基于嵌入式的特定人语音识别智能轮椅设计

发布时间：2020-03-29 01:55

【摘要】：针对人们特别是残疾人愈来愈需要智能轮椅来改善他们的生活质量和生活自由度的需求。本文设计了一种物美价廉的智能轮椅来满足人们的需要。 本文以S3C2440作为主控芯片,在Linux操作系统下,通过对电动轮椅增加由凌阳(SPCE061A)单片机、稳压电源电路、驱动电路组成的语音控制系统,实现用声音对电动轮椅的控制。该系统的软件采用隐马尔可夫模型(HMM)的特定语音辨识,可以有效的解决特定人的语音识别,拓展现有电动轮椅的使用人群的范围。其中,研究内容主要是语音识别部分,Linux系统下控制部分,以及基于QT/Embedded的图形用户界面。语音识别如果通过硬件来实现不仅比较困难,而且制作成本较高识别效果不好；选择通过软件来实现语音识别,这不仅降低了成本而且减少了元件缩小了整机的体积。
【图文】：

骤分为两步，第一步称为学习或训练，通过对特定人的小词汇量，孤立词进行训练，形成模型库存储起来，以备模式匹配比较。第二步就是识别，根据模式匹配原理构成的语音识别系统如图2.1所示，语音识别系统本质上是一种模式识别系统，，他包括常规模式识别的三个基本要素，即语音信号的特征提取，模型库，模板匹配。首先先对输入的带有噪声的语音信号进行前端处理，得到较干净的语音信号。然后对语音信号进行特征提取，提取其特征参数，与已存在的模型库进行匹配比较，若匹配则语音输出或输出相应的控制命令等后处理操作。语音识别系统的实现是非常复杂的，他会在这三个基本要素的基础上选择适当的算法，并结合语音学基础知识分析处理其特性，实现其功能。所以在实现语音匹配等算法前，应首先了解语音学的基础，即语音的产生

而不由声带振动产生的音统称为清音。 2.1.2语音信号产生模型经过长期的实验研究表明，不同的激励所产生的声音是不同的。如图2.2所示，表示语音信号的产生模型。周期脉冲发生器声门脉冲模型辐辐射模型型随机噪声发生器激励模型声声道模型型辐射模型图2.2语音信号的产生模型激励模型产生的是斜三角脉冲波，它是由周期脉冲发生器经过声门脉冲模型与随机噪声发生器相级联，产生的斜三角脉冲波。单个斜三角波的频谱为2019}G(e一‘2衅)1。它是一个低通滤波器。其幅度谱按12dB/倍频程的速率衰减。将其表示为Z变换的全极模式的形式有G(z)=一(1一912一l)(l一夕二一，) (2.1)如果g，和92都接近于1，则由此形成的激励信号频谱很接近于声门脉冲的频谱，需要指出的是，不同人，不同声音，其声门脉冲的形状不一定相同。我们只要其傅立叶变换的近似特性即可。单位脉冲串及幅值因子表示成Z变换E(习AI·1一z (2.2)所以整个激励模型可表示为U(习=G(约E(约=左厂1一z一
【学位授予单位】：长春理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TN912.34;TP368.12

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本文编号：2605250