设计了一款以STM32F103为核心的自然语言识别系统,为满足实时语音识别系统对内存资源和运算速度的要求,基于硬件资源合理设计语音处理算法,在嵌入式平台上实现了对孤立词语的语音识别。首先根据背景噪声和语音信号的时域特征差异设定相应门限值,从而实现了对语音信号的端点检测。然后针对语音识别中传统梅尔倒谱系数对语音的高频信息敏感度较低,对语音信号分别提取梅尔倒谱系数(MFCC)与翻转梅尔倒谱系数(
1 总体概述随着科技进步,石油能源的紧缺,人们生活水平和对环保意识的提高,新能源电动汽车热泵系统有着零污染
、成本低、控制简单等优点将逐步代替传统的燃油汽车。
对汽车的舒适感的追求日益增长,汽车空调舒适性作为汽车舒适性的关键指标之一,具有很大的研究价值和前景。
传统的控制系统采用可编程控制器 PLC 为核心控制元件
[1],其控制性能虽然优良,易于上手,但是成
为了能在空间有限的条件下进行抓取工作,结合多种模块设计出履带式多功能机器人。系统硬件包括履带底盘机械架构、主控板、驱动模块、舵机等模块。履带式多功能机器人通过STM32F103单片机进行核心控制,利用串口通信和PS2手柄对小车进行操控,选用数字舵机对机械臂进行精确控制。实验证明,样机可将重量小的较规则物体进行抓取。