【正文】 無匹配！ 39。倒 39。停 39。走 39。 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 34 k=i。 for i=1:3 if s(i)=0 amp。 end k=0。 end m=fDTW(Tdao,Rvalue)。 end m=fDTW(Tting,Rvalue)。 energy=fenergy(wav)。 s=[1 1 1 1]。其它函數(shù)如 abs 等為 MATLAB 函數(shù)庫自帶。 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 32 附 錄 1. 小車實(shí)際效果圖 2. 上位機(jī)界面截圖 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 33 3. 語音識別主程序內(nèi)容 本程 序調(diào)用了 flpc， fDTW， fenergy 三個函數(shù)文件。另外很多論壇網(wǎng)友也幫我解答了一些問題，并給我提供了很多資料。期間得到了身邊很多同學(xué)的鼓勵和支持，他們增加了我堅(jiān)持下去的勇氣。串口無線傳輸具有很簡單的接口，軟件控制簡單，但它的傳輸距離有限，故無線傳輸方案還需 要進(jìn)一步改進(jìn)。還有一種特征參數(shù)是 Mel 尺度倒譜系數(shù)（ MFCC） 人的聽覺系統(tǒng)是一個特殊的非線性系統(tǒng)，它響應(yīng)不同頻率信號的靈敏度是不同的，基本上是一個對數(shù)的關(guān)系， Mel 尺度倒譜系數(shù)（ MFCC） 能夠比較充分利用人耳這種特殊的感知特性。 本設(shè)計(jì)語音識別的準(zhǔn)確度還有很 大的提高空間，語音識別的程序效率還有待進(jìn)一步提高。小車的硬件設(shè)計(jì)性能良好，軟件運(yùn)行正常，能達(dá)到預(yù)定要求。其主要的控制方法見表 31： 表 31 電機(jī)控制 IN1 IN2 ENA OUT1 OUT2 電機(jī) 1 0 1 高 低 正轉(zhuǎn) 0 1 1 低 高 翻轉(zhuǎn) 0 高阻 高阻 停轉(zhuǎn) IN3 IN4 EAB OUT3 OUT4 電機(jī) 1 0 1 高 低 正轉(zhuǎn) 0 1 1 低 高 翻轉(zhuǎn) 0 高阻 高阻 停轉(zhuǎn) RI= =1 Y N RI=0。它的六個輸入口分別連接單片機(jī)的 P0^0~P0^5，四個輸出口連接兩個電機(jī)。IN3,IN4,EAB）和四個輸出腳（ OUT1,OUT2。 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 28 圖 310 串口程序，查詢法 電機(jī)控制主要是通過控制 L298 電機(jī)驅(qū)動芯片來控制電機(jī)。 中斷的方法是，打開單片機(jī)硬件串口中斷，串口數(shù)據(jù)接收 緩沖區(qū)已滿時，單片機(jī)就會觸發(fā)串口中斷，通知 CPU 讀取串口接收的數(shù)據(jù)。串口數(shù)據(jù)的接收程序有查詢法和中斷法。 底層驅(qū)動程序 底層驅(qū)動程主要分兩塊兒：電機(jī)控制程序和串口控制程序。 default : 。 case 3: go_afterward()。 case 2: stop()。 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 27 while(1) { switch(RxBuf[0]) { case 1: go_ahead()。 EA = 1。 } i++。 //這里減去 48 是因?yàn)閺碾娔X中發(fā)送過來的數(shù)據(jù)是 ASCII 碼。 //定義為靜態(tài)變量，當(dāng)重新進(jìn)入這個子函數(shù)時 i 的值不會發(fā)生改變 EA = 0。 //開串口中斷 EA = 1。 TR1 = 1。 TH1 = 0xFd。 PCON = 0x00。 部分主程序 部分程序如下： include include unsigned char RxBuf[32]={0}。下位機(jī)程序主要功能就是時刻準(zhǔn)備接受上位機(jī)傳來的串口數(shù)據(jù)，然后，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)控制小車電機(jī)是小車完成不同的動作。 小車軟件設(shè)計(jì) 167。本系統(tǒng)采用線性穩(wěn)壓芯片 7805 把 8伏的電源電壓穩(wěn)成 5 伏輸出。 穩(wěn)壓電路設(shè)計(jì) 小車的整個硬件電路共需要兩個電壓，電源電壓為 8 伏，直接供給直流電機(jī)。途中 8個單向?qū)ǘO管起著非常重要的作用，它可以防止電機(jī)磁場作用產(chǎn)生很大的反向電壓時對 L298 內(nèi)部電路的破壞作用。最大輸出電流可以達(dá)到兩安，這對小車上的直流電機(jī)足夠用。這里我采用L298 專用驅(qū)動芯片來驅(qū)動兩個直流電機(jī)。 圖 36 晶體振蕩電路 167。 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 23 本電路需要串口數(shù)據(jù)收發(fā)，控制對時鐘要求較高，故采用的時鐘源是外接的高精度晶體 /時鐘。常溫下內(nèi)部時鐘頻率為 5V 單片機(jī)： 11~17MHZ， 單片機(jī)： 8~12MHZ。 圖 35 改進(jìn)后的實(shí)際復(fù)位電路 2. 晶振電路 STC12C5A60S2 單片機(jī)內(nèi)部含有 R/C 時鐘振蕩電路，單片機(jī)可以選擇使用內(nèi)部自有的 R/C 時鐘振蕩電路，也可以使用外接的高精度晶體 /時鐘。當(dāng)按鍵按下時，由于電阻 R1 的作用， RST 管腳保持為高電平。以上復(fù)位電路只能保證單片機(jī)能夠上電復(fù)位，為了更好的進(jìn)行調(diào)試，本電路對上面的電路進(jìn)行了更改，使得單片機(jī)電路能夠手動復(fù)位。 圖 33 第一復(fù)位電路 當(dāng)單片機(jī)時鐘頻率大于 12MHZ 時，采用第二復(fù)位電路，其電路如圖 34所示。 當(dāng)單片機(jī)時鐘頻率小于 12MHZ 時，采用第一種復(fù)位電路。 STC12C5A60S2 單片機(jī)為高電平復(fù)位，及即要使得復(fù)位管腳 RST 保持一定時間的高電平。單片機(jī)控制電路主要有復(fù)位電路、晶體振蕩電路兩部分。 單片機(jī)電路設(shè)計(jì) 本系統(tǒng)單片機(jī)采用的是宏晶公司的 STC12C5A60S2，它采用增強(qiáng)型 8051內(nèi)核。 167。驅(qū)動電路和穩(wěn)壓電路焊在同一通用板上，兩個板子用銅柱固定為上下兩層，節(jié)省空間。第三個輪是轉(zhuǎn)向輪，可以三百六十度轉(zhuǎn)向。系統(tǒng)框圖如圖 11 所示： 圖 31 系統(tǒng)總體框圖 167。小車共有兩個電機(jī)，有 L298 構(gòu)成的 H 橋來驅(qū)動。 小車總體框圖 系統(tǒng)總體框圖如下所示。 實(shí)際界下面如圖 26 所示： 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 19 圖 26 MATLABGUI 界面 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 20 第 3章 下位機(jī)設(shè)計(jì) 167。 本系統(tǒng)的整個上位機(jī)使用 MATLAB 做的，為了更方便的進(jìn)行操作，我用MATLAB 的 GUI 設(shè)計(jì)了一個圖形界面。根據(jù)這些圖形對象，可以設(shè)計(jì)出界面友好。 MATLAB 上的 GUI 設(shè)計(jì) MATLA 作為功能強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算軟件，同樣也提供了圖形用戶界面設(shè)計(jì)的功能。 else dist=realmax。 end D(i,j) = d(i,j) + min([D1,D2,D3])。 end if j2 D3 = D(i1,j2)。 if j1 D2 = D(i1,j1)。 D(1,1) = d(1,1)。 for i = 1:n for j = 1:m d(i,j) = sum((t(i,:)r(j,:)).^2)。 m = size(r,1)。該計(jì)算過程一直達(dá)到格點(diǎn)（ n， m），并將 D（ n， m）輸出，作為模板匹配的結(jié)果?？紤]到邊界問題，有些前續(xù)格點(diǎn)可能不存在，因此要加入一些判斷條件。然后通過一個循環(huán)計(jì)算兩個模板的幀匹配距離距陣 d。 程序中，首先申請兩個 n m 的距陣 D 和 d，分別為累積距離和幀匹配距河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 17 離。 程序?qū)崿F(xiàn) DTW 算法可以直接按上面的描述來實(shí)現(xiàn)，即分配兩個 N M 的矩陣，分別為 積累距離矩陣 D 和幀匹配距離矩陣 d，其中幀匹配距離矩陣 d（ i， j）的值為測試模板的第 i 幀與參考模板的第 j 幀間的距離。這套 DP 算法便是 DTW 算法。搜索到（ n ， m ）時，只保留一條最佳路徑。易于證明，限定范圍的任一格點(diǎn)（ n ， m ）只可能有一條搜索路徑通過。求最佳路徑的問題可以歸結(jié)為滿足約束條件 r 時，求最佳路徑函數(shù) m =216。（ N） =M。（ n ）描述，其中 n =i， i=1， 2，??， N， 216。 為了描述這條路徑，假設(shè)路徑通過的所有格點(diǎn)依次為（ n ， m ），??，（ n ， m ），??，（ n ， m ），其中（ n ， m ） =（ 1， 1），（ n ， m ） =（ N， M）。 DP 算法可以歸結(jié)為尋找一條通過此網(wǎng)絡(luò)中若干格點(diǎn)的路徑，路徑通過的格點(diǎn)即為測試和參考模板中進(jìn)行計(jì)算的幀號。因此更多的是采用動態(tài)規(guī)劃（ DP）的方法。對齊可以采用線性擴(kuò)張的方法，如果 NM 可以將 T 線性映射為一個 M 幀的序列，再計(jì)算它與 {R（ 1）， R（ 2），??， R（ M） }之間的距離。距離函數(shù)取決于實(shí)際采用的距離度量，在 DTW 算法中通常采用歐氏距離。為了計(jì)算這一失真距離，應(yīng)從 T 和 R 中各個對應(yīng)幀之間的距離算起。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。已存入模板庫的各個詞條稱為參考模板，一個參考模板可河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 15 表示為 R={R（ 1）， R（ 2），??， R（ m），??， R（ M） }， m 為訓(xùn)練語音幀的時序標(biāo)號， m=1 為起點(diǎn)語音幀， m=M 為終點(diǎn)語音幀，因此 M 為該模板所包含的語音幀總數(shù)， R（ m）為第 m 幀的語音特征矢量。所以在孤立詞語音識別中， DTW 算法仍然得到廣泛的應(yīng)用。 在孤立詞語音識別中，最為簡單有效的方法是采用 DTW（ Dynamic Time Warping，動態(tài)時間歸整）算法，該算法基于動態(tài)規(guī)劃（ DP）的思想，解決了發(fā)音長短不一的模板匹配問題，是語音識別中出現(xiàn)較早、較為經(jīng)典的一種算法。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(jì)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(jì)算。 HMM 是一種用參數(shù)表示的 ,用于描述隨機(jī)過程統(tǒng)計(jì)特性的概率模型。 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。 167。 這里 x 為一幀語音信號， n 為計(jì)算 LPC 參數(shù)的階數(shù)。 用 MATLAB 實(shí)現(xiàn) LPC 系數(shù)的計(jì)算 本系統(tǒng)使用的特征參數(shù)是線性預(yù)測系數(shù) (LPC)。 （ 5）舍去代表直流成分的 0D ，取 12, , , KD D D 作為 MFCC 參數(shù)。 （ 3）計(jì)算 mP 的自然對數(shù)，得到 mL ， 0,1, , 1mM??。對每幀序列 ()sn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 ()Sn。首先要通過 FFT得到該幀信號的功率譜 ()Sn，轉(zhuǎn)換為 Mel頻率下的功率譜。再將此 N 個參數(shù)進(jìn)行余弦變換（ cosine transform） 求出 L