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时间:2020-03-26
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1、学术探讨系统设计2014年第3期基于嵌入式Linux语音识别系统的设计钟豪张常年徐成波(北方工业大学信息工程学院,北京100144)[摘要]该设计运用三星公司的S3C2440,结合ICRoute公司的高性能语音识别芯片LD3320,进行了语音识别系统的硬件和软件设计。在嵌入式Linux操作系统下,运用多进程机制完成了对语音识别芯片、超声波测距和云台的控制,并将语音识别技术应用于多角度超声波测距系统中。通过测试,系统可以通过识别语音指令控制测量方向,无需手动干预,最后将测量结果通过语音播放出来。[
2、关键词]语音识别;嵌入式Linux;人机交互;语音播放;超声波测距云台相结合作为系统的机械执行机构。系统测量过程如下:1.引言首先根据语音指令控制两自由度云台的位姿,使超声波探测语言是人类传播信息的重要手段,语音识别则是实现语器指向特定方向,然后开启超声波探测器,测量出前方障碍音控制的关键技术,自然语音的人机交互也是当前的研究热物距离,最后将测量结果转化为可以播放的二进制数据流,点和难点,苹果公司正在研制的iWatch中也增加了语音识别通过LD3320的播放功能完成数据的播放。功能。采用嵌入式语
3、音识别技术使得设备具有功耗低、使用3.硬件电路设计方案简便、灵活等优点,摆脱了复杂按键和按钮的困扰,在服务机硬件电路主要包括语音识别部分、主控部分、超声波测器人、智能家居及消费电子等领域发挥着重要作用。距部分和舵机控制部分,如图2所示。处理器为三星公司的2.系统构成与原理S3C2440,系统主频最高可达533MHz,支持SPI、I2C、UART语音识别主要包括两个阶段[1]:训练阶段和识别阶段。等接口,能够满足控制系统的需求。主控芯片S3C2440通过在训练或识别过程中,都必须对输入语音进行预处
4、理和特征SPI总线完成对语音识别模块的读写操作,超声波测距部分提取。训练阶段通过用户输入的若干次训练语音,经过预处和舵机控制部分由处理器的GPIO进行统一控制。理和特征提取后得到特征参数,最后通过特征参数建模,进扬声器而建立训练语音的参考模型库。而识别阶段是将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型进行相似性度语超声波测距语音识别SPI音嵌入式量,然后把相似度最高的输入特征矢量作为识别结果输出,模块输处理器LD3320从而达到语音识别目的,如图1所示。入舵机控制图2硬件电路设计方案语音输
5、入识别结果输出预处理特征提取模式匹配3.1语音识别电路设计为了使系统能够识别操作人员发出的语音指令,设计中学习训练参考模型库采用了由ICRoute公司设计生产的非特定人语音识别芯片图1语音识别原理框图LD3320,它集成了语音识别处理电路和一些外部电路,包括AD、DA转换器、麦克风接口、声音输出接口等[2],不需要外接语音识别技术可分为:特定人识别和非特定人识别两任何的辅助芯片如Flash、RAM。在主控制器的控制下,可以种。特定人识别是指需要对待识别人的语音进行采集训练,识别出预先添加到识别
6、列表中的内容。设计中参考了识别对象为专门的人;非特定人识别是指识别对象为大多数ICRoute发布的LD3320数据手册,图中LD3320的P0、P1、P2用户,一般要采集多个人的语音进行录音、训练和学习,从而引脚通过SPI接口与嵌入式处理器相接,控制信号WRB、达到较高的识别率。CSB、RSTB以及中断返回信号引脚INTB与处理器S3C2440在实际应用中,现代技术开发嵌入式语音识别有两种实直接相连,如图3所示。现方式:调入嵌入式语音开发包和外扩语音识别芯片。本文的语音识别系统方案是以嵌入式处理
7、器S3C2440为核心,外扩非特定人语音识别芯片LD3320,并将超声波测距模块和——————————————作者简介:钟豪,男,福建人,硕士研究生,研究方向:信号与信息处理,嵌入式系统应用。-44-系统设计学术探讨2014年第3期开始P2/SDCKSPI_CLKP1/SDOMISO系统初始化P0/SDIMOSI语音模块进入识别模式语音识别CSBS3C2440SPI_CSLD3320核心板WRBGND语音识别有输出NRSTBGPIOYINTBEINTO信息处理图3语音模块和核心板连接关系超声
8、波测距云台控制语音模块进入播放模3.2超声波测距和舵机控制电路设计式并播放距离数据超声波测距原理相对比较成熟,系统中采用超声波测距N进程结束模块HC-SR04。该模块有两个TTL电平通信引脚,兼容3.3VY电平。其中,控制端口Trig发一个10us以上的高电平,接收结束端口Echo将输出与距离成正比的高电平信号。当Echo有高图5软件流程图电平输出时就开启处理器定时器,当端口电平跳变为低电平时关闭定时器,根据定时器的值可计算得到障碍物的距离。4.1语音识别功能程序设计其中,控制端口Trig和接收
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