语音识别控制小车设计大学本科毕业论文(2)

§3.3.1 主程序流程图 ........................... 24 §3.3.2 部分主程序 ............................. 25 §3.3.3 底层驱动程序 ........................... 27

结 论 ................................................ 29 参考文献 .............................................. 30 致 谢 ................................................ 31 附 录 ................................................ 32

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前 言

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。语音命令控制可广泛用于家电语音遥控、玩具、智能仪器及移动电话等便携设备中。使用语音作为人机交互的途径对于使用者来说是最自然的一种方式，同时设备的小型化也要求省略键盘以节省体积。当今，语音识别产品在人机交互应用中已经占到越来越大的比例。

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。孤立词识别是指说话人每次只说一个词或短语，每个词或短语在词汇表中都算作一个词条，一般用在语音电话拨号系统中。连接词语音识别支持一个小的语法网络，其内部形成一个状态机，可以实现电话语音查询、航空定票等系统。连续语音识别是指对说话人以日常自然的方式发音，通常特指用于语音录入的听写机。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。特定人是指只针对一个用户的语音识别，非特定人则可用于不同的用户。实际上，非特定人语音识别的初始识别率往往都比较低，一般都要求用户花一定的时间对系统进行训练，将系统的参数进行一定的自适应调整，才能使识别率达到满意的程度。本设计采用的识别类型是特定人孤立词语音识别。

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。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，很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。为了更方便的进行上位机的操作，本设计用MATLAB

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的GUI设计了一个图形界面。上面设置了串口选择框、录音开始按钮、语音识别结果框等。下位机采用STC2C5A60S2单片机作为控制中心，采用L298专用驱动芯片搭建双桥，进行点击的正反转调速等控制。本设计达到了预期目标,实现了所期望的功能效果。

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第1章 系统总体设计方案介绍

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，进行语音的输入、端点监测、特征参数提取、匹配、识别、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，很据不同的指令控制小车完成不同的动作。PC机和小车之间通过串口无线传输模块进行数据传输。

总体框图如图1-1所示：

语音输入 PC机（语音 识别） 电机 驱动电路 单片机控 制中心

图1-1 系统总体框图

无线发射 无线接收

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第2章 上位机设计

上位负责语音的识别，并根据识别到的不同结果向下位机（小车）发送不同的指令。上位机的设计基于MATLAB平台，利用MATLAB强大的数学计算能力，进行语音的输入、预处理、端点监测、特征参数提取、匹配、识别、串口控制等工作。

§2.1 语音识别简介

§2.1.1 语音识别发展

随着时代的发展，人们越来越注重生活的品质。便捷时尚成为当代人们的追求目标。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。语音命令控制可广泛用于家电语音遥控、玩具、智能仪器及移动电话等便携设备中。使用语音作为人机交互的途径对于使用者来说是最自然的一种方式，同时设备的小型化也要求省略键盘以节省体积。当今，语音识别产品在人机交互应用中已经占到越来越大的比例。

§2.1.2 语音识别的分类

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。孤立词识别是指说话人每次只说一个词或短语，每个词或短语在词汇表中都算作一个词条，一般用在语音电话拨号系统中。连接词语音识别支持一个小的语法网络，其内部形成一个状态机，可以实现简单的家用电器的控制，而复杂的连接词语音识别系统可以用于电话语音查询、航空定票等系统。连续语音识别是指对说话人以日常自然的方式发音，通常特指用于语音录入的听写机。显然，连续非特定人语音识别的难度要大得多，因为不仅有说话人口音的问题，还有

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协同发音、断字断句、搜索等问题，除了考虑语音的声学模型外还要涉及到语言模型，如构词法、文法等。

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。特定人是指只针对一个用户的语音识别，非特定人则可用于不同的用户。实际上，非特定人语音识别的初始识别率往往都比较低，一般都要求用户花一定的时间对系统进行训练，将系统的参数进行一定的自适应调整，才能使识别率达到满意的程度。

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