MCS51单片机控制轮椅的语音识别实现

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资料介绍

MCS51单片机控制轮椅的语音识别实现(中文5500字,英文PDF)
摘要
本文介绍了微控制器语音识别的实现。该系统中使用的微控制器是ATMEL AT89C51RC微控制器，它是MCS51系列微控制器之一。语音识别系统被实现为识别用作控制轮椅运动的命令的单词。
有两种方法用于识别语音信号。第一种方法是线性预测编码与欧几里德平方距离相结合。LPC用作特征提取方法，欧几里德平方距离用作识别方法。第二种方法是隐马尔可夫模型，用于构建单词的参考模型，也用作识别方法。在第二种方法中使用的特征提取方法是简单的分割和质心值。这两种方法都适用于时域。
两个DC电动机用作驱动轮椅的致动器。两个直流电机均由ATMEL AT89C52微控制器控制，并使用简单的开环控制系统。
进行实验以分析两种方法的性能。每种方法都有优点和缺点。使用LPC-Euclidean Squared Distance方法可以实现的最高平均识别率为78.57％。使用HMM-Segmentation和Centroid方法可以实现的最高平均识别率仅为32.86％。

关键词：线性预测编码，欧氏平方距离，隐马尔可夫模型，ATMEL AT89C51RC