【正文】 int BSR——InitRecognizer(int AudioSource)。獲取識(shí)別結(jié)果 int BSR_GetResult(void)。停止識(shí)別 void BSR_StopRecognizer(void)。啟動(dòng)實(shí)施控制 void BSR_EnableCPUIndicator(void)。四、 特定人語(yǔ)音命令識(shí)別特定人語(yǔ)音識(shí)別是指使用的語(yǔ)音模塊由單人訓(xùn)練，對(duì)訓(xùn)練人的語(yǔ)音信息識(shí)別準(zhǔn)確率較高，但是對(duì)于其他的識(shí)別準(zhǔn)確率則相對(duì)較低，甚至是無法識(shí)別。選用特定人識(shí)別系統(tǒng)時(shí)，使用單片機(jī)提供的 API 函數(shù)庫(kù)即可實(shí)現(xiàn)。自行設(shè)計(jì)要識(shí)別的語(yǔ)音命令和播放的應(yīng)答語(yǔ)音相關(guān)信息。其結(jié)構(gòu)圖流程圖為：重慶郵電大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 35 開 始初始化調(diào)用提示信息訓(xùn)練命令開始識(shí)別啟動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)控調(diào)用語(yǔ)音識(shí)別播放識(shí)別主循環(huán)函數(shù)獲取識(shí)別結(jié)果圖 特定人語(yǔ)音識(shí)別流程圖第五節(jié) LCD 顯示子程序LCD1602 液晶模塊內(nèi)部的控制器共有 11 條控制指令，如表 1014 所示：序號(hào) 指令 RS R/W D7 D6 D5 D4 D3 D2 D1 D01 清顯示 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 光標(biāo)返回 0 0 0 0 0 0 0 0 1 *3 置輸入模式 0 0 0 0 0 0 0 1 I/D S4 顯示開/關(guān)控制 0 0 0 0 0 0 1 D C B5 光標(biāo)或字符移位 0 0 0 0 0 1 S/C R/L * *6 置功能 0 0 0 0 1 DL N F * *7 置字符發(fā)生存貯器地址 0 0 0 1 字符發(fā)生存貯器地址重慶郵電大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 36 8 置數(shù)據(jù)存貯器地址 0 0 1 顯示數(shù)據(jù)存貯器地址9 讀忙標(biāo)志或地址 0 1 BF 計(jì)數(shù)器地址10 寫數(shù)到 CGRAM 或DDRAM） 1 0 要寫的數(shù)據(jù)內(nèi)容11 從 CGRAM 或 DDRAM 讀數(shù) 1 1 讀出的數(shù)據(jù)內(nèi)容LCD1602 液晶模塊的讀寫操作、屏幕和光標(biāo)的操作都是通過指令編程來實(shí)現(xiàn)的。 （說明：1 為高電平、0 為低電平）指令 1：清顯示，指令碼 01H,光標(biāo)復(fù)位到地址 00H 位置。指令 2：光標(biāo)復(fù)位，光標(biāo)返回到地址 00H。指令 3：光標(biāo)和顯示模式設(shè)置 I/D：光標(biāo)移動(dòng)方向，高電平右移，低電平左移 S:屏幕上所有文字是否左移或者右移。高電平表示有效，低電平則無效。 指令 4：顯示開關(guān)控制。 D：控制整體顯示的開與關(guān)，高電平表示開顯示，低電平表示關(guān)顯示 C：控制光標(biāo)的開與關(guān)，高電平表示有光標(biāo)，低電平表示無光標(biāo) B：控制光標(biāo)是否閃爍，高電平閃爍，低電平不閃爍。指令 5：光標(biāo)或顯示移位 S/C：高電平時(shí)移動(dòng)顯示的文字，低電平時(shí)移動(dòng)光標(biāo)。指令 6：功能設(shè)置命令 DL：高電平時(shí)為 4 位總線，低電平時(shí)為 8 位總線 N：低電平時(shí)為單行顯示，高電平時(shí)雙行顯示 F: 低電平時(shí)顯示 5x7 的點(diǎn)陣字符，高電平時(shí)顯示 5x10 的點(diǎn)陣字符。指令 7：字符發(fā)生器 RAM 地址設(shè)置。指令 8：DDRAM 地址設(shè)置。指令 9：讀忙信號(hào)和光標(biāo)地址 BF：為忙標(biāo)志位，高電平表示忙，此時(shí)模塊不能接收命令或者數(shù)據(jù)，如果為低電平表示不忙。指令 10：寫數(shù)據(jù)。指令 11：讀數(shù)據(jù)。芯片時(shí)序表如下：讀狀態(tài) 輸入 RS=L，R/W=H，E=H 輸出 D0—D7=狀態(tài)字寫指令 輸入 RS=L，R/W=L，D0—D7=指令碼，E=高脈沖輸出 無讀數(shù)據(jù) 輸入 RS=H，R/W=H，E=H 輸出 D0—D7=數(shù)據(jù)寫數(shù)據(jù) 輸入 RS=H，R/W=L，D0—D7=數(shù)據(jù)，E=高脈沖輸出 無重慶郵電大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 37 讀寫操作時(shí)序如圖所示：圖 讀操作時(shí)序圖 寫操作時(shí)序其顯示過程的流程圖為：重慶郵電大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 38 開 始初始化寫入第二行數(shù)據(jù)設(shè)置第二行位置寫入第一行數(shù)據(jù)設(shè)置第一行位置圖 顯示流程圖第六節(jié) 本章小結(jié)軟件是一個(gè)系統(tǒng)能否正常運(yùn)行的關(guān)鍵因素，本章先從總體結(jié)構(gòu)描述了系統(tǒng)的軟件的結(jié)構(gòu)，然后重點(diǎn)介紹了用于語(yǔ)音處理的語(yǔ)音芯片的軟件結(jié)構(gòu)，介紹凌陽(yáng)單片機(jī)用于語(yǔ)音處理的的運(yùn)用方法，最后介紹 LCD 顯示模塊的子程序設(shè)計(jì)方法，指導(dǎo)源代碼的編寫，為后續(xù)的系統(tǒng)調(diào)試做準(zhǔn)備。重慶郵電大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 39 第五章 系統(tǒng)測(cè)試第一節(jié) 仿真測(cè)試在整個(gè)設(shè)計(jì)之初，電路設(shè)計(jì)之前采用電路仿真軟件 Multisim 對(duì)電路進(jìn)行仿真，測(cè)試電路的性能，在完成系統(tǒng)硬件和軟件設(shè)計(jì)之后，就可以利用仿真軟件 Protuse 對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行仿真測(cè)試，檢測(cè)其是否符合設(shè)計(jì)要求，方便進(jìn)行修改。軟件簡(jiǎn)介：Multisim 是美國(guó)國(guó)家儀器（NI）有限公司推出的以 Windows 為基礎(chǔ)的仿真工具，適用于板級(jí)的模擬/數(shù)字電路板的設(shè)計(jì)工作。它包含了電路原理圖的圖形輸入、電路硬件描述語(yǔ)言輸入方式，具有豐富的仿真分析能力。Proteus 軟件是英國(guó) Labcenter electronics 公司出版的 EDA 工具軟件。它不僅具有其它 EDA 工具軟件的仿真功能，還能仿真單片機(jī)及外圍器件。它是目前最好的仿真單片機(jī)及外圍器件的工具。雖然目前國(guó)內(nèi)推廣剛起步，但已受到單片機(jī)愛好者、從事單片機(jī)教學(xué)的教師、致力于單片機(jī)開發(fā)應(yīng)用的科技工作者的青睞。Proteus 是世界上著名的 EDA 工具仿真軟件，從原理圖布圖、代碼調(diào)試到單片機(jī)與外圍電路協(xié)同仿真，一鍵切換到 PCB 設(shè)計(jì)，真正實(shí)現(xiàn)了從概念到產(chǎn)品的完整設(shè)計(jì)。是目前世界上唯一將電路仿真軟件、PCB 設(shè)計(jì)軟件和虛擬模型仿真軟件三合一的設(shè)計(jì)平臺(tái)，其處理器模型支持805HC1PIC10/12/16/18/24/30/DsPIC3AVR、ARM、8086 和 MSP430 等，2022 年即將增加 Cortex 和 DSP 系列處理器，并持續(xù)增加其他系列處理器模型。在編譯方面，它也支持 IAR、Keil 和 MPLAB 等多種編譯器。設(shè)計(jì)之初，對(duì)于一些模擬電路就可以在仿真工具里面構(gòu)建電路結(jié)構(gòu)，利用軟件提供的豐富資源對(duì)電路進(jìn)行仿真，指導(dǎo)硬件電路的設(shè)計(jì)。第二節(jié) 硬件測(cè)試系統(tǒng)硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)并制作完成后就需要對(duì)其進(jìn)行測(cè)試，首先是硬件的電氣特性連接。利用萬(wàn)用表對(duì)每根線的連接進(jìn)行檢測(cè)，檢查是否有短路斷路電路。檢測(cè)所選用的元器件焊接后是否有損壞情況的發(fā)生。重慶郵電大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 40 第三節(jié) 系統(tǒng)測(cè)試系統(tǒng)的測(cè)試主要包括單元測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試：?jiǎn)卧獪y(cè)試主要包括控制芯片和語(yǔ)音芯片測(cè)試和顯示測(cè)試?？刂菩酒瑴y(cè)試主要是指單片機(jī)是否能夠正常工作，震蕩電路能夠正常工作，檢測(cè)其能否控制外圍電路。語(yǔ)音芯片主要是其能否正常工作，采用按鍵模式能否使其正常工作。顯示測(cè)試主要是指 LCD 在正常的控制程序下能否正常顯示出設(shè)計(jì)結(jié)果。調(diào)節(jié)對(duì)比度，使其亮度在一個(gè)較為合適位置。第四節(jié) 本章小結(jié)完成硬件和軟件的設(shè)計(jì)后，就需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。本章主要是對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，包括設(shè)計(jì)前期的仿真和后期的軟硬件聯(lián)合測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行修改，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能。重慶郵電大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 41 參考文獻(xiàn)[1] 李晶皎．嵌入式語(yǔ)音技術(shù)及凌陽(yáng) 16 位單片機(jī)應(yīng)用 [M] ．北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2022[2] 張培仁，張志堅(jiān)，高修峰 ．十六位單片微處理器原理及應(yīng)用(凌陽(yáng)SPCE061A) ［M］ ．北京：清華大學(xué)出版社，2022[3] 樓然苗，李光飛．51 系列單片機(jī)設(shè)計(jì)實(shí)例(第 2 版) [M] ．北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2022[4] 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錄重慶郵電大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 42 一、英文原文Intelligent Judge Neural Network for Speech RecognitionAbstract. An intelligent judge neural work (IJNN) is developed to make decisions out of contradictory arguments, which may e from different classifiers with different characteristics and/or input features. For speech recognition applications a multilayer perceptron classifies the word as a spectrotemporal pattern, while a neural prediction model or hiddencontrol neural work relies on dynamic nature of the speech signal. The judge accepts input values from the lowerlevel neural work classifiers and provides ruling verdicts. Two intelligent judges have been investigated. The neurojudge rules by extracting decision rules from training data, . disputes between the two classifiers, while the fuzzyjudge just utilizes minmax operations. The IJNN demonstrates better recognition rates. More importantly its performance is much less sensitive to the choice of training data.1. Introduction Classification of plex patterns by adaptive learning makes neural works very attractive for speech recognition applications. Also, due to its inherent parallelism, neural works can take advantage of special hardwares for realtime applications. A number of neural work models has been successfully applied to speech recognition problems [1]. Many of them regard the speech signal as spectrotemporal pattern, and utilize classification function of neural works with proper time alignment, while only a few utilizes dynamic nature of speech signal. The former includes multilayer perceptron(MLP) [2], SelfOrganizing Feature Map [3], and TimeDelay Neural Networks [4]. These approaches assume that separate utterances of the same word should follow similar paths in the feature space, and only the time taken to traverse the path should di