基于bacnet协议的语音识别系统在楼宇中的应用

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1、《楼宇自动化技术实训》结业论文专业：班级：姓名：学号：信息技术学院电气工程系2012年11月22日-8-基于BACnet协议的语音识别系统在楼宇中的应用摘要：提出一种基于BACnet协议的孤立词语音识别系统，并将动态时间规整技术运用到识别算法中。根据电梯控制系统的特点，结合BACnet网络协议，把系统设计成一个嵌入式子系统，把语音识别应用到电梯控制系统中，实现了对电梯更加实时、方便的控制。关键词：语音识别动态时间规整BACnet协议电梯控制1语音识别的原理语音识别的基本过程是将原始语音经过预处理以后，进行特征提取，再与事先经过人们测试和训练后得到的存储到计算机的标准参考模型进行比较，最

2、后得出判定和识别结果。本系统的结构如图1所示。模式匹配特征提取输入语音预处理模式库识别结果训练图1语音处理平台的系统框图1.1语音信号的预处理1.1.1抗混叠滤波语音信号的频谱分量主要集中在300～3400Hz的范围内。因此，需用一个防混叠的带通滤波器将此范围内的语音信号的频谱分量取出，然后对语音信号进行采样，得到离散的时域语音信号。根据采样定理，如果模拟信号的带宽是有限的(例如，不包含高于的频率成分)，那么用等于或高于2fm的采样频率进行采样，-8-则所得到的信号能够完全惟一地代表原模拟信号或者说能够由采样信号恢复出原始信号。在本系统中，选用8KHz的采样频率。1.1.2预加重语音从

3、嘴唇辐射会有6dB/otc的衰减，而且本系统的研究对象是孤立词，因此预加重对信号的正确采集尤为重要。我们在对语音信号进行处理之前，希望能按6dB/otc的比例对信号加以提升(或加重)，以使得输出的信号电平相近似。当用数字电路来实现6dB/otc预加重时，可采用以下的差分方程所定义的数字滤波器：Y(n)=x(n)-ax(n-1)。(1)公式(1)中，系数a常在0.9~1之中选取，本系统选0.975。1.1.3端点检测端点检测是指用数字处理技术来找出语音信号中的各个段落(如音素、音节、词素、词等)的始点和终点未知，从语音信号中排除无声段。它就是从噪声中检测出说话人的语音命令，获得语音开始和

4、结束的时间点。尤其在电梯控制系统中，可能随时会有一定的噪声信号，将语音信号成功分离出来能够提高整个系统的综合性能。本系统使用语音信号的短时能量和短时平均过零率来进行端点检测。1.2特征提取特征提取，即对不同的语音寻找其内在特征，由此来判别出未知语音。特征的选择对识别效果至关重要，选择的标准应体现对异音字之间的距离尽可能大，-8-而同音字之间的距离应尽可能小。若以前者距离与后者距离之比为优化标准确定目标量，则应是该量最大。我们选用基于人类听觉模型的美尔频标倒谱参数(MelFrequencyCepstrumCoefficient，MFCC)为系统的特征参数，以语音通过该模型(滤波器组)的输

5、出为声学特征，直接通过离散傅立叶变换进行变换。1.3训练与识别模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。2系统设计2.1系统硬件的设计设计的语音识别系统以TI公司的TMS320VC5509。为核心，包含FPGA、A／D转换器、外部存储器等扩展器件，其硬件结构如2所示。RAM JTAG AD50JTAGE2PROM FLASH FPGA LCD显示 TMS320VC5509图2系统的硬件结构图-8-本系统中,模拟音频信号输入A／D转换器进行音频信号的模拟／数字转换，得到一串数字信

6、号利用DSP进行特征提取、压缩编码DTW识别。采用FPGA对数据流程进行控制，以及对LCD显示屏初始化检测设置。2.1.1DSP芯片TMS320VC5509的DSP是整个硬件系统信号处理的中心，其主要功能是接收来自A／D的数据，完成语音训练及语音识别。TMS32OVC55O9是TI公司TMS320C55x系列产品，为16位定点DSP，采用改进的哈佛结构，指令周期为1OnS，即运算速度高达100MIPS；具有管理中断、循环运算和功能调用的控制结构。2.1.2语音输入A/D芯片A／D转换电路选用了快速、逐次比较型、12位A／D转换器AD574【4】，外加采样保持放大器LF398。A／O转换

7、电路如图3所示。采样保持放大器LF398的作用是对滤波后的模拟信号进行采样，A／D转换器在保持期间将采样后的脉中序列转换为数字信号嘲，采用双极性接法。由于P213既要t~AD574的控制线，又要做Flash存储器的高位地址线，为使系统能够正常工作，采用双向总线收发器74LS245，其OIR脚接高电平，数据只允许从A口传送到B口。当系统访问Flash存储器时，屏蔽74LS245，以免AD574影响其工作，当启动A／D转换时选通74LS245。2.