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宝马中文声控语音识别控制系统

宝马中文声控语音识别控制系统
宝马中文声控语音识别控制系统

BMW中文声控系统

声控启动语音控制支持方言专车专用

宝马中文声控系统市场前景

在庞大的汽车销量的基础上,车载语音系统已成为现代汽车的重要亮点之一,但是由于技术的局限性,国内车载语音系统的发展始终比较缓慢,在国外广泛发展的车载语音控制系统在国内却处于技术空白阶段。现在,Qdis-isods让这种情况得到了根本性的改变。

qdis品牌联合众多院校精英,由多名各领域资深人士参与研发,根据中国市场特点以及中国用户使用习惯进行特殊定制,成功推出Qdis-isods系列产品,为广大车主提供车载语音控制的解决方案和专业服务。加载Qdis-isods车载语音系统后,用户用自己的声音即可完成相关操作,而不再只是使用传统的指定命令。

Qdis-isods系列产品支持中国多种方言,声音识别准确率高并支持多人识别,一举攻克了之前的技术难题,让车载语音系统全面进入中国市场。以前需要手动操作的控制,现在您和爱车直接对话就能实现,而且还能语音识别并控制后装增配的产品,满足客户多种智能语音操作的需求。随着车联网技术的发展,汽车的互联性会越来越强,我们可以把语音技术扩展到除终端和嵌入式系统以外的所有设备上,从而完成更复杂的识别控制任务。我们依然在不断创新实践,以谋求更多的成功案例。

Qdis-isods车载语音系统可以完美支持各类车型,金鼓德达将以一贯优秀的无损加装技术,让您在驾驶生活中发现更多乐趣。QDIS-ISODS系列,爱车从此智能!

一、BMW中文声控系统主要功能

1.语音识别启动引擎

语音指令随时学习,支持所有方言,指令内容可以自由定义;

不影响原车启动键启动功能;

可以同时利用方向盘按键组合为密码启动;

语言指令和方向盘密码可以任意修改;

2.语音指令控制原车

语音指令随时学习,支持所有方言,指令内容可以自由定义;

利用原车方向盘上的语音控制键进行打开和关闭;

不影响原车按键操作;

利用原厂协议与原车接口,接口对插,安装简单;

原厂语音识别技术,抗干扰能力强,识别率高,稳定性好;

二、BMW中文声控系统特色

原车风格支持方言

人机对话专车专用

安装方便设置简单

技术先进人性设计

原厂检验无损原车

三、BMW中文声控系统适用车型

原厂技术支持全系宝马

轿车系列:宝马3系,7系,5系

SUV系列:宝马X3,X5,X6,GT

四、宝马中文声控系统效果图

语音识别输入系统

IBM语音识别输入系统(ViaVioce) V9.1 简体中文光盘版| 用嘴巴控制电脑... sjyhsyj 2009-8-28 12:13:271# 软件大小:276.08MB 软件语言:多国语言 软件类别:国外软件 / 汉字输入 运行环境:Win9x/NT/2000/XP/ 软件介绍: 该系统可用于声控打字和语音导航。只要对着微机讲话,不用敲键盘即可打汉字,每分钟可输入150个汉字,是键盘输入的两倍,是普通手写输入的六倍。该系统识别率可达95%以上。并配备了高性能的麦克风,使用便利,特别适合于起草文稿、撰写文章、和准备教案,是文职人员、作家和教育工作者的良好助手。 IBM潜心研究26年,他领导了世界的语音识别技术,其语音识别产品在全球销售已达一百万套以上。使用语音输入方式,您的工作空间更加自由舒畅: *即使您不会打字,也可迅速准备好文稿; *只要集中精力思考问题,无须琢磨怎样拼音,怎样拆字; *当您疲劳时,闭上眼、伸伸腰,双手方在脑后,然后轻松地说:开始听写吧... ... 注:价值超数千元的IBM的中文语音录入工具,有耳麦的朋友可以试一试,也可以当作学习普通话的工具,没有理由不下载使用它。 IBM ViaVoice语音输入系统详解 作者: 艾寒出处: 天极网 目前汉字输入的方式主要有四种:键盘输入,手写输入,扫描输入和我们现在要谈到的语音输入。让我们先来了解一下这四种输入方式。 键盘输入:键盘输入基本上是基于各种输入法,主要又分为字形输入法和拼音输入法。实际上字形输入法是不符合人的写作思维习惯,因为人们在措辞时,头脑中首先反映出的是即将这个词语的语音,所以字形输入法更适合专业录入人员使用。拼音输入法也分两种,一种以词语为输入单位,另一种以语句为输入单位,而后者不符合写作的思维习惯,因为人们在写作时是以词为思考单位。键盘输入法在输入速度有要求的情况下对于键盘操作、指法要求比较高; 手写输入:手写输入是最容易上手的输入方法,但是同样由于手写输入的先天不足,很难达到较高的输入速度; 扫描输入:扫描输入对于硬件要求比较高,主要是适用于资料的整理; 语音输入:语音输入对输入人员的键盘操作能力、指法要求很低,几乎可以说你只要会说汉语,就可以进行语音输入。 语音输入尤其是汉字语音输入经历了很长时间的研究和应用,到目前已经达到了一个相

讯飞语音平台

1.什么是MSP 移动互联网已迅速成为当今世界发展最快、规模最大和市场前景最好的行业,已吸引众多知名IT公司进军该领域。由于现有移动终端设备交互方式存在诸多局限,如键盘太小,输入文字不便;屏幕太小,阅读信息不便;以及无法处理特定场景下的交互,如开车和步行情形。语音技术是人机交互最自然的方式,可以给以上缺陷提供完美的解决方法,移动互联网对语音技术有着天然的需求。 科大讯飞拥有全球领先的中文智能语音技术,多年来一直致力于研发将语音技术应用到千家万户,MSP(iFLY Mobile Speech Platform)便在此背景下诞生。通过MSP,移动互联网的终端用户可以随时随地的使用语音服务。语音技术带来品质生活,始终是MSP团队所坚持不懈的理念。 1.1主要功能 iFLY Mobile Speech Platform(以下简称MSP)是一个应用于移动互联网的语音服务平台,其主要目标是: 1) 实现可面向移动2G/3G网络及互联网提供语音服务的服务器,在现有科大讯飞电信级语音服务平台ISP基础上为移动终端应用程序提供多路并发的语音合成、语音识别、语音听写功能,通过架设在互联网的语音应用服务器,用户可以随时随地获得高质量的语音服务; 2) 实现基于移动终端以及桌面平台的语音应用客户端,提供统一的语音应用开发接口,通过该接口用户可以方便、快速地开发语音应用;同时,MSP也将开放一些基于移动以及桌面平台的语音应用,用于展示MSP语音服务平台的功能和使用方法,让用户直接体验到最新的语音技术; MSP最终提供了架构于互联网的语音云服务和一套移动互联网语音解决方案、应用示例,把语音服务的应用范围拓宽到移动互联网领域,为语音服务产品走向移动互联网市场开辟全新的应用模式。 MSP平台整合了科大讯飞研究院、中国科技大学讯飞语音实验室以及清华大学讯飞语音实验室在语音识别、语音合成等技术上多年的技术成果,语音核心技术上达到了国际领先水平。 MSP系统采用分布式架构,继承了科大讯飞成熟的电信级语音平台高稳定的特点,可以满足电信级应用的高可靠性、高可用性要求。针对传统语音应用集成开发困难,业务设计繁琐的问题,MSP产品大大简化了集成开发和业务开发的复杂度,为系统集成人员和业务开发人员提供了便捷、高效的开发环境。 1.2语音技术介绍 语音是智能人机交互的最直接最便捷的手段,近些年来,语音正在日益影响和改变人们的日常生活。随着移动互联网时代的到来,移动终端由于本身输入手段的限制,语音技术带来的交互优势更加明显,可以大大提高移动终端的交互体验和交互效率。智能语音技术包含语音识别和语音合成技术,这两个技术使得终端具备了能听会说的能力。 语音识别(Auto Speech Recognize,ASR)技术,是让机器通过识别和理解过程使之听懂人类语言的技术。语音识别技术是信息技术中人机交互的关键技术,目前已经在呼叫中心、电信增值业务、企业信息化系统中有了广泛的应用。随着语音识别在语音搜索、语音控制等全新应用领域的深入应用,语音识别技术被业界权威人士誉为有可能引发人机界面领域革命的关键技术。自动语音识别技术所要解决的问题是让计算机能够“听懂”人类的语音,将语音中包含的文字信息“提取”出来。ASR技术在“能听会说”的智能计算机系统中扮演着重要角色,相当于给计算机系统安装上“耳朵”,使其具备“能听”的功能,进而实现信息时代利用“语音”这一最自然、最便捷的手段进行人机通信和交互。 语音合成(Text To Speech,TTS)技术能够自动将任意文字实时转换为连续的自然语音,是一种能够在任何时间、任何地点,向任何人提供语音信息服务的高效便捷手段,非常符合信息时代海量数据、动态更新和个性化查询的需求。 近年来,语音识别、语音合成等语音技术取得了长足的进步,科大讯飞语音技术历经20年不懈创新,自90年代中期以来,在历次的国内国外评测中,各项关键指标均名列第一。MSP移动语音平台是科大讯飞针对日益丰富多样的移动互联网应用需求,向移动互联网推出“即开即有、按需取用”的语音服务能力,为快速构建各种各样移动语音应用程序提供强大、稳定、易用的互联网动力引擎。 1.3系统架构 MSP讯飞语音云平台采用基于互联网的C/S架构,基本拓扑结构如下图:

单片机语音识别程序

最近想做语音识别玩玩,网上查了查,找到一个用Atmega32实现的语音识别机械车 地址是:https://www.doczj.com/doc/4314219180.html,/e ... h8_css34/index.html 貌似是利用带通滤波取得频谱(或者叫功率谱?),看不太懂.我决定用DFT 算法,因为它节约内存 DFT程序借借鉴了 hendry 单片机 DTMF 软解码算法的实现 https://www.doczj.com/doc/4314219180.html,/forum.php?m ... &highlight=dtmf //-------------------------------------------------- //DFT运算 //注意,ad是有符号数,无符号的AD值需减128 //返回值为1表示已经计算了功率谱 //-------------------------------------------------- U8 dft(S8 ad) { U8 i; U8 offset;//查表指针 U32 temp; //ad-=128;//去直流分量 for(i=0;i>8; offset+=PI2/4;//偏移1/4周期为cos表 s_dft_real += (S16)ad * sintab[offset];//>>8;//cos表 tabp+=tabinc;//指针下移 } s_dft_p ++; if (s_dft_p == NSAMP) //采样点已达到设定值,计算功率 { s_dft_p = 0; //点数清0 for (i = 0; i < NFREQ; i ++)//每个频点计算功率 { s_dft_real/=NSAMP*6; //除以合适的值能使得功率在一字节内 s_dft_image/=NSAMP*6; temp=s_dft_real*s_dft_real + s_dft_image*s_dft_image; if(temp>65535)temp=65535; s_dft_real = sqrt16(temp);

语音识别实验2

关于语音识别的研究 网络工程专业网络C071班贾鸿姗 076040 摘要:语音识别技术的广泛应用 1前言: 语音识别技术也被称为自动语音识别 (ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别是一门交叉学科。近二十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。人们预计,未来10年内,语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 早在计算机发明之前,自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程,早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器,当这只狗的名字被呼唤的时候,它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T 贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统,它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。。到1950年代末,伦敦学院(Colledge of London)的Denes 已经将语法概率加入语音识别中。 1960年代,人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC),及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。 语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理,经过Labiner等人的研究,卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。 尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广,语音识别技术在目前还无法支持无限领域,无限说话人的听写机应用。 2 正文 2.1应用领域 2.1.1.电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上,现已普遍的具有语音拨号的功能。随着语音识别芯片的价格降低,普通电话上也将具备语音拨号的功能。 2.1.2.汽车的语音控制 由于在汽车的行驶过程中,驾驶员的手必须放在方向盘上,因此在汽车上拨打电话,需要使用具有语音拨号功能的免提电话通信方式。此外,对汽车的卫星导航定位系统(GPS)的操作,汽车空调、照明以及音响等设备的操作,同样也可以由语音来方便的控制。 工业控制及医疗领域。当操作人员的眼或手已经被占用的情况下,在增加控制操作时,最好的办法就是增加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令,机器用语音做出应答。 2.1.3数字助理 个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)的语音交互界面。PDA的体积很小,人机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在PDA上使用键盘非常不便,因此,现多采用手写体识别的方法输入和查询信息。但是,这种方法仍然让用户感到很不方便。现在业界一致认为,PDA的最佳人机交互界面是以语音作为传输介质的交互方法,并且已有少量应用。随着语音识别技术的提高,可以预见,在不久的将来,语音将成为PDA主要的人机交互界面。 智能玩具 通过语音识别技术,我们可以与智能娃娃对话,可以用语音对玩具发出命令,让其完成一些简单的任务,甚至可以制造具有语音锁功能的电子看门狗。智能玩具有很大的市场潜力,而其关键在

基于单片机的语音识别系统 毕业设计

基于单片机的语音识别系统毕业设计 目录 摘要..................................... 错误!未定义书签。Abstract ................................. 错误!未定义书签。目录..................................................... I 前言.. (1) 1 方案介绍及设计简介 (2) 1.1小车的控制要求及设计方案 (2) 1.1.1小车的控制要求 (2) 1.1.2方案设计与论证 (2) 1.2SPCE061A 简介 (3) 1.2.1SPCE061A单片机概述 (5) 1.2.2SPCE061A的介绍 (7) 1.2.3SPCE061A的结构 (7) 1.3SPCE061A 单片机强大的语音功能 (7) 1.3.1语音识别的原理 (8) 1.3.2系统的结构框图 (9) 1.4语音控制小车设计要求 (10) 1.4.1功能要求 (10) 1.4.2语音控制小车的主要功能 (10) 1.4.3参数说明 (10) 1.4.4注意事项 (10) 2电路设计及程序设计 (11) 2.1电路设计基础知识 (11) 2.2电路方框图及说明 (13) 2.3各部分电路设计 (13) 2.3.1电机的选择 (14)

2.3.2继电器驱动电路的设计 (14) 2.3.3行驶状态控制电路设计 (15) 2.3.4麦克录音输入及AGC电路 (16) 2.3.5语音播报电路 (18) 3软件设计 (19) 3.1软件流程图及设计思路说明 (19) 3.1.1程序设计 (20) 3.2模块设计 (20) 3.2.1中断流程图部分 (20) 3.2.2语音识别部分 (22) 4连接和操作说明 (25) 4.1硬件模块连接图 (25) 4.1.1功能说明 (25) 4.1.2代码下载 (26) 4.1.3训练小车 (27) 4.1.4声控小车 (28) 4.1.5重新训练 (28) 总结 (30) 致谢 (31) 参考文献 (32) 附件1 系统程序说明 (33)

语音识别综述

山西大学研究生学位课程论文(2014 ---- 2015 学年第 2 学期) 学院(中心、所):计算机与信息技术学院 专业名称:计算机应用技术 课程名称:自然语言处理技术 论文题目:语音识别综述 授课教师(职称): 研究生姓名: 年级: 学号: 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

语音识别综述 摘要随着大数据、云时代的到来,我们正朝着智能化和自动化的信息社会迈进,作为人机交互的关键技术,语音识别在五十多年来不仅在学术领域有了很大的发展,在实际生活中也得到了越来越多的应用。本文主要介绍了语音识别技术的发展历程,国内外研究现状,具体阐述语音识别的概念,基本原理、方法,以及目前使用的关键技术HMM、神经网络等,具体实际应用,以及当前面临的困境与未来的研究趋势。 关键词语音识别;隐马尔科夫模型;神经网络;中文信息处理 1.引言 语言是人类相互交流最常用、有效的和方便的通信方式,自从计算机诞生以来,让计算机能听懂人类的语言一直是我们的梦想,随着大数据、云时代的到来,信息社会正朝着智能化和自动化推进,我们越来越迫切希望能够摆脱键盘等硬件的束缚,取而代之的是更加易用的、自然的、人性化的语音输入。语音识别是以语音为研究对象,通过对语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。 2.语音识别技术的发展历史及现状 2.1语音识别发展历史 语音识别的研究工作起源与上世纪50年代,当时AT&T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry系统。1959年,J.W.Rorgie和C.D.Forgie采用数字计算机识别英文元音及孤立字,开始了计算机语音识别的研究工作。 60年代,计算机应用推动了语音识别的发展。这时期的重要成果是提出了动态规划(DP)和线性预测分析技术(LP),其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题,对后来语音识别的发展产生了深远的影响。 70年代,LP技术得到了进一步的发展,动态时间归正技术(DTW)基本成熟,特别是矢量量化(VQ)和隐马尔科夫(HMM)理论的提出,并且实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。 80年代,实验室语音识别研究产生了巨大的突破,一方面各种连接词语音识别算法被开发,比如多级动态规划语音识别算法;另一方面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,从统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔科夫模型(HMM)就是其典型代表,能够很好的描述语音信号的时变性和平稳性,使大词汇量连

宝马中文声控语音识别控制系统

BMW中文声控系统 声控启动语音控制支持方言专车专用 宝马中文声控系统市场前景 在庞大的汽车销量的基础上,车载语音系统已成为现代汽车的重要亮点之一,但是由于技术的局限性,国内车载语音系统的发展始终比较缓慢,在国外广泛发展的车载语音控制系统在国内却处于技术空白阶段。现在,Qdis-isods让这种情况得到了根本性的改变。 qdis品牌联合众多院校精英,由多名各领域资深人士参与研发,根据中国市场特点以及中国用户使用习惯进行特殊定制,成功推出Qdis-isods系列产品,为广大车主提供车载语音控制的解决方案和专业服务。加载Qdis-isods车载语音系统后,用户用自己的声音即可完成相关操作,而不再只是使用传统的指定命令。 Qdis-isods系列产品支持中国多种方言,声音识别准确率高并支持多人识别,一举攻克了之前的技术难题,让车载语音系统全面进入中国市场。以前需要手动操作的控制,现在您和爱车直接对话就能实现,而且还能语音识别并控制后装增配的产品,满足客户多种智能语音操作的需求。随着车联网技术的发展,汽车的互联性会越来越强,我们可以把语音技术扩展到除终端和嵌入式系统以外的所有设备上,从而完成更复杂的识别控制任务。我们依然在不断创新实践,以谋求更多的成功案例。 Qdis-isods车载语音系统可以完美支持各类车型,金鼓德达将以一贯优秀的无损加装技术,让您在驾驶生活中发现更多乐趣。QDIS-ISODS系列,爱车从此智能! 一、BMW中文声控系统主要功能 1.语音识别启动引擎 语音指令随时学习,支持所有方言,指令内容可以自由定义; 不影响原车启动键启动功能; 可以同时利用方向盘按键组合为密码启动; 语言指令和方向盘密码可以任意修改; 2.语音指令控制原车 语音指令随时学习,支持所有方言,指令内容可以自由定义;

盘点语音识别芯片原厂、方案、平台

语音识别芯片所涉及的技术包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 语音识别分类 按照使用者的限制而言,语音识别芯片可以分为特定人语音识别芯片和非特定人语音识别芯片。 特定人语音识别芯片是针对指定人的语音识别,其他人的话不识别,须先把使用者的语音参考样本存入当成比对的资料库,即特定人语音识别在使用前必须要进行语音训练,一般按照机器提示训练2遍语音词条即可使用。 非特定人语音识别是不用针对指定的人的识别技术,不分年龄、性别,只要说相同语言就可以,应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条,采集200人左右的声音样本,经过PC算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库,然后烧录到芯片上。应用这种芯片的机器(智能娃娃、电子宠物、儿童电脑)就具有交互功能了。 非特定人语音识别应用有的是基于音素的算法,这种模式下不需要采集很多人的声音样本就可以做交互识别,但是缺点是识别率不高,识别性能不稳定。 语音识别基本原理 嵌入式语音识别系统都采用了模式匹配的原理。录入的语音信号首先经过预处理,包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强,接下来是特征提取,用以从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号特征的参数。特征提取之后的数据一般分为两个步骤,第一步是系统"学习"或"训练"阶段,这一阶段的任务是构建参考模式库,词表中每个词对应一个参考模式,它由这个词重复发音多遍,再经特征提取和某种训练中得到。第二是"识别"或"测试"阶段,按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度,最匹配的就是识别结果。 语音识别四大平台 1、科大讯飞 科大讯飞股份有限公司成立于1999年,是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究,软件及芯片产品开发,语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。2008年,科大讯飞在深圳证券交易所挂牌上市,股票代码:002230。 11月23日科大讯飞轮值总裁胡郁在发布会上引述了罗永浩在9 月锤子发布会上的演示数据,表示科大讯飞的语音输入识别成功率也达到了97%,即使是离线识别准确率也达到了95%。 2、云知声 云知声成立于2012年6月。之前1年,Siri的发布再度唤醒了大家对语音识别的关注。经过四年多的积累,云知声的合作伙伴数量超过2万家,覆盖用户超过1.8亿,其中语音云平台覆盖城市超过470个,覆盖设备超过9000万台。 3、百度 百度则在11月22日宣布向开发者开放了情感合成、远场方案、唤醒二期和长语音方案等四项语音识别技术。百度语音开放平台自2013 年10 月上线以来每日在线语音识别请求已经达到了1.4 亿次,开发者数量超过14 万。在如此庞大的数据支撑下,百度语音在“安静条件下”的识别准确率达到了97%。4、搜狗 搜狗语音团队在11 月21 日推出了自己的语音实时翻译技术。搜狗的这项技术主要包括两个方面,分别是语音识别和机器翻译。根据该团队的介绍,搜狗语音识别的准确率达到了97%,支持最快400 字每秒的听写。 语音识别芯片原厂及芯片方案 1、ICRoute 总部:上海 简介:ICRoute专注于开拓语音识别的芯片市场,致力于研发出高性能的语音识别,语音处理芯片。为各种平台的电子产品提供VUI(Voice User Interface)语音人机交互界面。目前提供的语音识别芯片,可以在

用单片机实现语音控制机器人

用单片机实现语音控制机器人 制作人:潘磊pb02023035 卢恒pb02006088 题目:用凌阳单片机实现语音识别功能并传递给PIC单片机信号,由PIC单片机控制机器人实现动作 关键字:PIC单片机,凌阳单片机,语音控制 单片机在现今生活中占有越来越重要的地位,用语音控制单片机实现控制更具有 广泛的应用价值。用语音控制舞蹈机器人做一些动作是我们这次实现的功能,虽然这 在语音控制方面仍处于起步阶段,但他体现了语音控制的原理和基本实现,也为更高 级的运用打下了基础。 原理: 1.语音识别原理 语音识别电路基本结构如上图所示:语音识别分为特定发音人识别(Speaker Dependent)和非特定发音人识别(Speaker Independent)两种方式。 特定发音人识别是指语音样板由单个人训练,对训练人的语音命令识别准确率较高,而其他人的语音命令识别准确率较低或不识别。非特定发音人识别:是指语音样板由不同年龄、不同性别、不同口音的人进行训练,可以识别一群人的命令。语音样板的提取非常重要。我们将标准模式的存储空间称之为“词库”,而把标准模式称之为“词条”或“样板”。所谓建立词库,就是将待识别的命令进行频谱分析,提取特征参数作为识别的标准模式。 识别过程首先要滤除输入语音信号的噪音和进行预加重处理,提升高频分量,然后用线性预测系数等方法进行频谱分析,找出语音的特征参数作为未知模式,接着与预先存储的标准模式进行比较,当输入的未知模式与标准模式的特征相一致时,便被机器识别,产生识别结果输出。如果输入的语音与标准模式的特征完全一致固然好,但是语音含有不确定因素,完全一致的条件往往不存在,事实上没有人能以绝对相同的语调把一个词说两遍,因此,预先制定好计算输入语音的特征模式与各特征模式的类似程度,或距离度的算法规则固化在ROM

宝马VANOS可变气门正时系统

宝马VANOS可变气门正时系统

宝马V ANOS可变气门正时系统 来源:末知作者:佚名发布时间:2008-01-14 宝马的V ANOS系统是一个由车辆发动机管理系统操纵的液压和机械相结合的凸轮轴控制设备。V ANOS系统基于一个能够调整进气凸轮轴与曲轴相对位置的调整机构。双V ANOS则增加了对进排气凸轮轴的调整机构。 V ANOS系统根据发动机转速和加速踏板位置来操作进气凸轮轴。在发动机转速达到最低时,进气门将随后开启以改善怠速质量及平稳度。发动机处于中等转速时,进气门提前开启以增大扭矩并允许废气在燃烧室中进行再循环从而减少耗油量和废气的排放。最后,当发动机转速很高

时,进气门开启将再次延迟,从而发挥出最大功率。 V ANOS系统极大增强了尾气排放管理能力,增加了输出和扭矩,提供了更好的怠速质量和燃油经济性。V ANOS系统的最新版是双V ANOS,被用于新M3车型上。该技术于1992年被首次应用于宝马5系车型的M50发动机上。 『双V ANOS系统即Double V ANOS』 在顶置凸轮轴发动机中,凸轮轴通过一根皮带

或者链条和齿轮与曲轴相连。在宝马V ANOS系统发动机内有一根链条和一些链轮。曲轴驱动排气凸轮上的链轮,排气凸轮链轮被螺栓固定于排气凸轮上,第二套齿轮驱动穿过进气凸轮的第二根链条,进气凸轮上的大链轮没有固定在凸轮上,因为其中间有个大孔,孔内有一套螺旋形的齿,在凸轮的一端有一个外侧也是螺旋形的齿轮,但它太小,无法与大链轮内侧的齿轮相连接。有一小块杯状带有螺旋形齿轮的金属,其内侧与凸轮相配合,外侧与链轮配合。V ANOS系统的可变性就是源于齿轮的螺旋形。杯状装置由作用于受DME(数字式电子发动机管理系统)控制依靠油压的液压机构驱动。 怠速时,凸轮正时延迟。在非怠速状态下,DME为电磁线圈通电控制油压推动杯状齿轮,在中等转速下推动凸轮提前12.5度,然后在5000转/分时,允许其回到初始位置。中速运转时推力越大气缸充气越好,扭矩也就越大。我们听到的噪声是因公差而造成的杯状装置进出时链轮 的轻微摆动声音。 在油门踏板位置和发动机转速的作用下,进排

控制单元缩写

FTD-ANL-SBT2003-000103035_B04 DSC E65 2000 SVS SES XXXXXXX X'/F15//X5 xdriv/N55/ /EUR/ /2015/06: 3.47.10.13054 R3.47.10.13054 ISTA

2012 12 AB72 ABS34 ABS-DSC EBC_450MK6034 ACC ACC”Active Cruise 65 Control ACP(ACP)65 ACSM ACSM”Advanced Crash Safety 72 Module ACSM-MRS72 ADP65 AGS24 AHL63 AHM86 AIC51, 61 AL32 ALBBF52, 61 ALBFA52, 61 AMP65, 84 AMPH65, 84 AMPT65, 84 ANT65, 84 APM DC/DC APM Auxiliary Power 61 Module DC/DC 37 ARS(Dynamic Drive ) ASC34 ASC+T+ 34

ASK65 ASD65 BCM BCM Batterie-Control-Modul61 BCO62, 65 BCO/MID/ 62, 65 BDC65 BIT84 BM62, 65 BZM61 BZMF61 CA Comfort Access65 CAS65 CBX-ECALL Combox 84 CBX-MEDIA Combox 84 CCC84 CCC A CCC 84 CCC ANT CCC 84 CCC-ASK CCC 84 CCC BO CCC 84 CCC CCC 84 CCM62, 65 CD65 CDC CD 65, 84 CD-GW()65 CDM Coachdoor 51, 61 CEM11, 12 CHAMP84

基于语音识别技术的智能家居控制系统的设计

基于语音识别技术的智能家居控制系统的 设计 基于语音辨认技术的智能家居控制系统的设计摘要 21 世纪经济快速发展,人们对物资文化的需求也愈来愈高。在信息科技的支持下,事物在朝着简单化、便捷化、智能化的方向发展。在此背景下应运而生而生的智能家居,正是信息时期的典型产物。 本文设计了1套基于语音辨认技术的智能家居控制系统,能够在客户端输入语音信号,完成对家居装备的控制,使得家居装备更加智能化。本文首先对语音辨认的相干理论知识进行了详细的论述,利用麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology, MIT)语音服务器完成对语音信号的特点提取和辨认进程,并且该服务器内有自动的高频噪声滤波器,避免声音信号产生失真现象。其次Zigbee模块完成了数据传输的功能,能够在网络拓扑较为稳定的家 居环境中实现对数据的传输,消耗的功率下降,本钱也较低。最后基于安卓手机到达控制家具的目的,在手机客户端输入语音信号以后,服务器将翻译出来的语音信息传递给后台,由手机通过无线网络传递给家居装备,从而到达传递控制指令的目的。最后本文在测试阶段对本文设计的基于语音辨认技术的智能家居控制系统进行了性能测试,测试结果良好,能够到达预期的目标。 关键词:智能家居;语音辨认;控制系统 Abstract With the rapid development of the economy in the 21st century, people's demand for material culture is also increasing. With the support of information technology, things are developing in the direction of simplification, convenience and intelligence. The smart home that emerged in this context is

语音识别助手本科摘要

摘要 随着科学技术水平的不断提高,社会文明的不断进步,人类对生活质量的追求也越来越高。智能手机的兴起,使终端应用成为高新技术的发展平台.苹果公司的Siri将语音识别技术投入到智能手机中,引发了人机交互语音识别技术的热潮。语音是人类相互交流中最直接有效的沟通方式,与键盘,鼠标这些输入设备相比,语音是最自然的输入方式。从上世纪五十年代开始,到现在语音识别技术有了长足的发展,移动终端设备的发展迫使人们把语音识别实验室技术引入到生活中。 本系统基于科大讯飞的MSC,采取面向对象的的方法,以统一建模语言(UML)为分析设计语言,对系统进行分析与设计。通过设计Android语音助手,旨在帮助用户更好的与机器交互,并且通过使用“语音“这个生活中直接存在的交流沟通方式来帮助用户改善生活方式和习惯,让用户拥有一个可对话的语音助手。本系统针对可行性研究,需求分析,概要设计,详细设计以及系统测试等情况进行了详细介绍。通过合理的模块划分,该系统实现了语音语义识别模块,播放音乐模块,打电话、发短信模块,地图模块,查询模块,语音合成模块。系统明确了各模块的分工,降低了各模块之间的耦合度,提高模块间的沟通效率。 关键词:语音识别、Android、人机交互、面向对象

Abstract With the development of science and technology, the continuous progress of social civilization, people’s pursuit to life quality is higher and higher. The rise of intelligent mobile phone makes terminal applications become a platform for high-tech. For example, the Siri of Apple applies speech recognition technology to intelligent mobile phones, which has triggered the boom of human-computer interaction speech recognition technology. Compared with such input devices as keyboard and mouse, voice is the most direct and effective communication way and the most natural input way. Speech recognition technology has been developed a lot since the 50s of last century. Also, with the development of mobile terminal devices, laboratory speech recognition technology has been introduced to daily life. Based on the MSC of iFLYTEK, this system is analyzed and designed through object-oriented method with unified modeling language (UML). The Android speech assistant is aimed to help users for better human-computer interaction and to improve users’ lifestyles and habits through voice—the direct communication way in our life. It allows users to have a communicable speech assistant. This system introduces such cases as feasibility study, requirement analysis, preliminary design, detailed design and system test in detail. Through reasonable module division, it reduces the coupling degree and improves the communication efficiency among modules with clear module division by implementing speech and semantic recognition module, music-play module, phone-call and SMS module, map module, query module and speech synthesis module. Keywords: speech recognition, android, human-computer interaction, object-oriented

基于单片机的智能语音识别系统设计毕业设计论文

基于单片机的智能语音识别系统设计 (硬件部分) 系别: 专业班: 姓名: 学号: 指导教师:

基于单片机的智能语音识别系统设计 (硬件部分) The Design of Intelligent Speech Recognition System Based on Single-chip Computer (HardWare)

摘要 本文设计一个让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术的语音识别系统。本语音识别系统以LD3320语音识别芯片为核心部件,主控MCU选用STC10L08XE。主控MCU通过控制LD3320内部寄存器以及SPI flash实现语音识别和对话。通过麦克风将声音信息输入LD3320进行频谱分析,分析后将提取到的语音特征和关键词语列表中的关键词语进行对比匹配,找出得分最高的关键词语作为识别结果输出给MCU,MCU针对不同的语音输入情况通过继电器对语音命令所对应的电器实现控制。同时也可以通过对寄存器中语音片段的调用,实现人机对话。 设计中,电源模块采用3.3V供电,主要控制及识别部分采用LM1117-3.3稳压芯片,语音播放及继电器部分采用7812为其提供稳定的电流电压。寄存器采用一片华邦SPI flash芯片W25Q40AVSNIG,大小为512Kbyte。系统声音接收模块采用的传感器为一小型麦克风——驻极体话筒,在它接收到声音信号后会产生微弱的电压信号并送给MCU。另外系统还采用单片机产生不同的频率信号驱动蜂鸣器来完成声音提示,此方案能完成声音提示功能,给人以提示的可懂性不高,但在一定程度上能满足要求,而且易于实现,成本也不高。 关键词:语音识别 LD3320 STC10L08XE单片机频谱分析

语音识别为文字Google微软科大讯飞的语音识别引擎对

语音识别为文字:Google,微软,科大讯飞的语音识别引擎对比 学习路线:https://https://www.doczj.com/doc/4314219180.html,/qq_36330643/article/details/80077771 使用外部知识库——tf-idf,还可以加上词语出现的位置进行权重增幅。(推荐) 不使用外部知识库——主要根据文本本身的特征去提取:比如在文本中反复出现且 关键词附近出现关键词的概率非常大,因此就有了TextRank算法。(实现包括FudanNLP和SnowNLP)。类似于PageRank算法;ICTCLAS则是从另外一个思路出发,即一个词如果是关键词那么它反复出现并且左右出现不同的词语的概率非常高。即左右熵比较高。 关键词抽取也可以分为两种: 1.仅仅把词语抽取出来,实现较简单,比如:FundanNLP、jieba、BosonNLP、SnowNLP。 2.连词和短语一起抽取出来,这个还需要增加短语抽取这一步骤,实现如:ICTCLAS、ansj_seg等,可以把类似于“智能手机”、“全面深化改革”、“非公有制经济”这些短语抽取出来。(对于聚类或者分类来说,很明显短语比词语更有价值) 词性标注:(Part-of-speech Tagging, POS)是给句子中每个词一个词性类别的任务。这里的词性类别可能是名词、动词、形容词或其他。python jieba库在执行cut函数之后,完成了分词并进行了词性标注任务。 语义角色标注(Semantic Role Labeling, SRL) 是一种浅层的语义分析技术,标注句子中某些短语为给定谓词的论元(语义角色) ,如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。

基于单片机的语音识别系统研究开题报告

论文开题报告 一、毕业论文设计的目的及意义 随着人们生活水平不断提高。越来越多的人开始注意私人或工作场所的保密性以及安全性。为了满足人们的不同需求,设计者们开发了多种多样的门禁系统。它们被广泛应用于私人住宅,学校、医院、商店、企业,政府单位等各种场所。按照识别方式分类,有指纹识别式,人脸识别式,语音识别式等等。这些系统各有特点、各有优势。随着计算机功能越来越强大,微电子技术不断发展,即使简单的单片机也能够实现简单的人机对话。这就为语音识别门禁系统的设计提供了必要条件探究语音识别技术在嵌入式系统中的应用,通过嵌入式技术实现语音识别,扩展嵌入式系统的应用领域,将语音识别技术应用于门禁系统,为人们的生活提供便利。 二、结构和主要内容 本文分成五个部分. 第一部分是概述这部分主要论述本系统实现的技术基础,简要介绍了系统用到的嵌入式技术,主要介绍了嵌入式技术的核心-单片机;以及语音识别技术。通过论述语音识别技术的原理,分类,发展前景等,简单的介绍语音识别技术的特点、功能、应用。 第二部分是硬件系统设计。这部分分析硬件系统的组成结构,具体组成模块,具体电路设计,用到的主要的组成部件等。在这里我详细介绍了应用到的系统核心单片机,以及语音识别模块的核心,语音识别芯片。为具体直观的体现本系统的设计思路,将系统分为处理器核心部分、语音信号处理部分、门锁控制电机部分、门锁,一共四个模块。然后分别介绍每个模块的电路设计。 第三部分是软件系统设计,不同模块软件的实现。简要介绍了处理器核心部分的软件实现和门锁控制部分的软件实现。 第四部分是系统的仿真过程,因为软件的仿真更加方便快捷,所以本文选择的是通过软件进行仿真。 三、研究方法 1.收集和整理资料,参阅部分收集到的资料,对论文命题有了初步的认识。 2.完成开题报告,并透过指导老师和论文开题答辩小组审查。 3.查找与阅读论文相关的适宜的英文文献,对其进行翻译并完成。 4.寻找实习单位,进行为期一个月的实习,实习资料涉及社会实践和与论文相关的实地研究。 5.实习期间写下实习周记。 6.透过文献研究和实践研究,对论文命题有了较为全面的理解后,结合前人的研究成果,完成论文初稿的撰写 四、主要参考文献: [1]李建忠编著.单片机原理及应用.西安:西安电子科技大学出版社,2002 [2]李群芳,肖看编著.单片机原理、接口及应用.北京:清华大学出版社,2005

宝马维修技术案例

宝马维修技术案例 车型:E71/X635i/SC/N54 故障现象:车辆左后降到底部;仪表盘手刹灯常亮,电子手刹失效 6011控制单元:内部故障(发动机电路) 600EEMF控制电源:内部故障(发动机电路) 6EBDDSC:EMF:接口 5F9AEHC调节时间故障升高 点击车辆测试,进入EHC(单桥空气弹簧)控制单元,进入控制部件,通过电脑控制电机给左后空气弹簧充气,充气后发现左后轮处有明显的漏气声,将车辆升起,发现左后空气弹簧有明显的裂纹,用手触摸裂纹,有空气泄露,确认空气弹簧损坏就是导致车辆左后部降低的原因,建议客户更换空气弹簧。 接下来继续用电脑检测EMF模块,进入检测计划,有一个关于EMF电线束的提示,内容是在09年7月之前出厂的E71的车辆在EMF的电线束上有缺陷,如果安装不规范,会造成线束磨损。按照ISTA上的提示对EMF的线束进行检查,没有发现安装不规范及有磨损的地方,结束检测计划。 进入EMF控制单元:内部故障的检测计划,检测与EMF控制单元通信正常,对控制单元进行测试,没有发现其他故障现象,关掉点火开关,拔出插头,检查针脚,无损坏处。用万用表测量插头上的电源与接地针脚,测量结果正常。至此可以判断EMF控制单元损坏,建议客户更换EMF控制单元。 故障总结:以上的两种故障在宝马车辆中都是较为常见的故障,并且在故障发生的两个系统中,系统结构都较为简单,诊断故障的

难度不高,但要注意在装配中的规范性,例如空气弹簧管路的安装,EMF线束的安装。如果安装不规范就会导致相关硬件的损坏或更新 部件保质期的缩短。 一辆行驶里程约16万km,配置N54发动机的2009款宝马740Li 轿车。用户反映:该车辆行驶中有时发动机突然高温报警。发动机 熄火,再次启动车辆,高温报警的故障现象消除,车辆又可以行驶 很长时间。 故障诊断:车辆来店时发动机高温报警的故障现象并不存在,首先通过ISID进行诊断检测,读取故障内容如下:20A901(发动机冷 却系统,降低功率的运行:识别到由于冷却液泵造成的冷却液损耗)。选择故障内容执行检测计划,ISTA系统对于检测的功能/组件存储 有如下故障数据:MSD87(20A901发动机冷却系统,降低功率的运行:识别到由于冷却液泵造成的冷却液损耗)。建议执行以下检测: ·功能测试 ·检测导线和插头连接 ·检测电动冷却液泵 接下来先进行冷却液泵的功能测试,进行检测时控制冷却液泵以50%功率工作。在热膨胀平衡罐中必须在发动机暖机(超过40℃)时 能够看到冷却液运动。观察结果在储液罐中可以看见冷却液移动。 但也不能以此确定冷却液泵是正常的,因为故障本身不是一直存在,有一定的偶然性。主要车辆的故障存储器中存有关于冷却液泵的故障。 电动冷却液泵具有自检功能。例如它可自动识别泵轮是否旋转。该泵能够诊断下列故障: ·转速偏差 ·由于例如异物造成的不灵活或卡住 ·冷却液/水错误混合比 ·冷却系统中的空气

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