[ca] Aquest projecte es centra en el desenvolupament d'un sistema que millora la interacció de les persones en entorns domèstics, utilitzant principalment tecnologies de reconeixement facial i de veu per controlar dispositius domèstics intel·ligents. Els objectius principals inclouen el disseny, desenvolupament i implementació d'un sistema que ofereixi autenticació mitjançant reconeixement facial, benvingudes personalitzades als usuaris, i la capacitat d'executar accions mitjançant comandes de veu. Aquestes comandes controlen dispositius a través d'una API REST, amb el sistema operant en un dispositiu amb Linux integrat. El projecte es divideix en diversos segments: el nucli del sistema s'ha desenvolupat en Python, aprofitant diverses biblioteques de codi obert. Aquest segment facilita el reconeixement facial per a l'autenticació i el control d'usuari en temps real, juntament amb el reconeixement de veu que serveix tant per a l'autenticació com per a la interacció amb el sistema, imitant un assistent de veu que respon a diferents comandes. Addicionalment, s'ha creat una interfície web amb Django que facilita la interacció amb la base de dades Firebase, permetent la gestió d'usuari d'una manera senzilla i accessible. Aquesta interfície permet afegir, editar o eliminar usuaris que tenen accés al sistema. Com a component de hardware, s'ha integrat un dispositiu domèstic simulat utilitzant un microcontrolador ESP32 i una matriu de LEDs, desenvolupat en C++ per gestionar comandes HTTP des del codi principal, permetent el control de la matriu de LEDs oferint funcions com encendre, canviar color o mostrar animacions, entre d'altres. El sistema complet està dissenyat per operar sobre una TinkerBoard 2S amb Debian (Linux), proporcionant una base robusta per a futures expansions. Els resultats del projecte demostren una integració exitosa de les tecnologies de reconeixement facial i de veu, millorant substancialment la interacció i l'automatització en un entorn domèstic. L'aplicació efectiva del sistema ha permès als usuaris gestionar els dispositius domèstics de manera més intuïtiva i segura. Aquestes millores en la funcionalitat i seguretat confirmen l'èxit de l'estratègia de desenvolupament escollida i obren la porta a futures expansions que podrien incloure millors característiques de seguretat i una major integració amb altres sistemes domèstics intel·ligents, validant així la viabilitat del projecte en aplicacions reals.

[en] This project focuses on the development of a system that enhances human interaction within home environments, primarily using facial recognition and voice recognition technologies to control smart home devices. The main objectives include designing, developing, and implementing a system that provides facial recognition authentication, personalized user greetings, and the ability to execute actions through voice commands. These commands control devices via a REST API, with the system operating on a device with integrated Linux. The project is divided into several segments: the core of the system has been developed in Python, utilizing various open-source libraries. This segment facilitates facial recognition for authentication and real-time user control, along with voice recognition that serves both for authentication and interaction with the system, mimicking a voice assistant that responds to various commands. Additionally, a web interface with Django has been created to facilitate interaction with the Firebase database, enabling simple and accessible user management. This interface allows for adding, editing, or deleting users who have access to the system. As a hardware component, a simulated home device using an ESP32 microcontroller and an LED matrix has been developed in C++ to handle HTTP commands from the main code, allowing control of the LED matrix with functions such as turning on, changing color, or displaying animations, among others. The complete system is designed to operate on a TinkerBoard 2S with Debian (Linux), providing a robust base for future expansions. The results of the project demonstrate successful integration of facial and voice recognition technologies, substantially improving interaction and automation in a domestic environment. The effective application of the system has allowed users to manage home devices in a more intuitive and secure manner. These improvements in functionality and security confirm the success of the chosen development strategy and pave the way for future expansions that could include better security features and greater integration with other intelligent home systems, thus validating the viability of the project for real-world applications.