语音机器人毕业论文.docx

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1、自从工业机器人投入应用以来，它已经在社会生产制造等许多领域中发挥了巨大的作用。随着电子技术的不断发展，自动化已经不再是一个新鲜的话题。目前，各种娱乐、示教、服务类型的机器人正在走进我们的日常生活，它们也将为我们的生活带来很多的方便和乐趣。语音一直是我们日常生活最惯常自然的信息交流方式，实现人机间语音通信就显得必不可少，进行语音控制的研究工作具有很强的现在意义和应用前景。本文以凌阳16位单片机SPCE061A为控制核心，根据语音识别技术，以轮式玩具机器人为控制对象，设计了一个语音控制机器人系统。首先，论述了目前语音识别技术的发展现状，语音识别技术在机器人控制中的应用前景；然后，进行了系统总体方案

2、设计，进行了各功能模块的选型。在此基础上进行了系统的硬件设计和软件设计。最后，进行了语音识别测试，实现了对机器人前进、后退、左转、右转等动作的语音控制。本文设计的语音控制技术，也可以应用到控制空调、电视、灯光、自动窗帘等。关键词：机器人，语音控制，语音识别，SPCE061A单片机The Design of Voice Control RobotAbstractSince the industrial robot has been put into applications, it has played all importantrole in many fields such as socia

3、l production and manufacturing. Currently, all kinds ofrobots which provide entertainments teaching, and service are stepping into our daily life,they will also bring many convenience and pleasure to us. Voice has always be the mostusual and natural ways of exchanging information in Our daily life.

4、It is essential toachieve voice-communication between people and robots. studies of voice-controllinghave great practical significance and good application prospects.Sunplus 16-bit microcontroller SPCE061A based on voice recognition technology,wheeled toy robot control object, the design of a voice

5、control robotic systems for thecontrol of the core. First, it discusses the development status of the current speechrecognition technology, voice recognition technology in robot control application prospects;then, the overall system design of each functional module selection. On this basis, thesyste

6、ms hardware and software design. Finally, the speech recognition test, the robotforward, backward, turn left, turn right action of the voice control.In this paper, the design of the voice control technology can be applied to control airconditioning, TV, lights, automatic curtain.Key Words: robot, vo

7、ice control, speech recognition, SPCE061A第一章绪论01.1 论文选题背景及研究意义01.2 国内外研究现状11.3 论文研究的主要内容2第二章系统总体方案设计42.1 控制器的选择42.2 语音识别原理72.3 机器人对象的选择92.4 机器人电机调速及驱动方案设计92.5 系统总体方案11第三章系统硬件电路设计123.1 控制单元电路设计123.1.1 凌阳单片机简介123.1.2 时钟电路的设计153.1.3 复位电路的设计153.1.4 SPCE061SA 最小系统163.1.5 61开发板简介163.2 机器人电机控制电路设计173.3 语音信

8、号采集电路173.4 系统供电电源电路19第四章系统软件设计204.1 系统工作过程204.1.1 系统工作过程204.1.2 系统程序设计方案选择204.1.3 编程语言的选择224.2 主程序设计234.3 中断服务子程序设计254.4 语音训练程序设计254.5 语音识别程序设计27第五章全文总结29致 谢30参考文献31附录1部分程序清单33附录2系统总体电路图42第一章绪论1.1 论文选题背景及研究意义机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置，它可以执行植入的编排好的程序，也可以接受我们发给它的命令，也可以利用人工智能技术给它制定原则纲领行动。在某些领域机器人能取代或协助人类更好

9、地工作，目前制造业、建筑业，深海火山探险中都可以见到机器人的身影。著名机器人专家恩格尔伯格于1958年成立了一家命名为Unimation的机器人公司，并在1959年推出了世界上最早的一台工业机器人。工业机器人在工业生产上获得了很大的成功，工业机器人的需求同渐增长。然而1983年，恩格尔伯格却将Unimation公司卖给了西屋公司，和他的同事创建了TRC公司，它是一家研制服务机器人的公司。语言是人类交流的最自然、最方便的手段，隐刺也必然成为人与计算机之间交流最自然、最方便的手段之一。随着语音技术的法杖和成熟，利用语音识别技术进行各种设备的控制已成为当今识别技术的研究前沿课题 和发展方向之一。语音

10、技术近几年来的飞速发展，无论是语音识别的识别效果、识别方式的多样化、抗噪声性及功能价格比等方面均有了质的变化，已经达到了全面应用的阶段；贴别是陆续推出的低价位、高识别性能、具有SD/SI/SV/SA等丰富语音识别内容的语音识别处理器，解开了语音识别技术在电子产品及应用的新局面。随着人工智能、计算机软硬件技术的发展，我们要求机器人具有一定的智能，智能机器人成为这一领域研究的热点，在未来战士等电影中所描述的机器人可以和我们人类进行自由交谈，还具有思考、学习能力。其实，要想机器人真正地走进人们的日常生活，为我们的生活带来更多方便和乐趣，一个高性能的语音识别系统就显得必不可少。语言也是我们所使用的最惯

11、常、高效、方便快捷的信息交流方式。机器人语音识别技术就是机器人对人所发出的语音指令、语句进行识别理解，来执行人所发出的命令，或分析理解说话的内容，给出正确的回答。广义的语音识别技术具体包括：语音识别（识别说话内容）、语种识别（识别说话语言种类）、说话人识别（识别说话人的身份）、语音评分（评价发音的标准程度）。语音识别技术涉及到语言学、工程、心理学和计算机技术等领域的专业知识，它是多学科交叉的边缘学科。实现人机之间畅通无阻的语音交流是人类一直不懈追求的梦想，语音识别技术是实现这一梦想的关键性技术。而随着人们对生活质量的不断要求，智能语音控制的机器人将会不断充斥人们的生活，使人们生活更加便利多彩。

12、1.2 国内外研究现状语音识别起源于20世纪50年代的Audry系统，这是语音识别研究工作的开端。1959年，J.W.Rorgie和C.D.Forgie采用数字计算机识别英文原音及孤立子，开始了计算机语音识别。20世纪60年代，计算机的应用对语音识别的发展起了很大的作用。这时期产生很多重要研究成果，提出了动态规划（DP）和线性预测分析技术（LP）,其中后者是语音信号产生模型问题得到了较好的解决，对语音识别技术的后续研究工作产生了深远的影响。70年代，语音识别技术取得了进一步的突破，LP技术和动态时间规整技术（DTW）在理论上基本成熟，另外提出了矢量量化（VQ）和隐马科夫模型（HMM）技术。基于

13、线性预测倒谱和DTW技术实现了特定人孤立词的语音识别系统。20世纪80年代初,LP技术和DTW技术催生矢量量化（VQ）技术和隐马尔柯夫模型（HMM）理论，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词小词汇量语音识别系统。此时语音识别研究的重点之一是连接词语音识别，各种连接词语音识别算法被开发，如多级动态规划语音识别算法。另一重要发展是语音识别算法从模板匹配技术转向基于统计模型技术。研究从微观转向宏观，不再追求细化语音特征，而是从统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔柯夫模型（HMMHidden MarkovModel）是其典型，它能很好的描述语音信号的时变性和平稳性。统计语言模型也开始

14、取代基于规则语言模型的方法。HMM的研究使大词汇量连续语音识别系统的开发成为可能。80年代中期，在实践中成功应用了 HMM模型和人工神经网络（ANN）。而AT&T Bell实验室Tabiner的等科学家建立了一套HMM模型的实验工具，使艰涩的HMM纯数学模型工程化，HMM走向应用。也为更多研究技术人员了解和认识HMM提供了更方便的途径。基于ANN和HMM模型建立的语音识别系统具有更好的性能1988年Kai-Fu Lee等用VQ / LIMM方法实现了 997个词汇的非特定人连续语音识别系统SPHINX,它在有，无文法限制的条件下识别率分别为96%和82%。这是世界上第一个高性能的非特定人、大词

15、汇量、连续语音识别系统，被认为是语音识别历史上的一个里程碑。进入90年代，多媒体时代已经来临，语音识别系统的使用需要更加紧迫。美国、日本、韩国等一些发达国家，以及IBM、Apple. AT&T、NTT等著名公司投以巨资进行语音识别系统的开发。IBM公司于1997年正式推出中文听写机系统ViaVoice,该系统对新闻语音识别有较高的精度，是目前比较有代表的汉语连续语音识别系统。我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。研究水平也从实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智 能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。我国中科院自动化所研制的非特定人、连续语音听写系统和汉晤语音人机对话系统，其字准确率或系统响应率可达90%以上。电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度