圖5 驅動電路。

　　將語音輸入電路的1, 2 端口分別連接到SPCE061A控制器的M ICP, N ICN 管腳上; 將語音輸出電路的9端口連接SPCE061A的DAC1管腳; 后輪動力驅動電路的1, 2端連接到SPCE061A的IOB8, IOB9管腳， 前輪方向驅動電路的1, 2端連接到SPCE061A 的IOB10, IOB11管腳; 光電檢測電路的OUT 端連接SPCE061A 的IOB12 管腳， 智能小車的整體連接如圖6所示。

　　圖6 智能小車整體連接圖。

4 智能小車的軟件設計

　　智能小車的軟件系統(tǒng)主要采用語音辨識技術控制小車的自動行駛， 從而實現了無需手工操縱， 就能人車的互動， 智能控制算法如圖7所示。軟件的設計采用C語言編寫， 這樣可以使程序代碼簡介易讀， 另外程序的設計還使用了SCPE061A的定時中斷技術， 當光電檢測電路檢測到前方有障礙或有停車指令觸發(fā)時， SCPE061A立即作中斷處理使小車停車。

　　圖7 智能算法框圖。

　　智能小車的軟件設計核心就在于語音辨識， 語音辨識主要分為訓練和辨識( 圖8) .在訓練階段， SCPE061A 控制器首先對說話人的語音進行模/數轉換、預加重、自動增益控制等處理， 實現語音數字信號的數字化，然后對處理后的語音信號進行特征提取， 建立語音特征模型， 訓練過程主要靠語音函數庫bsrv222SDL. lib中的BSR_Tra in( )函數來完成。在辨識階段SCPE061A 控制器對采集到的語音進行同樣的分析處理， 提取出語音的特征信息， 然后將這個特征信息與已有的特征模型進行對比， 如果兩者達到一定的匹配度， 則輸入的語音被識別， 辨識過程主要靠語音函數庫bsrv222SDL. lib 中的BSR _InitRecogn izer( )、BSR_EnableCPUIncato r( )、BSR_GetResult( )、BSR_S topRecogn ize r( )函數來完成。

　　圖8 語音辨識程序流程圖

　　5 結語

　　實驗中智能小車的正確識別率在90% 以上， 實驗過程中發(fā)現， 影響小車正常辨識的因素主要包括周圍環(huán)境的噪聲、人與小車的距離等， 這些需要在今后改進。這種語音控制的智能小車機器人將來不僅可以為人服務， 稍加擴展， 還可以在多種不適合人作業(yè)的場合替代人執(zhí)行任務。因此這種語音控制小車機器人具有重要的學術研究價值。