【正文】 機(jī)器人載體共有5個(gè)電機(jī)，腿部有2個(gè)電機(jī)，控制機(jī)器人的行走方向；胸部有1個(gè)電機(jī)，控制機(jī)器人的頭部轉(zhuǎn)向；頭部有2個(gè)電機(jī)，1個(gè)是加速電機(jī)，1個(gè)是發(fā)射電機(jī)，配合使用可以發(fā)射簧片。電源連線：紅色的是正極，黑色的是負(fù)極。焊接完畢，機(jī)器人按拆的反過程裝上，把電池盒蓋稍作處理，固定背板，在背板上固定61板，組裝就完成了。函數(shù)voidSet_IOB_Bit(unsigned int,unsigned int,unsigned int,unsigned int,unsigned int)；參數(shù)依次為IO的位、Dir、Attrib、Data、Buffer例如操作IOB11為同相低電平輸出為Set_IOB_Bit(11,1,1,0,0)。將語音分成小段的目的就是便于調(diào)整機(jī)器人動作，否則播放語音時(shí)不能調(diào)整機(jī)器人的動作，這樣機(jī)器人的動作就單調(diào)了。如果所需的RAM空間已被舊的特征模型數(shù)據(jù)占滿，新特征模型則無法保存到RAM中。 識別過程【API格式】C：void BSR_InitRecognizer(int AudioSource)【功能說明】辨識器初始化?！緟?shù)】無。BSR_EnableCPUIndicator()開啟CPU狀態(tài)監(jiān)測功能。 所示： 編譯、鏈接圖步驟二：下載程序代碼到機(jī)器人的61板上。在觸發(fā)第一條指令，然后再觸發(fā)第二條指令，就可以識別第三條指令，：名稱再來一曲開始準(zhǔn)備跳舞左轉(zhuǎn)右轉(zhuǎn)向前走倒退向左瞄準(zhǔn)發(fā)射連續(xù)發(fā)射向右瞄準(zhǔn) 機(jī)器人操作示意圖第四章 語音識別技術(shù) 語音識別基本原理 語音識別基本原理：預(yù)處理，語音信號數(shù)字化。由于時(shí)間倉促，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)沒能很好的拓展創(chuàng)新，機(jī)器人的舞步舞曲及其它動作還需進(jìn)一步的改進(jìn)！本品稍作改動，就可以用來控制空調(diào)機(jī)、錄像機(jī)等電器；利用SPCE061A的語音處理優(yōu)勢可組成語音應(yīng)答系統(tǒng)、語音合成系統(tǒng)、互動式玩具等，具有廣闊的市場前景。 Choi，1998)，New Dynamic English (DynEd，1997)，English Discoveries (Edusoft，1998)，and See it，Hear It，SAY IT! (CPI，1997)．Most of these programs do not provide any feedback on pronunciation accuracy beyond simply indicating which written dialogue choice the user has made，based on the closest pattern match．Learners are not told the accuracy of their pronunciation．In particular，Neri，et al． (2002) criticizes the graphical wave forms presented in products such as Talk to Me and Tell Me More because they look flashy to buyers，but do not give meaningful feedback to users．The 2000 version of Talk to Me has incorporated more of the features that Hinks (2003)，for example，believes are useful to learners:u A visual signal allows learners to pare their intonation to that of the model speaker．u The learners39。獨(dú)立發(fā)聲式是指其發(fā)音模式是由不同年齡，不同性別，不同地域的人來進(jìn)行訓(xùn)練，它能識別一個(gè)群體的指令。輸入信號將會被確認(rèn)為造成詞，其精確度是可以評估的。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性，自適應(yīng)性，強(qiáng)大的自學(xué)能力這些明顯的優(yōu)點(diǎn)，它的優(yōu)良分類和輸入輸出響應(yīng)能力都使它非常適合解決語音識別問題。 Knodt，1998)。簡而言之，隱馬爾可夫模型計(jì)算輸入接收信號和包含于一個(gè)擁有數(shù)以百計(jì)的本土音素錄音的數(shù)據(jù)庫的匹配可能性(Hinks，2003，p．5)。學(xué)習(xí)者不會被告之他們發(fā)音的準(zhǔn)確率。鄭老師一絲不茍的作風(fēng)，嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的態(tài)度，踏踏實(shí)實(shí)的精神，不僅授我以文，而且教我做人，雖歷時(shí)幾月，卻給以終生受益無窮之道。我們在一起的日子，我永遠(yuǎn)記著的！最后要感謝的是我的父母，他們不僅培養(yǎng)了我對中國傳統(tǒng)文化的濃厚興趣，讓我在漫長的人生旅途中使心靈有了虔敬的歸依，而且也為我能夠順利的完成畢業(yè)論文提供了巨大的支持與幫助。四年時(shí)光,匆匆地流逝了．相聚不知珍惜,別離才顯情。經(jīng)過半個(gè)學(xué)期的忙碌和工作，本次畢業(yè)設(shè)計(jì)已經(jīng)接近尾聲，作為一個(gè)本科生的畢業(yè)設(shè)計(jì)，由于經(jīng)驗(yàn)的匱乏，難免有許多考慮不周全的地方，如果沒有導(dǎo)師的督促指導(dǎo)，以及一起工作的同學(xué)們的支持，想要完成這個(gè)設(shè)計(jì)是難以想象的。早期的基于自動語音識別的軟件程序采用基于模板的識別系統(tǒng)，其使用動態(tài)規(guī)劃執(zhí)行模式匹配或其他時(shí)間規(guī)范化技術(shù)(Dalbyamp。 Knodt，1998)。自動語音識別技術(shù)的最終目的是讓那些不論詞匯量，背景噪音，說話者變音的人直白地說出的單詞能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率（CSLU，2002）。這些信號特征構(gòu)成了語音信號最基本的光譜結(jié)構(gòu)。通常地，語音信號可以看作為一段通過隱馬爾可夫模型來表征的時(shí)間序列。最近，隨著非線性系統(tǒng)理論的發(fā)展，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，混沌與分形，可能應(yīng)用這些理論到語音識別中。 Knodt，1998)．More expensive systems that are reported to outperform these two are Subarashii (Bernstein，et al．，1999)，EduSpeak (Franco，et al．，2001)，Phonepass (Hinks，2001)，ISLE Project (Menzel，et al．，2001) and RAD (CSLU，2003)．ASR accuracy is expected to improve． Among several types of speech recognizers used in ASR products，both implemented and proposed，the Hidden Markov Model (HMM) is one of the most dominant algorithms and has proven to be an effective method of dealing with large units of speech (Ehsani amp。語音識別基本原理圖如下（）：預(yù)處理特征提取模式匹配后處理主意模型庫輸入語音識別訓(xùn)練初步識別結(jié)果識別結(jié)果 語音識別基本原理 語音合成技術(shù)將以其他方式表示或存儲的信息轉(zhuǎn)換成語音。步驟三如果訓(xùn)練成功則進(jìn)入語音識別狀態(tài)，如果訓(xùn)練沒有成功則重復(fù)訓(xùn)練。BSR_ImportSDWord(int CommandID)可以把BSR_SDModel 數(shù)組中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入為某條語音命令的特征模型?！緟?shù)】無?！緟?數(shù)】無。TraindMode：訓(xùn)練次數(shù)，要求使用者在應(yīng)用之前訓(xùn)練一或兩遍：BSR_TRAIN_ONCE表示要求訓(xùn)練一次。開始初始化RAM執(zhí)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練結(jié)果訓(xùn)練成功返回開始定時(shí)采集語音樣本返回語音特征模型開始初始化識別器獲得識別結(jié)果識別出語音命令執(zhí)行相應(yīng)操作返回YNNY中斷服務(wù)識別過程識別過程訓(xùn)練過程 語音識別的實(shí)現(xiàn) 初始化過程【API格式】C：int BSR_DeleteSDGroup(0)【功能說明】SRAM初始化。比如左腿向前走，那么控制左腿的電機(jī)正向旋轉(zhuǎn)就可以了；如果左腿向后走，那么只要控制電機(jī)向相反方向旋轉(zhuǎn)就可以了。將訓(xùn)練好的語音模型導(dǎo)出存儲到FLASH中使用庫函數(shù)BSR_ExportSDWord(uiCommandID)；進(jìn)行操作，然后再調(diào)用讀寫FLASH中的函數(shù)進(jìn)行。中間的標(biāo)號VCC與M_J1是連接加速電機(jī)的兩個(gè)接口。頭部發(fā)射電機(jī)：藍(lán)色和淺藍(lán)色連線。 硬件驅(qū)動電路：左右腿、脖子電機(jī)驅(qū)動加速度、發(fā)射電機(jī)驅(qū)動 機(jī)器人驅(qū)動電路原理圖機(jī)器人驅(qū)動電路采用功率較大的三極管搭成H 橋來驅(qū)動電機(jī)，可以實(shí)現(xiàn)電機(jī)的正向旋轉(zhuǎn)與電機(jī)的反向旋轉(zhuǎn)。SPCE061 A既具有體積小、集成度高、可靠性好的特點(diǎn)，又具有較強(qiáng)的中斷處理能力、高性能的價(jià)格比和功能強(qiáng)、效率高的指令系統(tǒng)及低功耗、低電壓的特點(diǎn)，以u39。電機(jī)轉(zhuǎn)動一圈，機(jī)簧就會彈射一下，從而完成輸送飛盤的任務(wù)。在語音交流的過程中，抗噪音能力得到了很大的提高。語音識別技術(shù)就是讓機(jī)器通過識別和理解過程把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的一種技術(shù)，其根本目的是研究出一種具有聽覺功能的機(jī)器，這種機(jī)器能直接接受人的語音，理解人的意圖，并做出相應(yīng)的反應(yīng)。該系統(tǒng)利用凌陽單片機(jī)在數(shù)字信號處理及語音處理方面的優(yōu)越性，通過語音辨識技術(shù)，可以讓機(jī)器人在語音指令控制下實(shí)現(xiàn)前進(jìn)，后退，跳舞，發(fā)射以及連續(xù)發(fā)射飛盤等多種功能。 2011年度本科生畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）基于SPCE061A單片機(jī)的機(jī)器人設(shè)計(jì)學(xué) 院： 電子信息工程學(xué)院　 專 業(yè)： 電子信息科學(xué)與技術(shù) 年 級： 2007級 學(xué)生姓名： 劉 轉(zhuǎn)　轉(zhuǎn) 　 學(xué) 號： 07406051005 導(dǎo)師及職稱： 鄭心武　（實(shí)驗(yàn)師） 2011年1月2011 Annual Graduation Thesis (Project) of the College Undergraduate Microcontrollerbased robot design SPCE061ADepartment: College of Electronics and Information EngineeringMajor: Electronic Information Science and TechnologyGrade: 2007Student’s Name:Liu ZhuanzhuanStudent No.: 07406051005Tutor: Zheng Xinwu（Technician）January,2011畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）原創(chuàng)性聲明本人所呈交的畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）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。 作者簽名： 指導(dǎo)教師簽名：日期： 日期：  劉轉(zhuǎn)轉(zhuǎn) 畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）答辯委員會(答辯小組)成員名單姓名職稱單位備注主席（組長）瓊州學(xué)院本科畢業(yè)論文 (設(shè)計(jì))摘 要凌陽16位SPCE061A單片機(jī)內(nèi)嵌32K字閃存，2K字SRAM，內(nèi)置10位ADC、DAC,有多達(dá)14個(gè)的中斷源。經(jīng)過訓(xùn)練，訓(xùn)練人可使用各種命令讓機(jī)器人完成許多有趣的動作，使得人機(jī)交互更具智能化。把這種具有語音信息處理能力的機(jī)器和設(shè)備納入人的語音交互對