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标题: 基于口令识别的无线控制系统的设计 [打印本页]

作者: rise_ming 时间: 2013-8-25 21:40 标题: 基于口令识别的无线控制系统的设计

通信模块有发射端和接收端。发射端在主机中，通过主机的串口与其连接。接收端在智能车中，也通过串口和智能车控制器连接。发射端和接收端都由TI公司CC2530F256芯片作为核心加扩展的外围模块组成。CC2530系列芯片是TI公司为嵌入式系统低功耗无线通信提供的解决方案。该系列芯片花费很小的代价可以建立健壮的一对多、多对多的网络。
智能车上有以51单片机为核心的控制电路板。89S51单片机主要接受和解析接收端的指令、控制电机、反馈状态等。系统的硬件性能满足需求的计算要求和安全性要求。

2 系统软件设计
2．1 算法设计
口令识别系统框架如图2所示

口令识别系统包括预处理，参数提取，口令训练和口令识别模块。预处理包括端点检测，分帧和加窗。另外，预处理部分对于高频信号部分进行加重处理，便于后续阶段信号参数提取。参数提取模块从语音信号中提取最能反映语音信息的语音特征，然后通过这些特征参数组成特征参数矢量序列，供后面处理。口令训练模块是通过大量口令特征参数训练口令模板。口令识别模块是将口令特征参数与口令模板匹配，得出识别结果。
2．2 软件设计
软件设计分为两个方面。主机方面，口令识别和指令发送在Microsoft公司的嵌入式操作系统Windows CE 6．0上开发。开发工具为官方推荐的Visual Studio 2005。有好的交互界面对于应用程序来说是很有必要的，控制软件开发使用了MFC图形界面。在智能车方面，是用著名的Keil开发工具开发了代码，完成了接受指令和电机的驱动。
2．2．1 主机程序
主机主要工作有口令识别、发送指令两部分。在系统上，为这两部分开两个进程。主机程序流程图如下：

主机程序两个进程分别负责口令识别和口令发送。口令识别进程口令识别过程中对语音信号提取MFCC特征参数。用隐马尔科夫模型对口令建模、训练和识别。对每条语音口令信号，先切除静音，进行预加重处理，然后通过Hamming窗分帧。帧长和帧移分别为20ms和10ms，对每一帧语音信号提取12阶MFCC和△MFCC-共24维参数作为特征矢量。

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