models = ['lighton.pmdl','lightoff.pmdl','music_on.pmdl','music_off.pmdl'] callbacks = [lambda:callbakck_light_on(), lambda:callbakck_light_off(), lambda:callbakck_music_on(), lambda:callbakck_music_off()] # 定义检测器 signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler) sensitivity = [0.5]*len(models) detector = snowboydecoder.HotwordDetector(models, sensitivity=sensitivity) print('开始检测') # 主循环，每隔一段时间检测一次 detector.start(detected_callback=callbacks, interrupt_check=interrupt_callback, sleep_time=0.03) detector.terminate()

这段代码是一个基于Snowboy的热词检测器，可以检测指定的几个热词，当检测到某个热词时，会调用对应的回调函数进行处理。

具体来说，models列表中存储了需要检测的热词模型文件名，callbacks列表中存储了每个热词模型对应的回调函数。在检测器启动后，会不断地检测麦克风输入，当检测到某个热词时，会调用对应的回调函数处理。

其中，sensitivity是一个敏感度列表，用于调整每个模型的检测灵敏度。signal_handler是一个信号处理函数，用于在检测过程中捕获中断信号，以便在程序中止时关闭检测器。interrupt_callback是一个中断回调函数，用于在检测器启动时初始化一些参数，比如设置检测器的最大运行时间。

最后，detector.start()函数启动检测器，detector.terminate()函数在检测结束时终止检测器。

相关问题

KMDF驱动如何获取底层硬盘驱动对象，并向其发送IRP_MJ_READ请求？请给出示例

要获取底层硬盘驱动对象并向其发送IRP_MJ_READ请求，可以使用下面的示例代码：

#include <ntddk.h>

NTSTATUS ReadSector(IN PDEVICE_OBJECT DeviceObject, IN PIRP Irp, IN PVOID Context)
{
    // 获取IRP的输入输出缓冲区
    PIO_STACK_LOCATION irpStack = IoGetCurrentIrpStackLocation(Irp);
    PVOID inputBuffer = Irp->AssociatedIrp.SystemBuffer;
    PVOID outputBuffer = Irp->UserBuffer;

    // 分配一个MDL描述符并锁定输入缓冲区
    PMDL mdl = IoAllocateMdl(inputBuffer, irpStack->Parameters.Read.Length, FALSE, FALSE, NULL);
    MmBuildMdlForNonPagedPool(mdl);
    MmProbeAndLockPages(mdl, KernelMode, IoReadAccess);

    // 构造IRP并发送给底层驱动
    PIRP readIrp = IoBuildSynchronousFsdRequest(IRP_MJ_READ, DeviceObject, outputBuffer, irpStack->Parameters.Read.Length, &irpStack->Parameters.Read.StartingOffset, NULL, NULL);
    NTSTATUS status = IoCallDriver(DeviceObject, readIrp);

    // 解锁并释放MDL
    MmUnlockPages(mdl);
    IoFreeMdl(mdl);

    return status;
}

NTSTATUS DispatchReadWrite(IN PDEVICE_OBJECT DeviceObject, IN PIRP Irp)
{
    // 获取IRP的输入输出缓冲区
    PIO_STACK_LOCATION irpStack = IoGetCurrentIrpStackLocation(Irp);
    PVOID inputBuffer = Irp->AssociatedIrp.SystemBuffer;
    PVOID outputBuffer = Irp->UserBuffer;

    // 如果是读请求，则调用ReadSector函数发送IRP_MJ_READ请求
    if (irpStack->MajorFunction == IRP_MJ_READ)
    {
        return ReadSector(DeviceObject, Irp, NULL);
    }

    // 如果是写请求，则直接返回成功
    if (irpStack->MajorFunction == IRP_MJ_WRITE)
    {
        Irp->IoStatus.Status = STATUS_SUCCESS;
        Irp->IoStatus.Information = irpStack->Parameters.Write.Length;
        IoCompleteRequest(Irp, IO_NO_INCREMENT);
        return STATUS_SUCCESS;
    }

    // 其他请求则返回未实现
    Irp->IoStatus.Status = STATUS_NOT_IMPLEMENTED;
    Irp->IoStatus.Information = 0;
    IoCompleteRequest(Irp, IO_NO_INCREMENT);
    return STATUS_NOT_IMPLEMENTED;
}

NTSTATUS DriverEntry(IN PDRIVER_OBJECT DriverObject, IN PUNICODE_STRING RegistryPath)
{
    // 创建设备对象
    PDEVICE_OBJECT deviceObject;
    UNICODE_STRING deviceName = RTL_CONSTANT_STRING(L"\\Device\\MyDisk");
    UNICODE_STRING symbolicLinkName = RTL_CONSTANT_STRING(L"\\DosDevices\\MyDisk");
    NTSTATUS status = IoCreateDevice(DriverObject, 0, &deviceName, FILE_DEVICE_DISK, 0, FALSE, &deviceObject);
    if (!NT_SUCCESS(status))
    {
        return status;
    }

    // 创建符号链接
    status = IoCreateSymbolicLink(&symbolicLinkName, &deviceName);
    if (!NT_SUCCESS(status))
    {
        IoDeleteDevice(deviceObject);
        return status;
    }

    // 设置IRP处理函数
    for (ULONG i = 0; i <= IRP_MJ_MAXIMUM_FUNCTION; i++)
    {
        DriverObject->MajorFunction[i] = DispatchReadWrite;
    }

    // 获取底层硬盘驱动对象
    WCHAR diskName[] = L"\\Device\\Harddisk0\\Partition1";
    UNICODE_STRING diskNameUnicode = RTL_CONSTANT_STRING(diskName);
    PDEVICE_OBJECT diskObject = IoGetDeviceObjectByDeviceName(&diskNameUnicode);

    // 发送IRP_MJ_READ请求
    PVOID buffer = ExAllocatePoolWithTag(NonPagedPool, 512, 'MyD');
    if (buffer != NULL)
    {
        LARGE_INTEGER offset = { 0 };
        PIRP readIrp = IoBuildSynchronousFsdRequest(IRP_MJ_READ, diskObject, buffer, 512, &offset, NULL, NULL);
        if (readIrp != NULL)
        {
            status = IoCallDriver(diskObject, readIrp);
            if (NT_SUCCESS(status))
            {
                DbgPrint("Read sector successfully!\n");
            }
            else
            {
                DbgPrint("Read sector failed with status 0x%X\n", status);
            }
        }
        else
        {
            DbgPrint("Failed to build IRP\n");
        }
        ExFreePoolWithTag(buffer, 'MyD');
    }
    else
    {
        DbgPrint("Failed to allocate buffer\n");
    }

    return STATUS_SUCCESS;
}

在这个示例中，我们首先创建了一个设备对象并设置了IRP处理函数为DispatchReadWrite。这个函数会根据IRP的MajorFunction字段来判断是否是读请求或写请求，如果是读请求则调用ReadSector函数发送IRP_MJ_READ请求，如果是写请求则直接返回成功。如果是其他请求则返回未实现。

在DriverEntry函数中，我们获取了底层硬盘驱动对象，并发送了一个IRP_MJ_READ请求来读取磁盘扇区。注意，这里的硬盘驱动对象是通过设备名获取的，因此需要知道硬盘的设备名才能获取到正确的对象。

我想要搭建一个这样子的基于语音交互的智能家居系统，其系统组成主要包括：树莓派4B、免驱麦克风、音响、有USB串口的SIM800C模块：它的系统主要功能包括，1、当系统检测到唤醒词的时候，系统被唤醒，并根据网络状态判断是在线模式还是离线模式，并对用户做出回应，如果处于在线模式，则回应“网络成功连接，您现在处于在线模式，可以使用在线功能”，如果是离线模式，则说“网络未连接，您现在处于离线模式，只能实现离线功能”。2、无论是在线模式还是离线模式，系统都可以通过事先编好的语音指令以及HA对家电进行控制。3、当系统听到“救命”等紧急呼救的关键词时，系统触发SIM800C模块进行紧急呼叫和短信求救。请完善这个系统所需要的硬件和软件，并且提供详细的实现步骤与代码。

这是一个非常有趣的项目！下面是我对您提出的系统进行的建议和说明：

## 硬件组成

- 树莓派4B：作为主控制器，用于接收音频输入、处理语音识别和控制家电等功能
- 免驱麦克风：用于接收语音指令
- 音响：用于播放系统回应和音乐等声音
- SIM800C模块：用于发送紧急短信和呼叫

## 软件组成

- Raspbian操作系统：安装在树莓派上的操作系统
- Python语言：用于编写系统的代码
- Snowboy唤醒词检测引擎：用于检测唤醒词
- Google Speech-to-Text API：用于将语音指令转换为文本
- Home Assistant：开源的智能家居平台，用于控制家电等功能

## 实现步骤

1. 安装Raspbian操作系统，并搭建好Python开发环境。
2. 连接免驱麦克风和音响到树莓派上。
3. 安装Snowboy唤醒词检测引擎，并训练好自己的唤醒词。
4. 使用Google Speech-to-Text API将语音指令转换为文本。
5. 使用Python代码控制家电等功能。
6. 在Home Assistant中添加控制家电的组件。
7. 编写紧急呼叫和短信求救的代码，并将其与SIM800C模块连接起来。

## 代码实现

以下是Python代码的示例：

import speech_recognition as sr
import snowboydecoder
import os
from twilio.rest import Client

# 从环境变量中获取Twilio的API密钥和电话号码
TWILIO_ACCOUNT_SID = os.environ.get('TWILIO_ACCOUNT_SID')
TWILIO_AUTH_TOKEN = os.environ.get('TWILIO_AUTH_TOKEN')
TWILIO_PHONE_NUMBER = os.environ.get('TWILIO_PHONE_NUMBER')
MY_PHONE_NUMBER = os.environ.get('MY_PHONE_NUMBER')

# 初始化Twilio客户端
client = Client(TWILIO_ACCOUNT_SID, TWILIO_AUTH_TOKEN)

# 唤醒词检测回调函数
def detected_callback():
    print('唤醒词检测成功！')
    r = sr.Recognizer()
    with sr.Microphone() as source:
        print('请说话：')
        audio = r.listen(source)
    try:
        text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN')
        print('你说的是：', text)
        if '打开灯' in text:
            # 控制家电等功能的代码
        elif '救命' in text:
            # 发送紧急呼叫和短信求救
            message = client.messages.create(
                body='紧急呼叫！请速来救助！',
                from_=TWILIO_PHONE_NUMBER,
                to=MY_PHONE_NUMBER
            )
            call = client.calls.create(
                url='http://demo.twilio.com/docs/voice.xml',
                to=MY_PHONE_NUMBER,
                from_=TWILIO_PHONE_NUMBER
            )
    except sr.UnknownValueError:
        print('无法识别你说的内容')
    except sr.RequestError as e:
        print('无法连接到Google服务器：{0}'.format(e))

# 唤醒词模型和参数文件的路径
model = '唤醒词模型.pmdl'
sensitivity = 0.5

# 初始化唤醒词检测器
detector = snowboydecoder.HotwordDetector(model, sensitivity=sensitivity)

# 开始唤醒词检测
print('唤醒词检测中...')
detector.start(detected_callback)

## 总结

这个基于语音交互的智能家居系统需要一定的硬件和软件技术来实现，但是它能够提供更加便捷和智能的家居控制体验，并且紧急呼叫和短信求救的功能也可以提供更加安全的保障。