嵌入式设计方案之ARM非特定人语音识别系统


嵌入式设计方案之ARM非特定人语音识别系统
引言
随着高新技术在军事、消费电子等领域的广泛运用,语音识别技术逐渐成为人机交互的重要方式。传统的键盘、按钮、开关等交互方式已不能满足现代应用的需求,人们迫切希望机器设备能够“听懂”人类的语音信息并进行交互。非特定人语音识别技术可以满足不同人的语音识别要求,适合广泛人群应用,因此成为研究和应用的热点。本文将详细介绍一种采用ARM处理器作为控制核心的非特定人语音识别系统的设计方案,并重点讨论主控芯片的型号及其在设计中的作用。
系统概述
本设计方案利用IC Route公司的非特定语音识别芯片LD3320与ARM Cortex M3内核ST公司的32位高性能单片机STM32F103C8T6组成功能主体。系统通过构建SD卡文件系统,实现识别列表关键词的动态编辑,具有高性价比、交互简易、识别率高、扩展性强等特点,适用于嵌入式语音识别场合。
主控芯片型号及其作用
STM32F103C8T6
1. 芯片介绍
STM32F103C8T6是ST公司推出的一款基于ARM Cortex-M3内核的32位高性能单片机。该芯片采用LQFP48封装,拥有丰富的外设接口和高速存储器,可以满足高稳定性、低功耗、实时性、高性价比的嵌入式产品应用需求。
2. 性能参数
工作频率:最高可达72 MHz。
内置存储器:64 KB的闪存和20 KB的SRAM。
外设接口:包括I2C、SPI、USART、USB、CAN等总线或串行通信接口。
定时器和ADC:通用16位定时器、12位ADC等。
3. 在设计中的作用
STM32F103C8T6作为系统的控制核心,主要承担以下任务:
初始化系统:包括内部时钟、SD卡文件系统、SPI相关寄存器、SDIO数据初始化、中断设置等。
协调各部分工作:通过SPI总线与LD3320语音识别芯片进行通信,控制其进行语音识别和音频解码;通过串口与其他模块进行数据传输。
处理识别结果:接收LD3320的识别结果,并根据需求输出响应信息或解码音频。
STM32F103C8T6的高性能、低功耗和丰富的外设接口使其成为非特定人语音识别系统的理想选择。其高速的处理能力和稳定的性能保证了系统的实时性和识别率。
系统详细设计
系统组成
本系统主要由STM32F103C8T6微控制器、LD3320语音识别芯片、SD卡电路、电源电路、用户按键输入电路、串口数据输出电路、状态指示电路等组成。
1. LD3320语音识别芯片
LD3320是非特定人语音识别的专用芯片,内部集成了语音识别处理器和一些信号调制电路。用户只需要用软件编辑好待识别的关键词列表,LD3320最大可以支持50条关键词句。该芯片支持并行数据通信和串行数据通信,本系统设计中考虑对主控I/O资源的占用问题,选用串行通信方式对LD3320进行数据传送和控制。
2. SD卡电路
系统通过SD卡文件系统实现识别列表关键词的动态编辑。SD卡需要实现格式化,其中包含一个名为system.ini的配置文件,该文件包含了待识别的关键词列表。系统上电后,STM32F103C8T6会初始化SD卡文件系统,读取system.ini配置文件,并将关键词列表和长度信息传送给LD3320,启动识别过程。
3. 电源电路
语音识别单元对电源供电电路的要求较高,系统中采用LDO芯片LM1117-3.3V为语音识别系统供电,并通过电感、电容进行滤波,确保供电的纯净度。
4. 用户按键输入电路和串口数据输出电路
用户按键输入电路用于接收用户的操作指令,如启动识别、停止识别等。串口数据输出电路用于输出识别结果或解码后的音频数据。
5. 状态指示电路
状态指示电路用于显示系统的当前状态,如初始化状态、识别状态、解码状态等,方便用户进行观察和调试。
系统工作流程
系统上电后,首先进行各项初始化,包括STM32F103C8T6内部时钟、SD卡文件系统、SPI相关寄存器、中断设置等。然后,系统会在SD卡中寻找system.ini配置文件,读取关键词识别列表内容,并将关键字句列表和长度信息传送给LD3320。随后,系统进入等待识别音频接收状态。当接收到识别音频后,LD3320会进行语音识别,并将识别结果通过串口发送给STM32F103C8T6。STM32F103C8T6根据识别结果输出响应信息或解码音频。
语音识别过程
语音识别过程通常分为“前端”和“后端”两大模块。
1. 前端模块
前端模块主要负责进行端点检测、降噪、特征提取等。端点检测用于确定语音信号的开始和结束位置;降噪用于去除语音信号中的噪声干扰;特征提取用于提取语音信号中的关键特征,以便后续进行模式识别。
2. 后端模块
后端模块主要利用训练好的“声学模型”和“语言模型”对用户说话的特征向量进行统计模式识别,得到其包含的文字信息。此外,后端模块还存在一个“自适应”的反馈模块,可以对用户的语音进行自学习,从而对“声学模型”和“语言模型”进行必要的“校正”,进一步提高识别的准确率。
系统特点
高性价比:采用STM32F103C8T6和LD3320组合,降低了硬件成本,提高了系统的性价比。
交互简易:用户只需要通过编辑SD卡中的system.ini文件即可实现识别列表关键词的动态编辑,操作简便。
识别率高:采用先进的语音识别算法和优化的电路设计,提高了系统的识别率。
扩展性强:系统具有丰富的外设接口和高速的处理器性能,方便后续的功能扩展和升级。
应用领域
嵌入式非特定人语音识别系统具有体积小、可靠性高、功耗低、价格低、易于商品化等特点,应用领域十分广泛。
1. 智能玩具
嵌入式非特定人语音识别系统可以作为智能玩具的控制核心,通过语音识别实现玩具的语音交互和控制。
2. 学习机
在学习机中,嵌入式非特定人语音识别系统可以实现语音问答、语音点读等功能,提高学习效果。
3. 消费电子
在消费电子领域,嵌入式非特定人语音识别系统可以作为智能家居、智能音箱等产品的控制核心,实现语音控制家电、播放音乐等功能。
4. 模拟训练器
在军事领域,嵌入式非特定人语音识别系统可以作为模拟训练器的示教与回放系统的核心组件,实现操作人员的语音交互和训练过程记录。
结论
本文介绍了一种采用ARM处理器作为控制核心的非特定人语音识别系统的设计方案。该方案利用STM32F103C8T6和LD3320组合,通过构建SD卡文件系统实现识别列表关键词的动态编辑,具有高性价比、交互简易、识别率高、扩展性强等特点。系统体积小、可靠性高、功耗低,适用于嵌入式语音识别场合。随着语音识别技术的不断发展和应用领域的不断拓展,嵌入式非特定人语音识别系统将在更多领域发挥重要作用。
责任编辑:David
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