基于SPCE061A的智能小车机器人的设计
将语音输入电路的1, 2 端口分别连接到SPCE061A控制器的M ICP, N ICN 管脚上； 将语音输出电路的9端口连接SPCE061A的DAC1管脚； 后轮动力驱动电路的1, 2端连接到SPCE061A的IOB8, IOB9管脚， 前轮方向驱动电路的1, 2端连接到SPCE061A 的IOB10, IOB11管脚； 光电检测电路的OUT 端连接SPCE061A 的IOB12 管脚， 智能小车的整体连接如图6所示。
智能小车的软件系统主要采用语音辨识技术控制小车的自动行驶， 从而实现了无需手工操纵， 就能人车的互动， 智能控制算法如图7所示。软件的设计采用C语言编写， 这样可以使程序代码简介易读， 另外程序的设计还使用了SCPE061A的定时中断技术， 当光电检测电路检测到前方有障碍或有停车指令触发时， SCPE061A立即作中断处理使小车停车。
图7 智能算法框图。
智能小车的软件设计核心就在于语音辨识， 语音辨识主要分为训练和辨识（ 图8） .在训练阶段， SCPE061A 控制器首先对说话人的语音进行模/数转换、预加重、自动增益控制等处理， 实现语音数字信号的数字化，然后对处理后的语音信号进行特征提取， 建立语音特征模型， 训练过程主要靠语音函数库bsrv222SDL. lib中的BSR_Tra in（ ）函数来完成。在辨识阶段SCPE061A 控制器对采集到的语音进行同样的分析处理， 提取出语音的特征信息， 然后将这个特征信息与已有的特征模型进行对比， 如果两者达到一定的匹配度， 则输入的语音被识别， 辨识过程主要靠语音函数库bsrv222SDL. lib 中的BSR _InitRecogn izer（ ）、BSR_EnableCPUIncato r（ ）、BSR_GetResult（ ）、BSR_S topRecogn ize r（ ）函数来完成。
图8 语音辨识程序流程图
5 结语
实验中智能小车的正确识别率在90% 以上， 实验过程中发现， 影响小车正常辨识的因素主要包括周围环境的噪声、人与小车的距离等， 这些需要在今后改进。这种语音控制的智能小车机器人将来不仅可以为人服务， 稍加扩展， 还可以在多种不适合人作业的场合替代人执行任务。因此这种语音控制小车机器人具有重要的学术研究价值。
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