自然语言处理技术中拓展了全新的研究领域即语义情感分析,它可以根据语义文本上下文和对关键字的提取解析,挖掘内涵的情感因素。另外,由于人们的生活质量逐步提高,对家居的需求也与日俱增,现有的智能家居系统大都根据用户的具体指令进行相应的执行操作,缺少对用户语义隐含的情感进行分析,也无法对用户的行为做出预测。随着数字家庭建设和智能家居技术的发展,作为家庭活动的重要场所,智能客厅的用户体验尤为重要。本文运用深度学习中自然语言处理领域的算法建立语义情感分析模型,使用LSTM-RNN网络学习分词后的语义文本特征向量,并引入注意力机制为语义词向量赋予不同的权重值,增强了特征训练。论文从客厅的总体框架着手进行需求分析,设计了一款能够随着用户语音信息自适应改变的沉浸式智能客厅系统。首先搭建了系统的核心即语义情感分析模型,采集用户的语音信号后,调用科大讯飞语音识别引擎API进行语音到文本的转换,并使用腾讯开源的词嵌入矩阵进行文本向量到词向量的转换,无需构建庞大的语料库。使用注意力机制对LSTM层中输出的向量进行权重分配,增强语义文本中含有感情色彩词的偏向,同时淡化无效语义文本对模型的干扰。最后经过RNN层进行序列训练,情感预测层会基于特定的情感特征向量进行预测,用户的情感会被分为四大类,快乐、震惊、生气和伤心,根据输出概率所在区域能得知用户情感倾向。然后对智能客厅系统的外部结构进行设计和开发。客厅系统平台使用Java业界成熟的SSM（Spring Boot+Spring MVC+My Batis）技术框架进行开发。功能包括用户登录和注册,节点管理,语音接收,语音识别和指令发送。选用Mysql关系型数据库持久化用户的信息。家庭内使用WIFI进行组网,指令集封装后会以JSON格式通过socket连接传输到各个工作节点的语音接收模块,实现主控到分支的信息传达,进而挖掘出用户的情感观点,使得控制系统具有思考分析的能力,协调室内各个模块的自适应改变。最后对系统平台进行了核心功能模拟测试。使用本文算法模型和朴素的LSTM-RNN模型进行对比实验。结果表明,客厅系统能对模糊型的控制指令具有较好的敏感度和区分度,同时语音识别准确率较朴素模型也有极大提升,使得用户的体验感达到极致。