CN203138897U - 电动轮椅方向速度的语音控制装置 - Google Patents

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赵龙
郝润科
王磊
邱银
吕建华
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Abstract

本实用新型涉及一种电动轮椅方向速度的语音控制装置，两块音频编解码器通过麦克风输入采集两路无差模拟信号,音频编解码器并把模拟信号转换为数字信号送入数字信号处理器进行处理，数字信号处理器处理信号送入CPLD可编程逻辑器件，CPLD可编程逻辑器件输出控制信号控制电机驱动电路中的脉冲宽度调制PWM模拟输出，电机驱动电路驱动电机运转。通过语音控制电动轮椅的速度，识别效率高，响应速度块、稳定性好，同时由于语音的非接触特点具有更广的使用范围。

Description

电动轮椅方向速度的语音控制装置
技术领域
本实用新型涉及一种电动轮椅控制装置，特别涉及一种电动轮椅方向速度的语音控制装置。
背景技术
电动轮椅因为其优良表现在目前的市场中已经有了一定的市场，但同时也注意到其在使用时的一些缺陷，使用电动轮椅都是有特殊需求的人群，即并不是每个使用者都能够通过手来控制器方向，因此在使用的时候也会带来一些不便。考虑到语音具有非接触式的特点，采用语音控制轮椅的方向和速度无疑会带来更大的应用范围和使用范围。
发明内容
本实用新型是针对电动轮椅使用者可能无法用手控制方向的问题，提出了一种电动轮椅方向速度的语音控制装置，可以通过语音控制电动轮椅的电机的转动速度，达到控制轮椅的速度和方向的目的。
本实用新型的技术方案为：一种电动轮椅方向速度的语音控制装置，两块音频编解码器通过麦克风输入采集两路无差模拟信号, 音频编解码器并把模拟信号转换为数字信号送入数字信号处理器进行处理，数字信号处理器处理信号送入CPLD可编程逻辑器件，CPLD可编程逻辑器件输出控制信号控制电机驱动电路中的脉冲宽度调制PWM模拟输出，电机驱动电路驱动电机运转。
所述数字信号处理器选用TMS320VC5509AS，外扩展与FLASH AM29LV800B接口电路连接。
所述音频编解码器选用TLV320AIC23，采样频率取8000Hz，采用16位对语音信号量化。
本实用新型的有益效果在于：本实用新型电动轮椅方向速度的语音控制装置，通过语音控制电动轮椅的速度，识别效率高，响应速度块、稳定性好，同时由于语音的非接触特点具有更广的使用范围。
附图说明
图1为本实用新型电动轮椅方向速度的语音控制装置结构示意图；
图2为本实用新型电动轮椅方向速度的语音控制装置中单相方波逆变电路图；
图3为本实用新型电动轮椅方向速度的语音控制装置控制流程图。
具体实施方式
通过语音控制电动轮椅的电机的转动速度的实现主要包括两大部分即电机调速部分和语音识别部分。
如图1所示电动轮椅方向速度的语音控制装置结构示意图，装置以TMS320VC5509AS数字信号处理器为核心，数字信号处理器的片外设有音频编解码器TLV320AIC23（以下称AIC23），由两块音频编解码器TLV320AIC23通过麦克风输入采集两路无差模拟信号, 并把模拟信号转换为数字信号送入数字信号处理器的RAM中进行处理，处理完成后通过CPLD可编程逻辑器件输出控制信号，控制输出电机驱动电路中相应的PWM电流从而达到控制电机转速的目的，实现电动轮椅的方向和速度的控制，同时TMS320VC5509AS数字信号处理器与FLASH AM29LV800B接口电路连接，可将信号外送。通过控制PWM输出来达到控制电机转速的目的，从而实现电机的速度和转向的控制。脉冲宽度调制（PWM）是一种对模拟信号电平进行数字编码的方法。通过高分辨率计数器的使用，方波的占空比被调制用来对一个具体模拟信号的电平进行编码。PWM信号仍然是数字的，因为在给定的任何时刻，满幅值的直流供电要么完全有(ON)，要么完全无(OFF)。电压或电流源是以一种通(ON)或断(OFF)的重复脉冲序列被加到模拟负载上去的。通的时候即是直流供电被加到负载上的时候，断的时候即是供电被断开的时候。只要带宽足够，任何模拟值都可以使用PWM进行编码。
考虑到轮椅的实际大小和电机安装尺寸的限制以及成本的考虑，这里选择市面上常用的有刷直流电机。
有刷直流电机的结构相比较异步电机，开关磁阻电机而言就为复杂，内部包含由主磁极、电刷、电枢绕组、换向磁极、励磁绕组等等，不过有刷直流电机的使用方便，操作简单：在实际的应用当中，只需要在它的励磁绕组两端加以恒定的直流电压信号充当它的励磁电流，而后在电枢绕组上加直流电压，由于电刷的作用，虽然在外部，通到电机电枢绕组上的是直流电流，但是通过电刷的作用，电枢内部的电流却类似与交流信号，这样根据楞次定律，电机的转子，就因为电磁场的作用，而转动。
由于电流的大小直接决定着磁场强度，而磁场强度继而决定着电磁力的大小，于是可以看出电机的转速受到电枢电流的影响，通过PWM控制改变输入电机电流的大小可以很方便的控制电机的转速，通过DSP改变输出信号的占空比，就可以改变电枢电流的有效值，这样就能改变电机的转速。
为了实现电机的正反转控制，还需要设计一个逆变电路，这样改变流过电机转子的电流方向，为电机的反向运行提供必要的条件：
如图2所示单相方波逆变电路：当VT1和VT3导通时，电流经VT1，R0，L0，VT3流回电源负极（用R0，L0来模拟电机转子上线圈的电感和电阻），当VT2和VT4导通时，电流经VT2，R0，L0，VT4流回电源负极，电路中的二极管能够实现续流的作用，为电流换向提供条件。
PWM控制技术的实现：TMS320c5509的扩展存储接口（EMIF）用来与大多数外围设备进行连接。这一接口提供地址连接、数据连接和一组控制线。
语音识别技术的实现：本系统中采用音频编解码器TLV320AIC23对语音信号进行采样量化，采样频率取8000Hz，采用16位过采样技术实现语音信号量化。因为语音信号的平均功率谱受声门激励和外部辐射的影响，高频段（约800HZ以上）会按照-6dB/倍频程跌落。在经过音频编解码器TLV320AIC23采样和量化后，使用了一个6dB/倍频程的数字滤波器实现预加重，以提升高频部分，使语音信号频谱变得平坦，便于随后频谱分析。预加重数字滤波器一般是一阶，其传递函数为：
Figure 746955DEST_PATH_IMAGE002
 (1)                                         
Figure DEST_PATH_IMAGE003
值一般取在0.92至0.96之间，本系统中
Figure 507101DEST_PATH_IMAGE003
取0.94。
如图3为控制流程图，经过滤波、语音信号预加重后对语音信号进行加窗处理，以提取短时特性，从而便于模型的建立。本装置中，窗函数采用采样率为8KHz的汉明窗，窗长N=256，加窗函数为：
Figure 774134DEST_PATH_IMAGE004
                   （2）
(1) 端点检测
端点检测就是从背景噪声中找到语音的开始与终止。语音信号一般可分为无声段、清音段、浊音段。在系统刚启动时，正常情况下语音信号的前100ms是无声段，提取这段语音信号的平均能量、平均过零率、平均短时能频积作为进行判断的特征参数，计算出端点检测的阀值，用于检测一个词语的开始与结束。
(2) 特征量提取
与线性预测倒谱参数（LPCC）相比，美尔频标倒谱系数（MFCC）利用了人耳对不同频率声音的感知特性，具有良好的识别特性和抗干扰能力。由于汽车驾驶背景中噪声干扰较多，本系统中采用了MFCC特征参数，以达到更好的噪声鲁棒性和识别率。
算法过程：
1：对语音信号进行FFT变换得到其能量谱；
2：将实际频率尺度转换为Mel频率尺度，通过一组三角滤波器进行带通滤波；设滤波器个数为M，滤波输出为S(m), m=1,2,…,M。然后对滤波输出值取对数运算；
3：将所得对数幅度频谱经过离散余弦变换转换到倒谱域，即可得到美尔频标倒谱系数Cmel（n）。
Figure DEST_PATH_IMAGE005
    n=0,1,……N  （3）
式中L为MFCC系数的个数，本系统取24个。 
(3) 模板匹配
语音控制主要为特定人服务，特征模板训练使用多模板平均法可有较好效果。在购买车辆后，由司机在安静的环境下将自己的语音输入系统，并达到一定的次数，即可形成自己的特征模板。
考虑到行驶过程中对实时性和识别率的要求，本系统采用传统的动态时间规整（DTW）算法进行模板匹配，该算法同时求出了两个模板间的最佳匹配距离，比较符合孤立词语音识别的要求。
DTW算法是一种最优化算法,用满足一定条件的时间规整函数
Figure 910717DEST_PATH_IMAGE006
描述待测语音模板和特征模板的时间对应关系,求解两模板匹配时最小累计距离对应的规整函数，使两模板相似度最大，即
Figure DEST_PATH_IMAGE007
                                  （4）

Claims (3)

1.一种电动轮椅方向速度的语音控制装置，其特征在于，两块音频编解码器通过麦克风输入采集两路无差模拟信号, 音频编解码器并把模拟信号转换为数字信号送入数字信号处理器进行处理，数字信号处理器处理信号送入CPLD可编程逻辑器件，CPLD可编程逻辑器件输出控制信号控制电机驱动电路中的脉冲宽度调制PWM模拟输出，电机驱动电路驱动电机运转。
2.根据权利要求1所述电动轮椅方向速度的语音控制装置，其特征在于，所述数字信号处理器选用TMS320VC5509AS，外扩展与FLASH AM29LV800B接口电路连接。
3.根据权利要求1所述电动轮椅方向速度的语音控制装置，其特征在于，所述音频编解码器选用TLV320AIC23，采样频率取8000Hz，采用16位对语音信号量化。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN104434429A (zh) * 2014-12-15 2015-03-25 兰州理工大学 智能语音识别助残轮椅系统
CN109669370A (zh) * 2018-11-29 2019-04-23 中国科学院近代物理研究所 一种信号处理器

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