基于STM32智能语音导盲仪系统设计与实现PPT

摘要本文旨在设计和实现一种基于STM32微控制器的智能语音导盲仪系统。该系统通过音频传感器采集环境声音，并使用语音识别技术对声音进行识别和分析。然后，系统...

摘要本文旨在设计和实现一种基于STM32微控制器的智能语音导盲仪系统。该系统通过音频传感器采集环境声音，并使用语音识别技术对声音进行识别和分析。然后，系统将分析结果通过无线通信技术发送到智能手机应用程序。导盲仪的使用者可以通过语音指令和控制应用程序来操作导盲仪，从而更好地感知和理解周围环境。系统设计1.1. 硬件设计STM32微控制器在本系统中担任主要控制角色。它通过连接音频传感器（如麦克风），负责采集环境声音。然后，通过内置的语音识别算法，对采集的声音进行分析和识别。此外，STM32还通过蓝牙或Wi-Fi等无线通信技术，将分析结果发送到智能手机应用程序。1.2. 软件设计本系统的软件部分主要包括音频采集、语音识别、无线通信和智能手机应用程序等模块。其中，语音识别模块是核心部分，它使用预训练的深度学习模型对音频数据进行识别和分析。系统实现2.1. 音频采集与处理我们使用STM32微控制器的音频接口，连接一个麦克风作为音频传感器，实时采集环境声音。采集到的音频数据经过预处理（如降噪、滤波等）后，送入语音识别模块进行分析。2.2. 语音识别与指令生成我们采用基于深度学习的语音识别模型来实现这一功能。该模型能够识别和分析环境中的声音，并根据声音类型生成相应的指令。这些指令通过STM32微控制器的无线通信接口发送到智能手机应用程序。2.3. 智能手机应用程序我们开发了一个配套的智能手机应用程序，用于接收并解析导盲仪发送的指令。应用程序根据指令生成相应的反馈信息（如文字、语音等），提供给导盲仪的使用者。同时，使用者也可以通过语音或触摸屏幕等方式，发送控制指令给导盲仪。系统测试与评估我们在实际环境中对系统进行了测试，包括音频采集、语音识别、无线通信和智能手机应用程序等模块的测试。测试结果表明，该系统能够有效地采集环境声音，并通过语音识别技术对声音进行分析和识别。同时，智能手机应用程序也能够正确地接收和解析导盲仪发送的指令，提供相应的反馈信息。在评估方面，我们采用了用户满意度调查的方式，邀请了一些导盲仪的使用者对系统进行评估。评估结果表明，大多数使用者对系统的性能和用户体验表示满意。同时，他们也提出了一些改进意见和建议，如增加更多的语音指令、优化语音识别模型的准确率等。结论与展望本文设计和实现了一种基于STM32微控制器的智能语音导盲仪系统。该系统能够有效地采集环境声音，并通过语音识别技术对声音进行分析和识别。同时，智能手机应用程序能够提供相应的反馈信息给导盲仪的使用者。测试和评估结果表明，该系统具有一定的实用价值和良好的用户体验。展望未来，我们可以进一步研究和改进该系统，如增加更多的语音指令和优化语音识别模型的准确率等。同时，我们也可以考虑将该系统应用到其他领域，如智能家居、智能出行等。