单片机芯片实现人工智能语音识别

　　1.系统硬件设计。通常以基于单片机的智能语音机器人作为整个系统的控制器。然后工作人员给这个控制器对控制程序进行编写，单片机管脚在收到不同的语音指令之后，也会相应的发出先前已经设置好的电平高低。最终控制机不按照具体的高低电平值对机器人需要产生的行为进行控制。并且可以快速的使用单片机自身的扬声器，对智能语音识别机器所给出的语音控制结果进行播放。

　　2.系统软件设计。该案例设计当中预先设计了十条不同的语音指令，而后通过三个步骤来达到人机自然语言交流的目的。首先，在flash 储存器当中要做好语音指令的预存，在语音指令具体业务方面可以由工作人员决定。其次，要将整个系统当中哪个线路进行良好的连接，再接通电源，从而整个系统开始进行工作。最后，从事设计的相关工作人员要给出有关训练语音，语音识别系统在收到训练语音信号的同时就能够给出相应的回答，并利用已经编好的程序使单片机管脚出现已经预设好的电平值，进而对整个机器人的行为与动作进行精确的控制。

　　前言：语音是人们在日常生活当中交流的重要方式之一，用不同的语言指令对机器进行控制，从而使其完成有关工作，这是早期负责这方面研究的科学家针对语言方面的方向，业内人士将其叫做语音识别技术。特别是这些年，伴随着通信网络的成熟、电子信息技术的进步，以及各式各样的智能家居的出现，语音识别这一技术已经很多行业当中得到了普遍的使用，目前在很多机器这操作上工作人员已经能够通过语音来控制其工作。

　　1.语言识别系统的类型。具体应用过程当中，通常可以将语音识别系统按照实际的分类指标而划分成不同的类型。例如以识别词汇量大小，为标准的话，语音识别系统可以分成小，中，大，以及无限量四种语音系统类型。以发音人的发音方式分类的话，语音识别系统也可以被分成孤立型、连字型等系统。从对发音人的依赖度上看，他也常常被分为特定人与非特定人两种语音识别系统类别。固然在具体实现过程当中细节上的差别是一定存在的，但它们的基础也是那些原理，在技术的使用上也是几乎相同的。

　　语音识别是一门交叉性非常强的学科，它也被人们叫做自动语音识别，在模式研究与语音信号处理当中语音识别都是非常重要的研究方向。固然语音识别的，研究难度是非常大的，通常会，使用到语言学、生理学、社会工程学等很多学科当中的相关知识，但它终极的研究目标是，将人类语言以及机器语言进行良好的转换。细化来说，就是把人类语音当中具体的词汇与内容转成计算机可以识别的二进制编码等。最早的语音识别研究可以追溯到上一世纪50 年代，随后语音识别技术也开始有了不断的发展并也被很多行业所运用。语音识别的技术具体应用表现是利用语音拨号、语音导航、室内设备控制，语音的文档检索以及一些简单听写数据录入等每个部分的配合才能够良好完成。人机之间的语音通讯主要依赖的就是语音识别的模型与算法，较为常用并且成熟度较高的语音识别模型和算法就是基于现代统计学的隐马可夫语音识别算法。

　　2.语音识别技术的功能原理。一般语音识别系统能够充分实现其语音识别功能的原因主要是由于以下四点操作原理。首先，科学进行语音预处理。通常情况下，语音识别的预处理主要是对语音信号进行采样，而抗混叠带通滤波功能可以有效消除语音信号和采样设备中的个别发音差异，采样环境等噪声影响。同时，选择性地选择语音识别原语和相应的检测端。其次，标准化的语音特征提取。所谓的语音特征提取是根据标准程序提取语音声学参数。这类声学参数一般包括平均语音能量，语音峰值和语音的平均过零率，它们可以准确地反映语音的本质特征。第三，重复语音训练。该链接主要是为了让讲话者重复发音，然后逐个从讲话者的原始语音样本中去除冗余语音信息，只保存一部分关键语音数据，然后根据相关的关键词对这些关键数据进行分类规划科学分类和总结。一个声音模式库。第四，准确的语音模式匹配。语音模式的匹配是语音识别系统当中的核心功能，它主要是按照学科有关语言规则、专业学科知识以及计算机输入等一系列特点对所输入的语音想要表达的意思进行判断。

　　总之，语音识别主要是为了实现人与计算机之间的自然语言交流。由于微控制器本身在源自文库音识别硬件中被用作许多优点，因此它已成为现代智能语音识别机器人的主要硬件平台。在设计和开发基于单片机的智能语音识别机器人的过程中，通常需要系统硬件设计，系统软件设计，系统语音回复，系统语音识别等工作。这就要求相关技术人员掌握每个技术要点，并将其正确应用于实践设计过程。只有这样才能更好地完成相关的智能语音识别机器人设计任务，促进语音识别技术的进一步发展和广泛应用。

　　3.语言识别功能的实现。首先，科学响应相应的声音。设计人员可以在PC 自己的录像机上录制并保存10 个单声道，8.000K，16 位wav 格式的音频文件。然后可以将录制的文件压缩成S480 格式或A2000 格式。压缩完成后，文件被输入语言识别库，然后加载到语音识别系统的语音资源索引表中。录制的语音回复可以根据准备好的系统程序播放。其次，准确的语音识别。如前所述，可以根据不同的分类标准对语音识别进行分类，并且可以对不同类型的识别进行分类。这种情况下使用的语音识别类型是特定人的语音识别和连续语音识别。由于特定人的语音识别必须在相关训练后成功实施，这种情况只有在完成相关语音模板训练后才能成功实现语音识别功能。所谓的语音模板训练主要是对待识别的语音命令科学的频谱进行分析，然后准确地提取相关的语际特征参数作为实现语音识别功能的标准模式。为了存储这些标准模式（语音模板），我们称之为“叙词表”。语音识别系统就是把已经提取出来的语音有关信息方面的特征参数和词库当中的语音的样本进行一个良好的匹配。