【正文】 。 PC 機(jī)和小車之間通過串口無線傳輸模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。 本設(shè)計(jì)達(dá)到了預(yù)期目標(biāo) ,實(shí)現(xiàn)了所期望的功能效果。 該設(shè)計(jì)對(duì)語音識(shí)別的現(xiàn)有算法進(jìn)行了驗(yàn)證和實(shí)現(xiàn)，并對(duì)端點(diǎn)檢測(cè)和匹配算法進(jìn)行了些許改進(jìn)。 本設(shè)計(jì)是語音識(shí)別在控制領(lǐng)域的一個(gè)很好實(shí)現(xiàn)，它將原本需要手工操作的工作用語音來方便地完成。從識(shí)別對(duì)象的類型來看，語音識(shí)別可以分為特定人 (Speaker Dependent)語音識(shí)別和非特定人 (Speaker Independent)語音識(shí)別。 語音識(shí)別按說話人的講話方式可分為孤立詞 (Isolated Word)識(shí)別、連接詞(Connected Word)識(shí)別 和連續(xù)語音 (Continuous Speech)識(shí)別。 近二三十年來，語音識(shí)別在計(jì)算機(jī)、信息處理、通信與電子系統(tǒng)、自動(dòng)控制等領(lǐng)域中有著越來越廣泛的應(yīng)用。 小車軟件設(shè)計(jì) ................................ 24 167。 小車硬件設(shè)計(jì) ................................ 20 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） V 167。 MATLAB 上的 GUI 設(shè)計(jì) .......................... 18 第 3 章 下位機(jī)設(shè)計(jì) .................................... 20 167。 用 MATLAB 實(shí)現(xiàn) LPC 系數(shù)的計(jì)算 ............ 14 167。 過零率和音量積譜 ........................ 8 167。 分幀處理 ................................ 6 167。 語音識(shí)別的分類 .......................... 4 167。 關(guān)鍵詞 ： MATLAB，語音識(shí)別，端點(diǎn)檢測(cè)， LPC，單片機(jī)，電機(jī)控制 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） II SMART CAR GASED SPEECH RECOGNITION ABSTRACT With the development of puter technology,pattern recognition,signal processing technology and acoustic technology etc, the speech recognition system that can meet the various needs of people is more possible to past three decades, the voice recognition in the field of puter, information processing, munications and electronic systems, automatic control ha s increasingly wide range of applications. Speech recognition by the speaker39。上位機(jī)利用 PC 上 MATLAB 強(qiáng)大的數(shù)學(xué)計(jì)算能力，進(jìn)行語音輸入、端點(diǎn)監(jiān)測(cè)、特征參數(shù)提取、匹配、串口控制等工作，根據(jù)識(shí)別到的不同語音通過 PC 串口向下位機(jī)發(fā)送不同的指令。 語音識(shí)別按說話人的講話方式可分為孤立詞 (Isolated Word)識(shí)別、連接詞(Connected Word)識(shí)別和連續(xù)語音 (Continuous Speech)識(shí)別。河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） I 基于語音識(shí)別的智能小車 摘 要 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、模式識(shí)別和信號(hào)處理技術(shù)及聲學(xué)技術(shù)等的發(fā)展，使得能滿足各種需要的語音識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)成為可能。從識(shí)別對(duì)象的類型來看，語音識(shí)別可以分為特定人 (Speaker Dependent)語音識(shí)別和非特定人(Speaker Independent)語音識(shí)別。下位機(jī)是單片機(jī)控制的一個(gè)小車，單片機(jī)收到上位機(jī)傳來的指令后，根據(jù)不同的指令控制小車完成不同的動(dòng)作。s speech can be divided into isolated word (Isolated Word) identification, conjunctions (Connected Word) and continuous speech recognition (Continuous Speech) identification. Ide ntifying the type of object from the point of view, the voice recognition can be divided into a specific person (Speaker Dependent) speech recognition and nonspecific (Speaker Independent) speech recognition. This design uses the identification type is a specific person isolated word speech recognition. This design is of a good implementation of speech recognition in the control field, it does the work that would otherwise require manual operation by the voice of people system includes two major aspects:the host system and the slave system. The host system use the MATLAB on the puter which has powerful mathematical puting ability to do the work of voice input, endpoint monitoring, feature extraction, matching, identification and serial control,then it send different mands through the PC serial port to slave system according different recognised voice. The slave system is a car controlled by a singlechip controls the car do different actions according different instructions received. 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） III The design is checking and realization of the existing speech recognition algorithm and I the endpoint detection and matching algorithms were slight design achieved the expected goals and achieved the desired functional effect. KEY WORDS： MATLAB,Speech Recognition,Extreme Points Test,LPC,Chip Microputer,Motor Drive 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） IV 目 錄 前 言 ................................................ 1 第 1 章 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案介紹 ............................ 3 第 2 章 上位機(jī)設(shè)計(jì) ..................................... 4 167。 聲音錄入 ..................................... 5 167。 端點(diǎn)檢測(cè) ..................................... 6 167。 用過零率 和音量積譜來檢測(cè)端點(diǎn) ............ 9 167。 語音識(shí)別中的模式匹配 ........................ 14 167。 小車總體設(shè)計(jì) ................................ 20 167。 單片機(jī)電路設(shè)計(jì) ......................... 21 167。 主程序流程圖 ........................... 24 167。語音命令控制可廣泛用于家電語音遙控、玩具、智能儀器及移動(dòng)電話等便攜設(shè)備中。孤立詞識(shí)別是指說話人每次只說一個(gè)詞或短語，每個(gè)詞或短語在詞匯表中都算作一個(gè)詞條，一般用在語音電話撥號(hào)系統(tǒng)中。特定人是指只針對(duì)一個(gè)用戶的 語音識(shí)別，非特定人則可用于不同的用戶。本系統(tǒng)分上位機(jī)和下位機(jī)兩大方面。 為了更方便的進(jìn)行上位機(jī)的操作，本設(shè)計(jì)用 MATLAB河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 2 的 GUI 設(shè)計(jì)了一個(gè)圖形界面。 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 3 第 1章 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案介紹 本系統(tǒng)分上位機(jī)和下位機(jī)兩大方面。 總體框圖如圖 11 所示： 圖 11 系統(tǒng)總體框圖 PC 機(jī)（語音識(shí)別） 語音輸入 無線發(fā)射 無線接收 單片 機(jī) 控 制 中心 驅(qū)動(dòng)電路 電機(jī) 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 4 第 2章 上位機(jī)設(shè)計(jì) 上位負(fù)責(zé)語音的識(shí)別，并根據(jù)識(shí)別到的不同結(jié)果向下位機(jī)（小車）發(fā)送不同的指令。 語音識(shí)別發(fā)展 隨著時(shí)代的發(fā)展，人們?cè)絹碓阶⒅厣畹钠焚|(zhì)。語音命令控制可廣泛用于家電語音遙控、玩具、智能儀器及移動(dòng)電話等便攜設(shè)備中。 語音識(shí)別的分類 語音識(shí)別按說話人的講話方式可分為孤立詞 (Isolated Word)識(shí)別、連接詞(Connected Word)識(shí)別和連續(xù)語音 (Continuous Speech)識(shí)別。顯然，連續(xù)非特定人語音識(shí)別的難度要大得多，因?yàn)椴粌H有說話人口音的問題，還有河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 5 協(xié)同發(fā)音、斷字?jǐn)嗑?、搜索等問題，除了考慮語音的聲學(xué)模型外還要涉及到語言模型，如構(gòu)詞法、文法等。 非特定人大詞表連續(xù)語音識(shí)別是近幾年研究的重點(diǎn)，也是研究的難點(diǎn)。通過 MATLAB 的 wavrecord 函數(shù)進(jìn)行聲音錄入。 Fs 代表聲音的采樣率。 (default value), 16 bits/sample （ 2） 39。, 16 bits/sample （ 4） 39。 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 6 167。 167。 端點(diǎn)檢測(cè) 所謂端點(diǎn)檢測(cè)，就是在實(shí)時(shí)輸入的聲音信號(hào)中，區(qū)分背景噪聲和環(huán)境噪聲，準(zhǔn)確地判斷出聲 音信號(hào)的開始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)。因此 , 端點(diǎn)檢測(cè)的效率、 質(zhì)量在語音處理系統(tǒng)中顯得至關(guān)重要。一半情況下，噪聲的波形和聲音波形相比幅度非常小，為了排除噪聲對(duì)過零率產(chǎn)生的影響，我將聲音的原始譜向上平移，使得噪聲的過零點(diǎn)影響大大減小。 音量 能量或者音量代表聲音的大小，可由聲音訊號(hào)的震幅來類比，又稱為能量（ Energy）或強(qiáng)度（ Intensity）等。 過零率和音量積譜 通常利用短時(shí)能量來檢測(cè)濁音，用過零率來檢測(cè)清音，兩者配合實(shí)現(xiàn)可靠的端點(diǎn)檢測(cè)。 用過零率和音量積譜來檢測(cè)端點(diǎn) 端點(diǎn)檢測(cè)算法常用的是由語音能量和過 零率組合的有雙門限法，以及短時(shí)能量和過零率的乘積構(gòu)成的能頻值法。 再根據(jù)背景噪聲的 過零率