基于DSP的声控系统设计与实现.doc

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1、基于DSP的声控系统设计与实现　　机器人声控系统的研究一直是机器人研究的主要内容之一。传统的声音控制系统一般采用PC机作为核心平台对机器人进行控制，虽然其具有处理能力强大、语音库完备、系统更新能力强等优点，但是PC机体积大，功耗大，成本高，不适合于中、小型机器人使用。本文以SPCE061A为核心，设计了一套机器人声控系统，和传统的PC机声控系统相比较，具有成本低、体积小、耗能低和使用灵活方便等特点。　　本系统采用的机器人平台是北京博创兴盛机器人技术有限公司提供的VoyagerII型地面移动机器人

2、，该机器人采用了模块化的设计理念，高负载能力的直流伺服控制，可选配声纳、红外、视觉、罗盘、GPS等传感器和机械手等执行器。完全可以满足声控系统的设计要求。本文提出了一种以凌阳单片机为核心的VoyagerII型机器人声控系统的设计方案，该产品具有低成本、低功耗、体积小和使用灵活方便等特点，不仅适合于中、小型机器人使用，还适合与教学科研使用。　　系统的整体设计分为硬件设计和软件设计两部分，下面首先介绍一下系统的硬件设计。　　　　系统硬件结构　　根据机器人平台情况，声控系统的硬件结构主要由微处理器单元

3、、供电单元、声音采集单元和串口输出单元四部分组成，如图所示：　　DSP的声控系统设计与实现“src=”/uploadfile/DSP/uploadfile/201412/20141214052908362.jpg“width=”359“height=”231“/》　　1微处理器单元　　本系统采用凌阳公司的16位单片机SPCE061A作为核心控制芯片，内置32K闪存，其较高的处理速度能使芯片非常快速的处理复杂的数字信号，适用于语音识别等应用领域。　　SPCF061A的工作频率范围为0.32-49.

4、152MHz.具备8通道10位ADC输入功能，内置了具有自动增益控制的麦克风输入功能。双通道10位DAC音频输出功能及A、B两个I/0口输入输出功能。具有集成度高、性能可靠、价格低廉、功耗小等特点。这些特点充分体现了微控制器工业发展的新趋势。目前，凌阳单片机SPCE061A的应用越来越广，深受广大用户的欢迎。　　2声音采集单元　　声音采集单元的换能器采用驻极体话筒，通过话筒将采集到的声音信号通过MIC_IN通道传送给CPU，MIC_IN通道专门用于对语音信号进行采样。语音信号经MIC转换成电信号

5、，由电容将其中的直流成分滤除，然后输入到集成在SPCE061A内部的前置放大器中。SPCE061A的内部增益控制电路AGC能随时跟踪、监视前置放大器输出的音频信号的电平，当输入信号过大时，自动减小放大器增益;当输入信号减小时，自动增大放大器增益。这样即可以使A/D转换器接收到的信号一直保持在最佳电平，又可以使声音损失减至最少，从而提高语音识别的精度。　　3外接供电单元　　外接供电单元是声控系统的选配单元，由于声控系统的能耗很低，可以外接3个1.5V电池，作为外接供电单元给系统供电。在没有选配外接

6、供电单元时，也可以直接使用VoyagerII型地面移动机器人的蓄电池为关济实：讲师工学硕士声控系统供电，VoyagerII型机器人的蓄电池供电电压为24V，将24V电压先经过7805转换成5V电压，然后使用SPY0029将5V电压转换成3.3V电压给SPCE061A供电。　　4存储器单元　　存储器单元也是声控系统的选配单元，当需要识别的语音资源较少时，则使用单片机中集成的FLASH存储器，就可以满足要求。当语音资源较丰富时，就需要连接外部存储器单元，对语音资源进行存储。为了保证系统的兼容性，选用

7、凌阳公司的SPR4096作为外部存储器，LASHSPR4096内部有512K&TImes;8bitsF和4K&TImes;8bitsSRAM在进行FLASH编程或擦除的时候，可以并发执行SRAM的读写，SPR4096内置了一个总线存储器接口和一个串行接口，它允许单片机通过8_bit并行模式或者1_bit串行模式访问FLASHSDRAM的存储区。在本系统中，将SPR4096的SCK和SDA与SPCE061A的IOB0和IOB1连接，构成串行数据通信。　　5串口输出单元　　由于SPCE061A单片机

8、的输入、输出电平是TTL电平，而VoyagerII型机器人配置的是RS-232标准串行接口，二者的电气规范不一致。因此，要完成SPCE061A和机器人之间的串行通信，必须对SPCE061A输出的TTL电平进行电平转换，本系统中使用MAXIM公司的MAX232作为电平转换芯片。MAX232使用单电源供电，只需外接5个0.1uF的电容，就可以实现SPCE061A和VoyagerII型机器人之间的电平转换。　　　　系统软件设计　　软件设计中最重要的部分就是编写语音识别程序。语音识别过程本质上是一种多维