家居无线语音控制系统（精选8篇）
家居无线语音控制系统 篇1
0 引言
随着短距离无线通信技术的发展,WLAN,Bluetooth,IrDA,HomeRF,ZigBee等技术已经被逐步应用于智能家居、工业控制及环境监测等众多领域,而语音识别技术作为一门交叉学科,也被广泛应用于工业、家电、医疗等领域。将语音识别与无线通信技术相结合应用于智能家居领域,使人们能够直接通过语音对家电进行控制,能够让人们享受现代科技在现实生活中的应用。基于IEEE 802.15.4协议的ZigBee通信技术具有功耗低、低成本、短距离、安全可靠、自组织网等特点。本文将凌阳科技的具有丰富语音处理功能的16位SPCE061A单片机与射频芯片CC2530相结合设计了ZigBee语音识别节点[1],它能够与基于SUMSUNG的S3C6410开发平台的智能家居控制网关进行串口通信,网关在处理信息后,能够显示控制设备的状态,并通过ZigBee无线网络与家庭内的多个子节点通信,从而实现了对家电设备的语音智能控制。
1 系统总体设计
系统总体结构如图1所示,主要包括基于Samsung的S3C6410平台的网关、基于SPCE061A的语音ZigBee子节点、电器继电器控制ZigBee子节点、电器红外控制ZigBee子节点等。其中各子节点与网关之间通过星型拓扑结构进行连接。
在对语音子节点进行训练之后,当语音节点采集接收到语音控制命令时,执行语音识别指令,通过CC2530收发模块发送相应的控制指令到网关的主节点上。主节点将接收到控制指令通过串口上传到网关主机,主机在处理信息之后,再通过主节点发送相应的控制指令到控制子节点上,控制子节点在接收到相应的命令之后就会执行相应的动作,对被控对象进行控制。
2 系统硬件设计
(1)网关。采用基于ARM11架构的三星S3C6410处理器,与ZigBee主节点之间通过串口方式进行通信。S3C6410是基于ARM1176JZF-S的16/32位的低功率消耗、高性能的RSIC通用处理器。其开发平台具有丰富的外围接口资源。其中,可以支持4个UART接口,支持DMA和Interrupt模式,最高速度可达3 Mb/s。ZigBee主节点在系统启动时,作为协调器启动和控制ZigBee网络,当网络建立后,负责接收语音节点的控制信息以及发送相应的控制信息到各ZigBee子节点。
(2)语音子节点。由凌阳科技的SPCE061A单片机与ZigBee收发节点模块组成。SPCE061A是凌阳科技推出的以μ′nSPTM为核心的16位结构的微控制器。具有8通道10位A/D转换输入功能,内置自动增益控制功能的麦克风输入方式以及双通道10位DAC方式的音频输出功能。在使用SACM_S240凌阳音频编码方式时,可以容纳长达210s的语音数据。因此被广泛应用于数字语音识别领域中[2]。
(3)电器控制继电器子节点。由继电器模块与ZigBee收发节点组成。由于我国市电电压在220V左右,为了实现对部分家电开关的控制,采用继电器模块,并通过ZigBee通信模块的CC2530芯片的I/O引脚及其外围驱动电路,实现对继电器模块的吸合与释放控制。可以控制窗帘、灯光等开关型电器。
(4)红外控制子节点。由学习型红外控制模块与ZigBee收发子节点组成。目前,红外遥控类型的家用电器的比例正逐步攀升。因此本文在设计研究中采用了学习型的红外控制模块,它与ZigBee收发子节点之间通过串口进行通信。首先使用一个或多个红外模块对现有的家电(如电视机、DVD、空调、投影仪等)红外遥控器的信号进行学习,把相应的编码存放到红外模块的存储器E2PROM中,每条代码对应一个地址。当该ZigBee节点接收到指令需要对某一家电进行控制时,红外模块就会根据指令调取该地址下的红外发射编码数据进行发射,从而实现对红外型家用电器的语音控制[3]。
(5)基于CC2530的ZigBee无线收发模块。CC2530是TI公司推出的基于IEEE 802.15.4协议的片上系统。内嵌增强型单周期的8051CPU,具有8KB的SRAM、2个支持多种串行通信协议的USART、21个通用的I/O引脚、宽电压范围(2~3.6V)、低功耗(主动模式RX:24mA;主动模式TX在1dBm:29mA)以及电源电量可监控等特点。在ZigBee协议栈中UART具有中断、DMA两种模式,本文设计中均采用了UART的中断模式。
3 系统软件设计
系统软件设计主要包括下位机软件与上位机软件设计。在下位机程序设计过程中有2个关键点:对数字语音信号的采集、处理与识别;ZigBee收发模块对控制信号的接收、发送与执行。而在上位机软件设计中,主要是基于Visual C++的串口通信的编程。
上位机主程序流程图如图2所示。
S3C6410开发平台具有4个UART接口,在研究设计中,采用了芯片MAX 3232来解决ZigBee通信模块的CC2530芯片与该开发平台之间的串口通信电平转换。上位机通过串口接收语音子节点的控制指令数据,将数据处理后用文字显示控制命令,并通过与ZigBee主节点之间的串口通信,向子节点发送控制指令数据。
单片机SPCE061A的UART数据格式只有一种,需按照规定的数据格式与CC2530模块进行串口通信。该程序在凌阳科技的μ′nSP IDE集成开发环境下进行开发,并采用凌阳科技提供的语音处理函数以及函数库。语音子节点程序流程图如图3所示。
由于单片机SPCE061A在进行语音识别时,一次性只能同时识别5条语音指令。为了增加其所能识别的语音指令,本文采用了分组法,能够在存储器允许的情况下识别多条语音指令。在烧录完程序首次使用该节点时,要对该节点进行训练。在该节点的语音提示下,依次录入4组命令,每组分5条语音指令,为了提高识别的质量,每条命令需要训练两遍。在语音训练结束后,启动该智能家居系统就能够对家居进行语音控制,且能够实现非特定人语音识别。
为了利用语音命令实现ZigBee语音子节点的“重新训练”,“停止识别”等控制,方便实际应用,本文在程序设计过程中采用goto无条件语句,部分程序源代码如下:
利用学习型红外收发模块对红外电器进行控制时,首先要对控制信号进行学习,将要发送的编码与CC2530输出的串口指令相对应。控制指令电器红外控制ZigBee子节点的程序流程图如图4所示。
4 实验及结果
4.1 实际应用举例
在对电动窗帘进行开关控制时,首先将本系统的电器控制继电器子节点与电动窗帘的开关量电机控制器相连接,准备好硬件电路。然后,通过串口编程使上位机的ZigBee主节点在接收到语音子节点的窗帘开关命令时,向ZigBee子节点发射窗帘控制信号,从而当控制窗帘的继电器子节点接收到控制指令时,能够控制窗帘执行相应的开关动作。通过如依次说出“控制器”、“打开”、“窗帘”的命令时,语音子节点语音提示设备打开,主机界面显示设备所处控制的状态,同时窗帘打开。
该语音控制智能家居系统能够实现家用电器的联动。例如,可以通过依次说出“控制器”、“家庭影院”的语音命令。这时上位机能够按照程序设定逐步延时:打开红外遥控投影仪,红外遥控幕帘,关闭窗帘,关闭部分灯光等来开启家庭影院模式。让人们体验真正的家居智能化。
4.2 ZigBee控制节点通信距离测试结果
(1)空旷场合测试。测试条件:CC2530模块采用PCB天线,发射功率在1mW,发射频率在2.4GHz[4]。
测试结果:通信距离最远可达120m。
(2)居家场合测试测试条件:同上。测试结果:由于墙体阻碍,通信距离约在20m。
4.3 语音控制红外型电视开关测试
在语音识别程序设计中,为了增加语音节点所能识别命令的条数而采用了分组法。利用红外遥控子节点对电视遥控器的开/关信号进行学习,对语音子节点进行训练结束后,启动系统。依次说出“控制器”、“打开”、“电视”连续三条命令,再说出“控制器”、“关闭”、“电视”连续三条命令。测试结果如表1所示。
5 结语
将具有数字语音识别功能的SPCE061A单片机与低功耗、低成本的ZigBee技术相结合,开发了基于单芯片CC2530的ZigBee语音节点,并利用ARM11架构的开发平台S3C6410作为网关,WinCE 6.0的操作系统,有着良好的人机交互界面,来共同应用于智能家居系统的语音控制中,实现了对开关型及红外型家电设备的语音控制和家居智能化,实现人与家电之间的对话,方便了人们的生活,具有广阔的应用前景。
摘要：为实现基于S3C6410核心处理器与ZigBee技术的智能家居系统的语音控制,研究设计了基于SPCE061A单片机的ZigBee语音子节点。凌阳单片机SPCE061A能够进行语音信号的采集、处理以及语音识别,并与无线射频芯片CC2530之间通过串口进行通信。由语音识别系统以及ZigBee无线收发模块等所组成的语音子节点通过ZigBee无线网络与网关进行通信,通过网关来控制其他的ZigBee子节点。该系统实现了对开关型以及红外型家电的智能语音控制。该智能家居语音控制系统具有识别率高,控制使用方便等特点,有一定的发展前景。
关键词：ZigBee,CC2530,SPCE061A,语音识别,语音节点,智能家居
参考文献
[1]高洪亮,刘金华.基于ZigBee技术的无线语音识别系统设计[J].电子技术,2008(10):7-10.
[2]雷思孝.单片机原理及实用技术:凌阳16位单片机原理及应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,2004.
[3]尹志强,伍红梅.基于SPCE061A的AGV红外遥控播报系统研制[J].机电一体化,2008(8):83-86.
[4]李佳,何鹏举.具有语音识别功能的无线网络节点开关控制系统[J].科技与生活,2011(8):108-110.
[5]邓成,白璘,湛伟.ZigBee芯片数字调制单元设计与仿真[J].现代电子技术,2006,29(21):35-36.
[6]陈锡华,李天赞,李精华.基于凌阳SPCE061A的频率测量计[J].现代电子技术,2006,29(14):8-10.
家居无线语音控制系统 篇2
关键词语音识别；HMM；SPCE061A；ZigBee；CC2430
中图分类号TP文献标识码A文章编号1673-9671-(2011)042-0108-03
语音识别技术是近年来十分热门的一个研究方向，被广泛应用于智能家居、工业控制、医疗卫生、家电、汽车等多个领域；无线网络控制系统组网灵活、使用便利、具有移动性等优势，已成为网路化测控系统研究的一个热点。本文把语音识别和无线网络控制系统结合起来，实现远距离的无线语音控制。本文通过对硬件，软件，语音算法和最终测试四个方面的介绍，概述了整个系统的搭建测试过程。
1系统硬件设计
本系统硬件结构可分为主节点、从节点，图1为总体硬件结构图。其中主节点由基于凌阳SPCE061A的语音识别模块和基于CC2430的ZigBee无线通信模块组成，从节点则由ZigBee通信模块与被控对象组成。语音识别模块实现对语音命令的识别，并将识别结果通过SPI发送至ZigBee模块；ZigBee模块根据不同的语音指令，发送指令到相应的的ZigBee从节点，控制相应的被控对象。本系统所采用的网络拓扑结构为星型，即一个主节点与多个从节点采用星型方式连接。
图1系统硬件结构
1）语音识别模块。语音识别模块主要以SPCE061A为核心，实现对语音信号进行采集和处理，以及输出识别结果。其中，SPCE061A是凌阳公司推出的一款性价比非常高的16位DSP，它的u'nSP指令系统还提供具有较高运算速度的16位×16位的乘法运算指令和内积运算指令，为其应用增添了DSP功能，在复杂的数字信号处理方面非常便利，而且比专用的DSP芯片便宜得多，因此，以μ’nSPTM为核心的SPCE061A微控制器是适用于数字语音识别应用领域产品的一种最经济的选择。
2）ZigBee通信模块。本系统中的无线部分包含一个发送节点（FFD）和多个接收节点（RFD），并自组建成星型网络。节点的基本硬件构架是ZigBee射频电路。ZigBee射频电路则以CC2430为核心。CC2430是TI公司推出的一款2.4GHz射频收发器，其MAC层和物理层协议都符合IEEE802.15.4标准，CC2430可通过4线SPI总线设置芯片的工作模式并实现读/写缓存数据、读/写状态寄存器等。语音识别模块的识别结果通过SPI总线与ZigBee射频电路相连。不同的语音指令传输到CC2430中，经分析将指令通过FFD传送给不同的RFD。
3）继电器控制模块。因为本实验所用到的CC2430的输出电压只有3.3V，为了控制直接接在220V上的被控对象，需要一个继电器，由于继电器线圈需要流过较大的电流（约50mA）才能使继电器吸合，一般的集成电路不能提供这样大的电流，因此必须加上驱动电路，实现低电压，低电流控制高电压，高电流。
2系统软件设计
本系统的软件设计为利用SPCE061A实现语音识别过程及利用CC2430实现无线传输协议。最终实现无线远距离语音识别，并可以独立运行。
2.1语音信号处理
语音识别模块采用SPCE061A芯片进行软件开发，以实现语音的识别、交互和控制功能。系统软件设计是在凌阳科技公司提供的集成开发环境IDE下进行的，它集程序的编辑、编译、链接、调试和仿真等功能为一体，使程序的设计工作更加方便、高效。本系统对代码进行了必要的整合和优化，以使其达到系统设计要求，整合后的整体软件流程如图2。
图2整体流程图
2.2ZigBee节点软件设计
ZigBee节点上的软件负责完成接收由语音识别模块发送的控制命令，并将命令无线传送到RFD节点，RFD节点通过解析数据帧中的地址码来判断是否接收。如果是则接收数据包，解析命令并产生相应的控制动作，送出信号给相应的被控对象。由于CC2430芯片提供了802.15.4的物理层和MAC层功能，我们只需完成如下工作：①上层协议。使用成熟的协议栈：Z-Sack。②用户程序。利用Microchip提供的API函数实现了Zigbee的全部功能。
3语音识别算法的设计与实现
3.1语音识别概述
语音识别的一般方法是预先对语音信号提取特征参数形成模板，然后将待识别的语音经特征提取后逐一与参考模式库中的各个模板按某种原则进行比较，来找出最相像的参考模板所对应的发音，其一般过程如图3所示。
图3语音识别系统的一般结构
系统中包括预处理、特征提取、模板库、模式匹配和后处理五大部分。针对本系统特点与实际需要，在进行语音处理的过程中，采用线性预测分析来进行语音特征参数提取、采用隐马尔科夫算法（HMM）法来进行语音识别。
3.2线性预测分析
线性预测的目的即是用过去的状态来预测现在或将来的某一状态。在随机信号谱分析中常把一个时间序列模型化为白噪声序列通过一个数字滤波器H(z)的输出。在一般情况下，取滤波器的全极点形式（Auto Regressive）AR 模型，即：
其中系数为ak，G即为模型参数。
当输入信号u(n)为零均值的随机信号时，系统的输出s(n)与输入之间的关系可以用相关函数或功率谱来表示：
RSS(z)=H(z)H(z-1)Ruu(z)
式中RSS(z)和Ruu(z)分别为信号的输出与输入的自相关序列的Z变换。在信号模型中，u(n)为零均值，方差为σ2u的白噪声序列，其自相关：
Ruu(z)=σ2uδ(n)
所以有：Rss(z)=H(z)H(z-1)Ruu(z)=Rss(z)=H(z)H(z-1)σ2u
写成功率谱的形式为：λ=(π,A,B)
上式假设σ2=1，这表明，信号s(n)的功率谱，完全可以由滤波器的幅度频率响应来决定，从这个意义上讲，系统H(z)确实可以用来模型化信号是s(n)。由此得出结论：在语音分析中，求出预测滤波器H(z)的参数，便可以将其用在语音识别与分类中。这种线性系统在离散时域可以表示成：
其中输入为e(n)（高斯白噪声），输出为x(n)，即在高斯白噪声的激励下，该系统输出为指定的语音信号。设定预测误差：
其中：
p为阶数，ak滤波器系数。当利用预测x(n+r)时，即求出使E最
小的情况下的{ak}。当时，可
以写成如下形式：（分别取n=1，2，…，L-1+p）
n=1
n=p
n=L-1-r
图4原始一帧语音信号的时域及256点频域图形
通过频域波形观察可以看出该预测误差滤波器基本上可以模拟出原语音信号。从而证实了线性预测系数的有效性。
图5通过训练得到的预测误差滤波器的频域模型
图6随机白噪声预测的原语音信号的时域及频域波形
3.3HMM语音识别算法
HMM可分为两部分，①Markov链，由π，A描述，其产生的输出为状态序列；②随机过程B，产生的输出是观测序列。T为观测时间长度。如图7所示。
图7HMM的组成示意图
1）HMM参数。HMM是状态隐藏的马尔可夫（Markov）数学模型．HMM包含一定数量的状态，每个状态会产生一个观察分布。其状态由两套概率分布描述：状态转移分布和观察量分布。除此之外，HMM的第三个概率分布是隐藏状态的初始分布，因此，HMM模型包含以下参数：
①隐藏状态集θ={θ1,θ2,…θN}，N为状态数，t时刻HMM所处的状态为θ的元素，即qi∈θ；
②状态转移概率分布A={aij}，其中aij=P[qt+1=θj]，1≤i，1≤j；
③观察量集合V={V1,V2,…VM}，M为每个状态中可观察量的数量，t时刻的观察值Ot∈V；
④观察值概率分布B={bj(k)}，其中 bj(k)=P[Oi=Vk|qt=θj]，1≤j≤N，1≤K≤M；
⑤初始状态概率分布π={πi}，其中πi=P[qi=θi]，表示各个状态在初始时刻发生的概率1≤i≤N以上是HMM的基本参数，在建模之前需根据识别类型确定常数N和M 的值，本方案选N=6，M=4。因此，HMM通常用三个参数的集合λ=(π,A,B)表示。
2）语音特征提取。本文语音信号采用8 kHz采样率，再通过预加重、分帧，最后将每帧语音转换成用20阶Mel倒谱系数表示的特征矢量，然后采用LBG算法将语音特征矢量转换为观察值序列θ={θ1,θ2,…θM}。
3）HMM模型训练。HMM模型训练的目的，就是在已知观察值序列Ο和初始模型λ=(π,A,B)的条件下，用迭代法估计HMM的参数值λ（包括π,A,B），使P（Ο | λ）收敛于一个最大的稳定值，具体算法为：
①前向概率；
②后向概率；
③观察值概率分布B的估计：
，
；
④状态转移概率分布A的估计：
，
；
⑤初始状态概率分布的估计：。
由上述公式每迭代一次，求得一组新参数，和，得到一个
新的模型，总有，重复该过程，逐步
改进模型参数，直到不再明显增大，此时的即为所求的模
型。模型训练结束后，将结果存储在HMM参数库中以备识别时调用。
4）HMM语音识别。以训练过程得到的HMM参数库为基础，再采用Viterbi 算法进行识别，待识别的语音信号转换为观察值序列后，按Viterbi算法与HMM参数库中的模型逐个进行匹配，Viterbi评分最高的亦即输出概率P(O|λ)最大的作为识别结果。
4系统测试与分析
4.1语音识别测试
无线智能开关控制主要针对小词汇量、特定人和特定的环境，本系统可以实现实时在线的模板训练。针对系统的特点，语音识别正确率的测试分别对“开始”、“开灯”、“关灯”三个孤立词进行测试。并控制灯光的开关，测试结果如表1所示。
4.2ZigBee通信模块测试
1）最远传输距离测试。测试条件：接收灵敏度为-94dBm，发送功率为0dBm（1mW），发射频率为2.4GHz。
测试结果：无线通信传输距离最远为70米。
结果分析：通信距离主要受几个因素影响：接收灵敏度，发射功率灵敏度，工作频率和传输损耗。
2）有障碍测试。有障碍的测试受障碍的环境条件影响较大，且与摆放位置有关系。在实验室中进行测试，相隔三堵墙直线传送距离约为20米。
3）系统功耗测试。分别对主节点和从节点在正常运行和休眠状态时进行测试。测试结果如表2所示。
结果分析：若采用1000mAh电池，则主节点可连续工作约40小时，待机约5000小时；从节点可连续工作约111小时，待机约5000小时。
通过分别对系统语音识别率以及ZigBee通信性能作了详细的测试，测试结果表明该系统完全可以达到实用目的。
5结语
本文提出基于SPCE061A单片机语音识别系统的设计方案，采用ZigBee芯片作为通信模块处理器，并完成了两大模块的相关硬件和软件的设计。设计中，以语音语言学和数字信号处理以及ZigBee无线传感器技术为基础，涉及多学科领域。语音处理技术是系统设计的关键所在，重点阐述语音信号特征参数的提取方法以及语音识别的算法等。经测试，本系统语音识别率达到93%以上，具有较强的应用价值。
基金项目：江西省教育厅2010年科技项目（GJJ10480）。
参考文献
[1]TI.CC2430 2.4GHz IEEE802.15.4 RF Transceiver User's Manual [OL].[2005-10]. www.TI.com.
[2]SPCE061A (v7.3)[M/OL]. http://2.dx1.elecfans.com/l/elecfans.com-SPCE061.pdf
[3]王和顺,邓成中,黄惟公.基于SPCE061A的语音识别系统的研究[J].计算机工程与设计,2004.
[4]高守玮,吴灿阳.ZigBee技术实践教程[M].北京:北京航空航天大学出版社,2009.
[5]蔡莲红,黄德智,等.现代语音技术基础与应用[M].北京:清华大学出版社,2003.
[6]俞铁城.语音识别的发展现状[J].通信世界,2005.
[7]杨行峻,迟惠生.语音数字信号处理[M].电子工业出版社,1995.
[8]张焱,张杰,黄志同.语音识别中动态时间规整和隐马尔可夫统一模型[J]据采集与处理,1997,03.
[9]Rabiner L,A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition,Proc,of IEEE,77(2)257-286,1989.
作者简介
李佳（1985—），男，在读硕士研究生，主要研究方向：网络化控制。
何鹏举（1961—），男，教授，硕士生导师，主要研究方向：网络化测控传感器技术。
家居无线语音控制系统 篇3
首先, 通过市场调研, 了解了普通家庭对智能家居控制系统中需求量最多的功能要求;然后, 针对市场需求和用户要求, 确定了设计方案;第三, 对硬件系统的设计与制作;第四, 程序应用开发;最后进行产品的安装与调试。
2 系统设计要点
通过市场调研, 确定个性化智能家居语音控制系统设计要点:具有语音识别无线控制电器工作;具有遥控操作控制电器工作;一个主机可以配多个从机;具有人机对话功能, 对话内容可自定义修改;可以根据客户要求, 进行个性化定制;产品结构设计要便于安装, 直接与原有家电连接控制。
3 硬件系统设计
3.1 主机硬件系统构造图
本系统主机主要由C51 单片机最小系统、LD3320 语音识别电路[1]、315MHz RF无线电路、电源电路等构成 ( 图1) 。
其核心芯片主要包括:
3.1.1 单片机
单片机采用的是STC89LE53RC[2], 这款芯片由台湾宏晶公司设计生产, 芯片工作电压2.0V至3.6V, 程序空间具有13K, 内存具有512字节, 包含有39 个IO接口;芯片内部资源有三个定时器、一个串行口、带看门狗和内置复位。
3.1.2 LD3320
LD3320 芯片是一款“ 语音识别”专用芯片, 由ICRoute公司设计生产。 该芯片集成了语音识别处理器和一些外部电路, 包括AD、DA转换器、麦克风接口、声音输出接口等。本芯片在设计上注重节能与高效, 不需要外接任何的辅助芯片。 如, Flash、RAM等, 直接集成在现有的产品中即可以实现语音识别/声控/人机对话功能。并且, 识别的关键词语主列表是可以任意动态编辑。
3.2 从机硬件系统构造图
本系统从机主要包含两个部分, 智能插座和智能电灯。 两个从机的电路、原理、核心芯片均一致, 在程序应用开发上稍有一点区别。 智能电灯在上电后便会工作, 这个状态在硬件上增加了设置接口 ( 图2) 。
其核心芯片主要包括:
3.2.1 单片机
单片机采用的是STC15F102W, 这款芯片由台湾宏晶公司设计生产, 芯片工作电压3.8 至5.5V, 程序空间2K, 内存具有128 字节, EEPROM具有3K, 包含有6 个IO接口;芯片内部资源有两个定时器、带看门狗和内置复位等。
3.2.2 RF解码模块
采用315MHz的无线电波直接采用现成的解码模块[3], 可以节省硬件的调试时间。 这种解码模块有两种, 一种为普通的模拟电路接收315MHz载波信号, 解码出数字开关电平信号;还有一种是由数字电路接收。 普通型的接收距离、工作电压及稳定性良好, 成本稍低, 而数字型的接收距离、工作电压及稳定性相对普通型的更优越, 当然成本略高。 在本套系统设计中为节省成本使用了普通型。
3.2.3 RF遥控器
市面上RF遥控器有很多种, 大致均以频率作为区分, 本系统采用的是315MHz载波, 因此遥控器也必须使用315MHz频率的。 通常遥控器内部使用的芯片有EV1527、PT2262、SC2260 以及单片机型, 前面的三种都是硬件型发射芯片, 而单片机型具有对拷功能, 可以将其他遥控器的按键功能复制到本遥控器中。为节省成本和适应本套智能控制系统, 本系统采用的是四键型遥控器[4]。
4 系统程序开发
4.1 主机程序开发
4.1.1 语音识别部分
( 1) 寄存器操作
LD3320 芯片的各种操作, 都必须通过寄存器的操作来完成。 比如设置标志位、读取状态、向FIFO写入数据等。 寄存器读写操作有4 种方式, 即并行方式 ( 软、硬) 和串行SPI方式 ( 软、硬) , 本系统采用并行模式。
( 2) 芯片复位
即对芯片的第47 腿 ( RSTB*) 发送低电平, 然后对片选CS做一次拉低→拉高的操作, 以激活内部DSP。 芯片初始化一般在程序的开始进行, 如果有时芯片的反应不太正常, 也可用这个方法恢复芯片的初始状态。
( 3) 语音识别
语音识别的操作顺序是:语音识别用初始化 ( 包括通用初始化) →写入识别列表→开始识别, 并准备好中断响应函数, 打开中断允许位。这里需要说明一下, 如果不用中断方式, 也可以通过查询方式工作。在“ 开始识别”后, 读取寄存器B2H的值, 如果为21H就表示有识别结果产生。 在此之后读取候选项等操作与中断方式相同[5]。
( 4) 响应中断
如果麦克风采集到声音, 不管是否识别出正常结果, 都会产生一个中断信号。 而中断程序要根据寄存器的值分析结果。 读取BA寄存器的值, 可以知道有几个候选答案, 而C5 寄存器里的答案是得分最高、最可能正确的答案。 例如发音为“ 上海”并被成功识别 ( 无其他候选) , 那么BA寄存器里的数值是1, 而C5 寄存器里的值是对应的编码3。
4.1.2 RF无线部分
RF无线的程序开发采用简单的单总线时序发射编码, 运用红外遥控器编码方式, 协议使用EV1527 芯片的编码协议。
编码的每一位含两个脉冲周期, 单个脉冲周期是软件无线接收时的处理单位。 脉冲周期有两种, 低电平较宽的称为0;低电平较窄的称为1。 编码的每一位用00/11/01 来表示。 12 位编码对应24 个脉冲周期, 即通常所说的24 位。
软件接收无线码时, 按脉冲为单位接收, 一共24 个脉冲, 需要接收24 位。24 位中可根据需要进行地址/数据分配。可预烧录20 位地址码, 共220=1048576, 104 万种地址组合。
图3 是EV1527 芯片发射编码时的时序图和及数据位的时序。
4.2 从机程序开发
4.2.1 无线解码
在主机中采用了无线编码的时序, 因此解码程序中必须和编码时序一致。 在中断函数中先判断同步码头, 判断同步码头的低电平时间是否符合128a, 若符合由使用一个变量将a值记录保存, 以便后面接收的判断。 若符合128a这个范围, 程序再进入到接收24 位数据的循环当中。 在24 位数据接收中判断数据位“ 0”, 低电平时间是否是高电平时间的3 倍, 即3a, 若满足说明此位数据接收是0。 接收判断数据位“ 1”, 高电平时间是否是低时间的3 倍, 即3a, 若满足说明此位数据接收是1。
4.2.2 学码功能
学码功能采用按键操作, 对按键进行程序级度设置为5 层。 第一层, 短按功能控制电器的开和关。 第二层, 按下按键2 秒后松开, 学习指示灯第一次闪烁, 进入电器开关的学码数据。第三层, 按下按键3 秒后松开, 学习指示灯第二次闪烁, 进入插座或电灯的总开功能学码数据。 第四层, 按下按键4 秒后松开, 学习指示灯第三次闪烁, 进入插座或电灯的总关功能学码数据。第五层, 按下按键5 秒后松开, 学习指示灯第四次闪烁, 表示前面学习的学码数据全部擦除。 每一层中的学习码值均可以学习两组, 即遥控器一组, 语音识别一组。当重复学习第三组, 第一组学码数据将会被第三组覆盖。
判断当前是学码功能还是开关功能主要靠按键层数的操作。在进入到学码层中没有学习成功, 系统会在10 秒内自动退出, 或短按按键也可退出。
4.2.3 掉电忘忆学码数据
前面已采用STC15F102W, 这款芯片内部自带有2K的EEPROM存储空间。 把学习到的数据值保存在单片机, 下次开机时便能从单片机直接取出并对比。而STC单片机的EEPROM并不是真正的EEPROM, 而是像硬盘一样叫扇区。 这些扇区的操作比EEPROM麻烦, 每一个扇区不存在字节擦除, 只有整个扇区的擦除, 当想把某一段数据变更时必须先将原存储在这一扇区中的数据取出保存在内存, 然后再将这一扇区擦除后才能再将原数据和新数据一起写入到这一扇区中。
5 结论
个性化智能家居语音控制系统通过语音识别、人机对话来控制, 让操作更方便, 更快捷, 受广大客户欢迎喜爱。 产品制造成本低, 生产周期短, 可以根据客户的要求来进行个性化定制, 家庭富裕与否不会阻止人们对智能产品的需求渴望, 这款产品能够低成本的实现对人们生活质量的智能提升。
参考文献
[1]洪家平.LD3320的嵌入式语音识别系统的应用[J].单片机与嵌入式系统应用, 2012, 12:47-49.
[2]胡锦, 蔡谷明, 梁先宇.单片机技术实用教程[M].北京:高等教育出版社, 2003.
[3]严紫建, 刘元安.现代移动通信应用技术丛书蓝牙技术[M].北京邮电大学出版社, 2001.12.
[4]江太辉, 石秀芳.单片机原理与应用[M].广州.华南理工大学出版社, 2002.
家居无线语音控制系统 篇4
1 智能家居系统的总体设计
目前流行的智能家居系统的功能各异, 本系统从实际应用出发实现对几种比较常见的家电进行智能语音控制, 使得一些家电在原有的遥控器控制的基础上更加智能。首先采集人的语音命令, 通过语音识别技术识别出命令, 由单片机将命令处理成对家用电器的相应操作指令, 最后将操作指令转换成相应的信号控制家电完成相应的操作。本系统包括单片机控制模块、LD3320语音识别模块、液晶显示模块、继电器驱动控制模块和继电器手动控制模块。图2-1是智能家居的基本框图。
2 系统主要硬件电路设计
2.1 单片机控制模块的硬件电路设计
目前市场上可用于语音识别的智能家居系统的单片机型号有很多, 本系统采用USB接口进行供电同时要与LD3320的电源电压相匹配, 为了能实现对不同用户的需求, 程序必须方便修改。本系统的控制芯片选择宏晶科技推出的新一代高速、低功耗、超强抗干扰的单片机STC89LE52RC。中央处理器 (CPU) 是整个系统的核心, 本系统中所用的CPU是STC89LE52RC单片机, 此单片机的最小工作系统包括电源、复位电路及时钟电路。
2.2 语音识别模块
本系统在设计时考虑到产品成本和日后功能扩展等问题, 选用51系列单片机, 而拥有领先的语音识别核心引擎的LD3320, 在不需要辅助的外围Flash/RAM/AD情况下, 完全可以由STC89LE52RC独立进行控制。LD3320是目前市场上比较流行的一款可以对用户说出的关键词语进行识别的单芯片。LD3320最近几年经过在全球各大主流手机产品中的检验, 充分体现了它在语音识别和声音控制方面的优势。语音识别模块以LD3320为核心, 由电源、时钟、复位、输入电路、输出电路等部分组成。
2.3 液晶显示系统
相比于常用的显示器件中的点阵显示和数码管显示, 液晶显示器具有低功耗、长寿命、显示方便等优点, 因此目前大多数单片机的显示模块均采用液晶显示器。由于NOKIA5110具有体积小、供电电压低和低功耗等优点被扩展应用于各类便携式设备的显示器。对于带PCB的Nokia5110液晶显示屏的电路设计参考Nokia5110数据手册上的相关部分。
3 系统软件程序设计
主程序开始先对包括单片机在内的所有外围元件进行初始化, 包括LD3320初始化、串行通信设置初始化、5110显示屏初始化、默认显示时各个参数的设置以及I/O的定义和初始化等。所有外设初始化以后进行ASR识别, 根据识别结果调用相应的子程序进行相关的数据处理后输出控制继电器和显示器的状态。
4 结语
本文介绍了单片机技术和语音识别技术的基本概念、常用芯片的有关参数和应用的领域和场所, 对51芯片和LD3320芯片的结构和工作条件作了详细的阐述。重点介绍硬件设计的各个模块的注意事项和软件设计过程中主要考虑的因素, 最终设计出电路原理图和相应的控制程序。本课题所研究的单片机语音识别控制的智能家居系统有待改进之处:第一, 单片机对继电器的控制可以采用无线的方式, 采用无线方式发送和接收数据, 可以更方便地投入使用;第二、本课题研究的是通过四个继电器对四个家用电器进行控制, 在必要时可以适当增加;第三, 可以再适当加一些红外感应和光线感应, 实现在光线昏暗的情况下, 有人进屋后可以打开电灯。
摘要：随着电子技术和控制理论的发展以及人们对舒适生活的需求越来越高, 越来越多的工业控制技术应用到智能家居系统当中。以单片机为核心的控制技术因在成本、体积、功能和简易性等方面占用明显的优势而被广泛采用。语音控制方式和传统的控制方式相比较不需要复杂的操作, 直接对话就可以指导相应的动作, 使用声音控制设备的运行已经成为人机界面设计的一种重要手段。本课题所使用的智能家居控制系统的硬件电路完成了对语音信号的采集电路、输出驱动电路、液晶显示电路、继电器控制电路等的设计。
关键词：单片机,语音识别,液晶显示,智能家居
参考文献
家居无线语音控制系统 篇5
从城市建设年鉴2005可知,将各种能源折合标准煤,2004年我国城镇住宅除采暖外的能源消耗为7820万t标准煤。随着我国经济的发展和人民收入的增加,我国城镇居民的各种家用电器数量正在逐年增长,建筑设备形式、室内环境的营造方式和用能模式也正在悄然与发达国家“接轨”,家用能耗设备的使用范围和使用时间都在增长,这将不可避免地带来住宅能耗的增长。因此,中国建筑节能年度发展研究报告(2008)指出:住宅节能的主要任务是避免住宅能耗随建设规模增大和生活水平提高造成的大幅度增长,减少由此给我国能源供应带来的沉重压力。
智能建筑的发展在世界范围内一浪高过一浪。从各种特殊功用的智能大楼,到近几年已经全面向建筑行业的最基本内容——民居住宅发展,引起了住宅建筑本身智能型、节能性的革命性变化,还带动了家居系统的操作控制智能化。智能家居就是实现家庭中各种与信息相关的通信设备、家用电器和家庭保安装置,通过家庭网络连接成一个智能化控制系统,将这种先进的信息技术应用于住宅节能,具体进行能耗的检测、分析与节能方案的实施研究,以信息技术克服浪费能源的因素,使能源的使用由粗放到集约,达到整个住宅节能的目的。
2、无线控制系统体系结构
2.1 ZigBee无线家庭网络
智能家居网络的总体结构可以划分为外部网、家庭网关和内部网3个部分。外部网以基于IP网络技术、提供通用分组无线业务的GPRS通信网络为基础。内部网则采用ZigBee无线技术互连家庭内部各种家电设备的局域网,主要包括信息家电部分、环境控制(包括室温、照明、窗帘等)部分、安防报警部分和三表抄送部分。各部分又包含多个节点,每个节点即为通信的一个终端。各节点之间相互独立,某一个节点出现故障时不影响到其他节点的运行。家庭网关是连接家庭内部网和外部网的网络连接设备,将内部网接入外部网,为外部网络提供对家庭内部联网设备的控制功能;同时家庭网关允许家庭内部可以采用不同的联网技术,但由于该系统只采用ZigBee技术进行无线连接,所以我们不需要考虑家庭内部网络不同协议的转换。ZigBee是一种短距离无线通信技术,能够为用户提供机动、灵活的组网方式,非常适合于家庭网络控制,在不久的将来将成为智能家居控制技术的重要发展方向。
该系统可以简单的概括为:在各种家庭电子设备中嵌入基于ZigBee芯片的无线网络收发模块,通过这些无线网络收发模块在各个网络子节点之间进行数据的传送,从而实现家庭内设备的无线互连和家庭自动化。如图1所示。
智能家居系统的总体结构框图如图2所示。基于ZigBee技术的家庭网络平台主要由远程控制界面(Web页面)、家庭网关以及家庭内部的家电网络和传感器网络等组成。分为家庭外部网络和家庭内部网络两部分,分别对应Internet和ZigBee网络。家庭网关具备连入Internet的功能。通过一个用户友好的web界面,用户可以轻松了解家里的情况,防止财产受到入侵者的破坏,并且只需要点击鼠标就可以从全球任何地方控制日常家电设备的运行。同时,通过市场上提供的GPRS模块接入成熟的GPRS移动网络,从而利用网络运营商提供的服务,通过手机终端控制家庭网络。网关全部采用无线通信方式,可以避免家庭布线的繁琐,方便了网关在家庭中的布置,同时使这种网关能够应用于家庭和车载移动系统。ZigBee收发器通过SPI接口和MCU连接,可以将收发器连接到空调、洗衣机、灯或用户欲监视或控制的任何设备的传感器上。定期采集水表、电表和天然气表的数据,通过ZigBee模块发送给家庭网关,进而发给物业管理中心,实现自动抄表,节省人力和物力。
ZigBee标准基于IEEE 802.15.4协议栈而建立,具备了强大的设备联网功能。它支持三种主要的自组织无线网络类型,即星型结构、网状结构、簇状结构。
ZigBee中的两项关键性技术:①自组织网络(Ad-hoc)技术。支持多点对多点的网状网结构,ZigBee网络设备之间无需第三方设备中继即可建立无线链路;系统中任何一个通信设备加入(离开)或移位,FFD会在瞬间自动重新计算并建立网络路径。②无线定位感知技术。ZigBee网络设备每移动到一个新的位置,系统能够实时进行精确定位。
图3所示的ZigBee智能家居网络模型是一种混合星型和点对点拓扑的架构,图中的每一个节点都可以内嵌在某个传感器或家用电器内部,实现记录当前状态,等待查询、控制命令等。例如:节点a (网络协调器)内嵌入家庭网关中,采用连接式电源,配置较多的存储空间,存储路由表,完成建立网络和进行绝大部分路由选择;节点c (网络节点)可以内嵌入手机或PDA中,通过家庭网关遥控信息家电或者获取安防信息;节点b和节点d分别控制一个星型拓扑结构的家电控制网络和安防传感网络。它们接受家庭网关的控制命令,控制相关节点实现唤醒、查询、连动等操作,并支持低延迟设备等。
2.2 无线家庭网络设计
2.2.1 硬件设计
家庭网关是智能家居系统的核心部件。它是一个功能齐全的嵌入式系统。硬件设计上采用功能强大的ARM9芯片加上其他功能模块,并且外接一个ZigBee无线收发模块,以实现对家庭内部网的各种家电设备的控制。其硬件结构如图4所示。利用ZigBee技术能够实现家庭内部节点的无线连接。因此,设计家庭网关则主要实现家庭内部网与外部网的连接、协议转换以实现远程控制。
ZigBee硬件实现如图5所示,系统包括一个射频集成电路模块(RFIC),以及固化了全部物理(PHY)层和媒体接入控制子层(MAC Sub-layer)的功能,被连接到一台低电压、低功耗8位微控制器和其作用的外围设备(连接到应用传感器或执行器)。协议簇和应用固件常驻芯片闪存来保证整个ZigBee模块紧凑且高效。
2.2.2 软件设计
系统软件分为4层:硬件设备驱动层、操作系统层、应用程序接口层和应用软件层。软件系统结构如图6所示。
软件上移植了μC/OS-II实时操作系统,是一个嵌入式多任务实时操作系统,具有简洁高效,易于移植,可裁剪等特点。并针对本系统各模块设计了相应任务所需的功能,主要包括主程序任务、安防报警任务、环境控制任务、远程控制任务、信息家电控制任务和三表抄送任务。主程序任务是其他各个任务的创建者,由它来管理各个任务的创建及运行。故程序运行时首先创建主程序任务,它的显示界面将提供其他各任务的进入菜单。主程序任务默认首先创建安防报警任务,因为它需要最高的优先级。其次是环境控制任务(因为需要实时的环境状态),然后才是远程控制任务、信息家电任务和三表抄送任务。整个程序运行过程如图7所示。
操作系统选择小型的实时操作系统μC/OS-II是基于以下几方面的考虑:完全免费的内核、公开的源代码、系统内核实用性强、可靠性高,操作系统内核对处理器以及ROM、RAM资源的要求不高,利于在16位微处理器上移植。
信息处理过程是在传感器节点的硬件检测电路检测到其所在环境发生变化时,由传感器节点中ZigBee模块对信息简单处理后,主动发起连接将处理后的信息传送给家庭网关。图8为通信流程图。
3、智能家居的节能管理技术
当前住宅节能技术包括采用新型建筑节能材料、各种保温隔热设施等得到了政府、开发商的高度重视。然而,住宅节能不仅要考虑建筑结构、材料的节能技术,还要充分考虑住宅运行管理节能技术的采用,充分挖掘直接节能和潜在节能,智能家居系统作为建筑运行管理的核心组成部分,其节能潜力还有待深度挖掘。
智能家居系统是一个多功能技术的综合系统,受到传输媒体、网络平台、集成系统等技术发展的制约,其相关技术的发展大概具有以下趋势:由模拟向数字化逐步转变;组网技术由有线发展到无线;硬件平台性能日益提高;设计上实现功能模块化及系统平台综合化;远程控制实现多样化;家庭网关重视度的提高等。
在实际家居系统中,如果将不同类型的家用电器同时使用,则可能会因超负载而导致干线的中断。为了避免这类事件的发生,可以通过一个控制单元实时检查家中电荷承担的总电流。除此之外,如果供电商向提供了不同时间的功耗,可以通过使用可选的定时器而某一特定时刻以后启动家电,从而为所消耗的电源省钱。带有分区控制的温度调节系统可以根据自己.的要求而对每个房间的不同温度进行控制。如果与传统温度调节装置控制的传统系统相比,这可以节省30%的电力消耗。而且,温度调节系统还能通过定制的情景及触摸屏进行控制。可以把温度调节系统与不同类型的热动力加热及冷却系统一起使用,如暖气片、风机排管及散热器。
一个完整的智能家居系统一般有照明控制系统、电器控制系统、安防门禁系统、消防报警系统、远程控制系统等组成,整个系统实现了信息的采集、输入和输出、集中控制、远程控制、联动控制等功能。与传统的家居系统相比,更强调人的主观能动性,重视利用高新技术实现与居住环境的协调和科学管理,达到节能性、智能化、便捷化、高效舒适化等目的。
4、结语
本文构建了一种新的智能家居无线控制系统,利用ZigBee技术组建家庭内部无线网络,实现了对家居系统的远程控制、监测和集中管理,不但达到了高度智能化,而且取得了良好的节能效果。该系统性能优越、结构清晰、成本低并具有较好的扩展性。随着无线网络技术的进一步发展,基于ZigBee无线技术的智能家居将真正走入我们的生活。
摘要：提出一种智能家居无线控制系统。通过ZigBee技术组建家庭无线网络,实现家居系统内设备的无线互连和家居智能化。并利用其近距离、低复杂度、低成本、低功耗、通用性强等特性,使智能家居通过远程控制、能耗检测等技术实现有效的节能管理,有利于国家建筑节能运行管理制度落到实处。
一种无线保密语音通信系统的设计 篇6
1 AMBE-1000特点及接口
AMBE-1000是一款具有极大的灵活性, 高性能, 单片的语音压缩编解码芯片[1]。AMBE-1000通常采用的数据格式为帧格式, 对于帧格式, 它以20ms为一个周期进行全双工工作, 它先将AD转换器送来的数字化语音进行压缩, 按其帧格式打成数据包后送到输出缓存, 同时将输入缓存中的数据包解压还原送入DA转换器以完成对数字语音的编解码。AMBE-1000的AD/DA转换器的接口信号可以是标准的µ律或A律压扩量化的PCM信号, 也可以是14位或16位线性量化的PCM[2]。
2 系统架构
2.1 系统框图
本系统属于模拟信号数字传输的系统[3], 其系统框图如图1所示:
2.2 系统模块组成
2.2.1 PCM编解码模块
首先由语音信号的输入端开始介绍:音频信号经PCM编解码模块MC14LC5480采样和量化, 产生原始的PCM信号, 其中对信号的压缩可以采用µ律或A律, 本系统默认为µ律, 如果系统需要用A律, 可通过软件进行更改。本模块由时钟部分和PCM芯片部分组成。时钟部分提供系统所需采样和同步时钟, PCM芯片部分则完成对语音信号量化成PCM信号的操作。
2.2.2 AMBE-1000主芯片模块
PCM信号从PCM编解码模块出来, 将被送到AMBE-1000主芯片模块进行数据压缩处理。AMBE-1000为本系统的核心模块, 它使用的是TQPF-100封装。AMBE-1000的工作模式分为主动模式、被动模式、并行模式和串行模式。在主动模式下, 数据选通信号由芯片自身提供;在被动模式下, 数据选通信号由外部提供;在并行模式下, 所有“通道数据” (包括控制功能字) 的传输全部在8位总线上进行;在串行模式下, 所有数据只能在串行口上进行传输。在此, 把AMBE-1000设置在一个简单的工作模式下:并行被动模式。
3 程序编写
3.1 程序流程图
在发送端, 程序首先应完成各器件的初始化, 包括系统的初始化和AMBE-1000的初始化, 其中对串行口的初始化工作也在系统的初始化中完成。接下来, 程序应调用AMBE-1000数据处理程序, 完成AMBE-1000与单片机的数据交换, 然后再调用DES加密程序对数据进行分组加密, 最后调节器用串行口通信程序, 把数据发送到无线模块或串口上, 完成对数据的发送;在接收端则反之。程序的流程图如图2所示:
3.2 DES加密程序
由于传输的是分组语音, 所以必然要采用一种分组加密算法进行数据加密, DES是一种常规的分组密码, 应用比较广泛[4]。它使用的是64bits的分组长度, 密钥长度为64bits, 有8bits奇偶校验, 有效密钥长度为56bits。对于56bit的密钥长度来说, 一共有256种可能的密钥, 也就是大约7.2×1016种密钥, 相对于现阶段的硬件发展来说, 56bit密钥抗穷举攻击能力大大下降, 已经是不安全的了。但是如果我们能在每传送一次数据就要变换一次密钥, 则在这段相对较短的时间内是没有人可以破解的, 所以这样使用DES算法是相对安全的。鉴于此, 我们在本系统中仍然使用DES进行数据加密。DES的加密流程图如图3所示:
4 设计中的相关问题
4.1 硬件设计中的问题
系统还是由原来的5V供电, 采用LM2596T-5, TO-220封装, 其外围元件中的二极管采用贴片封装, 电感采用半封闭式贴片型, 为了减小体积, 整流用的全桥二极管用了一个桥堆来替代;考虑到一个加密程序要占用较大的程序存储空间, 最后选择了DIP-40封装的单片机SST89E564RD, 此单片机的ROM有64K, 足够装一个加密程序。在调试过程中, 首先通电检查各芯片的电源和地之间是否有电压, 电压值是否正确。这项检查通过之后再插上AMBE-1000, 在写入自收发程序的时候, 如果输出端并没有声音输出, 可以分模块检查。
4.2 加密算法的选择问题
除了DES, 我们还考虑过使用流密码:混沌流密码。目前, 对混沌保密通信系统的分析工作才刚刚起步, 我们还是选择了研究比较成熟和应用比较广泛的DES算法。对于DES的安全性, 业界中较为一致的看法是DES的密钥短了些。由于DES是对称加密, 所以, 加密和解密是用同一个过程, 但是在写程序的时候就有一点不同, 需要将密钥的使用顺序反过来。
5 总结
本文介绍了一款无线语音加密通信系统, 该系统可以实现无线语音通信的功能, 并且对其进行了加密设计。当前无线通信系统发展迅速, 该加密系统可以适应许多需要保密通信的场合, 有相当广泛的实用价值。
参考文献
[1]AMBE-1000TM Vocoder Chip User’Manual, Version3.1.Digital Voice Systems, Inc, 2000.
[2]LM2596 Simple Switcher Power Converter 150KHz 3A Step-down Voltage Regulator, Nation al Semiconductor Inc, 2002.
[3]黄增锋, 王雨生, 覃团发.AMBE-1000声码器接口电路设计方法, 电子工程师, 2004, 30 (7) :20-23.
无线语音通信及视频监控系统设计 篇7
关键词：视频监控,语音通信,语音广播,自适应差分脉冲编码调制,离散余弦变换
0引言
随着电子技术与计算机技术的发展, 视频监控主要经历了3个发展阶段:本地模拟视频信号监控、 基于PC的数字化视频监控、基于嵌入式的网络数字视频监控。本地模拟视频信号监控系统由于结构复杂, 可扩展性差, 容易受现场条件限制, 逐渐被淘汰。基于PC的数字化视频监控系统采用网络传输, 不受布线限制, 能够实现远距离传输, 可靠性也大大提高, 但其前端视频信号采集、压缩和通信结构复杂, 成本高, 难以应用于灵活性要求高的环境。基于嵌入式的网络数字视频监控系统将摄像机输出的模拟视频信号通过嵌入式视频编码器直接转换成IP数字信号, 性能更稳定, 且便于安装、维护, 易于实现系统的模块化设计, 但目前的监控系统只有视频监控, 缺少语音通信[1]。鉴此, 本文提出了一种基于ARM的无线语音通信及视频监控系统设计方案。
1系统总体设计
基于ARM的无线语音通信及视频监控系统由监控终端和监控中心组成。监控终端位于监控现场, 采用ARM9系列芯片S3C2440嵌入式微处理器作为核心处理器, 由CMOS摄像头、语音芯片、TP- Link无线网卡等组成。监控终端完成音频信号的采集与编解码、视频信号的采集与编码、数据的无线传输等功能。 监控中心是一台连入局域网的PC机, 负责整个系统的协调与控制, 完成与监控现场进行点对点语音通信、视频监控、报警处理等功能。
2系统硬件设计
系统硬件主要分为核心板和外围扩展电路板2个部分。核心板主要包括2 MB NOR FLASH、 256 MB NAND FLASH、64 MB SDRAM、晶振、电源;外围扩展电路主要包括摄像头模块、USB接口、 LCD显示模块、音频模块、摄像头辅助照明模块等, 如图1所示。
3系统软件设计
系统软件结构如图2所示。通过PC机进行功能选择, 选择结果以控制参数的形式发送到监控终端。可选择的功能包括视频监控、语音广播、点对点语音通信。在视频监控功能中, 由OV9650CMOS传感器摄像头采集监控终端图像数据, 该数据通过相应接口输入ARM9[2-3];处理器对图像数据进行JPEG编码压缩, 处理后的数据通过局域网发送到监控中心PC机上;PC机将接收到的编码数据进行JPEG解压缩, 最后将获得的图像及数据进行显示。 在点对点语音通信功能中, 监控中心与监控终端需要同时完成语音数据的编码与解码, 采用自适应差分脉冲编码调制 (Adaptive Differential Pulse Code Modulation, ADPCM) 编解码算法。在语音广播功能中, 监控中心与监控终端的网络通信通过Windows Socket通信技术实现。
3.1视频监控
在ARM端, 视频压缩采用C+ + 语言实现。 在S3C2440内部的camera接口有2个DMA通道: 预览DMA、编码DMA。这2个DMA在AHB总线上是分离的, 可以同时独立运行。预览DMA通道支持预览缩放、镜像、RGB格式输出, 编码DMA通道支持视频模块的镜像、旋转、YCrCb格式, 支持服务器对视频压缩比的设置。
摄像头P通道采集的图像格式设为RGB 5:6:5, 为了调试方便, 调用Display_Cam_Image () 函数在LCD屏上输出预览图像。由于P通道预览视频比较简单, 直接在驱动函数视频中断线程中完成。摄像头C通道采集的图像格式为YCrCb420。 对C通道YCrCb格式的数据进行处理, 首先需要将该数据从内核中提取出来, 传递到应用程序开辟的空间中;然后采用基于离散余弦变换 (Discrete Cosine Transform, DCT) 的视频压缩算法对YCrCb格式的数据进行压缩, 流程如图3所示。
3.2音频通信
音频数据的采集和播放分别用Record () 和Display () 函数实现。音频的循环采集和播放是由DMA实现的, 但音频编码和解码是由CPU实现的, CPU占用率较高, 因此, 将解码和编码放在2个线程中执行[4-5]。采用ADPCM算法压缩采集到的音频信号。语音通信流程如图4所示。
3.3 Socket通信的实现
(1) 控制命令和重要数据的传输采用基于TCP的流式套接字编程。
(2) 语音、视频数据帧的传输采用基于UDP的数据报套接字编程。
4系统测试
将3个装载同样系统与程序的监控终端, 通过TP-Link、无线路由与PC机组成一个局域网, 再为3个系统分配不同的IP地址, 进行如下测试:
(1) 选择对3个监控终端进行视频监控, 可以观察到PC机上显示的视频图像较清晰流畅。
(2) 选择对3个监控终端进行点对点语音通信, 可通过耳麦与监控终端进行较清晰的语音通信。
(3) 选择语音广播功能, PC机与所有监控终端同时通信, 监控终端可以通过耳机听到PC机控制人员发出的语音命令。
5结语
基于ARM的无线语音通信及视频监控系统采用嵌入式Windows CE操作系统进行音视频的采集, 对数据进行压缩处理后, 采用TCP/IP协议, 通过无线局域网将数据传输给监控PC机。测试结果表明, 该系统实现了清晰的语音通信和流畅的视频图像监控, 具有集成度高、可靠性好、成本低的优点, 可满足复杂环境下的监控要求。
参考文献
[1]韩观振.基于ARM的无线视频流媒体传输系统的设计与实现[D].吉林:吉林大学, 2011.
[2]杨辉, 刘海龙, 高子洁.基于ARM及Windows CE6.0的塔机安全监控系统[J].计算机测量与控制, 2012, 20 (1) :78-80.
[3]李尚柏, 钟睿, 粟思科.基于ARM的嵌入式Windows CE系统高级开发技术[M].北京:清华大学出版社, 2011:8-10.
[4]郭欣佳.基于ZigBee的语音通信终端系统的设计与实现[D].武汉:武汉理工大学, 2012.
[5]童林.基于ZigBee的区域无线控制系统[D].合肥:中国科学技术大学, 2010.
家居无线语音控制系统 篇8
电动交通工具已成为日常出行必不可少的一部分,当前大多数电动车充电场地及充电条件并不完备,无线充电尚未普及,因过度充电等引发的事故屡见不鲜。电动车无线语音充电控制系统的研究,能够使用户在电动车充电达到额定电量或突发情况时,通过远距离无线语音控制断开充电,减少过度充电等造成事故的发生。本文提出一种设计方案,采用凌阳单片机SPCE061A与无线模块nRF24L01作为无线语音充电控制系统的发射器,STC89C52单片机与无线模块nRF24L01作为系统的接收器,由用户对发射器进行语音输入,发射器对语音命令进行识别并发送,接收器接收到命令后进行解析并执行相应命令,最终实现对电动车充电的远程无线语音控制。
1 系统总体设计
无线语音充电控制系统主要由发射器、接收器和执行部分组成,电动车在充电过程中,用户通过对凌阳SPCE061A语音输入控制命令,凌阳单片机识别出相应控制命令并通过nRF24L01无线射频模块发送到STC89C52单片机,后者接收到控制命令后执行充断电动作。凌阳单片机及STC89C52单片机与nRF24L01通信均通过模拟SPI串行接口实现。系统总体结构如图1所示。
2 系统硬件设计
2.1 语音识别硬件基础
凌阳SPCE061A是一款16位微控制器,具有专用麦克风接口,可以对语音进行录制,同时具有16位的定时器/计数器,能够对采样频率进行控制,系统时钟频率最高能够达到49MHz,内置有乘法器和内积运算,保证了芯片对语音的快速反应,同时保证了语音识别算法能够有效运行[1],凌阳单片机语音输入识别的硬件基础如图2所示。
凌阳单片机拥有的8通道10位ADC中,有一个特定语音输入通道,内置有自动增益控制放大器的麦克风通道[2]。对凌阳单片机语音输入时,麦克输入通道及外围电路有两级运放,第一级运放受自动增益控制,二级运放的输出会被用来衡量一级运放的放大倍数[3],凌阳单片机语音识别原理如图3所示。
凌阳SPCE061A具有特定人语音识别功能,用户在语音输入控制命令前,需先语音训练建立特征模型,语音识别时,通过提取特定人语音特征与训练建立的语音特征模型进行校验匹配以识别用户语音命令[4,5]。在实际语音训练过程中发现,在每次语音提示停顿后发出语音命令,与语音提示结束立即发出语音命令相比,更容易被快速识别。
2.2 无线收发及执行电路设计
nRF24L01是一块工作在2.4G的无线射频收发芯片,由频率发生器、增强型Shock Burst模式控制器、功率放大器、晶体振荡器、调制解调器等组成,低功耗1.9V~3.6V工作,具备地址及CRC检验功能,数据传输率为1/2Mbps,SPI接口数据速率为0~8Mbps,其输出功率、频道选择、协议设置均通过SPI接口进行设置,主要模式如表1所示。
无线收发及执行电路如图4所示。SPCE061A和STC89C52通过SPI对nRF24L01进行配置,将凌阳单片机及STC89C52的IO口,分别与nRF24L01的芯片模式控制线CE、片选线CSN、SPI时钟线SCK、主出从入的数据线MOSI、主入从出的数据线MISO及中断信号IRQ相连,若nRF24L01与STC单片机P0口连接时,要加10k的上拉电阻。无线发送与接收过程主要应用无线芯片的发送模式和接收模式。
执行电路通过STC89C52的P1口进行控制,为便于直观,此处用开关模拟三极管驱动继电器闭合,三极管基极与发射极之间加一个电阻,一方面能够过滤小噪声电压,同时能够提高三极管的关断速度,当STC单片机监测到无线模块输入数据为高电平时执行开指令,完成充电闭合动作,当检测到指令信号为低电平时执行关指令,完成断开充电动作。
3 系统软件设计
系统软件设计分别基于un SP IDE2.0.0集成开发环境、ISP Tool_CHS.exe程序下载工具、Keil u Vision4 IDE开发环境及STC_ISP_V488.exe程序下载工具。程序在集成环境中仿真编译无误后,生成的.S37和.hex文件下载到单片机中,便可对系统设计进行调试验证。
3.1 语音识别软件设计
特定人的语音识别包括两个过程,训练过程和识别过程:训练过程中,先对RAM进行初始化,再执行训练,直到训练成功完成训练过程;识别过程先初始化识别器,与语音特征模型匹配校验,再获取识别结果,直到识别出语音命令,执行相应操作[6,7]。系统语音识别程序流程图如图6所示。
程序设计步骤:在un SP IDE2.0.0环境中File New Project,将语音识别函数库bsrv222SDL.lib、语音识别头文件bsr SD.inc/bsr SD.h及语音提示播放支持文件Sacmv26e.lib/Hardware.asm/Hardware.inc添加到工程文件夹;录制所需语音,用Compress Tool工具压缩成S480格式添加到工程;编写语音提示播放程序、训练程序、编写主程序及中断程序,最后添加语音资源索引表,语音识别初始化程序如下:
3.2 无线模块软件设计
nRF24L01是一个数字芯片,工作在发射模式下发射功率为6d Bm,电流消耗为9m A,接收模式时电流消耗为12.3m A。nRF24L01的SPI配置有30字节的配置字,可将其配置为增强型Shock Burst TM收发模式,这种低速输入高速发射模式较为节能[8,9]。增强Shock Burst TM需先将接收机的地址及数据送入nRF24L01,配置config寄存器后把CE置高,10μs后进入发送模式。接收模式需先配置本机地址及接收数据大小,配置config寄存器并将CE置高,130μs后进入监视状态等待接收数据。将与SPCE061A相连的无线模块设置为发射模式:
将与STC89C52相连的无线模块设置为接收模式,接收端nrf24L01的主程序如下,单片机将接收到的信号进行分析,进而执行控制动作:
4 结束语
电动车无线语音充电控制系统的研究,经过硬件电路的搭建和软件程序的调试,验证了电动车充电无线语音控制的可行性。这种无线语音充电控制系统具有成本低、实用性强的特点,通过后续预警、监测等功能的扩充和完善,可望实现电动车无线语音充断电、安全防护语音提醒等预警监测一体化微控系统,具备一定的经济效益和发展前景。
摘要：我国现阶段电动车保有量超3亿辆,由电动车充电引发的火灾事故时有发生,为解决居民用户电动车过度充电问题,设计了一种电动车无线语音充电控制系统。该系统主要采用SPCE061A凌阳单片机、nRF24L01无线射频收发模块和STC89C52单片机。通过对凌阳单片机输入语音命令,并由无线射频收发模块将命令发送到STC89C52单片机以控制继电器,从而实现用户通过远程无线语音对电动车充电的控制。
关键词：凌阳单片机,nRF24L01,语音,无线控制
参考文献
[1]徐正平,葛文奇,王晓坤,等.具有显示及语音提示功能的智能电动车设计[J].液晶与显示,2010(4):225-229.
[2]付蔚,唐鹏光,李倩.智能家居语音控制系统的设计[J].自动化仪表,2014(1):46-50.
[3]孔祥洪,董昌春,王令群.凌阳16位单片机[M].北京:北京航空航天大学出版社:2009:138-186.
[4]张海龙.基于语音识别技术的语音控制智能手系统[J].单片机与嵌入式系统应用,2015(1):31-34.
[5]宋凯,朱春波,李阳,等.基于磁耦合谐振的自主无线充电机器人系统的设计[J].电工技术学报,2014(9):38-43.
[6]李胜,李永新,李尚荣,等.语音控制应用系统设计[J].机械工程学报,2002(12):235-237.
[7]李昌禄,李静南,郭龙华,等.语音控制系统在无线遥控中的功能扩展和应用研究[J].实验室科学,2012(4):109-112.
[8]崔阳,张维华,白云峰.一种基于Arduino的智能家居控制系统[J].计算机技术与应用,2014(4):123-125.