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基于单片机的语音识别系统。

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简介:
利用单片机开发的语音识别程序,借助语音识别模块对语音信号进行解码,并将识别结果以无线方式传输至另一个基于51单片机的设备。随后,该51单片机负责控制LED灯的开关,从而实现语音指令对LED灯光的控制功能。

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客服
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  • 控制设计
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    本项目旨在开发一种基于单片机平台的语音控制系统,通过集成先进的语音识别技术实现对电子设备或系统的声控操作,简化人机交互过程。 基于单片机的语音识别声控系统设计项目包含原理图、电路图、程序源码及演示视频讲解文档全套资料,十分实用且具有很高的价值。
  • 软件
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    本项目是一款基于单片机开发的实用型语音识别软件,能够实现对特定词汇和命令的精准识别与响应。 基于单片机的语音识别程序利用语音识别模块来辨识语音,并通过无线方式将数据发送到另一个51单片机上,后者根据接收到的数据控制LED灯的亮灭状态。
  • MR-LD3320毕业设计:控制风扇(51
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    本项目为一款基于MR-LD3320单片机的毕业设计作品,采用51单片机和语音识别技术实现智能风扇控制系统。用户可通过语音指令便捷操作,提供舒适、智能化的生活体验。 类似于小爱同学一样,呼叫风扇管家单片机也会回应“在的”,可以实现控制风扇在一档和二档之间转动。
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    本项目聚焦于在单片机平台上实现高效的语音识别技术,旨在探索低功耗环境下智能语音处理的应用潜力。通过优化算法和硬件配置,力求突破资源限制,为智能家居、可穿戴设备等提供创新解决方案。 本段落基于国内嵌入式语音的发展状况以及语音识别技术的基础,介绍了一种非常适合于嵌入式语音处理的单片机。
  • 智能家居控制设计.docx
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    本论文探讨了一种基于单片机技术的智能家居语音识别控制系统的创新设计方案。通过集成先进的语音识别算法和硬件接口,该系统能够实现对家庭环境中的多种设备进行智能化管理和远程操作,旨在为用户提供更加便捷、舒适的居住体验。 随着科技的不断进步,智能化技术逐渐渗透到人们的日常生活中,在家庭领域尤其受到关注的是智能家居系统。为了提高居住舒适度与便捷性,本段落探讨了一种基于单片机的语音识别智能家居控制系统的设计与实现。 传统家电控制方式主要依赖于物理开关或红外遥控器,这些方法在使用时往往受限于距离和视线方向,并且操作不便,对于老年人和残疾人来说尤为明显。为了解决这些问题,本系统提出一个基于单片机的语音识别智能家居控制系统。该系统通过接收用户的语音命令来实现对家中电器设备的远程操控,从而大大提升了使用的便利性和灵活性。 此系统的构成主要包括三个关键部分:语音识别模块、单片机控制单元和蓝牙传输模块。其中,LD3320芯片作为核心部件集成于语音识别模块中,并且支持频谱分析与特征提取技术及非特定人语音的识别能力;STC12LE5A60S2型号的51单片机则负责处理来自语音识别单元的数据并执行相应的控制指令。蓝牙HC-05模块用于无线传输,使得用户可以不受物理障碍限制地操控家居设备。 在软件编程方面,采用C语言编写程序以实现对家电的语音控制功能。通过设置唤醒词和具体操作命令(例如“小黑”、“开灯”等),系统能够识别并执行相应的指令,并通过扬声器反馈结果给用户。 实际应用中,用户可以根据需要自定义二级语音指令来操控不同类型的家用电器设备,比如设定特定的词汇以启动或停止风扇、播放音乐等功能。由于LD3320芯片操作简便且集成度高,开发人员只需编写简单的驱动程序和寄存器控制代码即可实现家电的语音识别与控制。 该系统的优点在于其高识别率、无需人工训练即能使用、抗干扰能力强以及用户友好的设计体验。特别地,在设计过程中充分考虑了老年人及残疾人的需求,使他们能够通过简单易懂的语音命令来操作家中设备,从而提高了生活质量和安全性。 随着语音识别技术的进步和单片机技术的发展,基于单片机的智能家居控制系统将在未来的家居领域发挥更大的作用。结合物联网(IoT)技术的应用,该系统可以更加便捷地与其他智能设备互联互动,为用户提供一个更智能化、个性化的居住环境。未来可期待智能语音控制系统的广泛应用将大幅提升人们的生活品质,并推动智能家居行业迈向新的发展阶段。
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    本项目基于STM32微控制器开发了一套高效稳定的语音识别系统,能够实现对日常指令的快速响应与处理。系统结合先进的信号处理算法和机器学习技术,提供精准、流畅的人机交互体验,适用于智能家居、个人助理等多种场景。 关于基于STM32的语音识别项目使用了专用语音芯片LD3320。该项目提供了源代码和详细的资料介绍。
  • MATLAB
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    本项目基于MATLAB开发了一套语音识别系统,旨在探索信号处理与机器学习技术在自动语音识别中的应用。 基于HMM的语音识别技术已经经过测试并证明是可用的。
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    本项目采用TensorFlow框架开发了一套高效的语音识别系统,利用深度学习技术处理音频数据,实现高精度的文字转录功能。 深度学习语音识别技术可以使用基于TensorFlow的程序实现。提供的一些示例程序简单实用,易于理解。
  • FPGA
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    本项目基于FPGA技术开发了一套高效能的语音识别系统,能够实时处理和分析音频信号,实现精准的语音命令识别与响应。 本段落介绍了一种基于CYCLONE系列FPGA器件的实时说话人身份识别系统的设计方案,该系统针对孤立字的应用场景进行了优化。在设计中采用了MFCC算法进行特征提取,并使用LBG算法实现码本匹配。通过中断机制来调度整个系统的运行流程,并对LBG算法进行了IP核化处理以增强其性能稳定性。此外,利用片内PLL技术进一步提升了系统的稳定性和可靠性,从而显著提高了识别率和速度。 理论分析与实验结果表明该设计方案是有效的,系统能够充分利用FPGA芯片的高速并行计算能力和丰富的软核资源来缩短训练及识别时间,在确保高效率的同时也大幅增强了实时性。这一创新为说话人身份认证技术的应用开辟了新的前景。然而,由于本系统的开发基于Altera公司提供的DE2实验板,这是一款高端设备且成本较高;同时该系统设计主要用于孤立字的识别场景下表现优异,但在非孤立字环境下则会出现显著的性能下降问题。 综上所述,在进一步优化和改进的基础上,这种技术有望更好地服务于当前电子科技产品的需求。
  • ARM
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