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基于单片机的语音识别系统设计说明

基于单片机的语音识别系统设计说明
基于单片机的语音识别系统设计说明

基于单片机的语音识别系统

摘要

近几年来,智能化和自动化技术在玩具制造领域中越来越被关注。本文介绍一种智能化小车控制系统的设计——语音控制小车。语音控制小车是基于SPCE061A的代表性兴趣产品,它配合61板推出,综合应用了SPCE061A的众多资源,小车采用语音识别技术,可通过语音命令对其行驶状态进行控制。首先介绍了SPCE061A的主要性能及其引脚的功能;接着完成了电源电路、复位电路、键盘电路、音频输入电路,音频输出电路和无线控制电路等硬件功能模块的设计。软件设计模块能实现智能小车的前进、后退、转向、停止、避障、表演动作以及循线等功能。测试表明,在环境背景噪音不太大,控制者的发音清晰的前提下,语音控制小车的语音识别系统能对特定的语音指令做出智能反应,做出预想中的有限的动作

关键词:spec061a 语音识别驱动电路声控小车智能反应

Abstract

In recent years, Intelligent and automation technology in the toy manufacture have been paid more and more attention.Introduce an intelligent vehicle control system design. SPCE061A program the system to single-chip, based on implementation of the car's voice control, This paper introduces the hardware sub-system design and implementation. The SPCE061A's main characters and pin function are introduced firstly. Completed the power circuit, reset circuit, keyboard circuitry, audio input circuits, audio output circuit and control circuit of wireless hardware such as the design of function modules. Software design module can achieve smart car forward, backward, turn, stop, obstacle avoidance, performing actions, as well as on-line functions. Test showed that the background noise in the environment is not too great, control persons under the premise of clear pronunciation, voice control car speech recognition systems for specific voice commands to make intelligent reaction, limited to the desired action.

Keywords: spec061a 、voice recogniton、Driving circuit、Voice control dolly、intelirent response

目录

摘要.................................................................................... I Abstract ............................................................................ I I 目录.................................................................................. I II 前言.. (1)

1 方案介绍及设计简介 (2)

1.1小车的控制要求及设计方案 (2)

1.1.1小车的控制要求 (2)

1.1.2方案设计与论证 (2)

1.2SPCE061A 简介 (3)

1.2.1SPCE061A单片机概述 (5)

1.2.2SPCE061A的介绍 (7)

1.2.3SPCE061A的结构 (7)

1.3SPCE061A 单片机强大的语音功能 (8)

1.3.1语音识别的原理 (8)

1.3.2系统的结构框图 (9)

1.4语音控制小车设计要求 (10)

1.4.1功能要求 (10)

1.4.2语音控制小车的主要功能 (10)

1.4.3参数说明 (10)

1.4.4注意事项 (10)

2电路设计及程序设计 (11)

2.1电路设计基础知识 (11)

2.2电路方框图及说明 (13)

2.3各部分电路设计 (13)

2.3.1电机的选择 (14)

2.3.2继电器驱动电路的设计 (14)

2.3.3行驶状态控制电路设计 (15)

2.3.4麦克录音输入及AGC电路 (16)

2.3.5语音播报电路 (18)

3软件设计 (19)

3.1软件流程图及设计思路说明 (19)

3.1.1程序设计 (20)

3.2模块设计 (20)

3.2.1中断流程图部分 (20)

3.2.2语音识别部分 (22)

4连接和操作说明 (25)

4.1硬件模块连接图 (25)

4.1.1功能说明 (25)

4.1.2代码下载 (26)

4.1.3训练小车 (27)

4.1.4声控小车 (28)

4.1.5重新训练 (28)

总结 (30)

致 (31)

参考文献 (32)

附件1 系统程序说明 (33)

前言

语音识别技术是近年来十分活跃的研究领域。语音识别系统的实用化研究是语音识别研究的一个主要方向。以玩具市场为例,具有高科技含量的电子玩具、智能玩具发展迅猛,电子互动式、智能化玩具已经成为玩具行业发展的主流。我国是玩具生产和出口大国,但在高科技玩具的发展方面和国外的差距很大,因此,及时投入精力广泛开展这方面的研究,无论对技术创新应用,还是社会经济发展,都有巨大的现实意义。与机器进行语音交流,让机器明白你说什么,这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。近二十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。语音识别功能大大增加了玩具使用的乐趣,并使玩具体现出一定的智能性,因此成为大部分电子玩具、智能玩具设计中使用的关键技术。

本文利用凌阳单片机设计一个具有语音识别功能的智能遥控小车。该设计将遥控车由传统的手动遥控改成了语音识别遥控,集成了先进的语音识别技术,加上小车的机动灵活的特点,使控制者可以通过语音控制小车实现预设动作,从而释放控制者的双手,而且小车和控制者之间还具有一定的交互功能。所以此次研究具有较强的实用性和发展前景。

语音识别技术的发展与未来

语音识别技术的发展与未来 与机器进行语音交流,让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。语音识别就好比“机器的听觉系统”,该技术让机器通过识别和理解,把语音信号转变为相应的文本或命令。 在1952年的贝尔研究所,Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。1960年英国的Denes等人研制了第一个计算机语音识别系统。 大规模的语音识别研究始于上世纪70年代以后,并在小词汇量、孤立词的识别方面取得了实质性的进展。上世纪80年代以后,语音识别研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。 同时,语音识别在研究思路上也发生了重大变化,由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型的技术思路。此外,业内有专家再次提出了将神经网络技术引入语音识别问题的技术思路。 上世纪90年代以后,在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破。但是,在语音识别技术的应用及产品化方面出现了很大的进展。比如,DARPA是在上世界70年代由美国国防部远景研究计划局资助的一项计划,旨在支持语言理解系统的研究开发工作。进入上世纪90年代,DARPA计划仍在持续进行中,其研究重点已转向识别装置中的自然语言处理部分,识别任务设定为“航空旅行信息检索”。 我国的语音识别研究起始于1958年,由中国科学院声学所利用电子管电路识别10个元音。由于当时条件的限制,中国的语音识别研究工作一直处于缓慢发展的阶段。直至1973年,中国科学院声学所开始了计算机语音识别。 进入上世纪80年代以来,随着计算机应用技术在我国逐渐普及和应用以及数字信号技术的进一步发展,国内许多单位具备了研究语音技术的基本条件。与此同时,国际上语音识别技术在经过了多年的沉寂之后重又成为研究的热点。在这种形式下,国内许多单位纷纷投入到

(完整版)基于单片机的语音控制开关设计毕业设计

题目基于单片机的语音控制开关设计所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业 1102 班指导教师郑争兵 完成地点物理与电信工程学院实验室 2015年 6月03日

毕业论文﹙设计﹚任务书 院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信1102 学生姓名朱楠 一、毕业论文﹙设计﹚题目基于单片机的语音控制开关设计 二、毕业论文﹙设计﹚工作自_2015 _年_ 1__月_10_日起至_2015__年 6 月_ 10 日止 三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室 四、毕业论文﹙设计﹚的内容要求: 智能家居作为一个新生产业,目前处于一个导入期与成长期的临界点,随着智能家居市场推广普及的进一步落实,培育起消费者的使用习惯,智能家居市场的消费潜力必然是巨大的,产业前景光明。本课题设计语音智能控制开关,具体要求如下: 1. 掌握语音识别的工作原理,使用语音识别芯片完成硬件设计; 2.能实现语音控制开关的开启和关闭; 3. 系统集成,焊接电路板,调试。 成果形式:实验样机一套。 毕业设计进度安排: 1.10─3.20:查阅资料(参考文献不少于10篇),进行方案论证,完成开题报告。完成不少于3000字的外文翻译; 3.20─ 4.30:设计硬件电路,编写相关软件、完成电路仿真及样机调试; 5.1─5.20:完善系统调试,撰写论文,准备毕业设计验收等工作; 5.21- 6.10:整理资料,修改论文,准备毕业答辩。

指导教师系(教研室)通信教研室 系(教研室)主任签名批准日期 接受论文(设计)任务开始执行日期学生签名

基于单片机的语音智能开关设计 朱楠 (陕西理工学院物理与电信工程学院通信1102班,陕西汉中 723003) 指导教师:郑争兵 [摘要]语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。随着语音识别理论研究的深入和数字信号处理软、硬件技术的发展,语音识别技术应用的研究越来越受到人们的关注。智能语音家电控制系统实质上就是一个替代传统手动开关的受声控制的电子开关。此系统以STC11L08XE和LD3320语音芯片为硬件核心,对语音芯片LD3320的信息进行处理,并对开关进行控制,通过LD3320外界的麦克风采集声音信号,再通过LD3320语音芯片进行频谱分析,在提取语音特征,之后和关键词语列表中的关键词进行对比匹配,最后找出得分最高的关键词作为识别结果输出给单片机,单片机进行处理后,再输出信号来控制继电器,再通过继电器来控制开关工作,开关又可实现对电器的控制。语音芯片的功能都是通过单片机控制实现的。最终实现对智能语音开关的控制 [关键词] STC11L08XE单片机语音芯片LD3320 语音识别 Design of intelligent voice switch based on MCU Zhu nan (Grade11,Class2,Major of Communication Engineering,School of Physics and Tutor:Zheng Zheng bing Abstract: Speech recognition is a technology to solve the machine to understand human language. Along with the research of speech recognition theory and the development of digital signal processing software and hardware technology, The research on the application of speech recognition technology is getting more and more attention.The intelligent speech appliance control system is essentially an electronic switch which replaces the traditional acoustic control with the manual switch. This system LD3320 voice chip and the stc11l08xe as hardware core and the voice chip ld3320 information for processing, and control the switch, through ld3320 external microphone audio signal acquisition, and then through the ld3320 voice chip spectrum analysis, key words in speech feature extraction, and the list of key words contrast matching, finally to find the highest score of the words as recognition results output to the MCU, MCU processing, then the output signal to control the relay, then through the relay to control of the switch, the switch can be to achieve control of the electric appliances. The function of the speech chip is realized by the MCU control. Control of the intelligent speech switch is realized finally. Key words : STC11L08XEMCU LD3320 voice chip Speech recognition

单片机语音识别程序

最近想做语音识别玩玩,网上查了查,找到一个用Atmega32实现的语音识别机械车 地址是:https://www.wendangku.net/doc/a511904558.html,/e ... h8_css34/index.html 貌似是利用带通滤波取得频谱(或者叫功率谱?),看不太懂.我决定用DFT 算法,因为它节约内存 DFT程序借借鉴了 hendry 单片机 DTMF 软解码算法的实现 https://www.wendangku.net/doc/a511904558.html,/forum.php?m ... &highlight=dtmf //-------------------------------------------------- //DFT运算 //注意,ad是有符号数,无符号的AD值需减128 //返回值为1表示已经计算了功率谱 //-------------------------------------------------- U8 dft(S8 ad) { U8 i; U8 offset;//查表指针 U32 temp; //ad-=128;//去直流分量 for(i=0;i>8; offset+=PI2/4;//偏移1/4周期为cos表 s_dft_real += (S16)ad * sintab[offset];//>>8;//cos表 tabp+=tabinc;//指针下移 } s_dft_p ++; if (s_dft_p == NSAMP) //采样点已达到设定值,计算功率 { s_dft_p = 0; //点数清0 for (i = 0; i < NFREQ; i ++)//每个频点计算功率 { s_dft_real/=NSAMP*6; //除以合适的值能使得功率在一字节内 s_dft_image/=NSAMP*6; temp=s_dft_real*s_dft_real + s_dft_image*s_dft_image; if(temp>65535)temp=65535; s_dft_real = sqrt16(temp);

语音识别技术研究

基于Google技术的语音识别实现 前言 语音识别技术在手机上应用得相当广泛,我们日常最频繁的沟通方式是语音,在手机应用中,大部分是通过硬件手动输入,目前这依然是主要与手机互动的方式,然而对于像手机这种小巧的移动设备来说,使用键盘甚至是虚拟键盘打字是一件非常不爽的事情。于是,Google 推出了强大的语音搜索业务。2008年11月,Google的语音搜索已经在iPhone平台上线,而Android在1.5 SDK版本中也加强了语音识别功能,并应用到了搜索功能上,这的确是一个非常让人惊喜的更新。 Android语音识别 Android系统集成了Google的语音识别技术,我们只需要实现少量代码便可以是使用语音识别。 android语音识别方法一:使用intent调用语音识别程序 1、通过intent传递语音识别的模式 Intent intent = new Intent(RecognizerIntent.ACTION_RECOGNIZE_SPEECH); 2、语言模式和自由形势的语音识别 intent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_LANGUAGE_MODEL,https://www.wendangku.net/doc/a511904558.html,NGUAG E_MODEL_FREE_FORM); 3、设置语言库 intent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_LANGUAGE, Locale.CHINA.toString()); 4、开始执行intent、语音识别 intent.putExtra(RecognizerIntent.EXTRA_PROMPT, "请开始说话"); 5、开始 startActivityForResult(intent, 1234); RecognizerIntent包括的常量:

基于语音识别的智能小车设计-毕设论文

基于语音识别的智能小车 摘要 随着计算机技术、模式识别和信号处理技术及声学技术等的发展,使得能满足各种需要的语音识别系统的实现成为可能。近二三十年来,语音识别在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域中有着越来越广泛的应用。本设计是语音识别在控制领域的一个很好实现,它将原本需要手工操作的工作用语音来方便地完成。 语音识别按说话人的讲话方式可分为孤立词(Isolated Word)识别、连接词(Connected Word)识别和连续语音(Continuous Speech)识别。从识别对象的类型来看,语音识别可以分为特定人(Speaker Dependent)语音识别和非特定人(Speaker Independent)语音识别。本设计采用的识别类型是特定人孤立词语音识别。 本系统分上位机和下位机两大方面。上位机利用PC上MATLAB强大的数学计算能力,进行语音输入、端点监测、特征参数提取、匹配、串口控制等工作,根据识别到的不同语音通过PC串口向下位机发送不同的指令。下位机是单片机控制的一个小车,单片机收到上位机传来的指令后,根据不同的指令控制小车完成不同的动作。 该设计对语音识别的现有算法进行了验证和实现,并对端点检测和匹配算法进行了些许改进。本设计达到了预期目标,实现了所期望的功能效果。 关键词:MATLAB,语音识别,端点检测,LPC,单片机,电机控制

SMART CAR GASED SPEECH RECOGNITION ABSTRACT With the development of computer 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 achieve.The past three decades, the voice recognition in the field of computer, information processing, communications and electronic systems, automatic control has increasingly wide range of applications. Speech recognition by the speaker's speech can be divided into isolated word (Isolated Word) identification, conjunctions (Connected Word) and continuous speech recognition (Continuous Speech) identification. Identifying the type of object from the point of view, the voice recognition can be divided into a specific person (Speaker Dependent) speech recognition and non-specific (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 easily.This system includes two major aspects:the host system and the slave system. The host system use the MATLAB on the computer which has powerful mathematical computing ability to do the work of voice input, endpoint monitoring, feature extraction, matching, identification and serial control,then it send different commands through the PC serial port to slave system according different recognised voice. The slave system is a car controlled by a single-chip micro-controller.It controls the car do different actions according different instructions received.

语音识别实验2

关于语音识别的研究 网络工程专业网络C071班贾鸿姗 076040 摘要:语音识别技术的广泛应用 1前言: 语音识别技术也被称为自动语音识别 (ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别是一门交叉学科。近二十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。人们预计,未来10年内,语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 早在计算机发明之前,自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程,早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器,当这只狗的名字被呼唤的时候,它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T 贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统,它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。。到1950年代末,伦敦学院(Colledge of London)的Denes 已经将语法概率加入语音识别中。 1960年代,人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC),及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。 语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理,经过Labiner等人的研究,卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。 尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广,语音识别技术在目前还无法支持无限领域,无限说话人的听写机应用。 2 正文 2.1应用领域 2.1.1.电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上,现已普遍的具有语音拨号的功能。随着语音识别芯片的价格降低,普通电话上也将具备语音拨号的功能。 2.1.2.汽车的语音控制 由于在汽车的行驶过程中,驾驶员的手必须放在方向盘上,因此在汽车上拨打电话,需要使用具有语音拨号功能的免提电话通信方式。此外,对汽车的卫星导航定位系统(GPS)的操作,汽车空调、照明以及音响等设备的操作,同样也可以由语音来方便的控制。 工业控制及医疗领域。当操作人员的眼或手已经被占用的情况下,在增加控制操作时,最好的办法就是增加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令,机器用语音做出应答。 2.1.3数字助理 个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)的语音交互界面。PDA的体积很小,人机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在PDA上使用键盘非常不便,因此,现多采用手写体识别的方法输入和查询信息。但是,这种方法仍然让用户感到很不方便。现在业界一致认为,PDA的最佳人机交互界面是以语音作为传输介质的交互方法,并且已有少量应用。随着语音识别技术的提高,可以预见,在不久的将来,语音将成为PDA主要的人机交互界面。 智能玩具 通过语音识别技术,我们可以与智能娃娃对话,可以用语音对玩具发出命令,让其完成一些简单的任务,甚至可以制造具有语音锁功能的电子看门狗。智能玩具有很大的市场潜力,而其关键在

基于单片机的语音识别系统 毕业设计

基于单片机的语音识别系统毕业设计 目录 摘要..................................... 错误!未定义书签。Abstract ................................. 错误!未定义书签。目录..................................................... I 前言.. (1) 1 方案介绍及设计简介 (2) 1.1小车的控制要求及设计方案 (2) 1.1.1小车的控制要求 (2) 1.1.2方案设计与论证 (2) 1.2SPCE061A 简介 (3) 1.2.1SPCE061A单片机概述 (5) 1.2.2SPCE061A的介绍 (7) 1.2.3SPCE061A的结构 (7) 1.3SPCE061A 单片机强大的语音功能 (7) 1.3.1语音识别的原理 (8) 1.3.2系统的结构框图 (9) 1.4语音控制小车设计要求 (10) 1.4.1功能要求 (10) 1.4.2语音控制小车的主要功能 (10) 1.4.3参数说明 (10) 1.4.4注意事项 (10) 2电路设计及程序设计 (11) 2.1电路设计基础知识 (11) 2.2电路方框图及说明 (13) 2.3各部分电路设计 (13) 2.3.1电机的选择 (14)

2.3.2继电器驱动电路的设计 (14) 2.3.3行驶状态控制电路设计 (15) 2.3.4麦克录音输入及AGC电路 (16) 2.3.5语音播报电路 (18) 3软件设计 (19) 3.1软件流程图及设计思路说明 (19) 3.1.1程序设计 (20) 3.2模块设计 (20) 3.2.1中断流程图部分 (20) 3.2.2语音识别部分 (22) 4连接和操作说明 (25) 4.1硬件模块连接图 (25) 4.1.1功能说明 (25) 4.1.2代码下载 (26) 4.1.3训练小车 (27) 4.1.4声控小车 (28) 4.1.5重新训练 (28) 总结 (30) 致谢 (31) 参考文献 (32) 附件1 系统程序说明 (33)

基于DTW算法的语音识别系统实现

基于DTW算法的语音识别系统实现 作者:吴晓平, 崔光照, 路康 作者单位:郑州轻工业学院信息与控制工程系,河南省,郑州市,450002 刊名: 电子工程师 英文刊名:ELECTRONIC ENGINEER 年,卷(期):2004,30(7) 被引用次数:13次 参考文献(5条) 1.祝晓阳;卢中宁;崔光照数字信号处理芯片TMS320VC5402的语音接口设计[期刊论文]-郑州轻工业学院学报(自然科学版) 2002(02) 2.陈志鑫;郭华伟基于TMS320C54xDSP的实时语音识别系统[期刊论文]-半导体技术 2001(04) 3.张勇C/C++语言硬件程序设计 2003 4.楼顺天基于MATLAB的系统分析与设计 2000 5.赵力语音信号处理 2003 引证文献(13条) 1.石太佳.王晓君基于LPMCC的语音识别系统实现[期刊论文]-电声技术 2010(1) 2.舒鹏飞.颜卫.徐魁基于ADSP的语音识别系统[期刊论文]-科协论坛(下半月) 2009(7) 3.吕涛.刘百芬.燕贤青一种基于定点DSP的语音识别算法实现[期刊论文]-华东交通大学学报 2008(6) 4.张钢.朱铮涛.何淑贤应用DTW的语音(声纹)鉴别技术研究[期刊论文]-中国测试技术 2007(2) 5.白志强.唐永哲基于动态时间规整的飞控系统故障诊断[期刊论文]-计算机仿真 2007(1) 6.王佑民.江城.吴丰博用FPGA实现基于内容的音频检索系统[期刊论文]-中国制造业信息化 2007(17) 7.何燕玲.马建国声控机器人的特定人孤立词汉语识别系统设计[期刊论文]-西南科技大学学报(自然科学版)2006(1) 8.杨占军.杨英杰.王强基于DSP的语音识别系统的设计与实现[期刊论文]-东北电力大学学报(自然科学版)2006(2) 9.王振浩.杜凌艳.李国庆.高树永动态时间规整算法诊断高压断路器故障[期刊论文]-高电压技术 2006(10) 10.高丙朋基于DSP的小词汇量语音识别系统[学位论文]硕士 2006 11.贺翠英说话人识别研究及DSP实现[学位论文]硕士 2006 12.白志强飞行控制系统故障检测研究与仿真软件开发[学位论文]硕士 2006 13.田强基于Sphinx汉语语音评价系统探讨[学位论文]硕士 2005 本文链接:https://www.wendangku.net/doc/a511904558.html,/Periodical_dzgcs200407007.aspx

语音识别研究的背景意义及现状

语音识别研究的背景意义及现状研究的背景及意义 自从人类可以制造和使用各种机器以来,人们就有一个理想,那就是让各种机器能听懂人类的语言并能按人的口头命令来行动,从而实现人机的语言交流。随着科学技术的不断发展,语音识别 (Speech Recognition) 技术的出现,使人类的这一理想得以实现。语音识别技术就是让机器通过识别和理解把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科,语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术,语音识别技术与语音合成技术的结合,使人们能够甩掉键盘,通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。当今,语音识别产品在人机认交互应用中己经占到越来越大的比例。 音乐就是一种艺术。通常可以解释为一系列对于有声、无声具有时间性的组织,并含有不同音阶的节奏、旋律及和声。音乐与人的生活情趣、审美情趣、言语、行为、人际关系等等,有一定的关联。音乐是人们抒发感情、表现感情、寄托感情的艺术,不论是唱、奏或听,都内涵着关联人们千丝万缕情感的因素。特别对人的心理,会起着不能用言语所能形容的影响作用。 音乐可以通过几种途径来体验,而音乐播放器是现代生活中最便捷 , 最实用的一种。现如今社会在飞速发展,人们的生活节奏也在不断加快,工作压力也在日益增大,致使越来越多的人选择在闲暇时间放松自己。而听音乐就成了人们缓解生活压力的第一选择,医学表明音乐不仅可以对人们紧张的心情带来放松,还能有效的缓解高血压对心血管造成的压力。因此音乐播放器已经成为人们日常生活中至关重要的物品。 然而可惜的是,传统的音乐播放器通常上是通过两种方式实现人们对播放器的控制的:一是按键式控制(其中也包括线控式),通过直接按键改变电平发出指令;二是通过远程控制,通过红外线或者蓝牙等对播放器发布命令。这对于疲劳中的人们或者残障人士来说是不方便的。为了减少手动操作的繁琐,此次设计专门致力于研究一种方案通过语音控制来实现对音乐播放器的控制,使其更加方便、更加人性化,实现音乐播放器的全自动语音控制。这个设计不仅是为了解决人们日常使用传统音乐播放器不方便的烦恼,而且是为了研究语音识别技术在单片机中的应用,特别是在SPCE061中实现语音识别的应用,设计出具有语音控制功能的音乐播放器。 国内外研究现状 语音识别的研究工作可以追溯到 20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry 系统,它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。 但真正取得实质性进展,并将其作为一个重要的课题开展研究则是在 60年代末

宝马中文声控语音识别控制系统

BMW中文声控系统 声控启动语音控制支持方言专车专用 宝马中文声控系统市场前景 在庞大的汽车销量的基础上,车载语音系统已成为现代汽车的重要亮点之一,但是由于技术的局限性,国内车载语音系统的发展始终比较缓慢,在国外广泛发展的车载语音控制系统在国内却处于技术空白阶段。现在,Qdis-isods让这种情况得到了根本性的改变。 qdis品牌联合众多院校精英,由多名各领域资深人士参与研发,根据中国市场特点以及中国用户使用习惯进行特殊定制,成功推出Qdis-isods系列产品,为广大车主提供车载语音控制的解决方案和专业服务。加载Qdis-isods车载语音系统后,用户用自己的声音即可完成相关操作,而不再只是使用传统的指定命令。 Qdis-isods系列产品支持中国多种方言,声音识别准确率高并支持多人识别,一举攻克了之前的技术难题,让车载语音系统全面进入中国市场。以前需要手动操作的控制,现在您和爱车直接对话就能实现,而且还能语音识别并控制后装增配的产品,满足客户多种智能语音操作的需求。随着车联网技术的发展,汽车的互联性会越来越强,我们可以把语音技术扩展到除终端和嵌入式系统以外的所有设备上,从而完成更复杂的识别控制任务。我们依然在不断创新实践,以谋求更多的成功案例。 Qdis-isods车载语音系统可以完美支持各类车型,金鼓德达将以一贯优秀的无损加装技术,让您在驾驶生活中发现更多乐趣。QDIS-ISODS系列,爱车从此智能! 一、BMW中文声控系统主要功能 1.语音识别启动引擎 语音指令随时学习,支持所有方言,指令内容可以自由定义; 不影响原车启动键启动功能; 可以同时利用方向盘按键组合为密码启动; 语言指令和方向盘密码可以任意修改; 2.语音指令控制原车 语音指令随时学习,支持所有方言,指令内容可以自由定义;

语音识别基本知识及单元模块方案设计

语音识别是以语音为研究对象,通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科,它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术,语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。 1语音识别的基本原理 语音识别系统本质上是一种模式识别系统,包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元,它的基本结构如下图所示: 未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端,首先经过预处理,再根据人的语音特点建立语音模型,对输入的语音信号进行分析,并抽取所需的特征,在此基础上建立语音识别所需的模板。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型,将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较,根据一定的搜索和匹配策略,找出一系列最优的与输入语音匹配的模板。然后根据此模板的定义,通过查表就可以给出计算机的识别结果。显然,这种最优的结果与特征的选择、语音模型的好坏、模板是否准确都有直接的关系。2语音识别的方法 目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)、矢量量化(VQ)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)等方法。 动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法,该算法基于动态规划的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。在应用DTW算法进行语音识别时,就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度,按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。 隐马尔可夫模型(HMM)是语音信号处理中的一种统计模型,是由Markov链演变来的,所以它是基于参数模型的统计识别方法。由于其模式库是通过反复训练形成的与训练输出信号吻合概率最大的最佳模型参数而不是预先储存好的模式样本,且其识别过程中运用待识别语音序列与HMM参数之间的似然概率达到最大值所对应的最佳状态序列作为识别输出,因此是较理想的语音识别模型。 矢量量化(Vector Quantization)是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比,矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是将若干个语音信号波形或特征参数的标量数据组成一个矢量在多维空间进行整体量化。把矢量空间分成若干个小区域,每个小区域寻找一个代表矢量,量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书,从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式,设计出最佳的矢量量化系统,用最少的搜索和计算失真的运算量实现最大可能的平均信噪比。在实际的应用过程中,人们还研究了多种降低复杂度的方法,包括无记忆的矢量量化、有记忆的矢量量化和模糊矢量量化方法。 人工神经网络(ANN)是20世纪80年代末期提出的一种新的语音识别方法。其本质上是一

用单片机实现语音控制机器人

用单片机实现语音控制机器人 制作人:潘磊pb02023035 卢恒pb02006088 题目:用凌阳单片机实现语音识别功能并传递给PIC单片机信号,由PIC单片机控制机器人实现动作 关键字:PIC单片机,凌阳单片机,语音控制 单片机在现今生活中占有越来越重要的地位,用语音控制单片机实现控制更具有 广泛的应用价值。用语音控制舞蹈机器人做一些动作是我们这次实现的功能,虽然这 在语音控制方面仍处于起步阶段,但他体现了语音控制的原理和基本实现,也为更高 级的运用打下了基础。 原理: 1.语音识别原理 语音识别电路基本结构如上图所示:语音识别分为特定发音人识别(Speaker Dependent)和非特定发音人识别(Speaker Independent)两种方式。 特定发音人识别是指语音样板由单个人训练,对训练人的语音命令识别准确率较高,而其他人的语音命令识别准确率较低或不识别。非特定发音人识别:是指语音样板由不同年龄、不同性别、不同口音的人进行训练,可以识别一群人的命令。语音样板的提取非常重要。我们将标准模式的存储空间称之为“词库”,而把标准模式称之为“词条”或“样板”。所谓建立词库,就是将待识别的命令进行频谱分析,提取特征参数作为识别的标准模式。 识别过程首先要滤除输入语音信号的噪音和进行预加重处理,提升高频分量,然后用线性预测系数等方法进行频谱分析,找出语音的特征参数作为未知模式,接着与预先存储的标准模式进行比较,当输入的未知模式与标准模式的特征相一致时,便被机器识别,产生识别结果输出。如果输入的语音与标准模式的特征完全一致固然好,但是语音含有不确定因素,完全一致的条件往往不存在,事实上没有人能以绝对相同的语调把一个词说两遍,因此,预先制定好计算输入语音的特征模式与各特征模式的类似程度,或距离度的算法规则固化在ROM

语音识别字符分割算法_原创.

5.设计方法 5.1概述 5.2硬件系统的设计 语音信号预处理 (1)预加重 预加重的目的是提升高频部分,使信号的频谱变得平坦,保持在低频到高频的整个频带中,能用同样的信噪比求频谱,以便于频谱分析或声道参数分析。在计算机里用具有6dB/频程升高频特性的预加重数字滤波器来实现,一般是一阶的FIR数字滤波器: 为预加重系数,值接近于l,在0.9和1之间,典型值为0.94。 预加重的DSPBuilder实现: 为了便于实现,将上式中的一阶FIR预加重滤波器用差分方程表示为: 其中,为原始语音信号序列,N为语音长度,上面的公式显示其在时域 上的特性。又因为0.94接近于15/16,所以将上面的式子变为 除以16可以用右移4位来实现,这样就将除法运算化简为移位运算,降低了计算复杂度。在后面的模块设计中,也乘以或者除以一些这样的数,这些数为2的幂次,都可以用移位来实现。 预加重的硬件实现框图如下: 预加重实现框图 DSP Builder中的图形建模为:

预加重滤波器的DSPBuilder结构图 (2)分帧 语音信号是一种典型的非平稳信号,其特性随时间变化,其在很短的时间内是平稳的,大概为1小20ms,其频谱特性和物理特征可近似的看做不变,这样就可以采用平稳过程的分析处理方法来处理。 分帧的DSP Builder实现: 语音信号在10到20ms之间短时平稳(这样可以保证每帧内包含1一7个基音周期),也就是说选取的帧长必须介于10到20ms之间,此外,在MFCC特征提取时要进行FFT变换,FFT点数一般为2的幂次,所以本文中选择一帧长度为16ms,帧移为1/2帧长,这样一帧就包含了16KHz*16ms=256个点,既满足短时平稳,又满足FFT变换的要求。 由于采集的语音是静态的,语音长度已知,很容易计算出语音的帧数,但是在硬件上或实时系统中,语音长度是无法估计的,而且还要考虑存储空间的大小和处理速度,采用软件实现时的静态分帧方法是行不通的,可以利用硬件本身的特点进行实时的动态分帧。 为了使帧与帧之间平滑过渡,保持连续语音流的自相关性和过渡性,采用交叠分帧的算法。帧移取1/2帧长,即128个数据点当作一个数据块。FIFO1大小为一帧语音长度,分成两个数据块,预加重后的数据写入这个FIFO。为了实现帧移交叠,在FIFO1读数据时,同时再用FIFO2保存起来,当FIFO的一块数据读完以后,紧接着从FIF22读出这一块的副本。写入的一块数据,相当于被重复读出2次,所以FIFO1的读时钟频率设计为写时钟频率的2倍,而FIFOZ的读写时钟频率和FIFO1的读时钟频率相同。分帧以后的数据在图中按时间标号为1、2、2、3.··…,1、2为第一帧,2、3为第二帧,以此类推。

基于单片机的智能语音识别系统设计毕业设计论文

基于单片机的智能语音识别系统设计 (硬件部分) 系别: 专业班: 姓名: 学号: 指导教师:

基于单片机的智能语音识别系统设计 (硬件部分) The Design of Intelligent Speech Recognition System Based on Single-chip Computer (HardWare)

摘要 本文设计一个让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术的语音识别系统。本语音识别系统以LD3320语音识别芯片为核心部件,主控MCU选用STC10L08XE。主控MCU通过控制LD3320内部寄存器以及SPI flash实现语音识别和对话。通过麦克风将声音信息输入LD3320进行频谱分析,分析后将提取到的语音特征和关键词语列表中的关键词语进行对比匹配,找出得分最高的关键词语作为识别结果输出给MCU,MCU针对不同的语音输入情况通过继电器对语音命令所对应的电器实现控制。同时也可以通过对寄存器中语音片段的调用,实现人机对话。 设计中,电源模块采用3.3V供电,主要控制及识别部分采用LM1117-3.3稳压芯片,语音播放及继电器部分采用7812为其提供稳定的电流电压。寄存器采用一片华邦SPI flash芯片W25Q40AVSNIG,大小为512Kbyte。系统声音接收模块采用的传感器为一小型麦克风——驻极体话筒,在它接收到声音信号后会产生微弱的电压信号并送给MCU。另外系统还采用单片机产生不同的频率信号驱动蜂鸣器来完成声音提示,此方案能完成声音提示功能,给人以提示的可懂性不高,但在一定程度上能满足要求,而且易于实现,成本也不高。 关键词:语音识别 LD3320 STC10L08XE单片机频谱分析

基于语音识别技术的智能家居控制系统的设计

基于语音识别技术的智能家居控制系统的 设计 基于语音辨认技术的智能家居控制系统的设计摘要 21 世纪经济快速发展,人们对物资文化的需求也愈来愈高。在信息科技的支持下,事物在朝着简单化、便捷化、智能化的方向发展。在此背景下应运而生而生的智能家居,正是信息时期的典型产物。 本文设计了1套基于语音辨认技术的智能家居控制系统,能够在客户端输入语音信号,完成对家居装备的控制,使得家居装备更加智能化。本文首先对语音辨认的相干理论知识进行了详细的论述,利用麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology, MIT)语音服务器完成对语音信号的特点提取和辨认进程,并且该服务器内有自动的高频噪声滤波器,避免声音信号产生失真现象。其次Zigbee模块完成了数据传输的功能,能够在网络拓扑较为稳定的家 居环境中实现对数据的传输,消耗的功率下降,本钱也较低。最后基于安卓手机到达控制家具的目的,在手机客户端输入语音信号以后,服务器将翻译出来的语音信息传递给后台,由手机通过无线网络传递给家居装备,从而到达传递控制指令的目的。最后本文在测试阶段对本文设计的基于语音辨认技术的智能家居控制系统进行了性能测试,测试结果良好,能够到达预期的目标。 关键词:智能家居;语音辨认;控制系统 Abstract With the rapid development of the economy in the 21st century, people's demand for material culture is also increasing. With the support of information technology, things are developing in the direction of simplification, convenience and intelligence. The smart home that emerged in this context is

【完整版】基于Matlab的语音识别系统的设计本科毕业论文设计

摘要 语音识别主要是让机器听懂人说的话,即在各种情况下,准确地识别出语音的内容,从而根据其信息执行人的各种意图。语音识别技术既是国际竞争的一项重要技术,也是每一个国家经济发展不可缺少的重要技术支撑。本文基于语音信号产生的数学模型,从时域、频域出发对语音信号进行分析,论述了语音识别的基本理论。在此基础上讨论了语音识别的五种算法:动态时间伸缩算法(Dynamic Time Warping,DTW)、基于规则的人工智能方法、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)方法、隐马尔可夫(Hidden Markov Model,HMM)方法、HMM和ANN的混合模型。重点是从理论上研究隐马尔可夫(HMM)模型算法,对经典的HMM模型算法进行改进。 语音识别算法有多种实现方案,本文采取的方法是利用Matlab强大的数学运算能力,实现孤立语音信号的识别。Matlab 是一款功能强大的数学软件,它附带大量的信号处理工具箱为信号分析研究,特别是文中主要探讨的声波分析研究带来极大便利。本文应用隐马尔科夫模型(HMM) 为识别算法,采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数,建立了一个汉语数字语音识别系统,其中包括语音信号的预处理、特征参数的提取、识别模板的训练、识别匹配算法;同时,提出利用Matlab图形用户界面开发环境设计语音识别系统界面,设计简单,使用方便,系统界面友好。经过统计,识别效果明显达到了预期目标。 关键词:语音识别算法;HMM模型;Matlab;GUI ABSTRACT Speech Recognition is designed to allow machines to understand what people say,and accurately identify the contents of voice to execute the intent of people.Speech recognition technology is not only an important internationally competed technology,but also an indispensable foundational technology for the national economic development.Based on the mathematical model from the speech signal,this paper analyze audio signal from the time

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