袁 霞，趙向陽

(河南機電高等學校汽車系，河南新鄉(xiāng)453000)

基于MEL頻率倒譜系數(shù)技術的音控汽車天窗的研究設計*

袁 霞，趙向陽

(河南機電高等學校汽車系，河南新鄉(xiāng)453000)

基于對語音信號的研究，采用MEL頻率倒譜系數(shù)對語音信號進行提取，動態(tài)規(guī)劃的思想進行語音信號的匹配，以汽車天窗為控制對象，實現(xiàn)了系統(tǒng)樣機的研制。測試結果表明，系統(tǒng)在車內噪音低于70分貝下的平均識別率高達93%。

MEL頻率倒譜系數(shù)技術;語音控制;汽車天窗;單片機

0 前言

隨著汽車電子技術的高速發(fā)展，人們對汽車天窗控制的方便性要求越來越高。在行車過程中，駕駛員分神對汽車天窗進行開啟閉合時，將有一定的安全隱患。語音是人類最重要、最基本、最有效、最常用和最方便的通信形式。如果對汽車天窗的控制通過語音來進行，其舒適性和方便性對汽車行車安全，增加駕駛舒適和方便性具有重大意義。

在本論文中，對語音信號分析的基礎上，根據(jù)系統(tǒng)設計的需求及要達到的目的，采用MEL倒譜系數(shù)對語音信號進行提取，動態(tài)規(guī)劃的思想進行語音信號的匹配，實現(xiàn)了語音控制汽車天窗的設計和研究。經過在河南新馬電動車廠進行測試，在車內噪音低于70分貝下的平均識別率可達93.6%。

1 語音識別系統(tǒng)

1.1 語音識別系統(tǒng)原理圖

如圖1所示，語音信號經過錄音筆轉換成電信號，電信號經過預處理，預處理就是對信號進行預加重處理、加窗處理和端點檢測處理等。預處理過的語音信號經過特征提取形成特征庫，對特征庫進行大量訓練形成語音參考模式庫。對待識別語音同樣經過預處理、特征參數(shù)提取之后，與語音參考模式庫進行模式匹配，得出最終的識別結果。

圖1 識別系統(tǒng)原理圖

1.2 語音識別中的特征提取

語音信號進行特征參數(shù)的提取就是對語音信號進行預處理、分幀處理和端點檢測后，對處理過的語音信號采用MEL倒譜系數(shù)(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)進行特征參數(shù)的提?。?］［2］［3］。

音控汽車天窗的控制語音主要為“開”和“關”。以采樣語音“開”為例取其特征參數(shù)。

首先，假設一幀采樣語音“開”為{li}i=1，2，..N(N為幀長)，對其加窗后作N點FFT為頻域分量{Li}i=1，2..N，取頻域分量模的平方得到離散功率譜S(n)。離散功率譜通過帶通濾波器組所得m個參數(shù)Pj。

其次，用離散余弦變換將參數(shù)Pj變換到倒譜域。

其中P為MFCC參數(shù)的階數(shù)，我們取P=12，{Dk}k=1，2…12即為所求的MFCC參數(shù)。

1.3 模式匹配

動態(tài)時間規(guī)整(Dynamic Time Warping，DTW)是將動態(tài)規(guī)劃(DP，Dynamic Programming)［4］［5］［6］的思想用于解決語音識別中的語速多變的問題，即當未知單詞的時間軸不均勻地扭曲或彎折時，使其特征與模板特征對正。待識別的語音信號與模式庫的語音信號采用動態(tài)時間規(guī)整技術來進行匹配。

“開”模板的參考模式表示為{C(1)，C(2)..C(m)..C(M)}，m為訓練語音幀的時序標號，C(m)為第m幀的語音特征矢量。

“開”測試模式表示為{S(1)，S(2)..S(n)..S(M)}，n為測試語音幀標號，S(n)為第n幀的特征矢量。

計算他們之間的失真D［T，R］，失真越小相仿度越高。

2 音控汽車天窗的硬件設計

2.1 凌陽SPCE061A單片機的主要特點

凌陽單片機SPCE061A是臺灣凌陽科技公司研制的一個16位結構的微控制器。它的內核采用u＇nSPTM16位微處理芯片。它具有較強的中斷處理能力、效率高的指令系統(tǒng)及低功耗、低電壓的特點。

SPCE061A的A/D轉換器有8個通道，其中有1個通道是MIC－IN輸入，它專門用于對語音信號進行采樣。A/D轉換器對輸入的音頻信號進行8kHz采樣。

2.2 硬件方案總體設計

本系統(tǒng)的硬件電路主要包括凌陽單片機SPCE061A、凌陽單片機 SPCE061A對汽車天窗驅動電機回路進行控制的控制電路和汽車天窗的控制電機。

從圖2中可以看出，控制對象就是汽車天窗驅動電機，語音信號通過錄音筆輸入凌陽單片機SPCE061A。經過識別后，由SPCE061A發(fā)出信號給控制板，由控制板發(fā)出控制信號來控制汽車天窗的關閉。

根據(jù)對汽車天窗位置的狀態(tài)分析，可以得到汽車天窗的運行狀態(tài)與控制板輸出的對照表?？刂瓢宓妮敵?IO8和IO9)與汽車天窗的運動狀態(tài)對照表如表1所示。

圖2 硬件方案總體設計框圖

表1 控制板輸出與汽車天窗狀態(tài)對照表

3 實驗結果和小結

本文簡要介紹了語音識別中語音信號特征提取及匹配，在此基礎上采用SPCE061A為語音信號處理芯片，設計了音控汽車天窗控制裝置，實現(xiàn)了語音控制汽車天窗的動作。

設計完成的音控汽車天窗控制裝置經過反復調試，能夠實現(xiàn)語音控制，在安靜環(huán)境下準確率達到93%以上。語音控制信號“開”和“關”的測試結果如表2所示。

表2 音控汽車天窗控制裝置測試結果

(責任編輯 呂春紅)

［1］楊行峻，遲惠生，等.語音信號數(shù)字處理［M］北京:電子工業(yè)出版社，1995.

［2］李虎生.漢語數(shù)碼串語音識別及說話人自適應［D］.北京:清華大學，2002.

［3］陳永彬，王仁華.語音信號處理［M］.北京:中國科學技術大學出版社，1990.

［4］雷靜.語音識別技術的研究及基本實現(xiàn)［D］.武漢:武漢理工大學，2002.

［5］肖江南.漢語孤立詞識別系統(tǒng)開發(fā)與研究［D］.桂林:廣西師范大學，2004.

［6］楊行峻，遲惠生，等.現(xiàn)代語音信號處理技術及應用［M］.北京:機械工業(yè)出版社，2003.

［7］Hashemi，A.，Pisu，P.:‘Adaptive threshold－based fault detection and isolation for automative electrical systems’.Proc.Eighth orld Congress on Intelligent Control and Automation，2011，Taiwan，pp.1013—1018.

Research and Design of Voice Controlled Automobile Skylight based on the Frequency Cepstrum Coefficients Technology

YUAN Xia，et al
(Henan Mechanical and Electrical Engineering College department of automotive engineering，Xinxiang 453000，China)

This paper realized the development of the system prototype，based on the study of speech signal，the extraction of speech by Mel Frequency Cepstrum Coefficient，matching the speech signal through the idea of dynamic programming，automobile skylight as the control object.The test results showed that the average recognition rate of the system is high to 93.6%when the vehicle interior noise less than 70 decibels.

MEL frequency cepstrum coefficients technology;voice control;automobile skylight;single chip microcomputer

TP29

A

1008-2093(2015)02-0013-02

2014-10-16

袁霞(1976－)，女，河南開封人，講師，碩士，主要從事汽車電子研究。