基于语音控制的弹奏机器人系统设计与实现
智能语音控制器系统设计与实现
智能语音控制器系统设计与实现智能语音控制器系统（Intelligent Voice Control System）是一种先进的人机交互技术，它能够通过识别人的语音指令来完成特定的控制任务，这使得我们的生活和工作变得更加便捷和高效。
本文将从智能语音控制器系统设计、实现和应用方面进行详细介绍。
一、智能语音控制器系统设计智能语音控制器系统的设计需要考虑以下几个方面：1.硬件部分智能语音控制器系统需要一个具有良好性能的中央处理器（CPU），这可以确保系统的快速响应和高效运行。
同时，系统还需要一些必要的外围设备，如麦克风、声音处理器和扬声器等。
2.软件部分智能语音控制器系统的软件部分主要包括语音识别、指令分析和控制等模块。
其中，语音识别模块采用某种特定的语音识别算法，将语音信号转化为数字信号，并进行初步的预处理和分析。
指令分析模块根据用户的语音指令来进行语义分析和语法分析，并将结果传递给控制模块，实现用户指令的有效控制。
3.用户界面设计一个易于使用和友好的用户界面是智能语音控制器系统设计中非常重要的一部分。
用户界面应该清晰明了，并且对用户提供必要的提示和帮助信息。
二、智能语音控制器系统实现在智能语音控制器系统的实现过程中，需要进行以下几个方面的工作：1.语音数据库构建语音数据库是智能语音控制器系统的重要组成部分之一，它存储了用户所说的各种语音指令。
构建语音数据库需要有一个专门的工具来录制和编辑语音，将不同类型的语音指令分别存储在相应的数据库中。
2.语音信号处理语音信号处理要完成的任务包括：信号前端处理、语音识别、声音分割、特征提取和语音编码等。
这些处理步骤都非常复杂，需要使用专业的语音处理库或软件来解决。
3.语音识别算法选择语音识别算法是智能语音控制器系统实现的核心部分。
常用的语音识别算法包括隐马尔可夫模型（HMM）和人工神经网络（ANN）等。
选择合适的语音识别算法可以提高系统的识别率和稳定性。
4.指令分析和控制语音识别后，系统需要根据用户的指令进行语义分析和语法分析，从而理解用户的意图。
机器人钢琴演奏控制系统设计与实现
机器人钢琴演奏控制系统设计与实现近年来，机器人技术的飞速发展让我们看到了越来越多的机器人在不同领域的应用。
机器人钢琴演奏控制系统，则是一个相对较为小众但同样非常有趣的机器人应用。
本篇文章将介绍机器人钢琴演奏控制系统的设计与实现过程。
一、问题与需求在开始设计机器人钢琴演奏控制系统之前，我们首先需要明确我们所面临的具体问题和实现的需求。
具体来说，我们要实现的是一个能够让机器人按照程序精准演奏钢琴曲目的系统。
这个系统需要具备以下两个基本功能：- 钢琴演奏程序生成与储存- 机器人运动控制其中，“钢琴演奏程序生成与储存”这一功能可以由我们通过编写代码来实现。
而“机器人运动控制”这一功能则需要一些传感器和执行机构来实现。
在设计过程中，我们要兼顾两个方面的需求。
一方面，我们需要保证钢琴演奏程序的精准性和美感；另一方面，我们需要保证机器人运动的安全性。
这需要我们在硬件选型和控制策略上做出相应的优化和协调。
二、硬件选型在开始设计机器人钢琴演奏控制系统之前，我们需要做好硬件选型的工作。
具体来说，我们需要选购适合我们需求的以下硬件：- 单片机控制模块- 步进电机- 电机驱动模块- 钢琴演奏装置- 触摸传感器在选购时，我们需要根据实际需求进行综合评估。
比如，我们需要根据所需程序复杂度来确定单片机的处理速度要求；需要考虑步进电机的输出扭矩和精度等因素；需要考虑触摸传感器的可靠性和响应速度等因素。
三、程序设计在硬件选型的基础上，我们需要进行程序设计。
程序设计包括钢琴演奏程序生成与储存以及机器人运动控制两个方面。
钢琴演奏程序生成与储存在钢琴演奏程序生成与储存方面，我们需要编写钢琴演奏程序，并将其存储在单片机控制模块中。
具体来说，我们需要在程序中实现以下功能：- 钢琴键盘映射- 钢琴曲目输入与储存- 钢琴曲目演奏其中，“钢琴键盘映射”这一模块实现了钢琴键盘与单片机控制模块输入信号的对应关系，是程序编写的基础。
在“钢琴曲目输入与储存”这一模块中，我们需要将钢琴曲目编写成程序的形式，并存储在单片机控制模块中。
机器人声控系统的设计与实现
机器人声控系统的设计与实现近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器人技术正变得越来越智能化和普及化。
其中，声控系统是机器人智能化的重要组成部分之一。
本文将介绍机器人声控系统的设计与实现。
一、声控系统的设计原理声控系统是一种通过声音指令来控制机器人行动的系统。
其设计原理主要包括声音采集、声音识别和声音指令执行三个环节。
1. 声音采集：声音采集是通过麦克风等设备将声音转化为电信号的过程。
麦克风会将声音转化为电压信号，然后通过模数转换器将模拟信号转化为数字信号。
2. 声音识别：声音识别是将采集到的声音信号转化为可以理解的文本或命令的过程。
在声音识别过程中，需要使用语音识别算法来将声音信号转换为文本指令。
3. 声音指令执行：声音指令执行是根据识别出的文本指令来控制机器人行动的过程。
在这个过程中，需要将文本指令与机器人的控制系统进行对接，实现具体的行动。
二、声控系统的实现方式声控系统可以采用云端识别和本地识别两种不同的实现方式。
1. 云端识别：云端识别将声音采集和声音识别的工作都放在云端服务器上进行。
用户通过麦克风采集声音，然后通过网络将声音传输到云端服务器进行识别，最后将识别结果返回给机器人执行指令。
云端识别的优势是识别效果较好，可以提供更加准确的语音识别结果。
2. 本地识别：本地识别将声音采集和声音识别的工作都放在机器人本地进行。
用户通过麦克风采集声音，然后机器人内置的声音识别模块将声音转换为文本指令进行执行。
本地识别的优势是实时性较好，不会受到网络延迟等因素的影响。
三、声控系统的实现步骤在具体实现声控系统时，可以按照以下步骤进行：1. 设计硬件平台：选择合适的硬件平台，包括麦克风、声音识别模块和机器人控制系统等。
2. 声音采集：使用麦克风等设备对声音进行采集，并将模拟信号转化为数字信号。
3. 声音识别：使用合适的语音识别算法对声音信号进行处理，将声音转化为文本指令。
4. 指令执行：根据识别出的文本指令，将指令与机器人的控制系统对接，实现机器人的相应行动。
《基于ROS的智能工业机器人系统的设计与实现》
《基于ROS的智能工业机器人系统的设计与实现》一、引言随着科技的进步和工业自动化的快速发展，智能工业机器人系统在制造业中扮演着越来越重要的角色。
而机器人操作系统（ROS）作为一种开源的、灵活的机器人开发平台，为智能工业机器人系统的设计与实现提供了强大的支持。
本文将详细介绍基于ROS的智能工业机器人系统的设计与实现过程。
二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先进行需求分析。
明确智能工业机器人系统的任务目标，包括物品搬运、加工、检测等。
同时，还需考虑系统的实时性、稳定性、灵活性以及扩展性等要求。
2. 系统架构设计基于需求分析，设计智能工业机器人系统的整体架构。
系统采用分层设计，包括感知层、决策层、执行层。
感知层负责获取环境信息，决策层进行数据处理和决策规划，执行层负责机器人的动作执行。
此外，系统还采用ROS作为开发平台，利用其强大的社区支持和丰富的开发资源。
3. 硬件设计根据系统需求和架构设计，选择合适的硬件设备，包括机器人本体、传感器、执行器等。
同时，考虑硬件的兼容性、稳定性以及成本等因素。
4. 软件设计在软件设计方面，利用ROS平台进行开发。
首先，设计机器人系统的通信机制，确保各部分之间的信息传递畅通。
其次，设计机器人系统的算法和模型，包括感知算法、决策算法、执行算法等。
最后，进行系统集成和调试，确保系统的稳定性和可靠性。
三、系统实现1. 感知层实现感知层主要通过传感器获取环境信息，包括视觉传感器、激光雷达等。
利用ROS提供的传感器驱动程序，实现对传感器的控制和数据的获取。
同时，利用图像处理、物体识别等技术，对获取的数据进行处理和分析。
2. 决策层实现决策层主要负责数据处理和决策规划。
利用ROS提供的各种算法库和工具，实现对数据的处理和分析。
同时，结合机器学习、深度学习等技术，实现决策规划功能。
在决策过程中，还需考虑机器人的运动学模型、动力学模型等因素。
3. 执行层实现执行层主要负责机器人的动作执行。
钢琴自动弹奏机械手系统及其控制算法设计
钢琴自动弹奏机械手系统及其控制算法设计魏新宇(沈阳音乐学院音乐科技系,沈阳110818)摘要:在机器人控制理论和钢琴演奏技法的基础上,文章提出了一种通过在机械控制㊁电磁控制㊁软件控制等层面对钢琴自动弹奏系统进行综合设计优化的方法,并设计了一种基于可控力度的琴键击锤系统,以实现钢琴的机器人自动弹奏㊂研究结果表明,在应用机械手弹奏系统时,50名音乐学院钢琴专业本科四年级学生中,有26人认为该机器人的演奏技法达到或者超过了他们的技法掌握程度,占总数的52%㊂另外,音乐厅邀请的50位专业资深钢琴教师中,有22人表示该机器人的演奏水平达到了商业演出标准,占总数的44%㊂虽然该机器人在情感表达上尚有不足,但已经得到了较大比例听众的认可㊂关键词:自动控制;机器人钢琴;自动弹奏;力度控制;主观评价中图分类号:J624.1文献标识码:A 文章编号:2095 9699(2023)06 0032 06早期电子音乐来自M I D I合成技术(M u s i c a l I n s t r u m e n t D i g i t a l I n t e r f a c e),该技术通过电子合成音源,控制扬声器同时发出多个频率声音,拟声合成相应的音乐旋律㊂后期M I D I合成技术通过不断发展,在前者的基础之上可以进行不同力度㊁揉弦等乐器演奏技巧的音乐表达效果高保真还原㊂但是M I D I合成技术最大的短板是其没有原始音源设备,在极端演奏条件下其合成音源的保真度依然不尽如人意,并且无法达到真实乐器的低频共鸣带来的重低音效果,也无法表现出不同乐器因为共鸣腔结构微小差异而带来的听觉感官差异㊂所以音乐从事人员和研究人员找到了新的解决问题思路,即使用机械手系统直接弹奏乐器,且该思路已经成为当前电子拟声音乐的研究重点[1]㊂杭小羽等[2]研究人员以儿童钢琴学习为主要研究对象,分析个性化教学对儿童钢琴学习欲望的作用,明确个性化教学价值,提高儿童钢琴学习效果;余嘉安等[3]研究人员基于人工智能时代背景下,合理应用人工智能技术,创新高校钢琴教学模式,优化教学流程,提高教学效果;杨小影等[4]研究人员通过 智能+钢琴 教育构想,使用全新设计的机械手硬件系统,配合相关算法,实现了对人手演奏的相关触感㊁力度及常见弹奏技法的模拟,改变了早期研究中只可对节奏进行有效控制的系统缺陷,使机械手的钢琴弹奏效果更接近人手,且因为机械手为每个琴键均配置对应击锤,有效拓展了人手手指数量的限制㊂从钢琴演奏模式分析,其属于按键式击弦乐器,且有弱音(落下弱音板)㊁延音(抬起切音板)等功能模式㊂受限于手指生理构造限制,人手演奏时手指的岔开距离限制了和弦音的表达方式,在弹奏大跨度四联和弦音时,局限性即被表现出来㊂使用机械手系统可以为每个琴键布置专用击锤,且对钢琴的多个功能踏板布置按压装置,这就让钢琴的实际表现能力得到有效提升㊂文章重点研究琴键击锤的机械控制模式和音乐解码模式,以进一步提升钢琴弹奏机器人的实际演奏效果㊂1琴键击锤的机械控制模式设计从机械原理分析,钢琴琴键按下时,并非直接作用于琴弦,而是根据按下力度和时间,由打弦机判断控制击弦锤和止音器对琴弦作出相应操作㊂打弦机由一系列连杆滑块机构构成,不同品牌和价位的钢第38卷第6期2023年12月景德镇学院学报J o u r n a l o f J i n g d e z h e n U n i v e r s i t yV o l.38N o.6D e c.2023收稿日期:2021 09 24作者简介:魏新宇(1982 ),男,辽宁葫芦岛人,讲师,主要从事钢琴调律教学研究㊂琴,打弦机结构有所差异,但基本保证按下琴键时,止音器抬起,击弦锤落下并迅速复位,抬起琴键时,止音器复位㊂该机械手操作一个外部击锤以不同的弹奏手法击发琴键,触动打弦机操作㊂此时应该严格控制机械手击锤按下的力度和抬起的时间[5]㊂上述机械手琴键击锤与打弦机的联合控制模式,如图1所示㊂图1琴键击锤与钢琴内打弦机的机械耦合模式图1中,机械手控制模组共有2套结构,当提键电磁组通电时,琴键击锤被提起,弹簧片蓄力,当其断电时,琴键击锤在弹簧片的蓄力释放作用下落下,敲击琴键㊂根据弹簧片的预应力状态不同,琴键击锤敲击琴键后,可能因弹簧片地正校核而直接弹起,也可能因为弹簧片地过校核而始终按压琴键并等待提键电磁组的下一次通电作用㊂弹簧片的预紧力通过承力支点后部的力度电磁组吸引弹簧片尾端的力度永磁体来实现㊂早期的钢琴弹奏机器人,使用螺杆定位法控制击锤弹簧片的预紧力,但其受制于步进电机的转速而有较大的力度调整延迟时间,演奏需要快速调整力度时,此模式无法提供快速响应功能[6],所以,该设计将螺杆系统转为力度电磁组系统,该系统采用给不同电磁组通电的方式,快速调整弹簧片力度,使其的响应速度高于人手的响应速度㊂上述机械手控制机构中最复杂的部分为力度电磁组部分,其结构图局部放大后,如图2所示㊂图2力度电磁组局部放大图图2中,共给出7种不同力度,其中ʃ0㊁-1㊁-2控制了琴键击锤的弹性抬起过程;1㊁2㊁3㊁4控制了琴键击锤的持续按压过程㊂7个电磁装置呈扇形安装在一个回转机构上,该回转机构在步进电机的控制下,可以做出小角度回转,以实现对按键力度的高精度微调[7]㊂上述琴键击锤的力度电磁组功能定义,如表1所示㊂表1力度电磁组功能定义表力度级别按键力度按键后按键释放模拟手法-2极轻弹起弹力轻抚-1轻弹起弹力轻柔ʃ0普通抬起弹力常规1普通轻按电磁保持2重按压电磁发力3较重按压电磁重击4极重重压电磁重击表1中,通过按键力度步进电机进行精确定位,在对应的力度电磁组中选择某个电磁阀通电实现对按键击锤弹簧片力度永磁体的吸引并设定按键力度㊂松开提键电磁组后,实现琴键激发,同时控制提键电磁组的复电时间,控制琴键提起㊂2机械手的电控模式设计该机械手的核心控制目标是控制88个琴键上配置的88个琴键击锤㊂常规的钢琴配置,分为88键㊁85键㊁83键㊁65键㊁92键等,其中88键布局(含52个白键和36个黑键)是最为常见的钢琴键盘布局[8]㊂该研究针对88键布局进行电控模式设计㊂根据前文分析,为了实现对琴键击锤的控制,每个琴键击锤的机械手控制模组中共包含8个电磁铁阀组(7个力度阀和1个提键阀)和1个步进电机㊂电磁控制阀通过1个数据位控制,步进电机通过4个数据位控制,控制过程共使用12个数据位[9],控制系统详见图3㊂图3中,步进电机控制器中的控制模块包括电磁控制阀(每个琴键击锤配置8个,共704个)和解码模块(每个琴键击锤配置1个,共88个)㊂㊃33㊃第6期魏新宇:钢琴自动弹奏机械手系统及其控制算法设计图3机械手电控模块示意图(1)电磁控制阀设计思路㊂电磁控制阀的核心控制思路是通过大容量电容器控制电磁绕组的瞬时力度㊂首先晶闸管接收控制信号后,将电磁控制阀释放㊂在释放过程中,电容器的充电状态不应中断㊂此时,D t-I N的高电平为+3.3V,V C C保持+12 V供电,G N D给出ʃ0V参照零电势㊂当晶闸管激发时,V C C和电容器同时向电磁绕组输出电量,控制阀连通从电磁绕组尾端接地到电容器负极侧接地的回路㊂在回路上布置一个保护电阻器,保护电阻和电磁绕组的阻抗同时提供电磁吸合回路负荷㊂此时,从D t-I N到V C C的单向二极管并不导通,但可以为其下方的反向晶闸管主回路提供保护电流回路,防止较大功率和杂波将晶闸管击穿㊂此时电容器作为高频杂波的滤波电容[10]㊂综上,该电磁控制阀的核心作用是当D t-I N 输入一个+3.3V高电平时,D t-O U T输出一个+ 12V高电平;当D t-I N恢复ʃ0V或-3.3V低电平时,D t-O U T处于开路浮空状态㊂该模式实现了对复杂电磁阀组的高速模式切换控制,且保持了系统的可靠性和安全性㊂(2)解码模块设计思路㊂解码模块接收一组8位的地址码㊁1位的触发码和16位的数据码㊂当8位地址码与跳线配置结构一致时,对状态锁存器写入信息㊂当触发码置于高电平时,执行锁存器动作㊂解码模块的核心设计思路是接收中央控制器发出的琴键击锤信号并将其翻译为控制器可识别的电控信号[11]㊂因为每个琴键击锤的控制信号均较为复杂,传统模式下,每个琴键击锤都应有独立的嵌入算力进行单独控制,但此举容易因为时钟偏差而造成节奏偏差㊂所以,该解码器的控制时钟应与中央控制器保持一致㊂(3)接地线分层㊂为了增加控制精度,该系统的接地分为:做功接地,提供所有电磁绕组的0~+ 12V做功电流的接地回馈;信号接地,提供0~+3. 3V控制信号的接地回馈,该信号接地与中央控制器嵌入算力系统的G N D引脚相连,确保其信号地0电势与中央控制器0电势相等;安全接地,提供控制系统外壳的安全接地,确保内部电磁屏蔽环境,为整个系统运行提供可靠性保障措施[12]㊂不同线路板之间的接地耦合模式,通过杜邦线连接实现㊂3软件控制模式设计3.1系统控制模式该系统软件控制的核心目标是将乐谱信息翻译成硬件系统可以识别的控制信号,即对乐谱中每个音符进行分解[13],形成如下表2所示的数据结构㊂表2控制信号数据位定义表分段名称数据长度b i t电气意义1时间戳32触发该状态的时间点2动作琴键序号16该指令作用的琴键3力度控制16执行动作的力度电磁阀序号4辅助力度控制8力度步进电机的目标位置5激发状态8提键电磁阀的通断控制6命令种类8选择2~5中的可执行段,可多选7校验8命令校验码在表2中,每行可执行命令都包含96字节的有效信息㊂每个命令分段之间使用4b i t的分隔符(H1001)进行分隔,命令前使用8b i t的起始符(H10101100),命令后使用8b i t的终止符(H00111010)㊂因此,每行命令的最终存储占用量为144b i t㊂由于每条命令只能实现一次琴键抬起或者落下,实际控制中,每一次按键需要两条命令组合完成㊂因此,在实际操作中,每次按键需要占用288b i t的存储空间㊂按照常规的16乐句(64小节)乐谱计算,常规演奏条件下,按键次数可以达到3000~7000次㊂当这个乐谱被编译为可执行文件后,长度约为108K B y t e~252K B y t e㊂为了充分发挥机器人演奏的自由度,在 炫技 的条件下,每16㊃43㊃景德镇学院学报2023年乐句的按键次数可能超过20000次,此时,可执行文件的长度约为720K B y t e㊂这些数据量都在嵌入系统的控制范围内[14]㊂在表2中,除了时间戳和校验分段外,其他控制分段的定义如下:(1)动作琴键序号,控制该命令对应的琴键㊂在常规操作下,同一节拍下可能同时触发3~8个琴键,每个琴键有不同的触发力度和按压延迟,以实现两声部和弦控制㊂所有指令会被硬件部分的解码模块锁定在锁存器中,在时钟计数模块的触发下,这些指令会同时向执行机构释放电信号㊂(2)力度控制和辅助力度控制,用于控制弹簧片的张紧力度㊂在常规演奏下,辅助力度控制的步进电机动作并不频繁㊂这个控制过程也会在锁存器触发的情况下进行㊂(3)激发状态,控制提键电磁阀组㊂例如,当需要大力度弹性重击琴键时,提键电磁阀会在释放瞬间同时加电㊂这样,即使落下的击锤被弹簧片的高蓄力按下,也可以在触发琴键的同时被收回㊂在常规控制模式下,特别是在轻微力度控制下,提键电磁阀组,一般可以在两个节拍中间或者下一次触发之前进行提键操作㊂(4)命令种类与校验码联合控制命令的完整性㊂其中校验码运行在物理层,控制所有数据位的奇偶性;而命令种类运行在逻辑层,判断上述命令中的命令构成是否与命令种类给出的代码一致㊂3.2系统控制算法设计综合上述分析,在系统控制算法的设计中,该系统控制算法的神经网络共有12个双精度浮点变量(D o u b l e格式)输入,6个双精度浮点变量和1个逻辑型变量(L o g i c a l格式)输出,其数据流结构如图4所示㊂图4中,该神经网络计算模块在本质上是一个由外围变量控制的6列并行神经网络系统㊂外围控制变量为当前钢琴机械手控制中心点坐标及其目标坐标㊂6列并行神经网络的目标是从6个钢琴按键转动角度计算目标转动角度㊂而判断模块数据取自干预变量的降维模块输出量和6列并行神经网络模块的输出量㊂最终,输出一个二值化的L o g i c a l变量C h e c k㊂图4神经网络模块数据流图在图4中,神经网络模块共有3个表达形式㊂(1)降维模块的统计学意义是将6个三维直角坐标系数据信息充分保留㊂这意味着它需要有足够丰富的待回归变量用于保存数据信息㊂在不发生信息损失的前提下,它实现数据降维,将6个D o u b l e 型变量降维为1个D o u b l e型变量,且无数据损失㊂因此,它应采用待回归变量较为丰富且回归曲线细节较为丰富的多项式变量进行控制㊂其基函数如公式(1):Y=ðð5j=0A j X j i(1)式中:X i为输入变量的第i项;Y为节点输出变量; j为多项式阶数,该公式采用0至5阶多项式构成6个多项式项叠加的待回归函数;A j为第j项多项式的待回归系数㊂为增加降维模块的信息容纳能力,该模块应设计为5层,分别为6节点㊁17节点㊁31节点㊁13节点㊁3节点㊂(2)控制模块共有6个结构相同但数据相互独立的神经网络模块,其统计学意义是确定输入角度信息和输出角度信息的线性关系㊂每个模块都有2个D o u b l e型变量输入㊁1个D o u b l e型变量输出,因此,它应使用线性函数进行节点设计㊂其基函数应写作公式(2):Y=ðA㊃X i+B(2)式中:X i为输入变量的第i项;Y为节点输出变量; A㊁B为待回归系数㊂该模块的信息处理任务并不重,且数据损失量并不显著,所以为提高系统的运行效率,其隐藏层设计为2层,每层3个节点㊂(3)判断模块的统计学意义是判断上述数据处理过程是否合法,即是否有关节运动控制超限的问㊃53㊃第6期魏新宇:钢琴自动弹奏机械手系统及其控制算法设计题㊂它的输入量为7个D o u b l e型变量,输出量为1个L o g i c a l型变量㊂因此,它的节点函数应采用二值化函数进行节点设计,其基函数应写作公式(3):Y=ð1A㊃e X i+B(3)式中:X i为输入变量的第i项;Y为节点输出变量; A㊁B为待回归系数;e为自然常数,此处取近似值e =2.718281828㊂该过程无须考虑数据损失,仅做出数据合法性判断㊂考虑到系统运行效率,其隐藏层也应尽可能简化,将隐藏层设计为2层,分别为7节点和3节点㊂考虑到数据降维需求,将7个输入变量降维到1个输出变量㊂4演奏效果评价研究者邀请了50名音乐学院钢琴专业的四年级本科生和50名钢琴专业的资深老师,来实验室内感受该机器人的演奏过程㊂演奏的曲目包括‘小夜曲“‘天鹅湖“‘命运“和‘土耳其进行曲“等,这些乐曲都有不同的表现手法㊂演奏现场设在学校的排练中心乐池,这里具有音乐欣赏的基础隔音和混响环境[15]㊂演奏过程中并未使用电子扩音设备,而是使用立式钢琴直接原声演奏㊂研究者要求上述100名钢琴专业的评委根据他们的主观感受给出评价,满分10分,最差0分㊂评价结果如表3所示㊂表3演奏效果评价结果表比较项目音乐学院学生钢琴专业资深老师最低平均最高最低平均最高小夜曲7.68.529.38.28.859.6天鹅湖7.18.599.57.98.809.5命运4.77.138.25.87.948.7土耳其进行曲5.26.947.46.68.318.9在表3中可以看到,‘小夜曲“和‘天鹅湖“等乐谱的情感表达技巧相对简单;‘命运“的情感表达则需要提供更多的大力度演奏,但同时也需要考虑到钢琴本身的表现能力;‘土耳其进行曲“中快节奏乐句较多,对机器人的高速动作控制能力要求较强㊂在实际的主观感受中,两组评价者均认为机器人在演奏‘小夜曲“和‘天鹅湖“等乐谱时的表达能力超过在演奏‘命运“和‘土耳其进行曲“等乐谱时的表达能力㊂同时,在额外的调查中,50名音乐学院钢琴专业的四年级本科生中,有26人(占52%)认为该机器人的演奏技法达到或者超过他们自己的技法掌握程度㊂而在被邀请的50名专业资深钢琴教师中,有22人(占44%)表示该机器人的演奏水平达到了商业演出的标准㊂这些调查结果表明,尽管机器人演奏在情感表达上尚不健全,但已经可以得到较大比例听众的认可㊂5结论该研究的核心创新点在于对钢琴演奏机器人的机械手控制系统进行了机械控制㊁电磁控制和软件控制层面的综合设计,使其在钢琴演奏过程中的表现技法更为丰富,有效提升了钢琴演奏机器人演奏音乐的现场表现程度㊂由于研究条件的限制,本研究仅涉及了钢琴演奏机器人的机械和机械控制部分,仅从硬件控制角度进行钢琴弹奏机器人的控制升级,未涉及人工智能乐谱识别等人工智能功能㊂在后续的研究中,研究者将通过软件优化等技术路径,进一步提升机器人演奏的技法表达和感情的诠释能力,使其演奏效果得到进一步提升㊂参考文献:[1]人工智能解放双手,科技助力艺术传播[J].钢琴艺术, 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基于语音识别的机器人控制系统设计
基于语音识别的机器人控制系统设计第一章：引言随着计算机技术的迅猛发展，机器人技术也得到了很大的发展。
机器人控制系统是机器人技术不可或缺的一部分，其设计水平是机器人技术是否成熟的重要标志。
语音识别技术则成为了解决人机交互问题的重要手段之一，被广泛应用于语音控制、语音翻译和智能客服等领域。
本文将利用语音识别技术来设计控制机器人的系统，通过高效准确的语音指令来控制机器人，提高机器人控制的精度和效率。
第二章：机器人控制系统的需求分析机器人控制系统一般由硬件和软件两部分组成。
硬件包括机器人的各种传感器和执行器，人机交互设备和控制终端等。
软件则是指机器人控制算法、控制软件和操作系统等。
而机器人控制系统的需求分析则是衡量系统是否优秀的重要标志。
因此我们首先需要对机器人控制系统进行需求分析，从机器人动作的精度、反应速度、安全性等方面来确定控制系统的具体需求。
要实现高效的机器人控制，需要满足以下几个方面的需求：1、控制系统需要对语音输入进行快速响应和处理，使得机器人能够在收到语音指令后迅速准确地执行动作。
2、控制系统需要满足多样化的机器人控制需求，包括机械臂、移动机器人等。
3、控制系统需要保证机器人动作的精度，能够实现高精度的操作。
4、控制系统需要保证机器人的安全性，如果机器人在执行任务时遇到危险，需要能够立即响应停止机器人的运动。
第三章：语音识别技术原理分析语音识别技术是目前最为普及的人机交互方式之一。
该技术利用计算机对人的语音信号进行分析，将语音信号转换成文字，然后通过自然语言处理将文字转换成计算机可识别的指令。
语音识别技术主要分为两个步骤：语音信号的特征提取和语音数据的模型匹配。
在语音识别技术中，语音信号的特征提取是很关键的一环。
为了提取到更加准确的语音特征，需要使用特定的算法来对语音信号进行预处理。
预处理步骤一般包括语音信号的滤波、加窗和傅里叶变换等操作。
通过滤波处理可以去除噪声、加窗操作可以分割出语音信号的片段，来进行针对性处理，最后通过傅里叶变换将语音信号转换为频域表示。
基于语音识别技术的机器人控制系统设计
基于语音识别技术的机器人控制系统设计随着技术的发展，人工智能已经成为了一个备受关注的话题，尤其是近年来，机器人技术的进步更是让人感到惊讶。
在以前的时候，我们想要控制机器人，往往需要使用遥控器或者是键盘等设备，但是这样的方法使得控制过程不够方便，这也促进了语音识别技术的发展。
基于语音识别技术的机器人控制系统在控制过程中可以大大提高我们的控制体验以及控制效率，本文将从以下几个方面来探讨基于语音识别技术的机器人控制系统设计。
一、语音识别技术的介绍语音识别技术是一种将人类声音转化成电子信号的技术，它利用电子设备将声音转化为数字信号，然后通过计算机处理，最终将这些数据转化为文本或命令等信息的过程。
语音识别技术目前已经在生活中得到普遍应用，在智能手机的语音助手中，语音识别技术已经成为了我们日常生活的一部分。
二、基于语音识别技术的机器人控制系统的设计基于语音识别技术的机器人控制系统的设计需要包括如下几个方面：1.声音采集：首先，采集到声音信号是控制机器人的第一步。
常用的方法是利用麦克风将声音信号采集下来，然后通过A/D转换将其转化为数字信号。
2.信号处理：语音信号的采样频率通常很高，但是大部分的音频处理器和计算机都无法处理如此高频率的数据，因此需要对数据进行预处理。
这个过程包括抽样率转换、去除白噪声、滤波、降噪等。
3.特征提取：在预处理过程中，声音信号转化为了数字信号，但这仅仅是一个基础工作，我们在使用机器人控制系统时，还需要对语音信号进行进一步的分析和处理。
特征提取是一种将语音信号转换为能够计算机理解的数字特征向量的过程，这个过程中主要需要提取信号的时域、频域和功率等信息。
4.语音识别：在特征提取之后，我们就可以将其输入到语音识别模型中，进行语音识别。
语音识别模型通常分为前端和后端。
前端主要完成特征提取和信号归一化的工作，后端则负责计算语音识别结果。
在算法方面，现在主流的语音识别算法包括基于HMM和深度学习的算法等。
机器人语音交互系统设计与实现
机器人语音交互系统设计与实现随着科技的不断发展，机器人技术也得到了越来越广泛的应用。
机器人不仅可以用于生产制造、医疗保健等领域，还能够广泛应用于日常生活中。
机器人语音交互系统是机器人应用的重要组成部分之一，因为它能够提高机器人与人类交互的效率和实用性。
本文将探讨如何设计和实现机器人语音交互系统。
一、机器人语音交互系统的基本原理机器人语音交互系统是指机器人通过语音识别、语音合成等技术与人类进行语音交互的系统，其主要原理是将人类的语音输入转换为机器能够识别的数字信号，并且将机器的输出转换为人类能够理解的声音信号。
为了实现这个目标，机器人语音交互系统需要有很多复杂的技术支持。
二、机器人语音交互系统的技术架构机器人语音交互系统的技术架构主要包括以下几个方面：1. 语音输入模块：该模块包括麦克风、录音机等设备，它们能够将人类的语音输入转换为机器可以识别的数字信号。
2. 语音识别模块：该模块是机器人语音交互系统的核心技术之一。
它能够将数字信号转换为机器可识别的语音信号，并且通过语音识别算法将语音信号转化为文字或命令，以实现机器人的控制。
3. 对话管理模块：该模块包括对话管理器、对话策略生成器等，能够根据用户输入的命令和语句，对机器人进行指令执行和反馈信息的管理。
4. 语音合成模块：该模块是将机器的输出转换为人类可以理解的声音信号的重要组成部分。
它能够通过文本转语音技术，将机器人的反馈信息转化为语音信号，从而进行语音交互。
5. 数据存储模块：该模块主要用于存储用户数据和系统数据，通过数据处理技术可以提高机器人语音交互系统的智能化和个性化。
三、机器人语音交互系统的关键技术机器人语音交互系统的关键技术主要包括语音识别、语音合成、自然语言处理等。
这些技术能够使机器人与人类之间的语音交互更加顺畅、便利和智能化。
1. 语音识别技术语音识别技术是机器人语音交互系统的核心技术之一，是将人类的语音输入转换为机器可以识别的数字信号的重要技术。
《基于声纹识别机械手声控系统的研究与实现》范文
《基于声纹识别机械手声控系统的研究与实现》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，声纹识别技术逐渐成为人机交互领域的重要研究方向。
声纹识别技术通过分析人的声音特征，实现身份验证和语音控制等功能。
本文旨在研究并实现一种基于声纹识别的机械手声控系统，通过该系统，人们可以更便捷地控制机械手进行各种操作。
二、声纹识别技术概述声纹识别技术是一种基于声音特征的身份验证技术。
它通过提取人的声音特征，如音色、音调、语速等，建立声纹模型。
在验证过程中，系统将输入的语音与预存的声纹模型进行比对，从而实现身份验证或语音控制。
声纹识别技术具有高精度、便捷、非接触性等优点，在人机交互领域具有广泛的应用前景。
三、机械手声控系统设计1. 系统架构设计：本系统采用客户端-服务器架构。
客户端负责采集用户的语音信息，并将其发送至服务器端进行声纹识别。
服务器端存储用户的声纹模型，并进行实时验证。
2. 硬件设备选型：机械手部分选用高精度、高稳定性的工业机器人手臂。
麦克风选用具有较高信噪比的电容式麦克风，以保证语音信息的采集质量。
3. 声纹识别算法：采用基于深度学习的声纹识别算法，通过训练大量的语音数据，提取出有效的声音特征，建立准确的声纹模型。
4. 人机交互界面：设计简洁、易操作的人机交互界面，方便用户进行语音输入和系统设置。
四、系统实现1. 数据采集与预处理：通过麦克风采集用户的语音信息，进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以便后续的声纹识别。
2. 声纹模型训练：利用深度学习算法，对大量语音数据进行训练，提取出有效的声音特征，建立准确的声纹模型。
3. 声纹识别与验证：将用户输入的语音信息与预存的声纹模型进行比对，实现身份验证或语音控制功能。
4. 系统调试与优化：对系统进行调试和优化，提高声纹识别的准确性和系统的稳定性。
五、实验与分析1. 实验环境与数据集：在实验室环境下，采用自建立的数据集进行实验。
数据集包含不同人的语音信息，以及对应的声纹模型。
一种语音控制的智能机器人设计与实现
一种语音控制的智能机器人设计与实现
游红;赵展飞;马南丞;黄峰
【期刊名称】《湖南工程学院学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(32)3
【摘要】以STM32单片机作为控制核心,设计了一种高精度语音控制的智能机器人.硬件包括电源模块、显示模块、交互模块及电机控制模块等,硬件电路分为底盘控制、身体控制与头部控制三部分.软件包括嵌入式系统C语言程序和以Android 系统为平台开发的软件程序.可精准识别语音指令,并进行语音控制.机器人参数可在系统软件平台内进行个性化设置.
【总页数】5页(P21-25)
【作者】游红;赵展飞;马南丞;黄峰
【作者单位】湖南工程学院电气与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6
【相关文献】
1.一种基于云平台的智能机器人语音交互系统设计
2.智能机器人语音控制方法的设计与实现
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基于人工智能的智能机器人控制系统设计与实现
基于人工智能的智能机器人控制系统设计与实现智能机器人已经成为现代科技领域的热门研究课题之一。
基于人工智能的智能机器人控制系统的设计与实现，是为了使机器人能够更加智能地感知和适应环境，并能够通过学习和推理来完成特定的任务。
本文将介绍智能机器人控制系统的基本原理、设计方法和实现技术。
智能机器人的控制系统需要能够理解和解释环境中的信息，以及对信息作出相应的反应。
为此，需要设计一个具有自主决策能力的控制系统。
该系统通常包括感知模块、决策模块和执行模块。
感知模块是智能机器人控制系统的重要组成部分，它能够通过各种传感器获取环境中的相关信息。
传感器的选择和布局应根据机器人需要执行的任务来确定。
例如，红外传感器可以用于检测物体的距离和位置，摄像头可以用于识别和跟踪物体，声纳可以用于检测和测量声音等。
感知模块将获取到的信息传递给决策模块进行处理。
决策模块是智能机器人控制系统的核心部分，它负责处理感知模块传递过来的信息，并根据预先设定的规则和算法做出相应的决策。
决策模块通常包括知识库、推理引擎和规划算法。
知识库存储了机器人所需的知识和规则，并且可以根据需要进行更新和扩充。
推理引擎负责根据知识库中的规则对输入信息进行推理和逻辑推导。
规划算法则根据推理结果和任务要求生成相应的行动计划。
决策模块将生成的行动计划传递给执行模块。
执行模块负责执行决策模块生成的行动计划，并且将机器人的相关信息反馈给感知模块和决策模块。
执行模块通常包括动作执行器和动作控制器。
动作执行器能够控制机器人的运动，并执行各种特定的动作，例如，抓取、放置、旋转等。
动作控制器则负责控制动作执行器的动作方式和速度。
执行模块的任务是根据决策模块生成的行动计划，将机器人移动到正确的位置，并且进行正确的动作。
在实现基于人工智能的智能机器人控制系统时，还需要考虑机器人与人类用户的交互。
智能机器人应能够根据用户的指令和要求，进行适当的反馈和回应。
这可以通过语音识别和合成技术、自然语言处理技术和人机交互界面设计来实现。
弹琴机器人毕业设计
弹琴机器人毕业设计
弹琴机器人毕业设计是一种非常实用的机器人应用，它可以帮助学习钢琴的初学者迈出学习的第一步，也可以为钢琴演奏爱好者提供一种全新的演奏方式。
下面将从设计思路、机器人构造、软件设计等方面对弹琴机器人进行阐述。
设计思路：
弹琴机器人是通过摄像头获取琴键的位置，然后通过电机控制机械臂按下琴键实现演奏。
1.硬件构造：摄像头，电机，控制板和机械臂。
2.软件设计：通过机器学习识别琴键的图像，以及通过程序控制电机运转按下琴键。
机器人构造：
弹琴机器人的构造首先需要材料的选择，可以使用金属材质、塑料材质或者木材等材料组合构成机器人的硬件框架。
1.机械臂：通过机械手臂控制按键，机械臂可以自动伸缩进行多种拓展。
2.电机：电机是机器人弹奏乐曲的动力来源，经过合理设计可以实现高精度、高稳定性的控制。
3.摄像头：通过摄像头来获取琴键的位置信息，从而根据预先储存的数据对机器人控制。
软件设计：
1.机器学习：通过机器学习技术将琴键的图像进行识别，并通过电脑自动处理出琴键的位置数据。
2.运动控制：通过软件进行程序设计，实现机器人控制按下琴键等动作。
总之，弹琴机器人在现代化快速发展的时代之中，有着广泛的应用与前景。
它不仅能够为初学者提供良好的学习方式，也能够为钢琴演奏者提供一种全新的演奏方式。
因此，在机器人智能化的时代背景
下，弹琴机器人毕业设计无疑是一项颇具创新性、实用性和推广价值的技术方案。
基于人工智能的音乐创作与演奏系统设计
基于人工智能的音乐创作与演奏系统设计人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展使得它在各个领域都展现出了巨大的潜力，并且在音乐创作与演奏领域也正逐渐展现其独特的魅力。
基于人工智能的音乐创作与演奏系统的设计成为了一项备受关注的课题，不仅推动了音乐创新，也让音乐创作与演奏变得更加具有个性化与交互性。
本文将探讨基于人工智能的音乐创作与演奏系统的设计，并介绍其中的关键技术和挑战。
首先，基于人工智能的音乐创作与演奏系统设计需要在人工智能与音乐领域的融合上下功夫。
AI在音乐方面的应用可以分为两个主要方向：一是利用AI来生成音乐，例如使用深度学习算法生成新的音乐作品；二是利用AI来自动化音乐演奏，例如通过控制算法让机器实现自动演奏。
这两个方向的结合，可以打造出一个全面的基于人工智能的音乐创作与演奏系统。
其次，基于人工智能的音乐创作与演奏系统设计还需要考虑音乐的情感表达与人机交互的问题。
音乐是情感的表达，如何使得人工智能在音乐创作中能够准确地表达出正确的情感，是一个非常具有挑战性的问题。
通过在系统中集成情感识别算法，可以使得机器能够从音乐中识别出情感内容，并在音乐创作与演奏过程中进行情感的表达。
此外，人机交互也是系统设计中的一项关键考虑因素。
如何使得人工智能系统能够与人类音乐家或用户进行有效的交互，以满足他们的个性化需求，是一个需要解决的问题。
接下来，基于人工智能的音乐创作与演奏系统设计需要关注数据集的构建与模型的训练。
在音乐创作与演奏中，数据集的质量和多样性对于系统性能至关重要。
构建一个合适的音乐数据集，包含多种风格与情感的音乐作品，能够为系统的学习提供充足的素材。
同时，模型的训练也是系统设计中的一个核心环节。
通过使用深度学习算法，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）或变分自动编码器（Variational Autoencoder，简称VAE），可以使得系统具备生成与演奏音乐的能力。
基于语音识别技术的机器人互动系统设计与实现
基于语音识别技术的机器人互动系统设计与实现随着科技的发展，人工智能技术已经迅速升级，机器人已经不再是简单的“工具”，而是可以与人进行互动的智能机器。
基于语音识别技术的机器人互动系统应运而生，其通过语音交互的方式，让机器人更贴近人类，能够模拟人际交往、提供人性化服务等。
接下来，本文将从系统设计和实现两个方面，进行探讨。
一、系统设计1. 功能设计基于语音识别技术的机器人互动系统最主要的功能便是语音交互。
该系统应该能够识别语音命令，理解人类的语言，然后根据不同的场景，提供相应的服务。
比如，我们可以通过语音命令来控制机器人的行动，让机器人为我们做一些简单的事情，如清洁、拿东西等。
同时，该系统也应该能够针对用户的不同需求，提供个性化的服务，比如电商中的推荐、旅游中的路线规划等。
2. 架构设计基于语音识别技术的机器人互动系统的架构设计，需要考虑到系统的可靠性、稳定性和可扩展性。
其中，前端界面需要与后端语音识别模块相连接，应该选择一些高质量的开源技术来进行开发。
为了保证系统的实时性，后端语音识别模块需要具备较高的计算性能和较快的响应速度。
同时，我们还需要考虑到数据的存储和管理，这可以通过采用分布式存储技术来解决。
3. 安全设计机器人互动系统使用语音识别技术，需要对数据的隐私和安全性进行重视。
比如，要确保语音数据的加密传输和存储，防止被黑客攻击和窃取用户隐私。
此外，还需要考虑到语音识别引擎的安全性，尽量减少识别错误和误判的风险。
二、系统实现1. 语音识别模块的实现语音识别模块的实现需要通过深度学习技术来完成。
我们可以通过搭建神经网络模型来实现语音信号的特征提取、抽象和分类。
同时，我们还需要针对不同的场景进行语音数据的训练和调试，以提高模型的准确率和鲁棒性。
2. 交互界面的实现交互界面是与用户进行交互的最重要的一环。
我们可以通过集成语音识别技术和自然语言处理技术，开发出一个简单易用的语音交互界面。
该界面应该具有清晰的界面设计、优秀的人机交互体验和高度的可定制性。
基于语音识别技术的智能助手机器人设计
基于语音识别技术的智能助手机器人设计智能助手机器人是一种新兴的机器人技术，可以帮助人们解决各种问题。
随着语音识别技术的不断发展，越来越多的人开始重视这种技术在智能助手机器人中的应用。
本文将介绍基于语音识别技术的智能助手机器人的设计。
一、智能助手机器人的定义和优势智能助手机器人是一种通过语音和操作界面向用户提供帮助和支持的机器人系统。
它能够通过语音识别和自然语言处理技术理解用户的需求，并提供对应的指导和建议。
相比传统的服务模式，智能助手机器人具有以下优势：1.个性化服务：智能助手机器人能够根据用户的需求、兴趣和偏好提供个性化的服务和建议，增强用户的使用体验。
2.24小时在线：智能助手机器人可以实现24小时在线，无需交替休息和调职，提高服务效率。
3.快速响应：智能助手机器人能够快速响应用户的需求，无需排队等待和人工干预，节约时间和精力。
二、基于语音识别技术的智能助手机器人的设计基于语音识别技术的智能助手机器人，需要按照以下步骤进行设计：1.系统架构设计：建立完整的系统架构，包括语音识别模块、自然语言处理模块、知识图谱模块、智能推荐模块等，确保系统的稳定性和可靠性。
2.语音识别技术应用：通过集成语音识别技术，实现对用户语音的快速识别，并将用户说的话转换为可理解的数字信号。
3.自然语言处理应用：对用户语音信号进行自然语言处理，提取语义信息，理解用户需求，进行智能分析和推理。
4.知识图谱应用：将用户需求和知识图谱相结合，实现对知识图谱中的信息的查询和推荐。
5.智能推荐应用：根据用户的需求和历史记录，进行精准、个性化的智能推荐。
三、基于语音识别技术的智能助手机器人的应用场景基于语音识别技术的智能助手机器人可以广泛应用于以下场景：1.智能家居：智能家居设备中集成智能助手机器人，可以通过语音控制家电、联网设备，提升居家生活的便利性。
2.商业服务：智能助手机器人可以被应用于商业服务领域，为顾客提供快速、优质的服务体验，提升企业竞争力和品牌形象。
基于嵌入式下的语音机器人的设计与实现
［ 收稿 日期 】２ ０ —０ —１ ０８ ５ １
［ 作者简介 ］张志勇 （ ７ 一） １ ２ ，男，吉林省吉林市人 ，长春 师范 学院计算机科 学与技术 学院讲 师，硕 士 ，从 事嵌 入式 系统研 ９
向或反 向旋 转 ，同时配合 延时与播 放声音组 合起来形成 不 同的动作 。 语音播 放程序 分为两部 分 ：一是 播 放 流程 控制 ，一 是 中断播 放 服务 程 序。 首先 要初 始 化 为 自动 方 式播 放 ，选择 Ｄ Ｃ单通 道 、声 音可增减 的方式 播放 语音 ；其 次进 入语 音播 放循 环 ，判 断是 否播 放结 束 ，如 果 没 Ａ 有则 调用语 音播放 系统服务 函数填 充语音 队列 ，译码输 出；如 果播放结 束 ，停 止播放 （ 图 ２ 。 见 ）
［ 摘 要 】语音机器人由一块单 片机 和机器人机械 框架 组成 （ 包括用 于走路的 电机 、用 于头部 旋转 的
电机 、用 于加速和用于弹射 的电机等） ，可 以让机器人在语 音指令控制下 实现多项 功能 ，而软 件设计 是基 于单 片机强大 的语音控制功能完成机器人语 音控制动作 的，其 中包括主程序 、机器人 动作控制子
第 ２ 卷第 ５ ７ 期
Ｖ １２ Ｎ ． ０．７ ０５
长春师 范学 院学报 （ 自然 科学版 ）
Ｊｕ ｌ ｆ＿Ｒ ｔ ｏ ａ Ｕ ｉ ｒｔ（ ａ ｎ ｃ ｎｅ ｏｍａ ０ Ｃ ｌ ｌ Ｎ ｒ ｌ ｎｖ ｓｙ Ｎ ｔ ｄＳｉ ｃ ） ， ￣ ｎ ｍ ｅｉ ｈ ｕ ｅ
２０ Ｏ ８年 ｌ Ｏ月
程 序 、语 音 播 放 子 程 序 及 语 音 识 别 程 序 。
智能机器人语音控制系统的设计
智能机器人语音控制系统的设计摘要语音识别技术是当今世界的研究热点之一，一直受到学术界和企业的普遍关注，语音识别技术的应用对于智能机器人的实用化会取到巨大的作用。
同时，通过智能机器人这一平台，也可以更好的研究语音技术的实用化问题，从而使之得到更广泛的运用。
本系统的设计的目的就是为了方便人机交互，论文首先介绍了智能机器人语音识别技术的发展历程，并分析了影响机器人语音识别的主要因素。
然后详细介绍了语音识别的原理以及在语音信号处理过程中采用的分析方法和技术。
接着介绍了芯片SPCE061A 单片机的特点，并以此芯片为主控芯片建立起了语音控制系统的硬件结构，并编写了相应的程序。
最后，通过对系统进行了调试和仿真得出结论：该机器人采用语音识别对机器人进行控制，可以完成向前走、倒退、左转、右转、停止、发射等功能。
关键字：SPCE061A单片机；机器人；语音识别；调试和仿真THE DESIGN OF SPEECH-CONTROLLEDINTELLIGENT ROBOT SYSTEMABSTRACTSpeech recognition technology is one of the focus of today's world, has been the general concern of academia and business.Speech recognition technology for intelligent robots will be practical to take a great role. Meanwhile, the intelligent robot platform can better study the practical problems speech technology, thus making it more widely used.The purpose of this design is to facilitate human-computer interaction. First the paper introduces the development process of the intelligent robot voice recognition technology, and analyzes the impact of the main factors to the robot speech recognition. Then it introduces the principle of speech recognition and speech signal processing methods and techniques used in analysis. And then it describes the characteristics of the chip microcomputer SPCE061A, and to establish a voice control system hardware structure of this system,compiled the corresponding program. Finally, the system was debugged and simulated.The conclusion is that the robot speech recognition to control the robot can be done forward, backward, turn left, turn right, stop, firing and other functions.Key word : SPCE061A MCU；robotics；peech recognition；debugging and simulation目录1 绪论 (1)1.1课题研究背景 (1)1.2智能机器人概述及现状 (2)1.2.1 智能机器人概述 (2)1.2.2 智能机器人发展方向 (3)1.3语音识别技术的概述 (5)1.4语音识别的发展历史 (5)1.4.1 国外研究历史及现状 (5)1.4.2 国内研究历史及现状 (6)1.5语音识别技术的前景和应用 (7)1.6影响智能机器人语音识别系统设计的主要因素 (8)1.7论文主要研究内容 (9)2 语音识别原理和设计采用方案 (10)2.1语音识别的分类 (10)2.2语音识别基本原理 (10)2.3语音信号预处理 (11)2.4特征量的提取 (12)2.4.1 线性预测分析 (13)2.4.2 倒谱分析 (15)2.5模式匹配及模型训练技术 (15)2.6本设计选用的方案 (16)2.6.1 系统采用的芯片 (16)2.6.2 系统采用的语音识别算法 (17)3 智能机器人语音控制系统硬件电路设计 (19)3.1设计总体方案 (19)3.2SPCE061A单片机的主要特点 (20)3.3电源模块 (21)3.4MIC输入模块 (22)3.5语音输出模块 (23)3.6超声波传感模块 (23)3.7通信模块 (24)3.8机器人动作模块 (25)4 智能机器人语音控制系统软件设计 (27)4.1设计总体方案 (27)4.2语音识别模块 (29)4.3语音训练模块 (30)4.4语音播放模块 (31)4.5机器人动作模块 (32)5 系统调试及仿真 (33)5.1系统调试 (33)5.1.1 硬件调试 (33)5.1.2 软件调试 (33)5.2系统仿真 (34)5.3结论 (35)参考文献 (36)致谢 (37)附录设计源程序 (38)附件：附件1 开题报告（文件综述）附件2 译文及原件影印件1 绪论1.1 课题研究背景随着现代科学技术和计算机技术的发展，人们在与计器的信息交流中，需要一种更加方便、自然的方式。
基于手势与语音的智能控制系统设计与实现
基于手势与语音的智能控制系统设计与实现智能控制系统作为现代科技的代表之一，日常生活中已经得到广泛应用。
它可以有效地提高生活品质和工作效率。
而基于手势和语音的智能控制系统，则是近年来科技领域中的热点之一。
本文将从设计与实现两个方面出发，探讨基于手势和语音的智能控制系统。
设计智能控制系统主要包括硬件和软件两部分。
基于手势和语音的智能控制系统同样也不例外。
系统中的硬件部分一般包括传感器、控制器等，而软件部分则由应用程序构成。
传感器是手势和语音智能控制系统中最重要的硬件组成部分。
常见的手势传感器有光电传感器、超声波传感器、红外线传感器等。
这些传感器可用于感知手势的方向和动作等参数，从而使控制器能准确地获取用户的输入。
而语音传感器一般采用MEMS麦克风，将用户语音输入转换为数字信号，经过分析处理后，控制器可以即时作出响应。
控制器是智能控制系统中另一个重要的硬件组成部分。
控制器的主要功能是接收传感器的输入信号，并根据输入信号执行相应的控制指令，然后将结果反馈给用户。
常见的控制器有微型控制器、单片机等。
软件部分的主要任务是分析人的手势和语音输入。
软件可以将手势和语音输入转换为特定的命令，接着将这些命令传输给控制器。
应用程序的程序设计需要考虑人机交互界面的设计，包括噪音消除、识别率的提升等。
实现基于手势和语音的智能控制系统可以应用于各种场景，包括家庭和工业。
下面将从家居和工业两个方面来分别介绍其实现方式。
在家居领域，智能控制系统可用于家电和灯光等方面。
在应用该系统时，用户只需手势或语音输入相应的指令即可实现开关的控制、强弱调整和场景切换等。
在实现过程中，需要对室内空间进行规划和设计，以达到更加灵活的控制效果。
在工业领域，该系统可以应用于机器人控制、流水线生产等方面。
在生产过程中，机器人可根据用户输入的手势和语音命令，实现自动化控制。
同时，该系统还可以实现对多个机器人的控制与协同。
在实现过程中，需要选择适合工业场景的硬件和软件，保证系统的可靠性和稳定性。
毕业论文-机器人语音命令控制系统的设计与实现
机器人语音命令控制系统的设计与实现摘要语言，作为人类日常生活中交流必不可少的工具，如何让它进行机器人控制，以达到更好的人机交互体验，这就涉及到了语音识别技术。
本文以一个能识别前进、停止、左转、右转等四个词汇的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的小识别量的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术，引出了机器人控制技术。
本系统侧重于语音识别，集成了语音端点检测、特征参数提取及DTW算法等内容，最后基于Matlab平台编程实现指令识别功能，并提供了GUI界面，以便人机交互。
本文主要对语音识别的一些理论和技术进行了对比研究及仿真实验。
首先在第1章对语音识别技术的现状进行了总结与分析，并引出语音识别技术主要涉及到的技术问题。
然后在第2章着重介绍了语音识别涉及到的技术，从一开始的语音采集，到端点检测，再到最后的特征提取，一步步深入介绍语音识别的一般过程。
第3章主要讲了基于DTW的语音识别算法。
DTW算法主要适用于小词汇量的特定人孤立词汇语音识别，符合本文的研究需要。
在原有模型库的基础上，录制新的语音，通过模板匹配实现语音识别功能。
第4章利用上述技术原理进行Matlab仿真，实现语音识别功能，并编制GUI 界面使操作和结果显示更直观方便。
最终本系统实现了语音识别目的，并在原定目标基础上对该系统进行了总结与评价，提出了部分改进建议。
关键词：语音识别；信号处理；DTW；Matlab；GUIAbstractLanguage, as the essential tool for the exchange of human daily life, how to make it more useful, such as control the robot through voice. This relates to the speech recognition technology. In this paper, with an example of realization of the speech recognition system, which can identify four words: forward, stop, turn left and right, described the basic principles and key technologies of isolated word speech recognition based on DTW algorithm, raises robot control technology. This system focuses on speech recognition techniques, including method of endpoint detection, calculation of characteristic parameters, and implementation of DTW algorithm. Finally, the instruction recognition function based on Matlab platform is re-alized, and the GUI interface is provided for human-computer interaction.In this paper, some theory and technology of speech recognition are contrasted and sim-ulated. In the first chapter, the status of speech recognition technology is summarized and an-alyzed, and the framework of speech recognition technology is elicited. Then mainly intro-duced the related to the speech recognition technology in the second chapter, from the speech acquisition to endpoint detection, and then to the final feature extraction, to introduction the normal speech recognition process. The third chapter mainly about the speech recognition al-gorithm based on DTW. DTW algorithm is mainly suitable for small vocabulary of specific people isolated vocabulary speech recognition, in accordance with the research needs of this paper. Based on the original model, recorded a new speech then achieve the speech recogni-tion function. In the fourth chapter, Matlab simulation is carried out with the above technolo-gy principle, and the speech recognition function is realized, and the GUI interface is com-piled to make the operation and the results more intuitive and convenient. Finally, the system realized the purpose of speech recognition and summarized and evaluated the system, and proposed some suggestions for improvement.Key Words: Speech Recognition; Signal Processing; DTW; Matlab; GUI目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1 引言 (1)1.2 语音识别 (1)2 基于双门限法的语音端点检测 (3)2.1 语音采集 (3)2.2 预处理 (4)2.2.1 预加重 (4)2.2.2 分帧 (4)2.2.3 加窗 (5)2.2.4 降噪 (6)2.3 端点检测 (7)2.3.1 短时能量 (7)2.3.2 短时过零率 (8)2.3.3 双门限端点检测 (9)2.4 特征参数提取 (11)3 基于DTW算法的语音识别分析 (14)3.1 DTW算法原理 (14)3.2 DTW算法实现 (16)4 语音识别系统的建立与仿真 (17)4.1 M文件编写 (17)4.2 建立GUI界面 (18)4.3 运行结果 (19)结论 (21)参考文献 (22)附录部分M文件 (23)致谢 (35)1 绪论1.1 引言语言，作为人们日常交流、传递信息必不可少的工具之一，它包含了各种各样的信息。
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【关键词】 弹奏机器人； 语音控制； LD3320 【作者单位】 许建平， 方健； 吉林工程技术师范学院
一、 引言 随着我国生活水平提升， 钢琴与电子琴已成为许多家庭 鼓励孩子学习的重要乐器 。 各国已发展出许多音乐演奏机 器人， 日本 Toyota Motor Corporation （ TMC） ， 在 2004 年为了日 本 2005 爱知世界博览会开发出 Partner Robot 伙伴机器人， 所 设计 Partner Robot 专攻乐器演奏等手部动作； 第一代吹奏小 以达到寓教于乐的效果 。 在 2007 年 12 月所发表的 号喇叭， Partner Robot ， 新型 运用了 precise control 和 coordination 技术 更增加了拉小提琴的功能 。 日 来强化手掌和手臂的灵活度， 本早稻田大学， 在 1984 年发表了 WABOT － 2 ， 为一台能够按 音乐标准演奏管风琴的机器人 。 来年又发表了 WASUBOT ， 增加了看乐谱的功能并能弹奏 16 种曲调的键盘乐器， 其他 如吉他、 长笛、 鼓、 小号等等。 以 还有许多音乐机器人研究， 上种种的音乐机器人， 虽然都可创造出不同的音乐， 但都仅 限于机械手指动作， 或是小行程的音域作演奏， 使用乐器皆 局限于机构，无法发挥乐器所有音域， 同时对机器人的控制 然而随着生活节奏的 和使用还停留在传统的键盘式的输入， 不断加快， 这就要求在使用机器人时， 能够有更加快捷的方 式。语言， 作为人类使用最平凡、 最快速的交流方式， 与机器 人的结合已经成为一种必然的趋势 。 此次语音控制弹奏机 器人的设计与制作， 希望有别于其它键盘乐器机器人， 成为 控制方便、 弹奏更流畅， 并且不受限制的音乐机器人 。 二、 弹奏机器人硬件系统设计 （ 一） 弹奏机器人机械系统设计 。 机械手手掌以拟人化 仿照真人手指排列方式设计， 手指无交叉， 两个机 形式给出， 械手互不影响， 手指通过舵机固定在手掌上， 根据工程学应 用原理和计算机绘图仿真进行设计， 互不干扰， 可实现上下 运动， 利用高速步进电机拖动手掌水平运动， 实现机械手的 机械手工艺图如图 1 所示。 二维控制， （ 二） 弹奏机器人电气系统设计 。 本系统电气部分主要 电机控制系统两大部分， 语音识别部分 包括语音识别系统、 主要包括语音输入和语音输出； 电机控制系统主要包括舵机 系统结构如图 2 所示。 驱动器和步进电机驱动器， 1. 语音识别模块。语音识别模块是由 LD3320 和基本的 语音输入输出设备组成的基本应用电路， 对 LD3320 芯片的各
图5
步进电机驱动器
图8
4. 舵机驱动器。 舵机驱动器是 74LS04 和光电耦合器 TLP － 521 构成的基本应用电路， 具有较强的驱动能力， 输出 硬件电路如图 6 所示。 信号与输入脉冲同步， LD3320 语音识别技术 三、 由于 LD3320 芯片集成了语音识别处理器和外部电路， 包括 AD 和 DA 转换器、 麦克风、 声音输出等接口， 且不需要 RAM 等。 可直接进行语音识 外接任何的辅助芯片如 Flash、 实现人机对话， 关键字列表可任意更改， 具有体积小、 功 别， 耗低等优点， 因此该系统具有广泛的应用前景 。
整个预处理过程可以分为预滤波 、 采样和分帧加窗等部 分。预滤波的目的是消除干扰， 在语音信号中， 所要减少的 一种是频率混叠干扰； 另外一种就是 50 Hz 干扰主要有 2 种， 电源工频干扰， 这里使用带通滤波器来完成滤波 。 在对语音信号进行特征提取之前， 要先检测出发音的起 然后语音芯片对外部送入预定时间的语音数据进 点和终点， 行运算分析， 给出识别结果， 或是通过端点检测 VAD （ voice activity detection） 检测出用户停止说话， 对采集的语音数据进 行运算分析后， 给出识别结果， 传送至 MCU。
图1
机械手工艺图图2弹奏机器 Nhomakorabea电气系统
·91·
2. 控制器模块。智能演奏机械手要求动作具有连贯性， 需要用到多个定时器用于控制信号输出和脉宽调制， 要求控 制器具有较高的速度和较多的定时器 。 STC12C5410AD 是一 具有较高的运算处理速度， 具有 4 个 款高速 8 位微处理器， PCA / PWM 功能模块， 因此采用 STC12C5410AD 作为主控芯 片。利用 PCA 产 生 定 时 器 中 断， 跟据分时复用原理输出 PWM， 完成舵机控制， 控制器硬件系统如图 4 所示。
基于语音控制的弹奏机器人系统设计与实现
□许建平 方 健
【摘
要】 本文主要通过使用 LD3320 语音识别芯片， 设计并制作了 1 套智能弹奏机器人控制系统 ， 采用高速微处理芯片 STC5410 ， 让电子琴演奏机器人通过非特定人语音识别 ， 实现依照语音提示来控制高速电机与高速数字舵机 ， 带动机 械手指机构至适当位置来压触琴键弹奏乐曲 。通过最后的实验证实了 ， 系统可以很好地完成实时语音控制演奏机器 人实现精确定位与控制 。
种操作， 都必须通过寄存器的操作来完成。比如设置标志位； 读取状态； 向 FIFO 写入数据； 识别完成后获得识别结果等。 例如在编辑关键词语时， 主控 MCU 通过把关键词语的拼音串 设置进 LD3320 相关寄存器来完成编辑。其寄存器大体可以 FIFO 数据缓存器、 分为以下几类， 语音识别控制寄存器、 音量 调节、 模拟电路和其它的辅助寄存器。寄存器读写操作有 2 种 即标准并行方式和串行 SPI 方式。LD3320 寄存器的地 方式， 址空间为 8 位， 编号从 00H 到 FFH， 硬件电路如图 3 所示。
本系统基于 ASR 语音识别技术， 只能识别设定关键词语 列表中的词语， 识别率高， 主要流程为把通过 MIC 输入的声 音进行频谱分析 － ＞ 提取语音特征 － ＞ 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， 识别流程如图 7 所示。
图6
舵机驱动器
图3
语音识别电路模块
图7 图4 控制系统硬件电路
语音识别流程
3. 步进电机控制模块。 步进电机驱动器只对手掌进行 由 L298N、 光电耦合器 TLP － 521 与续流二极管组成。 控制， TLP － 521 对控制电路和驱动电路进行光电隔离， L298N 与续 硬件电路图 5 所示。 流二极管共同构成步进电机驱动单元，