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語音控制小車的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)(已修改)

2025-07-19 15:41 本頁面
 

【正文】 語音控制小車的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)語音控制小車的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)作者姓名:XXXXX專業(yè)名稱:通信工程 指導(dǎo)教師:XXXXXXXX摘要隨著電子工業(yè)的發(fā)展,具有語音控制功能的小車越來越受到人們的青睞,在人們的日常消費(fèi)生活中起著不可忽視的作用。目前,聲控技術(shù)已在很多領(lǐng)域得到使用。比如聲控手機(jī)、聲控洗衣機(jī)、電視機(jī)、電腦等設(shè)備。本文對(duì)聲控小車概況做了闡述。在硬件設(shè)計(jì)方面,本論文以凌陽公司的SPCE061A單片機(jī)為控制核心,以語音小車控制電路板為輔,設(shè)計(jì)小車的動(dòng)作。在軟件方面,利用C語言進(jìn)行編程,進(jìn)行語音的“訓(xùn)練”和“識(shí)別”。設(shè)計(jì)出具有如下功能的語音聲控小車:能夠根據(jù)錄制的語音命令來控制小車的前進(jìn),后退,左轉(zhuǎn),右轉(zhuǎn)的功能。論文首先對(duì)系統(tǒng)的方案進(jìn)行論證,然后對(duì)各單元的軟件、硬件工作原理進(jìn)行了闡述,并介紹了系統(tǒng)的主要組成部分情況。關(guān)鍵詞:SPCE061A 語音識(shí)別 全橋驅(qū)動(dòng) 小車 AbstractWith the development of the electronics industry,the voicecontrol car bee more and more popular to people. And it plays an important role in people39。s daily life. At present, the voiceactivated technology has been used in many fields. For example, voiceactivated phone. Only if you called out the names you want and it automatically called the telephone. There are also voiceactivated washing machines, televisions, puters and other equipments.This article gives a detail to the voiceactivated car. In hardware design, the paper use Sunplus SPCE061A as the control of core. On the software, we use C language programming for voice training and recognition. It has the following features: According to recorded the voice mand to control the car to start, stop,turn right , and turn left.First of all ,papers confirm the system of program, and then describe the unit39。s software, hardware as well as introduce the main ponents of the situation.Key words: SPCE061A,Speech Recognition,F(xiàn)ullbridge ,driver,Trolley 目錄 摘要 IAbstract II目錄 III前言 11 緒論 2 2 2 3 32語音控制原理 5 5 7 起止點(diǎn)識(shí)別 7 特征提取 8. 3識(shí)別判斷 83方案論證及硬件選擇 10 方案論證 10 采用DSP+FPGA方案 10 采用凌陽61方案 10 系統(tǒng)的硬件方案 11 系統(tǒng)控制方案 12 12 SPCE061A芯片特性簡介 12——61 板 142 61 板輸入/輸出(I/O)接口 163 音頻輸入/輸出接口 164 在線調(diào)試器(PROBE)和EZPROBE 接口. 16 174 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì) 18 SPCE061A 最小系統(tǒng) 18 19 音頻電路 19 數(shù)摸轉(zhuǎn)換電路 21 按鍵、LED和復(fù)位電路 22 下載線接口電路和在線調(diào)制電路 22 MCU連接電路 23 24 24 25 26 動(dòng)力電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路 27 295 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì) 30 系統(tǒng)的總體程序流程 30: 31: 31: 33: 34: 34 程序中需要說明的幾個(gè)問題 35 366系統(tǒng)調(diào)試 37 硬件連接 37 硬件模塊連線圖 37 功能說明 38 代碼下載 38 39 聲控小車 40 重新訓(xùn)練 417結(jié)論 428致謝 439參考文獻(xiàn) 44附件 45IV前言語音處理技術(shù)是一門新興的技術(shù),它不僅包括語音的錄制和播放,還涉及語音的壓縮編碼和解碼,語音的識(shí)別等各種處理技術(shù)。做這方面的設(shè)計(jì),一般有兩個(gè)途徑:一種方案是單片機(jī)擴(kuò)展設(shè)計(jì),另一種就是借助于專門的語音處理芯片。普通的單片機(jī)往往不能實(shí)現(xiàn)這么復(fù)雜的過程和算法,即使勉強(qiáng)實(shí)現(xiàn)也要加很多的外圍器件。專門的語音處理芯片也比較多,像ISD系列、PM50系列等,但是專門的語音處理芯片功能比較單一,想在語音之外的其他方面應(yīng)用基本是不可能的。 SPCE061A是一種16位μ39。nSP結(jié)構(gòu)的微控制器。該芯片帶有硬件乘法器,能夠?qū)崿F(xiàn)乘法運(yùn)算、內(nèi)積運(yùn)算等復(fù)雜的運(yùn)算。它不僅運(yùn)算能力強(qiáng),而且處理速度快,單周期最高可以達(dá)到49MHz。SPCE061A內(nèi)嵌32K字的FLASH程序存儲(chǔ)器以及2K的SRAM。同時(shí)該SOC芯片具有ADC和DAC功能,其MIC_ADC通道帶有AGC自動(dòng)增益環(huán)節(jié),能夠很輕松的將語音信號(hào)采集到芯片內(nèi)部,兩路10位的電流輸出型DAC,只要外接一個(gè)功放就可以完成聲音的播放。以上介紹的這些硬件資源使得該SPCE061A能夠單芯片實(shí)現(xiàn)語音處理功能。 借助于SPCE061A的語音特色,我們?cè)O(shè)計(jì)出了這款語音控制小車。小車不僅具有前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等基本功能;同時(shí)配合SPCE061A的語音特色,實(shí)現(xiàn)語音控制功能。 621 緒論所謂聲控技術(shù)其實(shí)也就是利用語音識(shí)別技術(shù)來達(dá)到控制或者操作的一種技術(shù),而語音識(shí)別技術(shù)這近五年來已經(jīng)有很大的進(jìn)步,最新的語音識(shí)別技術(shù)可以辨識(shí)90%以上的人類說出的字。聲控技術(shù)雖然是一項(xiàng)比較先進(jìn)的技術(shù),但不可否認(rèn)的是,聲控技術(shù)在無限傳輸時(shí)的合成的質(zhì)量不是很好,它尚需進(jìn)一步提高,因?yàn)闊o線環(huán)境中的背景噪音太大了,當(dāng)然還有其他方面的因素影響著聲控功能的發(fā)揮。然而隨著微電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、及傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展,現(xiàn)今聲控技術(shù)應(yīng)用廣泛,這種嶄露頭角的聲控技術(shù),給嚴(yán)重傷殘人的生活帶來了極大的方便。傷殘病人用聲音就可以打開門窗、窗簾、電視機(jī)、電燈等。在其他領(lǐng)域里,聲控技術(shù)也大有用武之地。比如飛機(jī)在飛行或空戰(zhàn)中,一旦飛行員負(fù)了傷,他可以用聲音來駕駛飛機(jī)。聲音識(shí)別器將飛行員的講話聲音與貯存的聲音相比較,只要聲音一致,飛機(jī)就能自動(dòng)地完成各種動(dòng)作,從而化險(xiǎn)為夷。那么能不能做到“君子動(dòng)口不動(dòng)手” 呢?本文介紹用凌陽單片機(jī)61A設(shè)計(jì)并制作的一套基于語音識(shí)別技術(shù)的聲控小車。隨著微電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、及傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展,現(xiàn)今聲控技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到社會(huì)中的各個(gè)角落,為人們提供著各種便利。聲控玩具車:進(jìn)一步提高系統(tǒng)的濾噪性能,和識(shí)別的準(zhǔn)確率,并利用已有的軟件開發(fā)出獨(dú)具特色的語音芯片,并將其集成在遙控上即可做出聲控玩具車。能識(shí)別主人的看門狗:在本系統(tǒng)的基礎(chǔ)上擴(kuò)充對(duì)說話者的識(shí)別功能,并將軟件硬件化,集成在芯片上。將芯片置于防盜門上,使之可以完成主人叫門即開門的功能。真實(shí)汽車上的聲控系統(tǒng):在駕駛的過程中,不便于用手來完成的其它操作可以用聲控系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。這于我們的系統(tǒng)是極其相似的。但是實(shí)際的汽車中可能存在著大量的噪聲,所以,濾噪便成為最為關(guān)鍵的技術(shù)。聲控技術(shù)雖然是一項(xiàng)比較先進(jìn)的技術(shù)。但是,聲控技術(shù)在無限傳輸時(shí)的合成的質(zhì)量不是很好,它還需進(jìn)一步提高,因?yàn)闊o線環(huán)境中的背景噪音太大了,當(dāng)然還有其他方面的因素影響著聲控功能的發(fā)揮,具體來說表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:1 、時(shí)效型。從發(fā)出指令到執(zhí)行指令,有一段延遲時(shí)間,雖已降低到盡可能的小,但還是很明顯。可行的方法就是改用高效的DSP芯片,這在經(jīng)費(fèi)上和時(shí)間上都是不允許的。2.、對(duì)環(huán)境的適應(yīng)。如果環(huán)境噪聲很大,或偶爾出現(xiàn)較大的噪聲,則會(huì)出現(xiàn)誤識(shí)。這個(gè)不足之處還沒有很有效的解決方案。多人識(shí)別。各人的發(fā)音不盡相同,因此該系統(tǒng)還限于單人識(shí)別。若要做多人識(shí)別,則識(shí)別的時(shí)效性會(huì)降低,即有很大的延遲。另外,多人識(shí)別,也沒有較為有效、成熟的算法供參考。聲控小車其技術(shù)要求是通過相關(guān)語音對(duì)小車進(jìn)行操作控制。使用了“前、后、左、右、停”五個(gè)字作為小車行駛的指令。本畢業(yè)設(shè)計(jì)有助于培養(yǎng)我們的獨(dú)立動(dòng)手能力、思考能力。具體的項(xiàng)目制作過程分為兩部分:軟件部分和硬件部分。其目的讓我們熟悉61板的設(shè)計(jì)與制作,并掌握其原理;學(xué)會(huì)運(yùn)用C語言進(jìn)行編程且運(yùn)用。語音控制小車的主要功能: 1. 可以通過簡單的I/O操作實(shí)現(xiàn)小車的前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)功能; 2. 配合SPCE061A的語音特色,利用系統(tǒng)的語音播放和語音識(shí)別資源,實(shí)現(xiàn)語音控制的功能; 3. 可以在行走過程中聲控改變小車運(yùn)動(dòng)狀態(tài); 4. 在超出語音控制范圍時(shí)能夠自動(dòng)停車。 2語音控制原理機(jī)器語音識(shí)別、處理的過程與人對(duì)語音識(shí)別、理解過程基本上是一致的,目前主流的語音識(shí)別技術(shù)是基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的基本理論。一個(gè)完整的語音識(shí)別系統(tǒng)可大致分為語音特征提取、聲學(xué)模型與模式匹配(識(shí)別算法)和語義理解3部分。其基本原理如圖1所示。從圖中我們可以看出語音識(shí)別一般分為2個(gè)步驟:第一步是系統(tǒng)“學(xué)習(xí)”或“訓(xùn)練”階段,這一個(gè)階段的任務(wù)是建立識(shí)別基本單元的聲學(xué)模型以及進(jìn)行文法分析的語言模型,即構(gòu)建參考模式庫;第二步是“識(shí)別”或“測(cè)試”階段,根據(jù)識(shí)別系統(tǒng)的類型選擇能夠滿足要求的識(shí)別方法,采用語音分析方法分析出這種識(shí)別方法所要求的語音特征參數(shù),按照一定的準(zhǔn)則和測(cè)度與參考模式庫中的模型進(jìn)行比較,通過判決得出結(jié)果。在本系統(tǒng)中,我們采用語音信號(hào)的短時(shí)能量和短時(shí)過零率進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè),用線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù) (LPCC)作為特征參數(shù),語音特征提取是分幀提取的?;诒鞠到y(tǒng)采用孤立詞識(shí)別的特點(diǎn),我們采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)算法進(jìn)行模式匹配。動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)是把時(shí)間規(guī)整和距離測(cè)度計(jì)算結(jié)合起來的一種非線性規(guī)整技術(shù)。假設(shè):(1)參考模板特征矢量序列為;(2)輸入語音特征矢量序列為m≠ n ,那么動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整是要尋找時(shí)間規(guī)整函數(shù),它把輸入模板的時(shí)間軸17.非線性地映射到參考模板的時(shí)間軸m ,并且該滿足: (1)式中:是第n幀輸入矢量和第m幀參考矢量的距離,D是相應(yīng)于最優(yōu)時(shí)間規(guī)整下二模板的距離測(cè)度。DTW 是一個(gè)典型的最優(yōu)化問題,它用滿足一定條件的時(shí)間規(guī)整函數(shù)我描述輸入模板和參考模板的時(shí)間對(duì)應(yīng)關(guān)系,求解二模板匹配時(shí)累計(jì)距離最小所對(duì)應(yīng)的規(guī)整函數(shù)。實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的常用方法就是動(dòng)態(tài)規(guī)劃(DP),本系統(tǒng)采用加權(quán)累計(jì)局里的對(duì)稱動(dòng)態(tài)規(guī)劃技術(shù)。假設(shè)規(guī)整函數(shù)寫成: (2)其約束條件如下:(1) 單調(diào)和連續(xù)條件:,(2) 邊界條件:(3) 調(diào)整窗條件定義加權(quán)累計(jì)距離: (3)式中:和式(1)中相同,是對(duì)點(diǎn)上2個(gè)矢量的距離,加權(quán)系數(shù)一般采用對(duì)稱形式: (4)分母 用來補(bǔ)償規(guī)整函數(shù)F中點(diǎn)數(shù)i的影響,按照等式(4)定義的,有。調(diào)整窗口函數(shù)r的引入使它的使用范圍更加廣泛。累計(jì)距離還可以用遞推公式計(jì)算: (5)初始條件:。最后計(jì)算結(jié)果:作為二模板間的距離DP匹配距離。語音識(shí)別系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)主要包括預(yù)處理、A /D轉(zhuǎn)換、起止點(diǎn)識(shí)別、特征提取和識(shí)別判斷等部分, 結(jié)構(gòu)如下圖所示。 起止點(diǎn)識(shí)別語音信號(hào)處理基于語音短時(shí)穩(wěn)定性, 當(dāng)采樣頻率為8 kH z時(shí), 可取128個(gè)樣點(diǎn)為一幀(短時(shí)段) , 幀長16 ms。字音由濁音和清音構(gòu)成, 與噪聲相比, 濁音表現(xiàn)為高能量, 清音表現(xiàn)為高過零率。對(duì)一幀聲音數(shù)據(jù), 能量和過零率分別用短時(shí)段能量特征En和短時(shí)段過零率表征。通過區(qū)別于背景噪聲可以判別語音起止點(diǎn)。取連續(xù)10幀背景噪聲數(shù)據(jù), 計(jì)算出IZCT (過零率閾)記為)及ITL(能量閾) 記為 :式中:、’為過零率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。 為固定值,一般取25,分別為能量的最大值和最小值[ 6] 。 特征提取相對(duì)其他語音特征, LPCC (線性預(yù)測(cè)倒譜特征),有遞推公式, 速度和精度都較好, 特別是適于特定人的孤立詞的短時(shí)段識(shí)別。LPCC 在LPC (線性預(yù)測(cè)系數(shù)特征)基礎(chǔ)上求得:式中: c( n ) ( n = 1, 2,…, p ),為LPCC 系數(shù),p為特征模型階數(shù), 取12階則可對(duì)絕大多數(shù)語音信號(hào)的聲道模型足夠近似逼近。 a ( k )為LPC特征; 。 . 3識(shí)別判斷基于時(shí)序特征值差的分段線性的動(dòng)態(tài)時(shí)配識(shí)別方法, 將動(dòng)態(tài)時(shí)間匹配和特征識(shí)別結(jié)合, 相對(duì)其他識(shí)別方法, 該方法簡單、計(jì)算量小, 特別適用于特定人孤立詞的短時(shí)段識(shí)別?;舅枷胧钦页稣Z音信號(hào)音韻特征相對(duì)的量(子音、母音、過渡音等)進(jìn)行距離比較。其方法是按時(shí)序找出幀特征的差值(特征差), 再將音韻特征所包含的特征差累加除以整個(gè)字音的總特征差, 得到相對(duì)累計(jì)特征差。這樣盡管發(fā)音速度不同, 但音韻特征的相對(duì)累計(jì)特征差基本不變。經(jīng)語音數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn), 語音結(jié)束段雖然頻譜變化劇烈, 但語意少, 對(duì)區(qū)別語音作用不大, 在該識(shí)別方法中刪去了該段特征。計(jì)算方法為: 每幀特征數(shù)據(jù)
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