[发明专利]一种基于语音识别的无人机蜂群调度系统及方法在审
申请号: | 202010835971.3 | 申请日: | 2020-08-19 |
公开(公告)号: | CN111968411A | 公开(公告)日: | 2020-11-20 |
发明(设计)人: | 杨亚威;孙景峰;陈永辉;冯伟强 | 申请(专利权)人: | 西安羚控电子科技有限公司 |
主分类号: | G08G5/00 | 分类号: | G08G5/00;G10L15/22;G10L15/02;G10L25/24;G08C17/02 |
代理公司: | 西安亿诺专利代理有限公司 61220 | 代理人: | 康凯 |
地址: | 710065 陕西省西安市高新区*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 语音 识别 无人机 蜂群 调度 系统 方法 | ||
1.一种基于语音识别的无人机蜂群调度系统,其特征在于,包括如下模块:
语音信号采集放大模块,用于语音信号的采集和记录以及对语音信息进行预处理;
LCD显示模块,用于显示经过语音识别处理后的控制指令信息、对应的控制指令编码以及传输结果;
语音识别算法模块,用于对预处理后的语音信息进行特征提取,并进行匹配识别,所述语音识别算法模块包括相连的语音接收模块和语音特征提取匹配模块;
无线射频传输模块,用于发送向无人机蜂群发送根据识别后的语音信息得到的控制指令,并向语音识别算法模块传输动作结果;
外置存储模块,用于存储语音模板,该语音模板为经过训练得到的语音特征参数;
无人机蜂群主控调度模块,用于在接受到控制指令后实现无人机蜂群按照控制指令指引完成不同的动作和控制,并通过无线射频传输模块向语音识别算法模块反馈动作结果;
供电模块,用于提供电源;
所述语音信号采集放大模块、LCD显示模块、供电模块及外置存储模块均与语音识别算法模块相连,所述无人机蜂群主控调度模块通过无线射频传输模块与语音识别算法模块相连;
所述语音接收模块与所述语音信号采集放大模块相连,所述语音特征提取匹配模块与语音识别算法模块相连。
2.如权利要求1所述一种基于语音识别的无人机蜂群调度系统,其特征在于,所述语音信号采集放大模块包括音频采样装置通过偏置电路连接有运算放大器,所述运算放大器与所述语音识别算法模块相连。
3.如权利要求2所述一种基于语音识别的无人机蜂群调度系统,其特征在于,所述音频采样装置为AT9912麦克风,所述 为运放MCP601。
4.如权利要求2所述一种基于语音识别的无人机蜂群调度系统,其特征在于,所述LCD显示模块包括ili9320芯片和LCD显示器,所述LCD显示器通过ili9320芯片与语音识别算法模块相连。
5.如权利要求4所述一种基于语音识别的无人机蜂群调度系统,其特征在于,所述语音识别算法模块为STM32F407处理器,STM32F407处理器的FSMC接口与ili9320芯片相连,STM32F407处理器的ADC1接口与语音信号采集放大模块的运算放大器相连,STM32F407处理器的SPI1接口与无线射频传输模块相连,STM32F407处理器内还设置有一内部存储器,所述内部存储器与所述外置存储模块相连。
6.如权利要求5所述一种基于语音识别的无人机蜂群调度系统,其特征在于,所述无线射频传输模块为nRF24L01无线收发器。
7.如权利要求6所述一种基于语音识别的无人机蜂群调度系统,其特征在于,所述外置存储模块为NANDFLASH存储器。
8.如权利要求7所述一种基于语音识别的无人机蜂群调度系统,其特征在于,所述供电模块为电源,所述电源通过相连的稳压器和稳压二极管与语音识别算法模块相连。
9.如权利要求8所述一种基于语音识别的无人机蜂群调度系统,其特征在于,所述无人机蜂群主控调度模块为STM32F3控制器。
10.一种基于语音识别的无人机蜂群调度方法,其特征在于,利用如权利要求2-9任意一项所述一种基于语音识别的无人机蜂群调度系统实现,所述方法如下:
指挥员通过音频采样装置采集语音信息,经过运算放大器后,再将语音信息转化为数字信号,并输入至语音识别算法模块中,通过对语音信号进行预加重、分帧加窗和端点检测完语音信息预处理,并通过梅尔频率倒谱系数完成提取该指挥员语音特征的提取,将特征提取结果与外置储存模块中存储的语音模板进行匹配,当所提取的特征与外置储存模块中预储存的语音模板相匹配,则该匹配的语音模板为获得的指挥员语音指令,并在语音识别算法模块中对获得的指挥员语音指令进行对应编号,并将所得到的指令编号发送至无人机蜂群主控调度模块中,无人机蜂群主控调度模块接收到指令编号完成相应的动作;
整个过程中,LCD显示模块显示获取后的语音信息和指令、显示无人机反馈结果,以及显示指令是否发送接收成功;
其中,将特征提取结果与外置储存模块中预存储的语音模板进行匹配时,由于在匹配路径计算过程中存在许多无用数据,基于DTW的原理上,根据人语语速一定的特性,首先将搜索范围限定为最大斜率和最小斜率分别为2和0.5的菱形范围内,然后在此基础上松弛起点终点,具体为:固定起终点的范围,在对起点赋值,判断是否处于有效范围,如果处于有效范围,则根据欧式距离公式计算误差,选择最小误差,计算累计误差,结合DTW路径搜索算法获得误差最小的路径,即匹配成功。
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