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嵌入式系统结业（论文）基于STM32的嵌入式语音识别模块设计学生姓名：所在学院：信息技术学院班级：电气学号：中国·大庆2013年12月摘要：介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARMCortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证，本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。关键词：ARM；语音识别；对话管理；LD3320；μC/OS-II1引言服务机器人以服务为目的，因此人们需要一种更方便、更自然、更加人性化的方式与机器人交互，而不再满足于复杂的键盘和按钮操作。基于听觉的人机交互是该领域的一个重要发展方向。目前主流的语音识别技术是基于统计模式。然而，由于统计模型训练算法复杂，运算量大，一般由工控机、PC机或笔记本来完成，这无疑限制了它的运用。嵌入式语音交互已成为目前研究的热门课题。嵌入式语音识别系统和PC机的语音识别系统相比，虽然其运算速度和内存容量有一定限制，但它具有体积小、功耗低、可靠性高、投入小、安装灵活等优点，特别适用于智能家居、机器人及消费电子等领域。2模块整体方案及架构语音识别的基本原理如图1所示。语音识别包括两个阶段：训练和识别。不管是训练还是识别，都必须对输入语音预处理和特征提取。训练阶段所做的具体工作是通过用户输入若干次训练语音，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。而识别阶段所做的主要工作是将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型进行相似性度量比较，然后把相似性最高的输入特征矢量输出。预处理特征提取模式匹配训练参考模版库语音输入识别结果图1语音识别的基本原理现有的语音识别技术按照识别对象可以分为特定人识别和非特定人识别。特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式：一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包；另一种是嵌入式处理器外围扩展语音芯片。第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长；第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担大大降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。语音识别技术在国内外的发展十分迅速。目前国内在PC应用领域，具有代表性的有：科大讯飞的InterReco2.0、中科模式识别的PattekASR3.0、捷通华声的jASRv5.5；在嵌入式应用领域，具有代表性的有：凌阳的SPCE061A、ICRoute的LD332X、上海华镇电子的WS-117。本文的语音识别方案是以嵌入式微处理器为核心，外围加非特定人语音识别芯片及相关电路构成。语音识别芯片选用ICRoute公司的LD3320芯片。3硬件电路设计如图2所示，硬件电路主要包括主控核心部分和语音识别部分。语音进入语音识别部分后，将处理过的数据并行传输到主控制器，主控制器经过处理后，发送命令数据到USART，USART可用于扩展外围串行设备，如语音合成模块等。3.1语音识别电路图3为语音识别部分原理图，参照了ICRoute发布的LD3320数据手册进行设计。LD3320的内部集成了快速稳定的优化算法，不需外接Fla-sh、RAM，不需要用户事先训练和录音而完成非特定人语音识别，识别准确率高。非特定人语言主控制器串行设备LD3320外围电路输入并口USART1USART2图2硬件电路整体构架图3语音识别部分原理图图中，LD3320采用并行方式直接与STM32F103C8T6相接，均采用1kΩ电阻上拉，A0用于判断是数据段还是地址段；控制信号，复位信号以及中断返回信号INTB与STM32F103C8T6直接相连，采用10kΩ电阻上拉，辅助系统稳定工作；和STM32F103C8T6采用同一个外部8MHz时钟；发光二极管D1、D2用于复位后的上电指示；MBS(引脚12)作为麦克风偏置，接了一个RC电路，保证能输出一个浮动电压给麦克风。3.2主控制器电路本文的主控制器选用的是ST公司的STM32F103C8T6芯片。该芯片基于ARMCottex-M332位的RISC内核，工作频率最高可达72MHz，内置高速存储器（64KB的闪存和20KB的SRAM），丰富的增强I／O端口和联接到两条APB总线的外设。STM32系列提供了全新的32位产品选项，结合了高性能、实时、低功耗、低电压等特性，同时保持了高集成度和易于开发的优势，将32位MCU世界的性能和功效引向一个新的级别。4软件系统设计软件系统的设计主要包括3部分：主控单元的嵌入式操作系统μC／OS-II移植、LD3320的语音识别程序设计、对话管理单元的设计。4.1嵌入式操作系统μC／OS-II移植μC／OS-II是一个源码公开、可移植、可固化、可裁剪、占先式的实时多任务操作系统。它是专门为计算机的嵌入式应用设计的，绝大部分代码采用C语言编写，具有执行效率高、占用空间小、实时性能优良和可扩展性强等特点，最小内核可至2KB。在μC／OS-II中，任务的概念尤为重要，它是可剥夺型的内核，因此任务优先级的划分至关紧要。基于分层化和模块化的设计理念，整个系统任务的划分如表1所列。任务名任务优先级堆栈字节（RAM）/字实现功能App_TaskStart564系统初始化App_TaskSR6128语音识别App_TaskCmd8128命令解析与执行App_TaskCom964串口命令发送App_TaskUpdate10128更新对话集App_TaskPB1164按键检测与处理App_TaskLed1364LED指示OSTaskStat3064统计任务OSTaskIdie31128空闲任务表1主控系统任务优先级规划表1中除OSTaskStat和OSTaskIdle任务为系统自带，其他7个任务均为用户创建。App_TaskStart是系统的第一个任务，对系统时钟和底层设备进行初始化，创建所有事件和其他各项用户任务，并对系统状态进行监测；App_TaskSR完成语音识别；App_TaskCmd完成对话集中命令的解析和执行，并通过USART1向外发送；App_TaskCom作为外围扩展任务，通过USART2向外发送指令或数据，负责控制外围扩展设备，如语音合成设备等；App_TaskUpdate通过解析USART1接收的命令和数据进行对话集的更新；App_TaskPB是按键扫描任务，负责检测3个独立按键，分为短按和长按检测；App_TaskLED驱动4个LED指示灯，指示当前工作状态。4.2语音识别程序设计语音识别程序的设计，参考了LD332X开发手册，本文中采用中断方式工作，其工作流程分为通用初始化一语音识别用初始化-写入识别列表-开始识别-响应中断。①通用初始化和语音识别用初始化。在初始化程序里，主要完成软复位、模式设定、时钟频率设定、FIFO设定。②写入识别列表。列表的规则是，每个识别条目对应一个特定的编号（1个字节），编号可以相同，可以不连续，但是数值要小于256（00H～FFH）。本芯片最多支持50个识别条目，每个识别条目是标准普通话的汉语拼音（小写），每2个字（汉语拼音）之间用一个空格间隔。本文中采取了连续不同编号的识别条目，表2是简单的示例。编号字符串1nihao2renshinihengaoxing3dakaidianshi4ninengzuoshenmeshiqing表2识别列表示例③开始识别。设置几个相关的寄存器，即可开始语音的识别。图4是相关的流程。ADC通道即为麦克风输入通道，ADC增益也就是*音量，可设定值00H～7FH，建议设置值为40H～6FH，值越大代表MIC音量越大，识别启动越敏感，但可能带来更多误识别；值越小代表MIC音量越小，需要近距离说话才能启动识别功能，好处是对远处的干扰语音没有反应。本文中设定值为43H。图4开始识别流程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。向寄存器35写入ADC增益设置寄存器清空空闲？设置寄存器开中断设置寄存器1C开启ADC设置寄存器准备开始识别设置寄存器设定芯片状态NY4.3对话管理单元设计为了方便进行对话的管理，本文中设计了一个对话管理单元，用于对等待识别的语句和等待执行的命令进行存储，在主控制器中通过定义二维数组来实现。LD3320每次识别最多可以设置50项候选识别句，每个识别句可以是单字、词组或短句，长度为不超过10个汉字或者79个字节的拼音串。基于上述原因，本文设计的对话管理数组如表3所列。名称存储内容数组定义识别数组待识别的语句INT8URecl[50][79]行为数组对应的行为编号INT8UAcl[50][6]表3对话管理单元数组行为数组中存储要执行的行为编号，对应于50条语音识别语句，共有50组指令，每组指令中可以最多包含6个行为，并行的行为可以归为一步，通过多个行为的组合，就可以完成更复杂的任务。5结语本文讨论了基于STM32的嵌入式语音识别模块的设计和实现，对模块各个组成单元的硬件电路及软件实现进行了详细的介绍。大量实验及实际应用表明，本文设计的语音识别模块具有稳定性好、语音识别率高、抗噪声干扰能力强、结构简单和使用方便等特点。该模块实用性强，可广泛应用于服务机器人智能空间、智能家居和消费电子产品等多个领域。参考文献[1]徐方,张希伟,杜振军.我国家庭服务机器人产业发展现状调研报告[J].机器人技术与应用,2009(2):14-19[2]孙艺红,刘媛.服务机器人语音交互解决方案[J].控制工程,2004,11(2):184-186.[3]柳春.语音识别技术研究进展[J].甘肃科技2008,24(5):41-45.[4]陈景帅.智能空间下语音交互系统的研究与实现[D].济南:山东大学,2010.[5]STM32F103x8/B增强型系列中容量产品数据手[EB/OL].(2009�04)[2010�09].[6]ICRoute.LD332X数据手册[EB/OL].[2010�03�10].