谁用过stm32做stm32 语音识别别

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-04 11:02 标签： stm32 语音识别
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语音识别用51好还是61好
21:24:12　　
想用单片机做语音识别，新手哈。。。功能类似于通过语音控制开关，现在想做，看到网上有用51和LD3320芯片做的，也说有61的。本人学习过汇编、c语言，求有经验的大神指点，51或者61哪个更容易实现，如果有这两者大概的介绍就更好了，求指导！
助理工程师
21:36:19　　
用61吧，61本身有这方面的优势
21:49:45　　
&&正在做毕业设计 用语音模块 用的是51&&目前可以说是电子菜鸟 求指教
09:08:48　　
61编程和51差不多，但61有专门的语音模块部分
10:15:03　　
用61吧，61本身有这方面的优势
在网上看到有用语音识别来控制家具的智能家具系统，我们现在要在学校立项，但是被通知这个技术已经out了，没有创新能力思想在里面，已经被学长们做过n遍了，你有啥建议不？关于语音识别的用途或者智能家具的控制方法。
12:29:16　　
如果使用LD3320语音模块的话，51和61没啥多大区别
助理工程师
15:07:48　　
如果用语音模块，用啥都一样，只是通讯
10:14:26　　
我也要开始做这方面的东西，语音控制这在收集资料，请问你现在有进展了吗，能给点建议吗
高级工程师
14:04:19　　
是不是用61的话可以不用语音模块就能完成了？
01:17:45　　
这个你用什么都是一样的，主要挑擅长的或者现阶段学习的，利用现有的一些东西加深学习。我用的是stm32进行的读取SD卡
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基于STM32的嵌入式语音识别模块设计
摘要：实现了一种全集成可变带宽中频宽带低通滤波器，讨论分析了跨导放大器-电容(OTA&C)连续时间型滤波器的结构、设计和具体实现，使用外部可编程电路对所设计滤波器带宽进行控制，并利用ADS软件进行电路设计和仿真验证。仿真结果表明，该滤波器带宽的可调范围为1～26 MHz，阻带抑制率大于35 dB，带内波纹小于0．5 dB，采用1．8 V电源，TSMC 0．18&m CMOS工艺库仿真，功耗小于21 mW，频响曲线接近理想状态。关键词：Butte
摘要：介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统&C／OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证，本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。关键词：ARM；语音识别；对话管理；LD3320；&C／OS-II引言&&& 服务机器人以服务为目的，因此人们需要一种更方便、更自然、更加人性化的方式与机器人交互，而不再满足于复杂的键盘和按钮操作。基于听觉的人机交互是该领域的一个重要发展方向。目前主流的语音识别技术是基于统计模式。然而，由于统计模型训练算法复杂，运算量大，一般由工控机、PC机或笔记本来完成，这无疑限制了它的运用。嵌入式语音交互已成为目前研究的热门课题。&&& 嵌入式语音识别系统和PC机的语音识别系统相比，虽然其运算速度和内存容量有一定限制，但它具有体积小、功耗低、可靠性高、投入小、安装灵活等优点，特别适用于智能家居、机器人及消费电子等领域。1 模块整体方案及架构&&& 语音识别的基本原理如图1所示。语音识别包括两个阶段：训练和识别。不管是训练还是识别，都必须对输入语音预处理和特征提取。训练阶段所做的具体工作是通过用户输入若干次训练语音，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。而识别阶段所做的主要工作是将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型进行相似性度量比较，然后把相似性最高的输入特征矢量作为识别结果输出。这样，最终就达到了语音识别的目的。&&& 现有的语音识别技术按照识别对象可以分为特定人识别和非特定人识别。特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。&&& 基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式：一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包；另一种是嵌入式处理器外围扩展语音芯片。第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长；第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担大大降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。&&& 语音识别技术在国内外的发展十分迅速。目前国内在PC应用领域，具有代表性的有：科大讯飞的InterReco2．0、中科模式识别的Pattek ASR3．0、捷通华声的jASRv5．5；在嵌入式应用领域，具有代表性的有：凌阳的SPCE061A、ICRoute的LD332X、上海华镇电子的WS-117。&&& 本文的语音识别方案是以嵌入式微处理器为核心，外围加非特定人语音识别芯片及相关电路构成。语音识别芯片选用ICRoute公司的LD33 20芯片。
摘要：介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统&C／OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证，本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。关键词：ARM；语音识别；对话管理；LD3320；&C／OS-II引言&&& 服务机器人以服务为目的，因此人们需要一种更方便、更自然、更加人性化的方式与机器人交互，而不再满足于复杂的键盘和按钮操作。基于听觉的人机交互是该领域的一个重要发展方向。目前主流的语音识别技术是基于统计模式。然而，由于统计模型训练算法复杂，运算量大，一般由工控机、PC机或笔记本来完成，这无疑限制了它的运用。嵌入式语音交互已成为目前研究的热门课题。&&& 嵌入式语音识别系统和PC机的语音识别系统相比，虽然其运算速度和内存容量有一定限制，但它具有体积小、功耗低、可靠性高、投入小、安装灵活等优点，特别适用于智能家居、机器人及消费电子等领域。1 模块整体方案及架构&&& 语音识别的基本原理如图1所示。语音识别包括两个阶段：训练和识别。不管是训练还是识别，都必须对输入语音预处理和特征提取。训练阶段所做的具体工作是通过用户输入若干次训练语音，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。而识别阶段所做的主要工作是将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型进行相似性度量比较，然后把相似性最高的输入特征矢量作为识别结果输出。这样，最终就达到了语音识别的目的。&&& 现有的语音识别技术按照识别对象可以分为特定人识别和非特定人识别。特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。&&& 基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式：一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包；另一种是嵌入式处理器外围扩展语音芯片。第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长；第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担大大降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。&&& 语音识别技术在国内外的发展十分迅速。目前国内在PC应用领域，具有代表性的有：科大讯飞的InterReco2．0、中科模式识别的Pattek ASR3．0、捷通华声的jASRv5．5；在嵌入式应用领域，具有代表性的有：凌阳的SPCE061A、ICRoute的LD332X、上海华镇电子的WS-117。&&& 本文的语音识别方案是以嵌入式微处理器为核心，外围加非特定人语音识别芯片及相关电路构成。语音识别芯片选用ICRoute公司的LD33 20芯片。
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基于STM32的语音识别电路设计
语言是人类交流信息的最自然、最有效的手段。长期以来，让机器“听懂”人类语言来 实现语音控制一直是人机交互领域和智能控制领域研究的重点和难点。随着自动化控制技30 术、信息处理技术及人工智能技术的高速发展，语音交互凭借其高效、自然、灵活的优点越 来越受到科研人员的关注，语音控制技术已经成为智能控制的一种新的发展趋势。 从技术上讲，语音识别属于多维模式识别和智能接口的范畴。它是一项集声学、语音学、计算机、信息处理、人工智能等于一身的综合技术，可广泛应用在信息处理、通信和电子系统、自动控制等领域。语音控制技术包括语音识别和语音合成两项关键技术，其中语音识别技术是机器的“听 觉系统”，机器通过识别和理解过程将人类语音信号转换为相应的文本或命令信息。语音合成技术是机器的“发音系统”，它可以将任意文本信息实时转换为自然流畅的语音朗读出来，使机器可以像人类一样开口说话。本文以嵌入式微控制器为核心，采用主流高性能语音识别处理芯片和语音合成芯片，设计了一种语音交互控制系统，该系统具有体积小、功耗低和通用型强的特点，可以应用于智能语音玩具、小型嵌入式控制设备，也可作为独立语音控制子模块应用于大型智能设备，因此本系统具有广泛的应用前景。
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22:05:53　　
求助，谁做过DSP语音识别相关的工程，交流一下！
10:12:26　　
&&楼主可以关注一下这个相关试用的帖子 和语音识别相关哦
12:28:58　　
没做过，很想玩玩语音，
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