用语音遥控你的小车

基于语音识别的无线遥控小车的制作,实践起来非常容易,并且运用了相对完整的语音识别架构,实现语音识别的一种应用。小车通过对特定人的孤立词汇识别来控制小车的运动,先通过训练“主人”发送给它的命令,经过识别系统识别确认后,将识别出来的信号发送给小车,小车便能执行“主人”发送给它的相应任务。通过丰富和完善小车的功能,     

语音控制智能图像采集系统的设计与实现

本文以STM32F103ZET6微处理器为核心,将高性能语音识别芯片LD3320作为语音控制模块,通过CMOS图像传感器OV7670获取图像信息,设计了一种基于语音控制的智能图像采集系统。该系统通过语音识别模块识别非特定人的语音指令,并根据识别结果播放个性化的语音提示。在接收到有效的语音指令后,系统能够实现拍照储存或修改摄像相关参数等功能。该系统硬件资源精简,功能可扩展性强,使用轻松便捷,拥有广阔的应用前景。     

基于89S52的智能语音控制系统的设计与实现

基于单片机模块、LD3320语音识别模块和双自由度云台模块,设计了一种具备非特定人语音识别能力的智能语音控制系统——智能地球仪。该地球仪通过智能识别用户给出任一国家名称的命令驱动云台转动使地球仪上的目标国家正对用户,同时点亮代表该国家首都的LED灯,并播放该国家的概况信息。此地球仪可应用于地理教学中,是一种性能可靠、功能强大、趣味性强的教学模具。     

基于单片机控制的语音识别系统的软件开发

主要介绍一种基于单片机的语音识别系统 ,能够对特定人和非特定人进行小词汇的语音识别 ,并给出了语音识别的软件设计思路和设计过程以及各子程序的功能     

基于凌阳单片机的语音识别技术及应用

介绍了一种以凌阳SPCE061A单片机为基础的语音识别技术,分析了语音识别过程的基本原理,具体阐述了语音识别在该单片机上的实现过程。最后,在智能小车实验平台上对这种语音识别技术成功地进行了验证。     

语音小车智能控制的研究与实现

阐述一种语音小车智能控制系统设计方案。该系统以SPCE061A为主控芯片,结合电机驱动模块搭建语音小车的硬件电路。利用SPCE061A集成开发环境（IDE）及系统提供的语音资源函数库,实现对小车语音样本的训练、语音数据的采集和识别结果的输出,基本完成语音小车的智能控制。     

智能语音控制系统的设计与实现

在未来的发展中,语音识别与自动化控制的结合也将是未来发展的一种必然趋势。语音交互方式是更为人性化的人机交互界面,针对语音识别与智能控制的运用,提出了一种基于非特定人语音识别技术的智能控制设计方法,设计出一款便携式的语音交互设备,并使用LD3320芯片将语音信息采集和识别,采用STC10L08XE芯片作为语音控制系统的主控制器,并结合外部存储器和控制电路实现人机语音交互和语音控制;通过设计一款上位机软件,可以很好的解决外部存储器数据修改困难的问题,并同时进行实时的语音数据写入和参数配置,结合自定义的协议帧,使数据的传输过程更加快速、稳定和可靠,经过实验验证,该语音控制系统工作稳定、识别率高,具有很好的易用性和市场应用价值。     

中等词汇的汉英语音翻译系统

本文给出汉英语音翻译系统的组成，介绍了系统中连续汉语语音识别和汉英机器翻译的工作；我们已经在限定主题、中等词汇量的条件下实现了非特定人的连续语音识别，实现了汉英语音翻译实验演示系统。     

连续语音识别和语音翻译

本文介绍了在连续语音识别和语音机器翻译方面所进行的工作。我们已在中等词汇量范围、限定说话主题的条件下，实现了特定人的连续话句的识别。并实现了一个英汉语音翻译实验演示系统。     

音控智能小车的设计与实现

语音识别技术就是让机器识别和理解语音信号,并转变为相应的文本或命令的技术.语音识别是一门交叉学科,正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术.它使人们能够甩掉键盘,通过语音向机器发出操作命令.语音识别技术已经开始应|用于家电产品、智能玩具等领域.我们设计的音控智能小车不仅具有以往产品的常见功能,而且结构简单、稳定性强、精度高.更重要的是,其特有的语音控制系统时儿童来说,将具有独特的吸引力.本文将对音控智能小车的硬件系统和软件系统进行介绍.     

基于单片机的智能玩具小车设计

单片机具有可靠性高、易扩展和控制功能强等优点,是制作智能玩具小车的首选技术之一.采用STC公司16位单片机STC89C52作为核心控制单元,通过单片机控制传感器模块检测信号,并根据程序控制小车电机运行,实现玩具小车自动循迹、避障、语音播报行驶状态信息、光电显示等功能.实验结果表明,该智能玩具小车设计符合实用要求,具有一定的应用参考价值.     

声音识别传感器设计与应用

对声音识别技术进行了深入研究,提出一种声音识别传感器设计.该传感器首先采集声音信号,经过整形、放大后进行A/D转换,提取语音特征,并利用动态时间规整（DTW）算法进行识别;传感器采用C/S架构和外部设备进行通信,通过串口接收外部设备命令,分析处理后传回识别结果.最后设计并实现智能家居硬件环境,通过声音识别传感器完成智能家居的远程遥控,完成诸如开灯、关灯等动作.实验结果表明：该传感器工作稳定,识别率高,能够应用于各种场合.     

一种语音控制的自主循迹与避障的智能小车的设计

智能小车以SPCE061A单片机为控制核心,采用反射性光电探测器对白纸上的黑色路径进行探测,按照预定的路径行驶。借助SPCE061A的语音特色,采用语音控制和中断定时控制相结合的方法,实现了通过语音对小车进行控制。实验结果表明,小车工作稳定,能够自主循迹与避障。     

基于语音识别技术的智能控制系统设计

语音识别技术近些年来发展非常迅速，并且在许多方面已经有了很好的应用。以语音识别技术在对话娃娃中的应用为例，阐述如何利用语音识别技术来设计智能控制系统，并详细介绍了系统的结构和原理。该系统具有很好的扩展性，稍微做些改动，就可以设计出各种各样的语音控制系统。     

基于矢量量化的说话人识别研究

说话人识别可以看作语音识别的一种，是当前研究的热点之一。阐明了说话人识别的基本概念、发展状况以及原理和方法，并介绍了一种基于矢量量化的且与文本无关的说话人识别系统。     

基于FPGA的说话人识别系统设计

针对实时性问题提出了一种以FPGA为硬件平台的说话人识别系统解决方案。该方案以MFCC为语音特征,采用了基于矢量量化的说话人识别算法。系统主要包括语音信号采集、端点检测、特征提取和识别判断4个部分。经测试证明,该系统完成了设计所需的基本功能。在实验室条件下,当系统时钟为50 MHz时,完成一次4码的识别耗时15.932 ms,对12码的识别率为93.3%。     

基于PCA技术的神经网络说话人识别研究

针对当提取以整段语音的多维语音特征参数为BP 神经网络输入而带来的说话人识别率和网络训练稳定性的问题,提出了一种用于BP 网络的基于主分量分析的PCA新方法。将该方法得到的降维语音特征参数用于BP 网络中,其识别率和训练速度都得到较大提高,使得基于BP 神经网络的说话人识别得到更好效果。     

Artificially intelligent recognition of Arabic speaker using voice print-based local features

Local features for any pattern recognition system are based on the information extracted locally. In this paper, a local feature extraction technique was developed. This feature was extracted in the time–frequency plain by taking the moving average on the diagonal directions of the time–frequency plane. This feature captured the time–frequency events producing a unique pattern for each speaker that can be viewed as a voice print of the speaker. Hence, we referred to this technique as voice print-based local feature. The proposed feature was compared to other features including mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) for speaker recognition using two different databases. One of the databases used in the comparison is a subset of an LDC database that consisted of two short sentences uttered by 182 speakers. The proposed feature attained 98.35% recognition rate compared to 96.7% for MFCC using the LDC subset.     

基于SPCE061A的语音控制智能小车设计

阐述了一种语音控制智能小车的研制过程;小车能根据经训练的语音命令自行控制其行驶状态,系统采用SPCE061A单片机作为检测和控制核心,实现语音信号的采集、处理和识别,采用了双电机驱动小车的行进和转弯,利用红外光电传感器检测障碍物,实现自动避障,通过对小车的"喊话"--语音命令,小车就进行相应的运动,并且同时播放相应的声音.