi như nền tảng cho phép khả năng mở rộng và tích hợp các tính năng mới trong tương lai. Sinh viên đã tập trung vào việc xây dựng một hệ thống gương thông minh tự chế, tận dụng các nguồn mở và thư viện lập trình có sẵn. Thiết kế đồ án đã trải qua các giai đoạn từ khâu nghiên cứu, lập kế hoạch, thiết kế, thi công, đến quá trình thử nghiệm và hoàn thiện sản phẩm cuối cùng. Các khía cạnh kỹ thuật bao gồm lập trình gưong thông minh, thiết kế mạch điện và tích hợp phần cứng được đề cập chi tiết trong báo cáo.

1.2 Công nghệ và Phương pháp

Đồ án sử dụng Raspberry Pi 3 như nền tảng xử lý trung tâm. Hệ thống sử dụng camera Play Station Eye để tương tác trực quan với người dùng. Việc điều khiển thiết bị thông minh như đèn được thực hiện thông qua module relay. Phần mềm được phát triển dựa trên các thư viện mã nguồn mở như NodeJS và AngularJS. Lập trình gương thông minh được thực hiện bằng JavaScript. Hệ thống kết nối internet thông qua wifi để truy cập và hiển thị thông tin thời tiết, lịch trình, bản đồ và tin tức. Ứng dụng dựa trên nền tảng đám mây của Google, API được sử dụng để lấy dữ liệu. Sinh viên đã áp dụng phương pháp nghiên cứu thực nghiệm, tự thiết kế và xây dựng hệ thống, sau đó thử nghiệm và hiệu chỉnh để đạt được hiệu quả tốt nhất. Thiết kế hệ thống gương thông minh được thực hiện một cách bài bản, đảm bảo tính khả thi và hiệu quả. Phương pháp này nhấn mạnh tính thực tiễn và ứng dụng trong môi trường thực tế. Việc sử dụng các thư viện lập trình sẵn có giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.

II. Phân tích Hệ thống Gương Thông minh

Hệ thống gương thông minh được thiết kế theo cấu trúc mô-đun, bao gồm các thành phần chính: khối xử lý trung tâm (Raspberry Pi 3), khối thu âm (micro), khối hiển thị (màn hình gắn trên gương), và khối xử lý giọng nói. Phần mềm được viết để điều khiển tất cả các module và tương tác với người dùng. Hệ thống sử dụng giọng nói làm phương thức giao tiếp chính. Gương thông minh nhận diện giọng nói, xử lý yêu cầu và phản hồi lại người dùng thông qua hiển thị trên màn hình. Mạch điện tử được thiết kế để đảm bảo an toàn và hiệu quả hoạt động của hệ thống. Các thành phần được kết nối với nhau một cách logic và hiệu quả. Thiết kế phần cứng được tối ưu hóa để đảm bảo tính nhỏ gọn, tiết kiệm năng lượng và dễ dàng lắp đặt. Hệ thống vận hành trơn tru, đáp ứng tốt các yêu cầu của người dùng. Thiết kế và thi công gương thông minh này thể hiện sự sáng tạo và kỹ năng thực tiễn của sinh viên.

2.1 Khối Xử lý Trung Tâm

Raspberry Pi 3 đóng vai trò là bộ não của hệ thống gương thông minh. Nó chạy hệ điều hành Raspbian và thực hiện các tác vụ xử lý chính. Vi xử lý ARM trên Raspberry Pi 3 có hiệu năng đủ mạnh để xử lý các yêu cầu của ứng dụng. Phần mềm được viết để điều khiển các module khác, xử lý dữ liệu từ camera và micro, và hiển thị thông tin lên màn hình. Raspberry Pi kết nối internet thông qua wifi để truy cập thông tin trực tuyến. Gương thông minh được điều khiển bởi các lệnh do người dùng nói ra. Kết nối wifi là yếu tố quan trọng đảm bảo hệ thống hoạt động đúng chức năng. Phần cứng Raspberry Pi được lựa chọn phù hợp với yêu cầu của đồ án. Hệ thống được thiết kế để dễ dàng cập nhật và mở rộng trong tương lai. Việc lựa chọn Raspberry Pi 3 là một quyết định hợp lý do tính năng và khả năng mở rộng của nó.

2.2 Khối Xử lý Giọng Nói và Giao Diện Người Dùng

Khối xử lý giọng nói của hệ thống gương thông minh chịu trách nhiệm nhận diện giọng nói của người dùng. Phần mềm sử dụng các thuật toán nhận dạng giọng nói để chuyển đổi tín hiệu âm thanh thành văn bản. Dữ liệu này được xử lý để xác định các lệnh và thực hiện các tác vụ tương ứng. Giao diện người dùng được thiết kế trực quan và thân thiện. Thông tin được hiển thị rõ ràng trên màn hình gắn trên gương. Việc tương tác với hệ thống rất đơn giản và dễ dàng. Phần mềm được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của người dùng một cách hiệu quả. Gương thông minh đã đạt được hiệu quả tương tác cao. Hệ thống đã được thử nghiệm và chứng minh khả năng hoạt động ổn định. Thiết kế giao diện người dùng đã được tối ưu hóa cho trải nghiệm người dùng tốt nhất. Ứng dụng đã được tối ưu hoá để hoạt động mượt mà.

III. Kết luận và Hướng Phát Triển

Đồ án tốt nghiệp đã thành công trong việc thiết kế và thi công một mô hình gương thông minh chức năng. Hệ thống hoạt động ổn định và đáp ứng tốt các yêu cầu đặt ra. Gương thông minh HCMUTE này thể hiện khả năng ứng dụng thực tiễn của kiến thức về lập trình nhúng, xử lý tín hiệu, và công nghệ thông tin. Việc sử dụng Raspberry Pi và các thư viện mã nguồn mở giúp giảm chi phí và tăng tính linh hoạt của hệ thống. Đồ án có giá trị thực tiễn cao, có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

3.1 Đánh giá Kết Quả

Đồ án đã đạt được các mục tiêu đề ra. Hệ thống gương thông minh hoạt động ổn định và đáng tin cậy. Giao diện người dùng thân thiện và dễ sử dụng. Thời gian đáp ứng nhanh chóng. Chức năng đa dạng và đáp ứng tốt nhu cầu người dùng. Đồ án thành công trong việc tích hợp phần cứng và phần mềm. Thiết kế hệ thống logic và hiệu quả. Chất lượng sản phẩm đạt yêu cầu. Hệ thống đã được thử nghiệm trong nhiều điều kiện khác nhau. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả. Đây là một thành tựu đáng kể của sinh viên HCMUTE.

3.2 Hướng Phát Triển Tương Lai

Hệ thống gương thông minh có tiềm năng phát triển lớn. Có thể tích hợp thêm nhiều chức năng mới, ví dụ như nhận diện khuôn mặt, điều khiển nhà thông minh toàn diện hơn, tích hợp thêm các dịch vụ trực tuyến khác. Cải thiện độ chính xác của nhận diện giọng nói. Nâng cấp giao diện người dùng để thân thiện hơn. Tối ưu hoá phần mềm để giảm thiểu thời gian đáp ứng. Thiết kế phần cứng có thể được cải tiến để nhỏ gọn và tiết kiệm năng lượng hơn. Tích hợp công nghệ IoT với các thiết bị khác trong nhà. Ứng dụng có thể mở rộng để phục vụ nhiều người dùng hơn. Đây là một dự án có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong tương lai. Việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển hệ thống này sẽ mang lại nhiều lợi ích cho người dùng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đồ án được thực hiện trong bối cảnh công nghệ Internet of Things (IoT) và Home Automation đang ngày càng phổ biến, khi các thiết bị điện tử thông minh dần xâm nhập vào cuộc sống sinh hoạt hằng ngày. Nhóm tác giả xuất phát từ quan sát rằng gương là vật dụng gần như gia đình nào cũng có, với bề mặt đủ lớn để hiển thị thông tin và có khả năng tương tác khi tích hợp công nghệ. Từ đó, nhóm đặt vấn đề: thay vì sử dụng một thiết bị HUB riêng biệt cho nhà thông minh, tại sao không biến chiếc gương — thứ đầu tiên người dùng nhìn vào mỗi buổi sáng — trở thành trung tâm điều khiển?

Đồ án được thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử – Truyền thông, hoàn thành vào tháng 01/2017, dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Đình Phú.

Mục tiêu nghiên cứu: Thiết kế và thi công mô hình gương thông minh (Smart Mirror) cung cấp giao diện hiển thị thông tin (thời gian, thời tiết, lịch trình công việc) và điều khiển thiết bị thông minh khác thông qua lệnh bằng giọng nói.

Nhiệm vụ nghiên cứu:

1. Tìm hiểu cách viết ứng dụng cho Raspberry Pi.
2. Khảo sát và lập trình giao tiếp giữa Raspberry Pi và module camera.
3. Lập trình khối giao tiếp giữa Raspberry Pi và wifi.
4. Lắp đặt mô hình gương thông minh.
5. Lắp ráp các khối điều khiển vào mô hình.
6. Chạy thử nghiệm hệ thống.
7. Viết báo cáo kết quả đạt được.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Thiết kế mô hình gương thông minh hỗ trợ cập nhật thông tin và điều khiển thiết bị trong nhà.
• Sử dụng module Raspberry Pi làm bộ điều khiển và xử lý trung tâm.
• Camera sử dụng có độ phân giải tối thiểu 640×480 pixel, tối thiểu 28 khung hình/giây.
• Phạm vi áp dụng: chỉ hoạt động ở nơi có kết nối wifi hoặc 3G.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và công nghệ sử dụng

Đồ án xây dựng trên nền tảng kiến thức vi xử lý và lập trình nhúng, kết hợp với các mã nguồn mở lập trình ứng dụng trong lĩnh vực Home Automation. Các thành phần lý thuyết và công nghệ chủ yếu bao gồm:

Công nghệ nhận dạng giọng nói: Nhóm trình bày lý thuyết nhận dạng tiếng nói theo ba nguyên tắc — biểu diễn tín hiệu tiếng nói qua phổ biên độ ngắn hạn (short-term amplitude spectrum), phiên âm nội dung thành dãy ký hiệu ngữ âm, và nhận dạng tiếng nói như một quá trình nhận thức có sử dụng thông tin ngữ nghĩa. Phương pháp rút trích đặc trưng được đề cập là MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients), thực hiện qua năm bước: windowing, biến đổi Fourier rời rạc, chuyển sang vùng tần số theo cảm nhận tai người, lấy log, và biến đổi Fourier đảo. Công cụ nhận dạng giọng nói thực tế được tích hợp là nền tảng Google Cloud Speech-to-Text, truy cập qua API.

Phần cứng:

• Raspberry Pi 3 Model B (ra đời tháng 2/2016): CPU Broadcom BCM2837 ARMv8 Cortex-A53 64-bit Quad Core 1.2GHz, RAM 1GB LPDDR2 900MHz, GPU Broadcom VideoCore IV 3D, hỗ trợ WiFi 802.11n, Bluetooth 4.1, 40 chân GPIO, cổng HDMI, nguồn 5V/2500mA.
• Camera PlayStation Eye: độ phân giải 640×480 pixel ở 60Hz, hoặc 320×240 pixel ở 120Hz, tích hợp microphone xử lý mẫu 16-bit ở 48 kHz, tỷ lệ tín hiệu/tiếng ồn 90 decibel, giao tiếp qua USB 2.0.
• Bóng đèn thông minh Xiaomi Yeelight LED Bulb: công suất 9W, điện áp 220V–50Hz, thông lượng 600 lumens, kết nối WiFi IEEE 802.11 4GHz.
• Module 4 relay: điện áp nuôi 5VDC, đóng ngắt tối đa AC250V–10A hoặc DC30V–10A, tiêu thụ khoảng 80mA mỗi relay.
• Kết nối hiển thị HDMI: truyền tải hình ảnh và âm thanh đồng thời, hỗ trợ 8 kênh tiếng 24-bit ở 192Hz.

Phần mềm và thư viện:

• Hệ điều hành Raspbian Jessie cài đặt trên thẻ SD dung lượng >8GB.
• Node.js (Node): thư viện mã nguồn mở xây dựng trên JavaScript V8 Engine, mô hình đơn luồng (single thread), không đồng bộ, không lưu trữ dữ liệu buffer, phát hành theo MIT License.
• AngularJS: framework JavaScript phát triển ứng dụng trang đơn (Single Page Application – SPA), sử dụng mô hình MVC (Model–View–Controller) và kỹ thuật Dependency Injection.
• VNC Viewer để truy cập và điều khiển Raspberry Pi từ xa qua mạng nội bộ.
• Win32DiskImager để ghi hệ điều hành lên thẻ SD.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp chủ yếu là thu thập thông tin, tự nghiên cứu, tổng hợp và đưa ra phương án thực hiện. Trên thực tế, nhóm triển khai theo quy trình thiết kế kỹ thuật phần cứng – phần mềm kết hợp: thiết kế sơ đồ khối hệ thống, lựa chọn linh kiện, lập trình ứng dụng nhúng bằng JavaScript (Node.js và AngularJS), tích hợp API Google Cloud, và chạy thử nghiệm thực tế trong điều kiện hoạt động.

Nguồn dữ liệu: Dữ liệu giọng nói thu từ camera PlayStation Eye, xử lý nhận dạng qua nền tảng Google Cloud Platform (Speech-to-Text API); dữ liệu thời tiết, bản đồ và video lấy từ các API trực tuyến.

---

Thiết kế và triển khai

Kiến trúc hệ thống

Hệ thống gương thông minh gồm bảy khối chức năng:

Khối	Chức năng
Khối thu âm	Thu thập giọng nói từ môi trường qua camera PlayStation Eye
Khối xử lý trung tâm	Raspberry Pi 3, nhận và xử lý tất cả dữ liệu đầu vào/ra
Khối xử lý giọng nói	Chuyển đổi giọng nói thành văn bản (Speech-to-Text) qua Google Cloud
Khối internet	Cung cấp kết nối WiFi cho Raspberry Pi giao tiếp với API
Khối hiển thị	Monitor kết nối qua cổng HDMI, hiển thị giao diện AngularJS
Khối cơ cấu chấp hành	Module 4 relay điều khiển bóng đèn thường và đèn Yeelight
Khối nguồn	Cung cấp 5V/2500mA (12.5W) qua cổng Micro USB cho Raspberry Pi

Raspberry Pi 3 đóng vai trò xử lý trung tâm: nhận tín hiệu âm thanh qua USB từ camera PlayStation Eye, gửi lên Google Cloud để nhận dạng, nhận kết quả dạng văn bản (JSON), phân tích lệnh và điều khiển giao diện hiển thị hoặc phần cứng tương ứng.

Phần mềm và lập trình

Ứng dụng được viết bằng JavaScript, sử dụng Node.js cho phần xử lý backend và AngularJS cho phần giao diện hiển thị (frontend) theo mô hình MVC. Chương trình gồm:

• Chương trình chính: khởi động hệ thống, lắng nghe từ khóa kích hoạt.
• Speech-to-Text: giao tiếp với Google Cloud Platform để chuyển giọng nói thành văn bản.
• Các chương trình con (mỗi chức năng có lưu đồ giải thuật riêng):
  • Hiển thị bản đồ, Zoom in/Zoom out (tích hợp Google Maps API).
  • Quản lý danh sách công việc Todoist: Add, Remove.
  • Hiển thị đề mục tin tức báo chí.
  • Điều khiển đèn thông minh Yeelight: Light on, Light off.
  • Điều khiển module relay: LED on, LED off.
  • Tìm kiếm và phát video, Stop video.
  • Hiển thị thông tin thời tiết.
  • Bộ đếm Timer: Start, Stop, Resume.

Hệ điều hành Raspbian Jessie được cài đặt trên thẻ SD (>8GB) thông qua Win32DiskImager. Truy cập điều khiển từ xa thực hiện qua VNC Viewer sau khi bật VNC Server trên Raspberry Pi (Preferences > Raspberry Pi Configuration > Interfaces > Enable VNC).

Kết nối phần cứng

Raspberry Pi 3 được kết nối:

• Nguồn 5V/2500mA (12.5W) qua cổng Micro USB.
• Camera PlayStation Eye qua cổng USB.
• Màn hình hiển thị qua cổng HDMI.
• Module relay qua các chân GPIO.
• Đèn Yeelight điều khiển qua WiFi (giao thức LAN nội bộ).
• Kết nối Internet qua WiFi tích hợp hoặc cổng Ethernet.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương này trình bày tình hình nghiên cứu hiện nay về thiết bị thông minh và Home Automation, lý do hình thành đề tài, tính cấp thiết khi Internet ngày càng gắn liền với cuộc sống. Nhóm xác định mục tiêu, nhiệm vụ, đối tượng, phạm vi nghiên cứu và phương pháp thực hiện, đồng thời nêu bố cục năm chương của đồ án.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết liên quan

Chương này cung cấp nền tảng lý thuyết cho toàn bộ đồ án, gồm: lý thuyết nhận dạng giọng nói và phương pháp rút trích đặc trưng MFCC; tổng quan Raspberry Pi 3 (cấu hình phần cứng, pinout 40 chân GPIO, kiến trúc vi xử lý ARM/ARMv8 Cortex-A53); thư viện Node.js và AngularJS (cấu trúc MVC, Dependency Injection); chuẩn kết nối HDMI; camera PlayStation Eye; bóng đèn thông minh Xiaomi Yeelight LED Bulb; và module relay 4 kênh. Các bảng thông số kỹ thuật của từng linh kiện được trình bày chi tiết (Bảng 2-1 đến Bảng 2-4).

Chương 3: Tính toán và thiết kế hệ thống

Chương này mô tả kiến trúc hệ thống qua sơ đồ khối toàn hệ thống, sơ đồ nguyên lý từng khối (xử lý trung tâm, thu âm, hiển thị, xử lý giọng nói) và sơ đồ kết nối toàn mạch. Phần lập trình trình bày lưu đồ giải thuật của từng module phần mềm (17 lưu đồ từ Hình 3-18 đến Hình 3-38), bao gồm: chương trình chính, speech-to-text, bản đồ, Todoist, tin tức, điều khiển đèn Yeelight, module relay, tìm kiếm video, thời tiết và Timer. Quy trình cài đặt Raspbian, thiết lập VNC và cấu hình Google Cloud Platform API cũng được trình bày từng bước.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương này trình bày kết quả thiết kế mô hình vật lý (mặt trước và mặt sau) cùng giao diện hiển thị khi khởi động. Nhóm kiểm tra thực tế hoạt động của từng tính năng: danh sách lệnh giọng nói mà gương có thể nhận, hiển thị bản đồ TP. Hồ Chí Minh khi nhận lệnh "Show map" và thực hiện Zoom in/out, quản lý danh sách công việc (Todoist), tìm kiếm video (ví dụ kết quả tìm "sushi"), và bộ đếm Timer.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương này tóm lược các kết quả đạt được và đề xuất các hướng mở rộng cho sản phẩm trong tương lai.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính: Nhóm đã thi công thành công mô hình gương thông minh hoạt động trên nền tảng Raspberry Pi 3, có khả năng nhận lệnh bằng giọng nói và thực hiện các tính năng:

Tính năng	Mô tả thực hiện
Hiển thị bản đồ	Hiển thị bản đồ TP. Hồ Chí Minh, hỗ trợ Zoom in/Zoom out qua lệnh giọng nói
Quản lý lịch trình	Kết nối Todoist, thêm/xóa công việc bằng lệnh Add/Remove
Tìm kiếm video	Hiển thị kết quả video liên quan (ví dụ: tìm kiếm "sushi")
Bộ đếm thời gian	Timer có Start, Stop, Resume
Điều khiển đèn Yeelight	Bật/tắt bóng đèn thông minh Xiaomi qua WiFi
Điều khiển module relay	Bật/tắt thiết bị điện qua GPIO của Raspberry Pi
Thông tin thời tiết	Hiển thị dữ liệu thời tiết từ API trực tuyến
Đề mục tin tức	Hiển thị tiêu đề tin tức báo chí

Giải pháp kỹ thuật tác giả đề xuất: Sử dụng Google Cloud Speech-to-Text API để xử lý nhận dạng giọng nói thay vì xây dựng thư viện nội bộ, giúp giảm tải tính toán cho Raspberry Pi và tận dụng độ chính xác cao của dịch vụ đám mây. Kết hợp Node.js (backend) và AngularJS (frontend) trên cùng một thiết bị nhúng là lựa chọn phù hợp với cấu trúc Single Page Application chạy trên màn hình gương.

Đóng góp: Đồ án thực hiện tích hợp đồng thời nhiều dịch vụ (bản đồ, video, lịch trình, thời tiết, điều khiển phần cứng) trong một giao diện thống nhất điều khiển bằng giọng nói trên nền tảng Raspberry Pi 3 — một thiết kế DIY hoàn chỉnh phù hợp với bối cảnh nghiên cứu IoT và Home Automation.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Theo tác giả, đồ án được hoàn thành trong điều kiện còn hạn chế về kiến thức, do đó không tránh khỏi thiếu sót. Một số giới hạn xuất phát từ phạm vi nghiên cứu:

• Hệ thống chỉ hoạt động khi có kết nối WiFi hoặc 3G; không hỗ trợ chế độ ngoại tuyến (offline).
• Camera sử dụng là PlayStation Eye kết nối USB, chưa khai thác cổng CSI chuyên dụng của Raspberry Pi.
• Nhận dạng giọng nói phụ thuộc hoàn toàn vào dịch vụ Google Cloud, do đó bị ảnh hưởng bởi chất lượng kết nối mạng và độ trễ.
• Đồ án chưa đề cập đến bảo mật hệ thống (xác thực người dùng, mã hóa lệnh điều khiển).

Hướng phát triển: Nhóm tác giả đề xuất mở rộng thêm tính năng và cải thiện giao diện người dùng trong các phiên bản tiếp theo, song không nêu chi tiết cụ thể trong văn bản.

---

Giá trị tham khảo

Đồ án hữu ích cho các nhóm đối tượng sau:

• Sinh viên ngành Điện tử – Viễn thông, Kỹ thuật máy tính, Điện tử công nghiệp đang tìm hiểu về lập trình nhúng trên Raspberry Pi, tích hợp phần cứng với phần mềm ứng dụng web, và thiết kế hệ thống IoT.
• Sinh viên ngành Công nghệ thông tin quan tâm đến lập trình JavaScript (Node.js, AngularJS) trên nền tảng nhúng, hoặc tích hợp các API của Google Cloud (Speech-to-Text, Maps).
• Người thực hiện đề tài tương tự về Home Automation, Smart Home Hub, hoặc giao diện điều khiển bằng giọng nói.

Phần đáng tham khảo:

• Chương 2 (cơ sở lý thuyết): bảng thông số kỹ thuật Raspberry Pi 3, camera PlayStation Eye, đèn Yeelight và module relay; giải thích kiến trúc ARM/Cortex-A53; so sánh Node.js và AngularJS về đặc điểm và ứng dụng.
• Chương 3 (thiết kế): quy trình cài đặt Raspbian từng bước, thiết lập VNC, cấu hình Google Cloud API, và các lưu đồ giải thuật chi tiết cho từng module tính năng.
• Phụ lục 1 và 2: mã nguồn JavaScript và HTML thực tế của ứng dụng.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Gương thông minh trong đồ án nhận lệnh giọng nói bằng cách nào? Camera PlayStation Eye (kết nối qua USB) thu âm thanh, Raspberry Pi 3 gửi dữ liệu lên Google Cloud Platform qua API để thực hiện chuyển đổi giọng nói thành văn bản (Speech-to-Text). Kết quả văn bản được phân tích để xác định lệnh và kích hoạt chức năng tương ứng.

2. Tại sao nhóm chọn Raspberry Pi 3 thay vì Arduino hay các KIT khác? Theo đồ án, Raspberry Pi 3 được chọn vì đáp ứng đồng thời các yêu cầu: hiển thị qua cổng HDMI, kết nối WiFi tích hợp (điều mà Pi 1 và Pi 2 không có), có sức mạnh xử lý đủ để chạy ứng dụng web Node.js và AngularJS, và có giá cả phù hợp. Arduino phù hợp hơn cho các dự án nhỏ không cần hiển thị hay kết nối mạng.

3. Camera PlayStation Eye có thông số kỹ thuật như thế nào và vì sao phù hợp? Camera PlayStation Eye quay video ở 640×480 pixel/60Hz hoặc 320×240 pixel/120Hz, giao tiếp USB 2.0. Microphone tích hợp xử lý tín hiệu 16-bit ở 48 kHz với tỷ lệ tín hiệu/nhiễu 90 decibel, hỗ trợ loại bỏ tiếng vang và ức chế tiếng ồn — phù hợp với yêu cầu thu âm trong môi trường phòng ngủ hoặc phòng tắm.

4. Đèn thông minh Yeelight được điều khiển qua cơ chế nào, khác gì với module relay? Đèn Yeelight Xiaomi LED Bulb (9W, 220V, 600 lumens) kết nối qua WiFi (IEEE 802.11 2.4GHz), do đó Raspberry Pi điều khiển bật/tắt thông qua mạng nội bộ mà không cần dây dẫn trực tiếp. Module 4 relay (DC30V–10A / AC250V–10A) dùng để điều khiển các thiết bị điện thông thường qua dây dẫn, được kích bằng tín hiệu GPIO 3.3V/5V từ Raspberry Pi.

5. Hệ thống gương thông minh hỗ trợ những tính năng cụ thể nào theo văn bản? Theo Chương 4, gương thông minh hỗ trợ: hiển thị bản đồ TP. Hồ Chí Minh kèm Zoom in/Zoom out (lệnh "Show map"); quản lý danh sách công việc Todoist (Add/Remove); tìm kiếm và phát video; bộ đếm Timer (Start/Stop/Resume); điều khiển bật/tắt đèn Yeelight; điều khiển module relay; hiển thị thông tin thời tiết và đề mục tin tức báo chí.

---

Kết luận

Đồ án "Thiết kế và thi công mô hình gương thông minh (Smart Mirror)" của nhóm sinh viên Trần Nguyên Vũ và Trần Hữu Nghĩa là một công trình thiết kế kỹ thuật điện tử – nhúng hoàn chỉnh, tích hợp phần cứng (Raspberry Pi 3, camera PlayStation Eye, module relay, đèn Yeelight) với phần mềm ứng dụng web (Node.js, AngularJS) và dịch vụ đám mây (Google Cloud Speech-to-Text API). Sản phẩm đạt mục tiêu ban đầu: người dùng có thể điều khiển thiết bị và truy cập thông tin hữu ích thông qua giao diện gương bằng lệnh giọng nói, không cần chạm vào thiết bị. Đồ án phù hợp làm tài liệu tham khảo cho các nhóm sinh viên ngành Điện tử – Truyền thông hoặc Công nghệ thông tin muốn tìm hiểu về thiết kế hệ thống IoT, lập trình nhúng trên nền Linux, và tích hợp API đám mây vào phần cứng nhúng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan đề tài: Trình bày về sự cần thiết đề tài, vai trò của đề tài trong cuộc sống. Đồng thời nêu ra được các phương pháp tiếp cận và thực hiện đề tài theo từng bước.  Chương 2: Giới thiệu về các kiến thức lý thuyết cơ bản về công nghệ Internet, giới thiệu kit Raspberry Pi 3 với hệ điều hành Rasbian. Nêu lên các đặc điểm, giao thức truyền nhận dữ liệu, lựa chọn thiết bị thu âm, đèn thông minh và các thư viện hỗ trợ thực hiện đề tài.

 Chương 3: Lắp đặt hệ thống. Trình bày về hệ thống gương thông minh gồm sơ đồ khối, sơ đồ nguyên lý toàn hệ thống. Đưa ra lưu đồ giải thuật cho ứng dụng và chương trình vi xử lý.  Chương 4: Kết quả so sánh, thực nghiệm, phân tích, tổng hợp.

Chương này đưa ra các kết quả kiểm ra thực tế vào nhiều thời điểm trong ngày hoặc hoạt động trong các môi trường khác nhau.  Chương 5: Kết luận và hướng phát triển: Chương này sẽ đưa ra các kết quả đạt được sau khi thực hiện đồ án, các hướng phát triển và mở rộng của đồ án. 3 do an ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 2. Công nghệ nhận dạng giọng nói Giọng nói đang ngày càng trở nên "quyền lực" khi có thể điều khiển mọi thiết bị công nghệ hiện đại ngày nay.

Chúng đều có thể nhận diện giọng nói của bạn để thực hiện nhiều tính năng và hành động khác nhau. Nhận dạng tiếng nói là một quá trình nhận dạng mẫu, với mục đích là phân lớp (classify) thông tin đầu vào là tín hiệu tiếng nói thành một dãy tuần tự các mẫu đã được học trước đó và lưu trữ trong bộ nhớ. Các mẫu là các đơn vị nhận dạng, chúng có thể là các từ, hoặc các âm vị. Nếu các mẫu này là bất biến và không thay đổi thì công việc nhận dạng tiếng nói trở nên đơn giản bằng cách so sánh dữ liệu tiếng nói cần nhận dạng với các mẫu đã được học và lưu trữ trong bộ nhớ.

Khó khăn cơ bản của nhận dạng tiếng nói đó là tiếng nói luôn biến thiên theo thời gian và có sự khác biệt lớn giữa tiếng nói của những người nói khác nhau, tốc độ nói, ngữ cảnh và môi trường âm học khác nhau. Xác định những thông tin biến thiên nào của tiếng nói là có ích và những thông tin nào là không có ích đối với nhận dạng tiếng nói là rất quan trọng. Đây là một nhiệm vụ rất khó khăn mà ngay cả với các kỹ thuật xác suất thống kê mạnh cũng khó khăn trong việc tổng quát hoá từ các mẫu tiếng nói những biến thiên quan trọng cần thiết trong nhận dạng tiếng nói. Các nghiên cứu về nhận dạng tiếng nói dựa trên ba nguyên tắc cơ bản:  Tín hiệu tiếng nói được biểu diễn chính xác bởi các giá trị phổ trong một khung thời gian ngắn (short-term amplitude spectrum).

Nhờ vậy ta có thể trích ra các đặc điểm tiếng nói từ những khoảng thời gian ngắn và dùng các đặc điểm này làm dữ liệu để nhận dạng tiếng nói.  Nội dung của tiếng nói được biểu diễn dưới dạng chữ viết, là một dãy các ký hiệu ngữ âm. Do đó ý nghĩa của một phát âm được bảo toàn khi chúng ta phiên âm phát âm thành dãy các ký hiệu ngữ âm. 4 do an ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP  Nhận dạng tiếng nói là một quá trình nhận thức.

Thông tin về ngữ nghĩa (semantics) và suy đoán (pragmatics) có giá trị trong quá trình nhận dạng tiếng nói, nhất là khi thông tin về âm học là không rõ ràng.