基于单片机平台下的语音识别技术应用方式
基于51单片机的语音识别系统设计的设计思路
基于51单片机的语音识别系统设计的设计思路
基于51单片机的语音识别系统设计一般分为以下几个部分：
1. 语音输入模块：这一部分需要一个语音输入模块,用于采集用户的语音信号。
一般常用的语音输入模块有麦克风、语音识别芯片等。
2. 信号处理模块：对采集到的语音信号进行预处理和特征提取处理,以便进行后续的识别处理。
主要的处理过程包括信号滤波、特征提取、特征参数处理、信号识别等。
3. 语音识别模块：根据信号处理后得到特征参数,使用语音识别算法对输入的语音进行识别,将语音信号转换成文本信息,表示用户交互的意图。
4. 控制处理模块：通过上述处理得到用户的控制信息,根据不同的控制信号执行对应的操作,如控制LED灯、语音合成等。
5. 外围控制模块：根据用户的需求,可以添加外围控制模块,包括LED灯、电机、蜂鸣器等,以实现更多实际应用需求。
整个系统的设计需要详细分析每个模块的功能和实现,根据实际应用需求进行硬件选型和系统设计,同时对系统进行综合测试和性能评估。
基于单片机的智能语音识别控制窗帘系统设计
4
系统测试与优化
系统测试与优化
1
完成硬件和软件设计后，需要 对系统进行测试和优化
2
测试主要包括语音识别的准确 率、窗帘电机的动作是否符合
预期等
3
根据测试结果对系统进行优化， 如调整语音识别算法的参数、 改进单片机程序的逻辑等，以
提高系统的性能和用户体验
5 结语
结语
A
本设计基于单片机的智能语音识别
硬件设计
窗帘电机模块
窗帘电机模块包括电 机和电机驱动器。电 机驱动器采用市面上 常见的L293D或L298N 等，能够驱动直流电 机或步进电机。电机 的输出轴连接到窗帘 的滑轨，通过电机的 正转或反转来实现窗 帘的开关和调节
3
软件设计
软件设计
语音识别算法
本系统采用基于关键 词的语音识别算法， 通过对用户输入的语 音进行预处理、特征 提取和匹配，识别出 对应的指令。语音识 别算法的具体实现可 以根据实际情况选择 合适的算法库或自行 开发
软件设计
单片机程序设计
单片机程序主要实现以下功能： 接收语音识别模块的指令、解析 指令、控制窗帘电机模块实现相 应的动作。程序中需要定义不同 的指令和对应的电机动作，如" 开窗帘"、"关窗帘"、"调节窗帘 "等指令
软件设计
电机控制逻辑
电机控制逻辑根据单片机的指令 来实现窗帘的开关和调节。对于 "开窗帘"指令，电机正转，直到 窗帘完全打开；对于"关窗帘"指 令，电机反转，直到窗帘完全关 闭；对于"调节窗帘"指令，电机 根据设定的速度和目标位置进行 调节，以达到用户要求的开度
控制窗帘系统，利用成熟的语音识
单片机在语音识别技术中的应用
单片机在语音识别技术中的应用随着科技的不断发展，语音识别技术逐渐成为现实生活中的关键应用之一。
语音识别是指计算机利用模式识别和信号处理技术，将人的语音信号转化为可识别的文字或命令的过程。
而单片机作为一种嵌入式微处理器，其在语音识别技术中扮演着重要的角色。
本文将重点探讨单片机在语音识别技术中的应用。
一、单片机的基本原理在了解单片机在语音识别技术中的应用之前，我们首先需要了解单片机的基本原理。
单片机是一种集成了处理器、存储器和输入输出设备的微型计算机系统。
它具有体积小、功耗低、成本低等优点，因此在嵌入式系统中得到广泛应用。
二、单片机在语音信号采集中的应用语音信号采集是语音识别的第一步，也是最关键的一步。
而单片机可以通过模数转换器（ADC）将模拟的语音信号转化为数字信号，从而方便后续的处理和分析。
同时，单片机内置的定时器和计数器功能也可以帮助实现对语音信号的精确采样，提高语音识别的准确性。
三、单片机在语音信号处理中的应用语音信号处理是语音识别的核心环节，而单片机在其中起到了至关重要的作用。
通过单片机的高速计算能力和丰富的存储资源，可以对采集到的语音信号进行数字信号处理，包括特征提取、语音编码和语音分析等。
这些处理步骤可以大大提高语音识别的精度和稳定性。
四、单片机在语音识别算法中的应用语音识别算法是实现语音识别的关键。
单片机可以通过内置的算法引擎，实现常见的语音识别算法，如隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习算法。
这些算法可以将语音信号与预先设定的语音模型进行比对，从而实现语音的识别和理解。
五、单片机在语音控制系统中的应用语音控制系统是语音识别技术的一个重要应用领域，而单片机在其中发挥着至关重要的作用。
通过将语音识别算法与外部的控制接口相结合，单片机可以实现对各种设备的语音控制，如智能家居系统、语音导航系统以及语音助手等。
这些系统带来了极大的便利性和用户体验。
六、单片机在语音识别移植中的应用由于单片机具有体积小、功耗低等优点，因此在一些资源受限的场景下，单片机被广泛应用于语音识别移植领域。
基于单片机平台下语音识别技术的应用方式
基于单片机平台下语音识别技术的应用方式
李昌禄;苏寒松
【期刊名称】《实验室科学》
【年(卷),期】2009(000)006
【摘要】语音识别技术被广泛应用到各个领域,而利用单片机来实现语音识别成为一种经济快捷的应用方案.该文从介绍语音识别的基本原理出发,论述了利用单片机实现语音识别技术的硬件基础及软件基础,并且通过一个典型的应用实例来说明其应用方法及技巧.
【总页数】4页(P82-85)
【作者】李昌禄;苏寒松
【作者单位】天津大学电气电子实验教学中心,天津,300072;天津大学电气电子实验教学中心,天津,300072
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于东软载波单片机语音识别技术在智能家居系统的应用 [J], 郑丽丽;郭健鹏;胡明;段学敏;刘奔;魏伟伟;朱超岩;王天宁
2.基于SPCE061A单片机的非特定人语音识别技术及应用 [J], 张震宇
3.基于16位单片机语音识别技术的应用与研究 [J], 张婧婧;李勇伟;达新民
4.基于凌阳单片机的语音识别技术及应用 [J], 张震宇;王华
5.基于NM1100单片机平台下的无刷直流风机控制系统设计 [J], 彭湃;钟大志;潘华;马永河
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于16位单片机的快速语音识别算法及其实现
基于16位单片机的快速语音识别算法及其实现基于16位单片机的快速语音识别算法及其实现随着科技的发展，语音识别技术越来越成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
在实际应用中，语音识别技术需要快速响应用户的指令，因此需要快速、准确地对语音进行识别。
本文将介绍一种基于16位单片机的快速语音识别算法及其实现。
一、算法原理基于16位单片机的快速语音识别算法主要分为两个部分：音频采集和语音识别。
其中，音频采集部分通过采集用户的语音信号，获得语音数据；语音识别部分通过特征提取和匹配算法，实现对语音的识别。
具体实现细节如下：1. 音频采集音频采集主要通过麦克风等音频输入设备实现，将用户的语音转化为数字信号。
在数字信号的处理过程中，需要对信号进行预处理，包括基音检测、消噪等操作，以提高识别的准确性。
2. 语音特征提取语音特征提取主要通过短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数(MFCC)等算法实现。
其中，MFCC算法将语音信号分成若干个时间段，对每个时间段内的语音信号进行频域分析，提取能够区分语音的特征。
这些特征可以用来构建语音的特征向量。
3. 语音识别语音识别主要通过模板匹配算法实现。
在模板匹配算法中，需要先预先存储一些特定的语音模板，然后将用户的语音信号与这些语音模板进行匹配。
匹配过程中，采用动态时间规整(DTW)算法，用来解决语音信号在长度、速度等方面的差异，从而实现对语音的准确识别。
二、算法实现基于16位单片机的快速语音识别算法可以通过蓝牙驱动芯片、麦克风等硬件设备实现。
具体实现过程如下：1. 硬件设计硬件设计主要包括蓝牙驱动芯片、麦克风、语音识别模块等硬件设备。
其中，蓝牙驱动芯片用于实现与外界的数据交互，麦克风用于采集用户的语音信号，语音识别模块用于实现对语音的识别和反馈。
2. 软件开发软件开发主要包括采集音频、预处理音频、提取特征、语音识别等部分。
在音频采集方面，可以采用STM32F103C8T6等16位单片机，实现对音频的采集和处理。
单片机语音识别技术应用
单片机语音识别技术应用单片机语音识别技术是指通过单片机芯片实现对人类语音的识别与处理的技术。
单片机作为一种嵌入式系统，具有体积小、功耗低、价格便宜等特点，因此在语音识别领域得到了广泛的应用。
本文将探讨单片机语音识别技术的应用场景以及其在现实生活中的意义。
一、单片机语音识别技术的应用场景1. 语音控制家居单片机语音识别技术可以应用于智能家居领域。
通过将单片机与智能设备相连接，用户可以通过语音指令控制照明、开关电器、调节温度等。
例如，当用户说出“打开灯”时，单片机将识别语音指令，并将对应的指令转化为控制信号，从而实现智能家居的自动化控制。
2. 语音导航系统单片机语音识别技术可以应用于车载导航系统中。
车载导航系统通过接收用户语音指令来实现导航功能。
用户只需说出目的地，单片机将对用户的语音进行识别，并通过语音合成技术进行回应，指导用户前往目的地。
这种方式更加方便和安全，使驾驶者无需分神操作导航设备，提升了行车的安全性。
3. 语音识别安防系统在一些需要高度保密和安全性的场所，如银行、军事设施等，单片机语音识别技术也得到了广泛的应用。
通过将单片机与安防系统相结合，可以实现对用户声音的识别，从而进行身份验证和门禁控制。
这种安防系统可以有效地减少人工干预，并提升安全性和管理效率。
4. 语音识别医疗设备单片机语音识别技术在医疗设备中也有应用。
例如，可以将单片机与心电图机相连接，通过语音指令来控制心电图的测量。
这样的方式可以降低患者的紧张情绪，提升检测的准确性。
此外，单片机语音识别技术还可以应用于康复设备中，为需要康复训练的患者提供语音指导和反馈。
二、单片机语音识别技术的意义1. 简化操作单片机语音识别技术的应用，可以将复杂的操作转化为简单的语音指令，减少用户的操作负担。
无论是智能家居还是车载导航系统，用户只需通过简单的语音指令，即可实现复杂的功能，提高了用户的使用体验。
2. 提升安全性在安防系统中，单片机语音识别技术可以实现身份验证和门禁控制。
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 SpeechRecognition System Based onSingle-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AbstractThis paper designs a hi-tech speech recognition system which enables machines to transfer speech signals into corresponding texts or orders by recognizing and comprehending. The centerpiece of the speech recognition system is LD3320 voice recognition chip，its master MCU is STC10L08XE. Master MCU achieve voice conversation by controlling the internal registers and SPI flash LD3320.The sound information is inputted into LD3320 by microphone to do spectrum analysis. After analyzing the voice characteristics extracted are compared and matched with the key words in the list of key words.Then the highest scores of key words found would be output to MCU as recognition results. MCU can control the corresponding electrical real of speech recognition for different voice input through the relays and can also achieve voice conversation through a call to voice clips in register.In the design,power module uses 3.3V.The main control and identification part adopt LM1117-3.3 voltage regulator chip,and 7812 is used to provide stable current and voltage for the part of voice broadcast and relay.Register uses chip SPI flash W25Q40A VSNIG which is 512Kbyte. The sensor used in the speech reception module of the design is microphone,namely electrit microphone.After receiveing the sound signal,it can produce a weak voltage signal which will be sent to MCU. In addition,the system also adopts a different frequency signals generated by microcontroller to drive the buzzer to complete the voice prompt, and this program can complete the voice prompt.The program gives a relatively poor intelligibility Tips.However, to some extent,it can meet the requirements and is easy to implement and the cost is not high.Key words：Speech Recognition LD3320 STC10L08XE Single-chip computer Spectrum Analysis目录摘要 (I)Abstract (II)绪论 (1)1设计方案 (5)1.1 系统设计要求 (5)1.2总体方案设计 (5)2 系统硬件电路设计 (6)2.1电源模块 (6)2.2 寄存器模块 (6)2.3 控制单元模块 (7)2.3.1 STC10L08XE单片机简介 (8)2.3.2 STC11/10xx系列单片机的内部结构 (10)2.4 声音接收器模块 (10)2.5 声光指示模块 (11)2.6 语音识别模块 (11)2.6.1 LD3320芯片简介 (11)2.6.2 功能介绍 (12)2.6.3 应用场景 (13)2.6.4 芯片模式选择 (15)2.6.5 吸收错误识别 (16)2.6.6 口令触发模式 (17)2.6.7 关键词的ID及其设置 (18)2.6.8 反应时间 (18)3 系统软件设计 (20)3.1 系统程序流程图 (20)3.2 系统各模块程序设计 (20)3.2.1 主程序 (20)3.2.2 芯片复位程序 (27)3.2.3 语音识别程序 (28)3.2.4 声音播放程序 (37)4 系统调试 (44)4.1 软件调试 (44)4.1.1 上电调试 (44)4.1.2 读写寄存器调试 (44)4.1.3 检查寄存器初始值 (44)4.2 硬件电路调试 (45)4.2.1 硬件检查 (45)4.2.2 硬件功能检查 (45)4.3 综合调试 (46)结论 (47)致谢 (48)参考文献 (49)附录1实物图片 (50)附录2系统电路图 (51)绪论课题背景及意义让机器听懂人类的语音，这是人们长期以来梦寐以求的事情。
基于东软载波单片机语音识别技术在智能家居系统的应用
基于东软载波单片机语音识别技术在智能家居系统的应用方案具有较高的识别率和实用价值。
关键词：语音识别；智能家居；HR7P194单片机前言随着科技的发展，语音交互逐步走了进人们的生活中。
例如苹果手机中Siri和Win10系统中小娜都已被人们所熟悉，小米语音识别遥控器也给智能家居带来新体验。
考虑到智能语音识别技术在未来科技和生活中的普及是必然，我国在上世纪末期已开展对其的研究。
因此，将非特定性语音识别技术运用到智能家居中，并以语音控制方式进行控制家具电器设备，为人们的生活带来了很大的便捷[1]。
1 语音识别系统简介语音识别技术其任务是将人类的声音转换成计算机可识别的信息。
语音识别技术过程为：语音信号采集、预处理、特征信号提取、根据库模板测度估计、语音识别、语音输出[1]。
语音识别技术有两方面的应用[2]：一是连续语音大词汇语音识别系统，应用于听写机及语言信息查询服务系统；二是体积小、方便携带的语音设备，如智能手机、玩具、家电遥控器等。
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级技术[3]。
语音识别技术过程为：语音信号采集、预处理、特征信号提取、根据库模板测度估计、语音识别、语音输出。
2 系统主要硬件组成2.1 语音识别系统的硬件总体设计本系统包括语音信号采集模块、语音信号调理模块、单片机控制模块、语音识别模块、液晶显示模块、控制执行模块等[1]。
语音信号调理模块包括自动调整增益电路和带通滤波电路。
语音信号强度会随传播距离的增加成指数下降，为了防止近距离出现饱和限幅现象，因此采用自动调整增益电路[1]。
人类的语音信号主要分布在300Hz-3.4KHz，带通滤波电路可以有效地防止造成干扰，提高识别效率[1]。
2.2 单片机控制模块电路设计市面上可用于语音识别的单片机多种多样，文章所用的是HR7P194单片机。
HR7P194单片机具有单时钟周期短、运行速度快、性能稳定的特性，采用哈弗型RISC，66条精简指令集，工作频率最高16MHz，支持硬件除法器，支持17个中断处理，具有8KB Flash程序储存器、496字节的SRAM、1路8位定时器T8N、3路8位PWM时基定时器T8P1/T8P2/T8P3、1路16位门控定时器T16G、10位模拟数字转换器ADC、液晶显示控制器LCDC、41根I/O口线以及1个全双工异步串行口和1路IIC总线主控器IICM等。
基于STM32的嵌入式语音识别模块设计
基于STM32的嵌入式语音识别模块设计嵌入式语音识别模块是目前人工智能技术的重要组成部分，其应用广泛，包括语音控制、语音导航、语音交互等。
本文基于STM32单片机设计了一款嵌入式语音识别模块，具有高效、稳定、易用等多种优点。
一、方案设计该嵌入式语音识别模块采用STM32F407单片机作为核心，结合语音识别算法和音频处理技术，实现语音识别功能。
具体方案如下：1.采样：采用音频电路将采样音频转化为数字信号，采用PCM编码方式，采样频率为16KHz。
2.预处理：预处理包括去噪、滤波等处理，以消除环境噪音和语音信号之间的干扰。
3.特征提取：利用Mel频率倒谱系数（MFCC）算法将信号的音频特征提取出来，提取后的特征值可以表达出音频的不同特点。
4.模型匹配：根据提取出的特征值与已预设的模型进行匹配，找出最相符的模型。
5.识别、输出：识别出的结果通过串口输出到上位机，上位机对结果进行相应的处理和反馈。
二、实现过程1.硬件设计：由于STM32F407单片机片内有ADC、DAC、TIM3定时器、USART等模块，因此只需要添加少量的外围电路即可满足设计要求。
2.软件设计：主要采用C语言进行编程，使用Keil和STM32CubeMX开发工具，分别进行程序设计和引脚配置。
在嵌入式语音识别模块的整个流程中，程序的实现涉及到多个算法的实现，包括信号的预处理、特征提取、模型匹配等。
三、性能与应用经过多次测试，该嵌入式语音识别模块的识别率达到了95%以上，且实现了较好的去噪和滤波效果，可以满足大多数语音识别应用场景。
此外，该模块的具有硬件条件简单、体积小、功耗低等优势，既可以实现控制指令识别，也可以作为语音交互系统的基础组件使用。
综上所述，本文提出的基于STM32的嵌入式语音识别模块基于成熟的语音识别算法，在设计上更加简便实用，在性能上也能满足大部分嵌入式语音识别应用场景的需求，具有广泛的应用前景。
基于凌阳单片机的语音识别系统
Design of Voice Recogn ition System Based on LingyangSingle ChipAs a communication technology between man-machine interactive technology, voice recognition is widely used. This paper introduces the design of voice recognition for several orders, namely isolated words, and for special person. In the practical process, the design regards short Chinese orders as objects of recognition, embodying Chinese voice traits Moreover, it sresses simple and practical characteristics in the software and hardware design, simplifies the system structure and strengthens the control capacity. This method overcomes the defects of the similar system ertablished on DSP chips, such as complex design, high price and inconvenient control.1 INTRODUCTIONAccording to the different of actual needs and applications, Speech Recognition can be divided into isolated word recognition and continuous speech recognition, specific recognition and non-specific recognition. The main indicators of the Speech Recognition pursuit is the high recognition rate, real-time and large vocabulary. But for a voice recognition system, we should also consider software and hardware design simple, cheap, flexible extemal control, human-computer interaction and other convenient features. Now, the main of the applied to speech recognition chips is DSP (digital signal processor chip ), for example TI′TMS320 series. However, if DSP chips be used for a small voice recognition system ,its inadequacies is very obvious :(1) pins , high prices, the use of red tape;(2) weak control, it needs combine with SCM or FPGA ( field programmable gate arrays ) to achieve human-computer interaction ;(3) it needs an external A/D converter chips ;(4) V for the pin, we must consider the level match when it connections with SCM, FPGA, Flash memory and so on ;These will enable large the whole system and cumbersome design. This designuses a DSP function and built-in voice of A/D converter of Sunplus microcontroller, the function of DSP and the integration of control makes the system greatly simplified. Now there are many methods on the features of voice recognition and extraction. For example, Hidden Markov law on non-specific person has a hign continuous speech recognition rate, but has a cumbersome process . In real life, people often use some short order to control the conduct of the object, in response to the Chinese word recognition of the isolation of this particular, the voice features is about the linear prediction for the design of the voice, the sub-linear matching method, which based on the timing of the characteristics of poor, is the identifying method, it has a high rate and simple operation and can well meet the design requirements.2 A voice recognition systemThe basic speech recognition system, including a major pretreatment, A/D conversion, recognition of the beginning and end point, feature extraction and recognition judgement, and other parts of the structure, the diagram shown in Figure 1-1.Recognition of the beginning and end pointThe voice signal processing bases on the short-term stability of the voice, when the sampling frequency is about 8kHz, the desire of a frame is about 128-point and the long is 16ms.Ziyin includes Zhuoyin and Qingyin, compared with the noise, Zhuoyin performance for the high-energy, Qingyin performance for the high rate of zero. For a voice data, energy and zero rates were short periods of energy En and the characterization of short time with zero rate ZCRn.Through the different of the background noise, we can determine the voice beginning and end point. For 10 frame consecutive background noise datas, we can calculate the IZCT (zero-rate threshold, recorded as t IZCT) and the IIL (energy threshold, recorded as t IIL) :tIZCT = min(IF,I ZC +2σIZC)tIIL = min (Imax - Imin) + Imin,4Imin)I ZC、σIZC for the zero rate and the average standard deviation; IF for a fixed value,usually the value of the IF is 25; Imax、Imin for the maximum and minimum energy. Chinese characters are constituted by Qingyin and Zhuoyin or only Zhuoyin directly , there is not a Qingyin at the end, the word-term isolation gap between is very short. The way of determine the starting point is: the first frame which consecutive 10 frames En are more than IIL —directly address the situation posed by the Zhuoyin; the first frame which the three of the 10 frames in a row is more than IZCT and 2 frames over the IIL —the situation posed by Qingyin and Zhuoyin. The end discrimination: the first frame which consecutive 5 frames of the En and ZCRn are less than threshold —no word at the end of Qingyin, sampling not too long, but we must prevent a misjudgment of the word among Qingyin.Feature ExtractionCompared with other voice characteristics, LPCC (Linear Prediciton Cepstrum) recurrence formula, speed and accuracy is better, particularly suitable for the word recognition of the specific isolation of the short time. LPCC is obtained on the basis of the LPC (coefficient characteristics of Linear Prediction):c (1) = a (1)c (n) = ∑--⎪⎭⎫⎝⎛-111nk nka (k) c ( n - k ) + a ( n )In the above two formulas: c (n) （n = 1,2, … ,p）,coefficient for the LPCC; P is the order of the feature model; 12 bands will take to the vast majority of the voice signal channel model enough approximating,a (k) is the fearures of the LPC, 1＜n≤p。
单片机嵌入式语音识别应用 实现简单的语音控制
单片机嵌入式语音识别应用实现简单的语音控制随着科技的不断发展，单片机嵌入式系统逐渐走入人们的生活中。
嵌入式语音识别技术是一种将语音信号转化成电信号并进行相应操作的技术，已经在智能音箱、汽车导航等领域得到广泛应用。
本文将介绍单片机嵌入式语音识别应用，并实现简单的语音控制。
一、嵌入式语音识别技术概述嵌入式语音识别技术是将语音信号转化成数字信号并进行相应处理的一种技术。
它主要包括语音输入、语音信号处理、语音识别和语音输出等四个步骤。
其中，语音输入模块负责将声音转化为电信号；语音信号处理模块进行信号增强和预处理，以提高语音识别的准确性；语音识别模块根据预设的指令与预料的输入，将语音信号转化为可操作的指令；语音输出模块将结果通过音频播放出来。
二、单片机嵌入式语音识别应用实现1. 系统硬件搭建首先，我们需要准备一些硬件设备用于搭建嵌入式语音识别系统。
最基本的是一个单片机开发板，可以选择常用的Arduino或者Raspberry Pi等；此外，还需要一个麦克风模块用于语音的输入，一个音频播放模块用于语音的输出。
2. 系统软件编程接下来，我们需要编写相关的软件代码来实现语音识别功能。
首先，需要进行语音信号的输入，通过麦克风模块获取声音，并将其转化为电信号。
然后，进行信号增强和预处理，以提高识别的准确性。
接着，需要进行语音识别的算法编写，将语音信号与预设的指令进行匹配，得出相应的操作结果。
最后，将结果输出到音频播放模块，通过扬声器播放出来。
三、嵌入式语音识别应用的优势和局限性嵌入式语音识别应用具有以下优势：一是方便快捷，用户只需通过语音指令即可进行操作，无需手动操作设备；二是提高了人机交互的体验，使设备更加智能化；三是广泛应用于智能音箱、智能家居等领域。
然而，嵌入式语音识别应用也存在一些局限性：一是对语音信号的要求较高，环境噪声等因素都会对语音识别造成影响；二是语音指令的多样性，不同用户可能会有不同的语音习惯，导致识别准确性的下降；三是对硬件资源的要求较高，需要较高的计算和存储能力。
C8051F040单片机在语音识别系统中的应用
C8051F040单片机在语音识别系统中的应用语音识别是人机交互的一种重要技术手段。
根据实际需要和应用场合的不同，语音识别可以分为孤立词识别和连续语音识别、特定人识别和非特定人识别。
语音识别追求的主要指标为高识别率、实时性和大词汇量；而对于一个语音识别系统，还应考虑软硬件设计简单、价格低廉、外围控制灵活、人机交互便捷等特点。
性能良好且成本低廉的语音识别系统在智能家电接口、智能玩具、智能仪器等领域提供便捷的人机交互服务，将具有广阔的应用前景。
语音识别系统构成语音识别系统主要包括识别单元选取、预处理、特征提取、模式匹配、参考模式库等几个部分。
根据模式识别的原理，对未知的语音的模板与已知语音的参考模板逐一进行比较，得到的最佳匹配的参考模板就是识别的最终结果。
语音识别的系统框图。
初步处理：语音信号首先经过话筒会变成电信号，之后进行初步处理。
初步处理包括对信号进行的滤波、数字化、预加重、分帧加窗以及端点检测等一系列步骤。
通过这些处理，将语音信号变成数字信号，并利用窗函数把语音数据序列分成连续的信号帧，找出信号中的语音部分。
特征提取：信号经过初步处理之后，进入特征提取单元进行特征分析和特征提取。
提取特征单元的功能一般是完成基于频谱的特征矢量的计算，提取出代表信号特征的参数，形成矢量模板。
语音帧的特征矢量按照一定的规则进行处理之后，作为参考模型和待识别语音的模板。
参考模型库：参考模型库就是语音信号的参考模板库，通常是对说话人进行多次重复的语音训练之后，使用平均或者聚类的分析方法，对这些语音信号进行一系列的分析和计算得到的特征矢量模板组成。
模板匹配：模板匹配单元完成特征矢量与已存语音信号模板之间的匹配计算。
将输入语音形成的特征矢量模板与训练得的到语音模板库进行分析比较，根据一定的搜索和匹配原则找出与参考模板中差别最小的特征矢量模板，然后根据此模板对应的语音信号找出识别结果。
语音识别系统的设计思想随着语音识别算法的发展以及嵌入式设备的运算能力的提高，在具有一定计算能力和存储空间的嵌入式硬件平台上实现语音识别，进而取代一些繁杂的直接操作已经成为了语音识别的重要发展方向。
(完整版)基于单片机的语音识别系统好毕业设计论文
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AbstractIn recent years, Intelligent and automation technology in the toy manufacture 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 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 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 (II)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)1.4.4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)总结 (30)致谢 (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。
C8051F040单片机在语音识别系统中的应用
嵌入式 语音识别系统的工作过程 ： 首先采集语音信号 ，
在 程序运 行时 ， 过控 制模块输 入当前 需要进行 的模板 的 通
训 练操 作 。输 入 完成后 系统 采集 特 定人 的语 音信号 ， ／ ＡＤ
用于对语音信号进行滤波 ，以保 留 ３ ０ ｚ ３ Ｋ ｚ的信号 。 ０Ｈ －． Ｈ ４ 为 了实现对放 大后信号 的滤波处理 ，带通滤波器 可 由低 通 滤波器 和高通滤 波器级联而 成 ，即设 计一个下 限截止频 率 为 ３ ０ ｚ的高通滤波器 和上 限截止频率 为 ３ Ｋ ｚ ０Ｈ ． Ｈ 的低通 ４
然后 以该频 率值作 为是否探 测到 金属 字样 ，并控制 蜂 鸣器进行 报警 ，用户
小结
由于 采 用 了 等 精 度 测 频 方 案 ， 对 于 １ ｚ精 度 的 测频 要 求 ，系 统 完 Ｈ 全可 以实现 。通过测 试 ，对 于一 元钱
的一个频率阈值 。通过捕捉 １ 当前 可 以对 当前情况 进行 记录 ，将 此时 的 ０次 的频率值 ， 通过软件 自 筛选 出 １ 所 探 测 到 的值 保 存 到 Ｅ Ｐ Ｏ 中 ， 并 动 ０ Ｅ Ｒ Ｍ
图８ 单 片 机 与 ＭＡＸ３ ３ 接 口 电路 图 ２２
程 序 流 程 如 图 ９所
Ｕ Ｒ ０包含 四种 工 作 模 式 （ 式 ０ Ａ Ｔ 模 、模 式 １ 、模 式 ２ 和 示。 系统运行之后 ， 模 式 ３ ，本 系 统 选 择 Ｕ Ｒ ０的模 式 １ 为 通 信 模 式。 ） Ａ Ｔ 作 Ｕ Ｒ ０的模 式 １： Ａ Ｔ 同步 方 式 为 异 步 ，波 特 时 钟 为 Ｔ 、 １
微 控 制器
语音信号 的数据量 非常 大 ，系统语 音识别时需要 具有
较强的计算能力 。 系统选 用 Ｃ８ ５ ０ ０ ０ １ ４ 单片机作 为处理器 。 Ｆ Ｃ ０ １ ０ ０单 片机 是完 全集 成 的混合 信号 系统 级芯 ８ ５ ４ Ｆ 片 ，采用 了流水线处 理技术 ，除了不再 划分时钟周期和 机
基于单片机的语音识别系统研究
基于单片机的语音识别系统研究【摘要】由隐马尔可夫模型的算法和理论对语音进行处理以提高系统的识别能力，具体设计系统的电源电路、复位电路、输入系统、存储系统等硬件模块和软件实现方法，经过测试能够实现语音识别功能。
【关键词】隐马尔可夫；语音识别；单片机在这个高科技的信息时代，计算机占着极为重要的地位，人机通信是人与机器之间进行信息通讯，使机器按照人的意愿工作，传统的人机通信是通过键盘、按钮以及显示器等机器设备实现的，在许多场合都不是很方便，其最理想的通信方式就是通过语音进行识别。
实现人与机器通过自然语音的方式进行信息通讯，不仅可以简化日常工作，更可以提高工作效率，带给人们极大的方便。
而实现这个理想最关键的部分就是语音识别技术。
1语音识别概述1.1语音信号的产生物体的振动产生声音，正在发声的物体叫做声源，声音在介质中以声波的形式传播。
语音是指人的发声器官振动所发出的负载一定语言意义的声音，发音器官主要有肺部、气管、喉部、咽、鼻腔、口腔和上下唇，每个人的声道各不相同，从而各自发出的声音也不相同。
语音信号主要有模拟信号和数字信号两种表现形式。
模拟信号是人直接通过耳朵听到的信号，是时间和幅值均连续的物理量，由于其数据量过大、有较多的随机因素等原因不能直接被作为计算机的识别信号。
数字信号是时间和数值均离散的二进制数字量化的模拟信号，是计算机语音识别技术的基础。
数字信号相比模拟信号有以下优点：可以实现很多复杂的信号处理工作；具有可靠性高、价格低廉、反应迅速等特点；有利于区分出干扰信号等。
所以要想使计算机按照人类的自然语言要求工作，关键的就是将模拟信号转换为数字信号。
１．２语音信号的处理根据讨论，若要对语音信号进行处理必须先对此信号进行预处理，即将模拟信号转换为数字信号，再整理、分析、理解转换后的数字信号，并过滤掉多余的信息。
主要包括数字化、预加重和加窗分帧三部分。
数字化就是把语音模拟信号转换为数字信号的采样与量化过程，采样是在相同间隔的时间内抽取信号而得到离散的序列，并将其转换为数字。
基于单片机的LD3320实现语音智能声控家居毕业设计论文
1 前言语言是人与人之间传递信息最简便、最快捷有效的工具，同时它也在人机交流中扮演了着重要的角色[1]。
在当今社会，“懒人科技”正在逐渐进入人们的视野，受到人们越来越多的关注，不需要经过复杂的繁琐的按键操作和菜单选择，只要直接说出指令，就可以让身边的各种电子产品都能根据人类的语言做出相应的指令，这是多么体贴的创意啊[2]！这也将是未来电子发展的目标之一。
语音识别技术具有简洁、快速、矫捷的特点，它是人机接口的桥梁，同时这种技术在工业生产控制、智能家居生活和医疗卫生系统等方面也拥有广泛的应用前景。
ICRoute公司生产的LD3320智能语音识别芯片，可以实现语音识别控制智能家居。
LD3320语音芯片本身自成一体，内部主要由语音识别处理器和外部电路组成，例如AD 和DA转换器、声音输出和其他接口，不需要添加任何辅助芯片，同时它的体积小、功耗低、用途广泛，因此减少了使用和成本的设备数量，相信在未来家居控制中可能会有很大的发展潜能。
2 语音识别控制智能家居本章重点在于对语音识别智能家居的基本情况进行分析，概括研究其背景意义及国内外研究现状、剖析论文研究的目的、介绍国内外发展史以及当下的市场现状及发展趋势。
2.1 选题目的、意义目前在家庭生活中，通常用手动开关和无线开关这两种方式来控制家电开关。
前者主要是以开关按键形式，通过手动操作按下开关之后来控制通断；后者主要是通过远程遥控，利用手机或者电脑无线控制通断。
这两种方法在一定情况下显得特别麻烦、不方便，需要人去直接触碰开关，然而有些家庭电线老化，可能存在漏电的安全隐患，同时控制距离短、控制地点少等缺点。
在日常生活中，人们有时躺在床上看书或看电视，书可以很容易地放在身边，电视可以用遥控器的按键关闭，但当我们躺在床上时，另一处电器开关如何方便控制呢?难道非要我们起床去关断？这样也太麻烦了吧。
然而基于单片机的语音智能控制家电设计系统很好的解决了传统家庭开关的不方便、不安全、控制地点受限制等问题，此设计源于大千世界声音无处不在，声音在空气中传播，当我们使用的电器能听到我们的声音之后，就能快速的关断家电设施。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于单片机平台下的语音识别技术应用方式
1.语音学基础
2.语音识别技术方式
3.单片机的语音硬件基础
4.应用举例
语言是人类日常交流的基本载体，其表现形式为由空气分子振动而产生的声波。
人类用语言交流的过程可以看成是一个复杂的通信过程，为了获取语音信源，必须将在空气中传播的声波转变为包含语音信息并且记录声波物理性质的模拟电信号，即语音信号。
语音识别的目的是研究出具有人类听觉功能的机器，能够直接听懂人的讲话，理解人的意图并作出相应的反应。
这种具备语音识别功能的计算机或系统在电子与通信、信息处理、自动控制、人工智能等领域有着十分广泛的应用需求。
语音识别的处理过程需要大量的计算以及相应的硬件支持，早期的语音处理技术需要高性能的计算机处理，需要编制专用的软件来辅助实现，可以说是一项复杂的系统工程。
近年来随着集成电路工艺的不断发展，各种单片机的功能不断加强，适用的范围越来越广。
已经从传统的过程控制发展为控制处理、数据处理及数字信号处理等领域。
采用具备数字信号处理能力的单片机来实现语音识别就成为一种快速、简捷的技术方案。
1.语音识别的基本原理
计算机音频采样和量化
将模拟的（连续的）声音波形数字化（离散化）
语音信号的时域分析
直接利用语音信号的时域波形进行分析
语音信号的频域分析
对语音信号的频谱、功率谱等进行分析
语音信号的线性预测分析
把语音信号用一个模型来表示，利用模型的参数来描述语音信号的波形和频谱特性
语音识别过程与人对语音识别处理过程基本上是一致的。
目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。
一个完整的语音识别系统可大致分为三部分：
（1）语音特征提取：目的是从语音波形中提取随时间变化的语音特征序列。
（2）声学模型与模式匹配（识别算法）：声学模型是识别系统的底层模型，并且是语音识别系统中最关键的一部分。
声学模型通常由获取的语音特征通过训练产生，目的是为每个发音建立发音模板。
在识别时将未知的语音特征同声学模型（模式）进行匹配与比较，计算未知语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离。
声学模型的设计和语言发音特点密切相关。
声学模型单元大小（字发音模型、半音节模型或音素模型）对语音训练数据量大小、系统识别率，以及灵活性有较大影响。
（3）语义理解：计算机对识别结果进行语法、语义分析。
明白语言的意义以便做出相应的反应。
通常是通过语言模型来实现。
所谓“语音识别”,就是利用电子计算机等机械装置来识别人讲话的意义和内容。
20世纪50代,就有人提出“口授打印机”的设恕。
可以说,这是有关语音识别技术最早构想。
语音识别技术经历了语音识别、语音合成以及自然语音合成3个阶段。
从原理上讲,似乎让计算机识别人的语言并不难,其实困难还是不少的。
例如,不同的人读同一个词所发出的音在声学特征上却不完全相同;即便是同一个人,右不同情况下对同一个字的发音也不相同。
加上人们讲话时常有不合语法规律的情况,有时还夹杂些俗语,或省略一些词语,而且语速变化不定。
所有这些,在我们听别人讲话时似乎都不成为问题,
但让机器理解则很是困难。
近年来,由于计算机功能的日益强大,存储技术、语音算法技术和信号处理技术的长足进步,以及软件编程水平的提高,语音识别技术已经取得突破性的进展,使它的广泛应用成为可能。
语音识别技术的应用主要有以下两个方面。
一是用于人机交流。
目前这方面应用的呼声很高,因为使用键盘、鼠标与电子计算机进行交流的这种方式,使许多非专业人员,特别是不懂英语或不熟悉汉语拼音的人被拒之于门外,影响到电子计算机的进一步普及。
语音识别技术的采用,改变了人与计算机的互动模式,人们只需动动口,就能打开或关闭程序,改变工作界面。
这种使电脑人性化的结果是使人的双手得到解放,使每个人都能操作和应用计算机。
电话仍是目前使用最为普遍的通信工具,通过电话与语音识别系统的协同工作,可以实现语音拨号、电话购物以及通过电话办理银行业务、炒股、上网检索信息或处理电子件等。
不久,
能按主人口令接通电话、打开收音机,以及通过声纹识别来者身份的安全系统也将获得应用。
语音识别技术的另一方面应用便是语音输入和合成语音输出。
现在,已经出现能将口述的文稿输入计算机并按指定格式编排的语音软件,它比通过键盘输入在速度上要提高2～4倍。
装有语音软件的电脑还能通过语音合成把计算机里的文件用各种语言“读”出来,这将大大推进远程通信和网络电话的发展。
在现阶段,语音技术主要用于电子商务、客户服务和教育培训等领域,它对于节省人力、时间,提高工作效率将起到明显的作用。
能实现自动翻译的语音识别系统目前也正在研究、完善之中。
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。
计算机语音识别过程与人对语音识别处理过程基本上是一致的。
目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。
一个完整的语音识别系统可大致分为三部分：
1、语音特征提取：其目的是从语音波形中提取出随时间变化的语音特征序列。
2、声学模型与模式匹配（识别算法）：声学模型通常将获取的语音特征通过学习算法产生。
在识别时将输入的语音特征同声学模型（模式）进行匹配与比较，得到最佳的识别结果。
3、语言模型与语言处理：语言模型包括由识别语音命令构成的语法网络或由统计方法构成的语言模型，语言处理可以进行语法、语义分析。
对小词表语音识别系统，往往不需要语言处理部分.。