一种语音控制的智能机器人设计与实现

以STM32单片机作为控制核心,设计了一种高精度语音控制的智能机器人.硬件包括电源模块、显示模块、交互模块及电机控制模块等,硬件电路分为底盘控制、身体控制与头部控制三部分.软件包括嵌入式系统C语言程序和以Android系统为平台开发的软件程序.可精准识别语音指令,并进行语音控制.机器人参数可在系统软件平台内进行个性化设置.     

基于ARM的实时语音识别系统在嵌入式系统中的应用

在分析语音识别原理的基础上,设计了一个基于ARM和DSP芯片的语音识别子系统,用于嵌入式系统中的语音识别,该语音识别子系统由ARM和DSP芯片为核心,配合其他功能电路,能够独立完成语音识别的工作,ARM芯片作为系统的控制芯片,DSP芯片负责对语音信号的隐马尔可夫模型建立,从而使得嵌入式系统的语音识别更为方便简捷,并且该子系统具有一定的通用性和可剪裁性.     

嵌入式语音识别中一种高效的图搜索算法

为了满足超大词表语法的识别任务在嵌入式语音识别系统上的应用,提出了一种高效的双层图搜索算法.该算法通过分离声学层和词法层来构建2层图搜索空间,其中声学层记录声学模型相关信息,词法层记录词表语法信息.利用这样简洁的搜索空间可以使语音识别的解码过程更加紧凑有效.在对比实验中,传统的基于前缀合并的状态树搜索算法的大词表嵌入式单词拼读系统作为基线系统.实验结果表明,与基线系统相比,所提出的双层图搜索算法在系统解码速度相对提高10%的情况下,系统的动态内存占用仅为基线的8%.通过使用所提出的双层图搜索算法,大大提高了大词表嵌入式单词拼读系统的效率,使其更适用于大多数嵌入式平台.     

嵌入式语音交互系统

介绍了适应人机自然交互环境的嵌入式语音交互系统。提出了一种嵌入式数字信号处理平台的工作模型。深入讨论了我们开发的嵌入式计算平台,以及在该嵌入式计算平台中实现特定３人控制信念词语音识别功能的方法。     

基于嵌入式下的语音机器人的设计与实现

语音机器人由一块单片机和机器人机械框架组成（包括用于走路的电机、用于头部旋转的电机、用于加速和用于弹射的电机等）,可以让机器人在语音指令控制下实现多项功能,而软件设计是基于单片机强大的语音控制功能完成机器人语音控制动作的,其中包括主程序、机器人动作控制子程序、语音播放子程序及语音识别程序。     

基于嵌入式下的语音机器人的设计与实现

语音机器人由一块单片机和机器人机械框架组成(包括用于走路的电机、用于头部旋转的电机、用于加速和用于弹射的电机等),可以让机器人在语音指令控制下实现多项功能,而软件设计是基于单片机强大的语音控制功能完成机器人语音控制动作的,其中包括主程序、机器人动作控制子程序、语音播放子程序及语音识别程序。     

用遗传算法改进HMM的语音识别算法

提出了一种改进隐马尔可夫模型（HMM）的方法,即把遗传算法应用到Baum-Welch算法B值的优化当中,解决了Baum-Welch算法容易陷入局部最优解的缺点,得到了全局最优解,提高了语音识别系统的识别率。     

连续型隐马尔可夫模型(HMM)参数与语音识别

提出了一种新的连续型隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的概率密度函数,并导出了一系列的参数寻优迭代公式,与常用的概率密度函数相比,它的运算量较小,且不易产生计算时的上溢与溢问题,把它用于ＨＭＭ语音识别,效果较好。     

嵌入式语音门锁的设计

与传统的门锁相比,嵌入式语音门锁利用人的语音作为“钥匙”,通过对语音内容和声音特征的双重识别,实现对出入口的控制和管理,其具有成本低、使用方便、保密性好等优点．以单片机SPCB061A为平台,利用语音识别技术设计了一个安全、方便的嵌入式语音门锁．     

一种具有语音无线控制功能的机器人系统

本文研究了以S3C2440为核心的具有语音无线控制功能的机器人的工作原理、系统组成、硬件电路和软件设计方法.创造性地引入了SPY0029语音芯片电路,与ZigBee模组相结合,使本系统具有语音和无线传输控制功能,适于在特殊环境下和特殊人群使用,更具有便捷性和创新性.同时,提出了一种通过语音无线控制机器人动作的实现方法.     

有限词汇,特定人,商品化的英语语音识别系统

介绍了一个在微机上实现的有限词，特定人语音识别系统，该系统采用连续，Ｍ元高斯混合密度的隐式马尔柯夫模型（ＣＤＨＭＭ）为识别方法，以修改后的ＢａｕｍＷｅｌｃｈ方法为训练重估算法，文中提出了对语音特征矢量非线性归一化预处理，和对训练数据不足的ＨＭＭ模型特征空产是进行后处理修正的算法，还提出了一种基于语音知识的模型初始化的方法，经实验证明，系统的识别率可以达到９０％以上。     

连接数字串语音识别

 介绍了语音识别的一般方法,基于隐马尔可夫 (HMM )统计模型和HTK工具包,声学层选用单音子和二音子识别单元,给出了一个简单的,母语为非汉语的非特定人连接数字串识别实验.     

采用DTW算法和语音增强的嵌入式声纹识别系统

动态时间规整(dynamic time warping,DTW)是一种相对简单成熟的算法,广泛用于语音识别系统中.针对环境噪声对声纹识别系统性能的影响,用信噪比关联谱减及自适应门限端点检测进行抗噪声处理,在此基础上采用DTW算法设计了基于嵌入式ARM9平台的声纹识别实现方案,并给出了带噪环境下的声纹识别实验结果.     

婴儿智能看护系统的语音识别模块设计

文章设计一个不仅能对婴儿的睡眠状况进行实时监测,而且通过语音识别和智能控制能及时有效地安抚婴儿的模块.     

语音识别中隐马尔可夫模型状态数的研究

该文从信息论的观点出发,对语音信号的隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）的状态数进行研究,建立了ＨＭＭ的状态数研究的简化模型,指出ＨＭＭ的信息熵是由语音信号的固有熵和附加熵组成。随状态数增加,信息熵趋向固有熵。最后,在综合考虑信息熵和运算量两方面因素情况下,得出了状态数宜在６￣８之间的结论。     

利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别

为了提高语音识别系统的性能,基于全域优化的思想,提出了一种用于训练连续隐马尔柯夫模型（ＣＨＭＭ）的新算法——基因算法,并将该算法用于语音识别．用该算法训练ＣＨＭＭ,可得到最佳的模型参数,从而提高了语音识别率．利用该算法训练ＣＨＭＭ,不需要对ＣＨＭＭ的每一个参数单独进行估值,能够在一定的程度上提高训练速度．文中阐述了整个算法,给出了计算机模拟结果,并与传统的训练方法进行了比较．     

一种高识别率的语音密码锁

采用基于统计模型的隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)来描述语音模型,进行语音模型库训练,并使用模板匹配的Viterbi算法进行语音识别,实现了以凌阳16位单片机SPCE061A为核心的语音密码锁系统,包括键盘模块、电源模块、门锁控制模块、LCD显示模块。该密码锁将语音密码和键盘密码技术相结合以保证系统安全性,通过测试,系统对特定人语音识别率为98%。