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51单片机语音识别外文文献及翻译 第2页

更新时间:2010-10-29:  来源:毕业论文
51单片机语音识别外文文献及翻译 第2页
语音识别的实现MCS51系列微控制器的控制轮椅
电机工程系,彼得拉基督教大学
一、导言
机器自动语音识别作为研究目标已经40多年了。尽管设计的智能机器展现出识别口语和理解其含义的魅力,但是经过巨大的研究,试图建立可以理解任何议题发言,达到所有环境中的所有发言者的话语期望的目标的这样一个机器,还远远没有实现。语音识别系统也已实施一些特别的设备。其中有些是个人计算机(PC),数字信号处理器,其他的单芯片集成电路。本文介绍的语音识别是在微控制器上执行的。语音识别微控制器是实施在Atmel AT89C51RC芯片上的。这是一个MCS51系列单片机微控制器,选择它是因为它在印尼很流行。语音识别系统在微控制器上的实施是用来识别语音信号中的命令。该命令用来控制轮椅移动。因此,该系统只能识别有限的命令,这也限制了微控制器的存储空间。只有仅仅7个字用来控制轮椅的移动。它们停止,向前,向后,向左,向右,向上和向下,停止轮椅,启动轮椅,向后退轮椅,左转轮椅,右转轮椅,增加轮椅的速度,和减小轮椅的速度。两种方法用来执行语音识别。第一种方法是线性预测编码(LPC)和欧氏平方距离(ESD)。LPC是用作特征提取方法,ESD是用作识别方法。这种方法是基于模式识别方法。第二种方法在这个系统中应用隐马尔可夫模型(HMM),后者是语音识别,是统计模式识别分类方法之一。HMM作为识别方法。由于特征提取方法,一个简单的分段和核心价值是实用的。第3条和本文件第4条介绍了这两种做法的更多细节。该轮椅的硬件设计,在本文件第2条给了说明。
二、轮椅的硬件设计
    图1显示了系统硬件框图。
该系统的硬件包括三个主要部分。第一部分是直流马达控制电路。该电路由控制器,驱动电路,以及直流马达转速传感器电路。在这一部分,一个ATMEL AT89C52单片机作为控制器。第二部分是单片机最小系统,执行语音识别过程和麦克风接口。在第二部分中,微控制器的Atmel AT89C51RC用作语音识别处理器。第三部分是接口电路。执行该电路可以实现直流马达控制器和语音识别处理器通信。这条通道也可读从键盘输入的命令。ATMEL AT89C2051单片机微控制器用作这部分接口。语音识别系统的ATMEL AT89C51RC微控制器以24兆赫频率运行,并有32K字节的程序存储空间。与24 MHz的频率,最快的微控制器执行速度的指令为0.5微秒。优/文^论'文.网http://www.youerw.com

三、利用语音识别线性预测编码和欧氏平方距离
对微控制器执行的语音识别第一种方法是线性预测编码(LPC),它与欧氏平方距离(ESD)的方法相结合。 LPC用作特征提取方法,ESD用作识别方法。 LPC和ESD训练和识别系统列于图2和3。在训练体制中,训练数据直接从麦克风采样。然后,每个训练样本使用LPC处理器处理算法和这一过程的结果是对语音信号倒谱系数集。这些倒系数作为参考模型。一个简单的算法是实施检测到语音信号的存在。该系统读取连续4个采样数据,然后计算出这四个数据的平均数。如果平均值大于限制值,这意味着没有语音信号。如果平均值大于或等于限制值,这意味着有一个语音信号,微控制器将开始读取和记录在0.5秒内的信号。
图1.系统硬件框图
图2.使用LPC训练系统图
四、语音识别隐式马尔科夫模型
    对微控制器执行的语音识别第二种方法是隐马尔可夫模型(HMM),它被用作识别方法。在这种方法中,LPC处理器不再用作特征提取的方法,因为LPC处理器当被AT89C51RC执行时计算需要太长时间(约19秒)。

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