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    基于語音識別的智能書架設(shè)計與實現(xiàn)

    2017-05-31 08:54:46馮一帆姜文濤
    軟件導(dǎo)刊 2017年5期
    關(guān)鍵詞:步進(jìn)電機(jī)語音識別

    馮一帆 姜文濤

    摘要摘要:針對書房中書籍過多而引發(fā)的查閱書籍點位難、耗時長等問題,提出一種基于語音識別的智能書架,利用語音識別與匹配代替人工查找,并通過控制中心控制步進(jìn)電機(jī)進(jìn)行定位與推送,實現(xiàn)智能書架的設(shè)計。該智能書架由語音識別終端、STC89C52控制中心以及步進(jìn)電機(jī)執(zhí)行結(jié)構(gòu)組成。實施現(xiàn)場主要由語音識別終端識別語音指令,并對控制中心傳輸識別結(jié)果,然后控制步進(jìn)電機(jī)執(zhí)行定位以及推出功能。應(yīng)用結(jié)果表明,該書架在家庭、辦公室等環(huán)境下進(jìn)行語音識別查找書籍,具有較高的實時性和識別準(zhǔn)確率,并且人機(jī)交互友好,解決了查閱書籍耗時長等問題。

    關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞:智能書架;語音識別;步進(jìn)電機(jī);書籍定位

    DOIDOI:10.11907/rjdk.162740

    中圖分類號:TP319

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號文章編號:16727800(2017)005005703

    0引言

    隨著智能自動化技術(shù)的迅速發(fā)展[14],智能化研究越來越受到人們關(guān)注,在日常生活中的應(yīng)用需求也日益增多[56]。在書房、辦公室等場所中,書籍一般是由人工查找并取出的,在一定程度上影響了人們查閱書籍的時效性。如果能設(shè)計一種識別語音查找并推出書籍的書架,將解決人們在書房中對書籍定位難、查找耗時長等問題。

    在圖書查閱過程中,書籍定位是較為常見的問題之一。針對這類問題,張郁松等[7]以物聯(lián)網(wǎng)圖書館智能書架的結(jié)構(gòu)化、通用化設(shè)計為目標(biāo),利用超高頻(UHF)射頻識別(RFID)技術(shù),設(shè)計了一種具有實時檢測與定位功能的智能書架,較好地提高了書架工作效率;舒遠(yuǎn)仲等[8]基于改進(jìn)的RFID室內(nèi)定位技術(shù)設(shè)計了一款應(yīng)用于圖書館中的智能書架系統(tǒng),將書架定位到每一層,精確到書架的最小單元格,并且降低了系統(tǒng)的復(fù)雜度和成本,較為有效地提高了讀者借閱效率和館員工作效率。

    隨著射頻技術(shù)的不斷發(fā)展,圖書館等場所中對圖書的定位方式有很大改善,但是由于條件限制,語音識別定位書架在圖書館等禁止喧嘩場所禁止使用。在可喧嘩環(huán)境下,如家庭、辦公室等場所中,語音識別可作為簡單易用、無需接觸、無需攜帶外部設(shè)備的定位方法,具有較好的應(yīng)用前景。本系統(tǒng)首先將書籍信息存儲到可擴(kuò)展標(biāo)記語言(XML)中,然后通過語音識別將語音信息與文本信息進(jìn)行匹配,最后將定位結(jié)果發(fā)送至控制中心,通過電機(jī)執(zhí)行動作完成推出書籍功能。

    1硬件平臺架構(gòu)

    本系統(tǒng)采用UPAtom510平臺作為系統(tǒng)的語音識別終端,同時采用STC89C52單片機(jī)[9]作為系統(tǒng)的控制中心。由于系統(tǒng)功能需求,開發(fā)平臺需要擴(kuò)展外部設(shè)備。因此,除選用UPAtom510平臺和STC89C52單片機(jī)外,還需外接話筒、TB6600步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動模塊與42BYGH47401A步進(jìn)電機(jī),作為整個系統(tǒng)的硬件平臺架構(gòu)。

    系統(tǒng)采用UPAtom510平臺作為識別終端,該平臺是北京博創(chuàng)科技有限公司針對嵌入式系統(tǒng)和微機(jī)原理課程研發(fā)的教學(xué)與實驗平臺。目前在UPAtom510上已經(jīng)成功移植了Ubuntu、WinCE和Windows XP等操作系統(tǒng)。根據(jù)系統(tǒng)功能需求,在該平臺上搭建了Ubuntu操作系統(tǒng),并使用QT開發(fā)工具完成了人機(jī)交互界面的開發(fā)。UPAtom510平臺底板如圖1所示。

    電機(jī)選用42BYGH47401A步進(jìn)電機(jī)[1011],該電機(jī)為兩項四線步進(jìn)電機(jī),電流1.5A,輸出力矩0.55Nm。此模塊有兩種用途:書籍定位以及將書籍從書架中推出,方便用戶取書。

    本系統(tǒng)采用TB6600步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動器,它具有如下特性:輸入電壓為DC9~42V,可以驅(qū)動42BYGH47401A步進(jìn)電機(jī)正常轉(zhuǎn)動;含有撥碼開關(guān),針對不同電流要求,具有不同選擇;模塊上集成大面積散熱片,具有較好的散熱效果,可滿足實際應(yīng)用需求。

    智能書架的硬件連接仿真結(jié)果如圖2所示,智能書架的模擬三視效果如圖3所示。

    2系統(tǒng)框架設(shè)計

    本系統(tǒng)的框架設(shè)計主要利用話筒采集語音信息,并將語音傳遞給UPAtom510平臺,UPAtom510平臺經(jīng)過語音識別后,將書籍位置信息發(fā)送給STC89C52單片機(jī),單片機(jī)根據(jù)書籍位置信息給電機(jī)驅(qū)動器發(fā)送控制命令,電機(jī)驅(qū)動器控制電機(jī)轉(zhuǎn)動,帶動整個智能書架運行。書架在書籍定位后將書籍推出,使得該書架具有智能化、人性化的特點。系統(tǒng)框架如圖4所示。

    3語音識別方法設(shè)計

    目前,常見的電子產(chǎn)品中的語音識別均由單片機(jī)(MCU)或數(shù)字信號處理(DSP)作為硬件平臺來實現(xiàn)。這一類語音識別[1217]產(chǎn)品主要采用孤立詞識別,一般有如下兩種方案:一種是使用隱馬爾科夫統(tǒng)計模型(HMM)框架設(shè)計的非特定人群識別,另一種是基于動態(tài)規(guī)劃(DP)原理的特定人群識別。這兩種方法在應(yīng)用上各有優(yōu)缺點。

    采用HMM框架完成語音識別的優(yōu)點是使用時不需采集用戶語音信息和訓(xùn)練特征,可直接識別語音指令,具有較好的穩(wěn)定性。但該方法在前期需對大量語料庫進(jìn)行采集,成本較高;DP方法的優(yōu)點是訓(xùn)練過程簡單,無需提前采集大量樣本,成本較低,應(yīng)用較為廣泛。但該方法穩(wěn)定性不佳,給客戶帶來不便。本文針對這些問題進(jìn)行了相應(yīng)改進(jìn),較為有效地提高了穩(wěn)定性和識別準(zhǔn)確率。

    (1)端點檢測算法。端點檢測準(zhǔn)確性是對孤立詞識別性能產(chǎn)生影響的重要因素之一 。測試結(jié)果表明,60ms的端點誤差就使識別率下降了3%。市場中投入使用的語音識別芯片系統(tǒng)由于各種因素的影響,端點監(jiān)測的準(zhǔn)確性較差。因此,為了提高端點檢測精準(zhǔn)度,提出了兩級端點檢測方案,稱為FRED(Framebased Readl_time Endpoint Detection)算法。

    首先,對語音信號的輸入,根據(jù)其能量和過零率(ZCR)的變化進(jìn)行端點檢測,去掉靜音后得到輸入語音的時域。然后,對端點檢測的結(jié)果進(jìn)行頻譜特征提取。最后,根據(jù)輸入語音頻譜的快速傅氏變換(FFT)的分析結(jié)果,計算出能量分別在高、中、低頻段的分布特性,并向前后兩端擴(kuò)展搜索包含語音端點的幀。FRED算法利用語音的本質(zhì)特征進(jìn)行端點檢測,在復(fù)雜環(huán)境下適應(yīng)能力較好,抗干擾能力強(qiáng),端點檢測精度較高。

    (2)模擬匹配算法。動態(tài)時間歸整(DTW)是基于動態(tài)規(guī)劃(DP)思想,出現(xiàn)較早、較為經(jīng)典的一種算法,為使其適應(yīng)發(fā)音長短不一的現(xiàn)象,并得出語音識別判決的依據(jù),使用DTW方法將模板和語音的特征序列進(jìn)行匹配,并對比這兩種特性的失真。

    假設(shè)在儲存詞條模板,其中一條包含M幀倒譜特征R={r(m);m=1,2,∧,M},識別的特征序列中包含N幀倒譜特征T={t(n);n=1,2,∧,N}。在r(i)和t(i)之間定義幀局部失真D(i,j),D(i,j)=|r(i)-t(i)|2,通過DP過程,尋找最適合的匹配結(jié)果,即搜索路徑中累計失真最小的路徑。采用對稱形式DTW:其中S(i,j)是累積失真,D(i,j)是局部失真。當(dāng)DP過程運算到固定結(jié)點(N,M)時,可得出該模板動態(tài)匹配的歸一化距離,識別結(jié)果即該歸一化距離最小的模板詞條:x=argmin{S(N,Mx)}。為了提高DTW算法的識別性能和模板的穩(wěn)健性,提出了雙模板策略,即x=argmin{S(N,M2x)},希望通過兩個較為穩(wěn)定的模板保持每一個詞條較高的識別性能。

    本文根據(jù)上述算法,利用QT開發(fā)環(huán)境,采用C++語言對算法進(jìn)行編碼,并移植到UPAtom510平臺中進(jìn)行語音識別。

    4步進(jìn)電機(jī)設(shè)計

    本文設(shè)計的智能書架需要兩個步進(jìn)電機(jī),其中一個用于書籍定位,另一個用于書籍推出,其中推出書籍的電機(jī)初始位置在第一本書籍之后。定位的電機(jī)用于帶動滑道,滑道帶動另一個電機(jī)到達(dá)指定書籍,到達(dá)后推動電機(jī)轉(zhuǎn)動,推出書籍,最后將電機(jī)復(fù)位,回到初始狀態(tài)。

    書架帶動滑道的齒輪周長要求與書架中所有書籍的預(yù)留位置寬度綜合相等,這種設(shè)計可保證耗時短、耗電少、方便計算。當(dāng)書籍語音識別定位到第1本書籍時,定位電機(jī)不轉(zhuǎn)動,推出書籍的電機(jī)轉(zhuǎn)動,推出第1本書籍,推出后歸位;當(dāng)書籍語音識別定位到其它書籍,如第5本書籍時,定位電機(jī)轉(zhuǎn)動5周后,推出書籍的電機(jī)轉(zhuǎn)動,推出第1本書籍,推出后推出電機(jī)歸位,最后定位電機(jī)歸位。

    5智能書架運行測試

    為了驗證本文智能書架的實用性,選取實際應(yīng)用環(huán)境對系統(tǒng)進(jìn)行測試。智能書架測試實物如圖5所示。

    針對書籍?dāng)?shù)量為8本的智能書架不同位置的書籍進(jìn)行了測試。測試數(shù)據(jù)如表1所示。

    由表中數(shù)據(jù)可知,語音識別準(zhǔn)確率基本達(dá)到90%以上,查找書籍時間在人們可以接受的范圍內(nèi),與傳統(tǒng)書架相比定位快、耗時短,具有一定實用價值。

    6結(jié)語

    本文采用UPAtom510平臺、STC89C52單片機(jī)等相關(guān)外部設(shè)備設(shè)計了一種適用于家庭、辦公室等環(huán)境下的基于語音識別的智能書架,在書籍查找中,利用語音識別完成準(zhǔn)確定位,并應(yīng)用步進(jìn)電機(jī)完成書籍的查找和推出,較為有效地解決了日常生活中查找書籍定位難、耗時長等問題。實際應(yīng)用測試表明,本文設(shè)計的智能書籍在特定環(huán)境下實施書籍查找與推出,具有較好的穩(wěn)定性和識別準(zhǔn)確率,可滿足實際應(yīng)用需求。由于本系統(tǒng)只適用于可喧嘩環(huán)境,對查找書籍環(huán)境要求較為苛刻,下一步將針對圖書館等安靜環(huán)境下的智能書架設(shè)計作進(jìn)一步研究。

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    責(zé)任編輯(責(zé)任編輯:黃?。?

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