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“che”, “dao”, }
通过不断的硬件实验，可以很明显的看出修改之后语音指令关键词的识别精度要比修改之前的识别精度高得多。在之后的调试中会不断地进行补充干扰关键词，避免人们在说话的时候，无意间触发语音指令，使得智能车做出错误的行动。
在进行硬件调试的时候，为了能够很明显的观察到硬件调试的结果，所以在软件中设置了一个发光二极管的测试灯，当软件中执行了相关的语句时，发光二极管在软件中会执行取反操作，在软件中也就是对应了二极管的亮灭，这样可以很明显的来检测某一程序语句是否执行等调试步骤。当LD3320检测到语音指令时，发光二极管会相应的执行取反操作。
发光二极管测试程序如下。 void User_handle(uint8 dat) {
switch(dat){
Case CODE_QJ;//识别到“前进”指令 LED=~LED;//发光二极管亮/灭一次
REN=0; ES=0;
UARTSendByte(2); REN=1; ES=1; break; } }
在软件、硬件都准备好之后，并且完成了程序的编写、编译后，就可以进行在线的调试了。先点[Use ICE]工具按钮，使IDE处在线仿真状态下，再选择菜单项[Build]→[Start Debug]→[Download]开始下载程序到61板中。或者直接点工具按钮[Download]也可以。下载进程对话框如图5.13所示。
图5.13 下载进程对话框
5.4智能车调试
智能车车模部分可以分为：微控制器部分、电机驱动部分、OLED显示部分、按键输入部分、蜂鸣器LED部分、无线串口部分。由于智能车部分的模块较多，所以不可以同时调试，必须单独测试各个模块软件部分，只有所有单独的模块调试没有问题之后再将统一的软件程序烧写到控制器进行总体调试。
语音模块的调试首先是在了解熟悉语音识别模块的基础上，在语音模块的底层驱动的基础之上，自行设计自己的语音识别代码，编写语音识别的流程框图，根据流程图编写软件程序，最终在软件调试没有错误时，再将程序下载到语音模块中去，进行硬件调试。具体的调试步骤如下：了解语音识别芯片的识别步骤，软件编写流程；进行语音识别的软件编写，语音识别用初始化、写入识别列表、开始识别、中断信号处理；软件编译没有错误时进行硬件调试。
语音辨别小车的主程序分为四大部分：初始化、训练、识别、重训操作。
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(1)初始化：把IOB8~IOB11端口 作为输出端来控制驱动电机。必要时也得有相应的输入端设置和脉冲宽度调制端口设置。
(2)训练：训练部分其实就是建立语音信息模型，以便小车对语音信息进行辨识。 (3)识别：在此过程当中，若识别内容是小车的名字，那么小车会停止并处于待命状态，然后等待接收动作命令。若辨识结果是动作信息指令，小车就会播放语音告知接下来要执行的动作并执行该动作。
(4)重训操作：如果要进行重新训练，按KEY3键进行初始化，然后按照训练部分的步骤进行重新训练。
成功下载程序后，去掉下载线并复位系统（如用EZ-Probe还应将Probe选择跳线S5拔去），小车会提示对它进行训练。训练采用应答式训练，每条指令的训练为两次，每一条命令的训练都是一样的。测试方法：将小车放到空旷平地，打开小车电源观看小车运行状况及路线，连接好的实物图如图5.14所示。
图5.14连接好的实物图
测试方法：将小车放到空旷平地，打开小车电源，对小车发出相应的语音指令，观察小车的运动状态及反馈的语音信息。
（1）小车启动前静止位置如图5.15所示。
图5.15 静止状态的小车
（2）当发出前进语音指令时，小车开始前进，前进状态如图5.16所示。
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图5.16 前进状态的小车
（3）当发出倒车语音指令时，小车开始倒车，倒车状态如图5.17所示。
图5.17 倒车状态的小车
（4）当发出左拐语音指令时，小车开始左拐，左拐状态如图5.18所示。
图5.18 左拐状态的小车
（5）当发出右拐语音指令时，小车开始右拐，右拐状态如图5.19所示。
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图5.19右拐状态的小车
5.5 重新训练
在实际的使用过程当中，可能会对训练的结果不满意，或者其他人也想对它进行训练、控制。这样就要求小车可以被重新训练。为此，我们把61板的KEY3键定义为重新训练按钮，系统运行之后就会不断的扫描61板的KEY3键。如果检测到KEY3键按下，那么程序首先会把训练标志位（0xe000）单元擦除，并会进入一个死循环等待复位的到来。复位到来之后，程序检测到训练标志单元内容为0xffff，认为小车没有经过训练，就会要求对它进行练。
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6总 结
当今社会，科技飞速的发展，语音识别产品在人机认交互应用中己经占到越来越大的比例，它正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。语音识别技术与语音合成技术的结合，使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
设计按照基于凌阳SPCE061A单片机的语音控制小车方案的设计要求，完成了其硬件和软件的设计，并组装出了实物。本设计中，语音处理技术是系统设计的基础和关键所在，重点阐述了语音识别的算法、特征参数的提取方法等。硬件电路设计，以SPCE061A单片机为核心进行了语音输入、功放输出及小车控制电路的设计。软件设计主要是依据语音处理技术理论，使用凌阳公司提供的语音识别算法，采用汇编语言和C语言编写程序，利用SPCE061A单片机的语音压缩技术，调用SPCE061A单片机提供的语音播放API函数实现语音应答。本系统通过语音命令控制实现小车的前进、后退、左转、右转等功能。本系统是一个高度集成的语音识别片上系统。
毕业设计很好的完成了毕业设计任务书中的任务要求，通过对语音识别技术的学习，掌握了非特定人语音识别技术的原理以及编程方法，对嵌入式硬件设计、以及软件编程有了更加深刻的锻炼。本设计能够很好地实现语音指令的识别，并根据语音指令实现智能车的两轮差速转向、前进、后退、加速、减速等动作；当智能车接收到语音指令时，蜂鸣器以及发光二极管会发出声光提示；当智能车前方检测到有障碍物时，会自行执行相应的后退转向来避开障碍物；同时智能车上的显示屏能够实时显示车的运动状态以及识别到的语音指令，实现了良好的人机交互界面。
由于时间的原因，设计还存在一些不足，例如在吵闹的环境中时，语音识别会出现识别错误的情况；当遇到细小的障碍物时，由于光电开关的局限性，智能车不易识别等。因此还需要进行不断地改进，可以将光电开关换成超声波，进行障碍物的检测，可以提高检测的准确度。
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