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          基于DSP和FPGA的機器人聲控系統(tǒng)設計

          作者: 時間:2014-03-08 來源:網(wǎng)絡 收藏
          布,方程為:

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/241691.htm


          其中,x(n)為漢明窗截取語音序列,序列長度為160,所以N取160,為對于無音信號E(n)很小,而對于有音信號E(n)會迅速增大為某一數(shù)值,由此可以區(qū)分詞的起始點和結(jié)束點。

          3.3.3特征向量提取

          特征向量是提取語音信號中的有效信息,用于進一步的分析處理。目前常用的特征參數(shù)包括線性預測倒譜系數(shù)LPCC、美爾倒譜系數(shù)MFCC等。語音信號特征向量采用Mel頻率倒譜系數(shù)MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coeficient的提取,MFCC參數(shù)是基于人的聽覺特性的,他利用人聽覺的臨界帶效應[3],采用MEL倒譜分析技術(shù)對語音信號處理得到MEL倒譜系數(shù)矢量序列,用MEL倒譜系數(shù)表示輸入語音的頻譜。在語音頻譜范圍內(nèi)設置若干個具有三角形或正弦形濾波特性的帶通濾波器,然后將語音能量譜通過該濾波器組,求各個濾波器輸出,對其取對數(shù),并做離散余弦變換(DCT),即可得到MFCC系數(shù)。MFCC系數(shù)的變換式可簡化為:


          其中,i為三角濾波器的個數(shù),本系統(tǒng)選P為16,F(xiàn)(k)為各個濾波器的輸出數(shù)據(jù),M為數(shù)據(jù)長度。

          3.3.4 語音信號的模式匹配和訓練

          模型訓練即將特征向量進行訓練建立模板,模式匹配即將當前特征向量與語音庫中的模板進行匹配得出結(jié)果。語音庫的模式匹配和訓練采用隱馬爾可夫模型HMM(Hidden Markov Models),他是一種統(tǒng)計隨機過程統(tǒng)計特性的概率模型一個雙重隨機過程,因為隱馬爾可夫模型能夠很好地描述語音信號的非平穩(wěn)性和可變性,因此得到廣泛的使用[4]。

          HMM的基本算法有3種:Viterbi算法,前向一后向算法,Baum-Welch算法。本次設計使用Viterbi算法進行狀態(tài)判別,將采集語音的特征向量與語音庫的模型進行模式匹配。Baum-Welch算法用來解決語音信號的訓練,由于模型的觀測特征是幀間獨立的,從而可以使用Baum-Welch算法進行HMM模型的訓練。

          3.4 語音識別程序的開發(fā)

          的開發(fā)環(huán)境為CCS3.1及。/BIOS,將語音識別和訓練程序分別做成模塊,定義為不同的函數(shù),在程序中調(diào)用。定義語音識別器函數(shù)為int Recognizer(int Micin),識別結(jié)果輸出函數(shù)為int Result(void),語音訓練器函數(shù)為int Train(int Tmode,int Audiod),動作指令輸入函數(shù)為int Keyin(int Action[5])。

          語音識別器的作用是將當前語音輸入變換成語音特征向量,并對語音庫的模板進行匹配并輸出結(jié)果,語音應答輸出函數(shù)將獲取的語音識別結(jié)果對應的語音應答輸出,語音訓練是將多個不同年齡、不同性別、不同口音的人語音指令輸入轉(zhuǎn)化為訓練庫的模板。為防止樣本錯誤,每個人的語音指令需要訓練2次,對于2次輸入用用歐氏距離去進行模式匹配,若2次輸入相似度達到95%,則加入樣本集。語音應答輸入函數(shù)是為每個語音庫中模板輸入對立的語音輸出,以達到語言應答目的。系統(tǒng)工作狀態(tài)為執(zhí)行語言識別子程序,訓練時執(zhí)行外部中斷,執(zhí)行訓練函數(shù),取得數(shù)據(jù)庫模板,訓練完畢返回。程序框圖如圖3所示。

          4 的動作控制系統(tǒng)設計

          4.1 邏輯設計
          系統(tǒng)通過語音控制頭部動作,頭部運動分為上下和左右運動2個自由度,需要2個步進電機控制,DSF完成語音識別以后,輸出相應的動作指令,動作執(zhí)行結(jié)束后,DSP發(fā)出歸零指令,頭部回到初試狀態(tài)。的作用是提供DSP接口邏輯,設置存儲DSP指令的RAM塊,同時產(chǎn)生步進電機驅(qū)動脈沖控制步進電機轉(zhuǎn)動方向和角度。
          器件為動作指令控制單元,設計采用FLEXlOKE芯片,接收DSP數(shù)據(jù)后并行控制2路步進電機。FPGA內(nèi)部結(jié)構(gòu)邏輯如圖4所示,F(xiàn)PGA內(nèi)部設置2個元件為電機脈沖發(fā)生器,控制電機的工作脈沖以及正反轉(zhuǎn)。AO~A7為DSP數(shù)據(jù)輸入端口,WR為數(shù)據(jù)寫端口,P1,P2為2個步進電機驅(qū)動芯片脈沖輸入口,L1,L2為電機正反轉(zhuǎn)控制口,ENABLE為使能信號。

          RAM1和RAM2分別為2個步進電機的指令寄存器,電機脈沖發(fā)生器發(fā)出與RAM中相應數(shù)量的方波脈沖。DSP通過DO~D8數(shù)據(jù)端輸出8位指令,其中。D8為RAM選擇,為1時選擇RAM1,為0時選擇RAM0,DO~D7為輸出電機角度,電極上下和左右旋轉(zhuǎn)角度為120°,精度為1°,初始值都為60°,DO~D7的范圍為00000000~11111000,初始值為00111100。FPGA作為步進脈沖發(fā)生器,通過時鐘周期配置控制電機轉(zhuǎn)速,與初始值對應坐標決定正反轉(zhuǎn)。系統(tǒng)動作指令程序如圖5所示。

          其中R1為DSP指令寄存器,R2為當前坐標寄存器,通過DSP的輸出坐標與FPGA的當前坐標進行差值運算來確定步進電機的旋轉(zhuǎn)方向和旋轉(zhuǎn)角度,優(yōu)點是可以根據(jù)新的輸入指令的變化,結(jié)束當前動作以運行新的指令,指令執(zhí)行完畢后,系統(tǒng)清零,步進電機回到初始狀態(tài)。

          4.2 FPGA邏輯仿真



          關(guān)鍵詞: DSP FPGA 機器人 聲控系統(tǒng)

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