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基于Arduino平台的语音识别与控制系统的实现

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简介:
本项目旨在开发一个以Arduino为核心,结合外部传感器和语音识别技术的智能家居控制系统。通过简单的语音命令即可实现对家居设备的有效管理,为日常生活带来便捷。 通过对Arduino开发板的研究,我们将声控技术引入智能系统设计,并实现了一套基于Arduino的语音控制系统。本段落首先确定了各硬件模块的选择,并在拟定了各模块之间的通信接口后整合分配了Arduino引脚资源,搭建了系统的硬件平台。软件设计部分包括编写监控程序、功能实现程序和中断服务程序,最终实现了对机械手的语音控制以及语音播报的功能。此外,系统还增设了登录口令验证和错误识别吸收功能,在安全性和效率方面进行了改进。实际应用测试表明,在低噪或无噪声条件下,该系统的识别精度高且稳定性好,达到了预期要求。

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客服
客服
  • Arduino
    优质
    本项目旨在开发一个以Arduino为核心,结合外部传感器和语音识别技术的智能家居控制系统。通过简单的语音命令即可实现对家居设备的有效管理,为日常生活带来便捷。 通过对Arduino开发板的研究,我们将声控技术引入智能系统设计,并实现了一套基于Arduino的语音控制系统。本段落首先确定了各硬件模块的选择,并在拟定了各模块之间的通信接口后整合分配了Arduino引脚资源,搭建了系统的硬件平台。软件设计部分包括编写监控程序、功能实现程序和中断服务程序,最终实现了对机械手的语音控制以及语音播报的功能。此外,系统还增设了登录口令验证和错误识别吸收功能,在安全性和效率方面进行了改进。实际应用测试表明,在低噪或无噪声条件下,该系统的识别精度高且稳定性好,达到了预期要求。
  • LabVIEW设计
    优质
    本项目基于LabVIEW平台开发了一套高效的语音识别系统,旨在通过图形化编程实现对用户语音命令的准确解析和执行。 基于LabVIEW平台的语音识别系统的设计主要涉及如何利用LabVIEW这一图形化编程环境来开发高效的语音识别应用。此设计将探讨在该平台上构建语音识别系统的不同方法和技术,包括信号处理、模式匹配以及机器学习算法的应用。此外,还将分析如何优化性能和提高用户交互体验,以实现更加智能化的系统解决方案。
  • GEC210
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    本系统基于GEC210芯片设计开发,实现高效稳定的语音命令识别与执行功能,适用于智能家居、智能穿戴设备等多种场景。 通过文件检索可以将固定目录下的三种类型的图片和音乐检索出来,并利用libjpeg库和libpng库对JPEG图片和PNG图片进行解码,再通过直接操作framebuffer在LCD屏幕上显示这些图像。此外,还可以使用触摸屏来切换展示的图片或播放的音乐。 对于拍照功能,则可以通过V4L2接口采集一帧图像并将其显示在LCD屏幕上来实现。 另外还具备语言交互的功能:客户端首先完成录音,并将录制的数据通过socket传输给服务端;服务端负责语法构建和识别,然后把结果保存到XML文件中。接着,该XML文件会经由socket传回客户端进行解析,从而获取语音指令的ID号并执行相应的操作(如控制上述功能)。
  • STM32嵌入式孤立词
    优质
    本项目基于STM32微控制器开发了一套孤立词语音识别系统,采用高效的信号处理算法和机器学习技术,实现了对特定词汇的精准识别。 在STM32嵌入式平台上实现孤立词语音识别系统。
  • LabVIEW.vi
    优质
    本作品为基于LabVIEW开发环境设计的一款语音识别应用程序.vi,通过集成语音处理库,实现对用户语音命令的精准识别与响应。 原程序实现了声音的采集、存储、分析与识别功能。
  • FPGA设计
    优质
    本项目旨在开发一种基于FPGA的高效能语音识别系统,通过硬件电路优化和算法设计,实现了低功耗、高精度的实时语音处理能力。 基于FPGA的语音识别系统设计与实现
  • 助手
    优质
    《语音助手的语音识别控制系统》一文深入探讨了现代智能设备中语音识别技术的应用与优化,着重分析了控制系统的架构、算法及其实现方式,为提升用户体验提供了新的思路。 前言 概述项目综述 项目创新性 语音识别引擎 2.1 语音技术介绍 2.2 System.Speech.Recognition简介 2.3 语音引擎安装与使用 项目开发 3.1 开发平台与介绍 3.2 软件设计 总结与展望
  • 智能垃圾分类设计.docx
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    本文探讨并实现了基于智能语音识别技术的垃圾分类控制系统的设计方案,旨在通过语音交互简化垃圾分类流程,提高分类效率和准确性。 基于智能语音识别控制技术的垃圾分类系统设计与实现 本设计主要采用智能语音识别控制技术来解决中国环境污染问题以及生活垃圾日益增多的问题。通过使用语音识别技术,可以智能化、自动化地操作垃圾桶进行分类工作,从而提高人们对垃圾分类的认识度和参与度。 随着社会的发展,中国的环境问题变得越来越严重,尤其是在人口不断增长的情况下,垃圾量也在不断增加。因此,实施有效的垃圾分类和回收利用措施显得尤为重要。然而,在实际生活中由于公众对垃圾分类知识的了解不足,导致全面推广标准化的分类工作面临挑战。 本设计运用语音识别技术来控制垃圾桶的操作流程:用户只需说出所丢弃物品的名字,LD3320模块会通过预加重、加窗分帧和端点检测等步骤处理声音信号,并进一步将这些信息转化为文本进行关键词比对以确定该垃圾的类别。 智能语音垃圾桶的设计包括硬件设计与软件开发两个方面。在硬件部分中需要用到STM32F103微处理器模组,LD3320语音识别模块、JQ8900语音输出装置以及舵机等设备;而在软件层面则负责驱动垃圾桶开关的运行机制,并进行音频信息匹配及交互式反馈。 该设计能够广泛应用于城市家庭中,有效缓解大城市垃圾分类处理能力与居民知识水平不一致的问题。它不仅方便日常使用还能起到教育作用,有助于提高公众对垃圾分类的认识和参与度,为打造文明卫生的城市环境做出贡献,在市场上也有着良好的发展前景。 技术架构方面包括语音识别模块(LD3320)、微处理器模组(STM32F103)、语音输出装置(JQ8900)以及舵机等组件。这些元件的组合使用可以实现智能垃圾桶通过声音指令进行控制,且具备响应能力。 本设计能够广泛应用于城市的家庭环境当中,解决垃圾分类处理能力和人们分类知识不匹配的问题,并提高公众对这一过程的认识和参与度。
  • MATLAB设计.zip
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    本项目旨在通过MATLAB平台实现一个基本的语音识别系统,涵盖信号处理、特征提取及模式匹配等关键步骤,为初学者提供实践指导。 语音识别技术是一种高精尖的技术手段,它使机器能够通过识别与理解将声音信号转化为相应的文本或命令。这门学科是多领域的交叉融合成果。预计在未来几年内,这项技术将在工业、家电、通信、汽车电子设备以及医疗等多个领域得到广泛应用。 在人机交互方面,语音识别扮演着重要角色。从PC时代到如今的移动互联时代,人们与机器之间的互动方式经历了显著变化:由最初的鼠标键盘操作过渡到了智能手机和平板电脑等多点触控界面。随着智能硬件时代的到来,这种交流变得更为多样化,不仅包括触摸屏输入和手势控制,还有基于语音、视觉识别的新颖交互模式。 原本以设备为中心的人机沟通正在向以人为导向的自然对话转变,在这一过程中,语音识别技术无疑将会发挥越来越重要的作用。
  • 声卡LabVIEW
    优质
    本项目采用LabVIEW软件开发环境和计算机声卡硬件,构建了一套高效的语音识别系统。通过优化算法与界面设计,实现了语音信号处理及模式匹配功能,为用户提供了直观便捷的操作体验。 本段落介绍了一种基于LabVIEW实现声音在线检测、特征提取及识别发音来源的设计方案。利用笔记本电脑自带的声卡,并通过调用LabVIEW内置子VI来驱动声卡,对麦克风录入的声音进行实时处理。具体步骤包括:声音信号的检测与滤波、频谱分析、特征值提取以及数据保存等环节;最后将不同声音信息进行对比,以确定其是否匹配发音人身份。