【正文】 震宇. 基于MATLAB的語音端點檢測試驗研究. 浙江科技學(xué)院學(xué),2007第19卷第3期[9] 徐利軍. 基于DTW的孤立詞語音識別研究. 軟件導(dǎo)刊,2012第2期[10] 張青松. 語音識別技術(shù)的進(jìn)展. 科技信息,2011第27期[11] 劉樹棠譯. 信號與系統(tǒng). 西安: 西安交通大學(xué)出版社,1997[12] 管致中, 夏恭恪, 孟橋. 信號與線性系統(tǒng). 北京: 高等教育出版社, 2003[13] 程佩清. 數(shù)字信號處理. 北京: 清華大學(xué)出版社,2000[14] 鄭國強, 付江濤, 彭勃, 馬華紅. 數(shù)字信號處理理論與實踐. 西安: 西安電子科技大學(xué)出版社,2009[15] 華成英. 童詩白. 模擬電子技術(shù)基礎(chǔ). 北京: 高等教育出版社,2006[16] 邱關(guān)源. 電路. 北京: 高等教育出版社,2006[17] 楊萬才. 線性代數(shù). 北京: 科學(xué)出版社,2008[18] 閻石. 數(shù)字電子技術(shù). 北京: 高等教育出版社,2005[19] 陸慶樂. 復(fù)變函數(shù). 北京: 高等教育出版社,1994[20] 張元林. 積分變換. 北京: 高等教育出版社,2003致　謝在課題研究和設(shè)計過程中，遇到了很多問題和困難。再此對他們一并表示感謝。function [result]=SpeechRecognition(wav)Rvalue=flpc(wav)。if m1500 s(1)=m+abs(energy2200)。if m1500 s(3)=m+abs(energy1200)。 s(i)m m=s(i)。 case 2 result=39。 otherwise result=39。對本論文（設(shè)計）的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中作了明確說明并表示謝意。保密的論文（設(shè)計）在解密后適用本規(guī)定。、圖表要求：1）文字通順，語言流暢，書寫字跡工整，打印字體及大小符合要求，無錯別字，不準(zhǔn)請他人代寫2）工程設(shè)計類題目的圖紙，要求部分用尺規(guī)繪制，部分用計算機繪制，所有圖紙應(yīng)符合國家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。 作者簽名： 指導(dǎo)教師簽名： 日期： 日期： 注 意 事 項（論文）的內(nèi)容包括：1）封面（按教務(wù)處制定的標(biāo)準(zhǔn)封面格式制作）2）原創(chuàng)性聲明3）中文摘要（300字左右）、關(guān)鍵詞4）外文摘要、關(guān)鍵詞 5）目次頁（附件不統(tǒng)一編入）6）論文主體部分：引言（或緒論）、正文、結(jié)論7）參考文獻(xiàn)8）致謝9）附錄（對論文支持必要時）：理工類設(shè)計（論文）正文字?jǐn)?shù)不少于1萬字（不包括圖紙、程序清單等）。有權(quán)將論文（設(shè)計）用于非贏利目的的少量復(fù)制并允許論文（設(shè)計）進(jìn)入學(xué)校圖書館被查閱。End畢業(yè)論文（設(shè)計）原創(chuàng)性聲明本人所呈交的畢業(yè)論文（設(shè)計）是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。 case 3 result=39。 endendswitch k case 1 result=39。m=realmax。if m1500 s(2)=m+abs(energy1400)。load Tdata1m=fDTW(Tzou,Rvalue)。為了節(jié)省空間，源代碼這里省略不附。我的指導(dǎo)老師徐素莉老師在課題的更改和確立，還有課題整體思路把握，以及小車的總體方案設(shè)計上都給與了極大的幫助和指導(dǎo)。這方面的試驗還有待進(jìn)行。本設(shè)計達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。它的六個輸入口分別連接單片機的P0^0~P0^5，四個輸出口連接兩個電機。讀取串口數(shù)據(jù)開始圖310 串口程序，查詢法電機控制主要是通過控制L298電機驅(qū)動芯片來控制電機。查詢法主要是通過不斷查詢串口數(shù)據(jù)接收標(biāo)志位，當(dāng)標(biāo)志位置位時，說明串口數(shù)據(jù)接收緩沖區(qū)已滿，于是就可以把數(shù)據(jù)從接收緩沖區(qū)中讀出，其流程圖如圖310。 } }}167。 break。}/*************************主函數(shù)******************/void main(){ Com_Init()。 } RI = 0。 //開總中斷 }/***************************************************************** 名稱 : Com_Isr()* 功能 : 串口中斷子函數(shù)* 輸入 : 無* 輸出 : 無**************************************************************/void Com_Isr(void) interrupt 4{ static unsigned char i = 0。 //設(shè)置波特率 9600 TL1 = 0xFd。 //接收緩沖區(qū) /****************************************************************** 名稱 : Com_Init()* 功能 : 串口初始化，,波特率9600，使能了串口中斷* 輸入 : 無* 輸出 : 無*****************************************************************/void Com_Init(void){ TMOD = 0x20。 主程序流程圖系統(tǒng)初始化前進(jìn)停止后退串口數(shù)據(jù)1圖39 主函數(shù)流程圖小車單片機采用STC12C5260S2，此單片機屬于8051內(nèi)核，采用KEIL開發(fā)環(huán)境來編程。而單片機控制電路需要五伏的電壓，故需要設(shè)計一個穩(wěn)壓電路來輸出穩(wěn)定的5伏電壓供給單片機控制電路。L298的外圍電路也是非常重要的，圖37為L298的外圍電路。 驅(qū)動電路設(shè)計驅(qū)動電路的選擇及穩(wěn)定性對小車性能來說是至關(guān)重要的。單片機內(nèi)部時鐘電路受溫漂等影響較大，當(dāng)對精度要求不高時可以使用內(nèi)部時鐘。單片機復(fù)位。圖34 第二復(fù)位電路本電路單片機時鐘采用的是12MHZ，故復(fù)位電路采用第二種。其復(fù)位電路分兩種情況。指令代碼完全兼容傳統(tǒng)8051單片機，但速度比傳統(tǒng)8051單片機快812倍。整個小車實物圖見附錄一。 小車結(jié)構(gòu)設(shè)計本小車底盤采用三輪結(jié)構(gòu)，兩個動力輪分別由兩個直流電機單獨驅(qū)動。整個系統(tǒng)以單片機作為控制中心，單片機前要接受上位機傳來的控制指令，后要根據(jù)收到的指令控制小車完成不同的功能。上面設(shè)置了串口選擇框、錄音開始按鈕、語音識別結(jié)果框等。在MATLAB中，基本的圖形用戶界面對象包括三類：用戶界面控件對象，下拉式菜單對象和快捷菜單對象。 end end dist = D(n,m)。 else D2 = realmax。 end end % 累積距離矩陣 D = ones(n,m) * realmax。程序如下：function[dist]=fDTW(t,r)n = size(t,1)。接下來進(jìn)行動態(tài)規(guī)劃，為每個格點（i，j）都計算其三個可能的前續(xù)格點的累積距離DD2和D3。D（N，M）即為最佳匹配路徑所對應(yīng)的匹配距離。如果有必要的話，通過逐點向前尋找就可以求得整條路徑。（n ），使得沿路徑的積累距離達(dá)到最小值，即： 搜索該路徑的方法如下：搜索從（n ，m ）點出發(fā)，可以展開若干條滿足?的路徑，假設(shè)可計算每條路徑達(dá)到（n ，m ）點時的總的積累距離，具有最小累積距離者即為最佳路徑。（1）=1，216。路徑不是隨意選擇的，首先任何一種語音的發(fā)音快慢都有可能變化，但是其各部分的先后次序不可能改變，因此所選的路徑必定是從左下角出發(fā)，在右上角結(jié)束。但是這樣的計算沒有考慮到語音中各個段在不同情況下的持續(xù)時間會產(chǎn)生或長或短的變化，因此識別效果不可能最佳。設(shè)n和m分別是T和R中任意選擇的幀號，d[T（n），R（m）]表示這兩幀特征矢量之間的距離。參考模板與測試模板一般采用相同類型的特征矢量（如MFCC，LPC系數(shù)）、相同的幀長、相同的窗函數(shù)和相同的幀移。所以在孤立詞語音識別中，DTW算法仍然得到廣泛的應(yīng)用。它需要在訓(xùn)練階段提供大量的語音數(shù)據(jù),通過反復(fù)計算才能得到參數(shù)模型,而DTW算法的訓(xùn)練中幾乎不需要額外的計算。 DTW算法原理目前,語音識別的匹配主要應(yīng)用HMM和DTW兩種算法。這里x為一幀語音信號，n為計算LPC參數(shù)的階數(shù)。（5）舍去代表直流成分的，取作為MFCC參數(shù)。對每幀序列進(jìn)行預(yù)加重處理后再經(jīng)過離散FFT變換，取模的平方得到離散功率譜。再將此N 個參數(shù)進(jìn)行余弦變換（cosine transform） 求出L 階的Mel scale cepstrum 參數(shù)。從目前使用的情況來看，在大詞匯量語音識別應(yīng)用中已逐漸取代原本常用的線性預(yù)測編碼導(dǎo)出的倒頻譜參數(shù)，原因是它考慮了人類發(fā)聲與接收聲音的特性，具有更好的魯棒性。這種參數(shù)沒有充分利用人耳的聽覺特性。LPC 倒譜系數(shù)是描述說話人聲道特性的，廣