基于stc單片機(jī)的智能語音控制小車

《基于stc單片機(jī)的智能語音控制小車》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、基于STC單片機(jī)的智能語音控制小車一、實驗?zāi)康?.隨著科技的進(jìn)步和社會的發(fā)展，汽車技術(shù)的發(fā)展越來越智能化。本次接口實驗設(shè)計就是基于簡單智能化的基礎(chǔ)上，采用LD3320語音單元和STC單片機(jī)和L298N電機(jī)驅(qū)動，開發(fā)出基于語音無線控制與智能避障的小車，實現(xiàn)非特定人聲語音控制小車，以及小車超聲波自動避障行駛的功能，同時液晶顯示出超聲波前方障礙物的距離。2．掌握用AltiumDesigner10軟件繪制原理圖和PCB電路，以及電路板的制作過程（包括轉(zhuǎn)印、腐蝕，焊接，下載與調(diào)試），熟練KeiluVision4環(huán)境以及單片機(jī)C代碼的編寫、調(diào)試和hex文件的生成并下載到單片機(jī)芯片內(nèi)，掌握軟硬聯(lián)調(diào)技巧與方法

2、。3．掌握基于LD3320的語音單元的編程、語音處理及與單片機(jī)間的通信。二、系統(tǒng)總體方案本次設(shè)計的小車采用STC89C52單片機(jī)作為主控芯片，通過LD3320語音單元接單片機(jī)控制小車行駛狀態(tài)（包括前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)及停車）；小車行駛過程中遇到障礙物，如果沒有接收到語音信號而超聲波檢測模塊檢測周圍障礙物小于安全距離40cm，小車自動轉(zhuǎn)向，距離通過LCD1602液晶顯示出來；采用L298作為電機(jī)驅(qū)動芯片驅(qū)動小車行駛。系統(tǒng)總體框圖如圖2.1：圖2.1系統(tǒng)總體框圖24三、硬件設(shè)計3.1主控系統(tǒng)本次設(shè)計采用STC89C52單片機(jī)作為控制芯片，STC89C52RC是STC公司生產(chǎn)的一種低功耗、高性能C

3、MOS8位微控制器，具有8K字節(jié)系統(tǒng)可編程Flash存儲器。單片機(jī)系統(tǒng)電路圖2：圖3.1單片機(jī)最小系統(tǒng)原理圖復(fù)位電路：手動復(fù)位，按下復(fù)位按鈕，復(fù)位腳得到VCC的高電平，單片機(jī)復(fù)位，按鈕松開后，單片機(jī)開始工作。如圖3.2（1）：時鐘電路：在52單片機(jī)片內(nèi)有一個高增益的反相放大器，反相放大器的輸入端為XTAL1，輸出端為XTAL2，由該放大器構(gòu)成的振蕩電路和時鐘電路一起構(gòu)成了單片機(jī)的內(nèi)部時鐘方式。如圖3.2（2）：（1）復(fù)位電路：（2）時鐘電路：圖3.2（1）復(fù)位電路（2）時鐘電路243.2超聲波模塊超聲波模塊（HC-SR04）是小車測距和避障的重要模塊。該模塊可提供2cm-400cm的非接觸式距

4、離感測功能，測距精度可達(dá)高到3mm；模塊包括超聲波發(fā)射器、接收器與控制電路?；竟ぷ髟恚?1)采用IO口TRIG觸發(fā)測距，給至少10us的高電平信號；(2)模塊自動發(fā)送8個40khz的方波，自動檢測是否有信號返回；(3)有信號返回，通過IO口ECHO輸出一個高電平，高電平持續(xù)的時間就是超聲波從發(fā)射到返回的時間。測試距離=(高電平時間*聲速(340M/S))/2；超聲波時序圖3.3：圖3.3超聲波時序圖由時序圖表明你只需要提供一個10uS以上脈沖觸發(fā)信號，該模塊內(nèi)部將發(fā)出8個40kHz周期電平并檢測回波。一旦檢測到有回波信號則輸出回響信號?；仨懶盘柕拿}沖寬度與所測的距離成正比。由此通過發(fā)射信號

5、到收到的回響信號時間間隔可以計算得到距離。公式：uS/58=厘米或者uS/148=英寸；或是：距離=高電平時間*聲速（340M/S）/2；建議測量周期為60ms以上，以防止發(fā)射信號對回響信號的影響。超聲波電路如圖3.4：24圖3.4超聲波電路3.3LD3320語音識別單元語音識別作為信息技術(shù)中一種人機(jī)接口的關(guān)鍵技術(shù)，具有重要的研究意義和廣泛的應(yīng)用價值。語音識別技術(shù)的應(yīng)用范圍極為廣泛，不僅涉及到日常生活的方方面面，在軍事領(lǐng)域也發(fā)揮著極其重要的作用。它是信息社會朝著智能化和自動化發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，使人們對信息的處理和獲取更加便捷，從而提高人們的工作效率。語音識別是將人類的聲音信號轉(zhuǎn)化為文字或者指令的

6、過程。語音識別以語音為研究對象，它是語音信號處理的一個重要研究方向，是模式識別的一個分支。根據(jù)在不同限制條件下的研究任務(wù)，產(chǎn)生了不同的研究領(lǐng)域。這些領(lǐng)域包括：根據(jù)對說話人說話方式的要求，可分為孤立字(詞)、連接詞和連續(xù)語音識別系統(tǒng)；根據(jù)對說話人的依賴程度，可分為特定人和非特定人語音識別系統(tǒng)；根據(jù)詞匯量的大小，可分為小詞匯量、中等詞匯量、大詞匯量以及無限詞匯量語音識別系統(tǒng)。從語音識別模型的角度講，主流的語音識別系統(tǒng)理論是建立在統(tǒng)計模式識別基礎(chǔ)之上的。語音識別系統(tǒng)本質(zhì)上是一種多維模式識別系統(tǒng)，對于不同的語音識別系統(tǒng)，人們所采用的具體識別方法及技術(shù)不同，但其基本原理都是相同的，即將采集到的語音信號送

7、到特征提取模塊處理，將所得到的語音特征參數(shù)送入模型庫模塊，由聲音模式匹配模塊根據(jù)模型庫對該段語音進(jìn)行識別，最后得出識別結(jié)果。語音識別系統(tǒng)基本原理框圖如圖3.5所示，其中：預(yù)處理模塊濾除原始語音信號中的次要信息及背景噪音等，包括抗混疊濾波、預(yù)加重、模／數(shù)轉(zhuǎn)換、自動增益控制等處理過程，將語音信號數(shù)字化；特征提取模塊對語音的聲學(xué)參數(shù)進(jìn)行24分析后提取出語音特征參數(shù)，形成特征矢量序列。圖3.5語音識別系統(tǒng)