河南理工大学毕业设计（论文）说明书
声控遥控器找寻器
摘 要
随着计算机软硬件技术、半导体技术、电子技术、通讯技术等的飞速发展人类已经进入后PC时代。然而人类科技的发展总是离不开以人为本这一永恒的主题,家庭日用品更是被人们设计的越来越人性化,越来越便于使用，例如：语音识别技术。它得到了迅猛发展, 支持语音识别的各种产品纷纷面世。在我们生活中常见的语音识别技术产品有语音命令控制空调、电视、灯光、自动窗帘等的使用,让人们的生活“随音所欲”，更加舒适,更加便捷。
与传统方案相比，具有结构简单、成本低、易实现的特点，能缩短开发周期，并且可扩充性强。本设计方案可应用于家电产品及其他电子产品，还可利用此系统的语音处理的优势组成语音应答系统、语音合成系统、互动式玩具等，具有广阔的市场前景。
本文的设计是以凌阳61单片机为主要元器件并结合SPLC501液晶显示模组使产品同时具有语音识别和显示功能。此产品属于寻找器，主要应用于家庭小器件的快速寻找。寻找器系统采用模块化设计法，其硬件主要包括:电源区、下载区、音频区、SPCE061A与周边、键控区、复位区、端口区、显示区；软件部分有C语言编程，实现对各个模块的控制。设计时首先对61单片机进行语音训练，再利用61单片机的语音接收模块接收语音信号，接收后送入语音处理模块进行识别处理，与模板匹配后发出相应的语音报警信号，达到找寻的目的。对语音信号的识别采用DTW算法，配合音频解码达到识别特定语音的效果。经过多次训练与调试，对于特定人语音的识别这一预期的效果已经达到。整个设计结构简单，使用方便。
关键字： SPCE061A单片机 语音识别 找寻器
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Voice-activated remote control finder
Abstract
Along with the rapid development of the computer software , hardware technology, semiconductor technology, electronic technology and the communication technology ,the PC era after the people has already entered into. However, the development of human technology, always inseparable from the people-oriented the eternal theme, household items designed to be more humane, more and more easy to use, for example: voice recognition technology. It has been the rapid development of a variety of products have emerged to support voice recognition. In our lives in common speech recognition voice commands to control the use of air conditioning, TV, lights, automatic curtain, so that people's lives \the sound Wants\more comfortable, more convenient.
The design of paper is based on the Sunplus 61 microcontroller as the main components and to combine SPLC501 LCD module also has voice recognition and display. This product belongs to the finder, mainly used in small household devices quick find. Finder system modular design method, the hardware include: the power area, download area, audio area, SPCE061A with neighboring keying District, reset district, port district, the display area; software part of the C programming language, to achieve on eachthe control of the module. The design of the first 61 single-chip voice training, re-use the voice of 61 single-chip receiver module to receive the voice signal into the voice processing module received recognition processing, voice alarm signal issued by the appropriate template matching to achieve the purpose of looking for. In addition, the identification of the voice signal using the DTW algorithm, with the audio decoder to identify the effect of a particular voice. After several rounds of training and commissioning, the desired effect for a specific voice recognition has been achieved. The entire design structure is simple, easy to use.
keyword: SPCE061A speech recognition alarm
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1 绪论
1.1引言
近年来，语音识别技术取得了飞速发展，并逐渐应用于通信、军事、人工智能、工业自动化等多个领域。语音识别技术的出现，使人们和机器通过自然语言交流成为可能，不仅解决了人机“交流”大众化中的障碍，了人机交互的效率，而且给人体无法接触或不便接触来实现操作控制的场合带来了极大的方便。随着改革开放的深入发展，电子电器的飞速发展.人民的生活水平有了很大提高，生活步伐明显提高，在高效率的生活节奏下，找寻一些常用却经常会遗忘的用品成了人人都会遇到的小难题，因此设计生产出一种体积娇小的挂件式声控报警器显得非常必要。
常用的报警器为人们解决了不少问题.但是市场上的报警器大部分都是用于一些大公司财政机构，价格高昂,一般人们难以接受。如果再设计和生产一种价廉、性能灵敏可靠的报警器，必将在防盗和保证财产安全方面发挥更加有效的作用。由于声控报警器体积小，灵敏度高具有很强的隐蔽性和保密性，因此在防盗、警戒等安保装置中得到了广泛的应用，此外报警器亦可以用于物品的找寻方面。如果设计出一种体积小、灵敏度高、且具有语音识别功能的报警器当做提醒器用于日常生活，将会给我们的日常生活带来很大的帮助，其价格低廉、技术性能稳定等特点也必将受到广大用户和专业人士的欢迎。
1.2国内外语音识别系统发展情况概述
1.2.1国内对语音识别的研究发展情况
我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。研究水平也从实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。
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清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语
数码串连续语音识别系统的识别精度，达到94.8%（不定长数字串）和96.8%（定长数字串）。在有5%的拒识率情况下，系统识别率可以达到96.9%（不定长数字串）和98.7%（定长数字串），这是目前国际最好的识别结果之一，其性能已经接近实用水平。研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%，前三选识别率达99.96%；并且可以识别普通话与四川话两种语言，达到实用要求。
中科院自动化所及其所属模式科技(Pattek)公司2002年发布了他们共同推出的面向不同计算平台和应用的“天语”中文语音系列产品——PattekASR，结束了中文语音识别产品自1998年以来一直由国外公司垄断的历史。
1.2.2国外语音识别系统发展情况
国外对语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。
但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究的领域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统；同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。
随着应用领域的扩大，小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识别的约
束条件需要放宽，与此同时也带来了许多新的问题：第一，词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难；第二，连续语音中，各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音
（Co-articulation）现象；第三，非特定人识别时，不同的人说相同的话相应的声学特征有很大的差异，即使相同的人在不同的时间、生理、心理状态下，说同样内容的话也会有很大的差异；第四，识别的语音中有背景噪声或其他干扰。因此原有的模板匹配方法已不再适用。
实验室语音识别研究的巨大突破产生于20世纪80年代末：人们终于在实
验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍，第一次把这三个特性都集成在一个系统中，比较典型的是卡耐基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)的Sphinx系统，它是第一个高性能的非特定人、大词汇量连续语音识别系统。
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这一时期，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经
元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&TBell实验室Rabiner等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化,从而为更多研究者了解和认识，从而使统计方法成为了语音识别技术的主流。 统计方法将研究者的视线从微观转向宏观，不再刻意追求语音特征的细化，
而是更多地从整体平均（统计）的角度来建立最佳的语音识别系统。在声学模型方面，以Markov链为基础的语音序列建模方法HMM（隐式Markov链）比较有效地解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性，并且能根据一些基本建模单元构造成连续语音的句子模型，达到了比较高的建模精度和建模灵活性。在语言层面上，通过统计真实大规模语料的词之间同现概率即N元统计模型来区分识别带来的模糊音和同音词。另外，人工神经网络方法、基于文法规则的语言处理机制等也在语音识别中得到了应用。
20世纪90年代前期，许多著名的大公司如IBM、苹果、AT＆T和NTT都对
语音识别系统的实用化研究投以巨资。语音识别技术有一个很好的评估机制，那就是识别的准确率，而这项指标在20世纪90年代中后期实验室研究中得到了不断的提高。比较有代表性的系统有：IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking,Nuance公司的NuanceVoicePlatform语音平台，Microsoft的Whisper,Sun的VoiceTone等。
其中IBM公司于1997年开发出汉语ViaVoice语音识别系统，次年又开发
出可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统ViaVoice'98。它带有一个32,000词的基本词汇表，可以扩展到65,000词,还包括办公常用词条，具有“纠错机制”，其平均识别率可以达到95%。该系统对新闻语音识别具有较高的精度，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。
1.3课题研究的目的和意义
近年来，随着改革开放的深入发展，电子电器的飞速发展.人民的生活水平有了很大提高，同时人们的生活步调也被提速，在忙碌的生活中难免忘记自己常用物品的放置地，为避免浪费寻找物品的时间和精力，我们有必要利用科学技术解决人们此方面的麻烦，于是声控遥控器找寻器显得很有必要。声控失物找寻器是一种能够寻找所需物品的声控遥控器找寻器，将找寻器跟物品固定在一起，根据事先录在找寻器里面的固定声音，当外界有同一声音发出时，找寻器上的报警器就会发出相应的报警声音，同时亦可在找寻器上安装上闪光灯，在接收到该语音信号时同时发出光亮，达到在光线不足时也能够辨别其位置的目的，为人们的