Оглавление:
- Шаг 1: Модуль распознавания голоса Elechouse V3
- Шаг 2: Подключение модуля к Arduino
- Шаг 3: Установка кода
- Шаг 4: Результат
Видео: Введение в распознавание голоса с помощью Elechouse V3 и Arduino: 4 шага (с изображениями)
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:53
Всем привет…
Технология распознавания голоса появилась здесь в последние несколько лет. Мы до сих пор помним, какое волнение было у нас, когда мы разговаривали с первым iphone с поддержкой Siri. С тех пор устройства голосового управления за очень короткое время выросли до очень высокого уровня, превзошедшего наши ожидания. С появлением множества передовых систем распознавания голоса появилось много других голосовых помощников, таких как помощник Google и Amazon Alexa. Один только быстрый успех Amazon Echo доказывает, что мы постепенно привыкаем к разговору с машинами.
Итак, начнем с основ. В этом руководстве я расскажу вам о модуле распознавания голоса Elechouse V3 и о том, как включить / выключить светодиод с помощью голосовых команд. Есть несколько других способов реализовать распознавание голоса в вашем проекте, прямо с телефона Android до Alexa, Raspberry pi или какой-либо другой технологии. Но я получил несколько сообщений от многих моих друзей, которые спрашивали меня, как использовать этот конкретный модуль с Arduino. Итак, я пишу это руководство как базовое руководство для модуля Elechouse V3. Я хотел сделать это как можно более простым для начинающих, поэтому мы не будем обсуждать полные возможности и функции модуля, но в конце, я уверен, вы получите несколько довольно крутых идей для своего следующего проекта..
Шаг 1: Модуль распознавания голоса Elechouse V3
Elechouse V3 - один из самых компактных и простых в управлении модулей распознавания голоса на рынке.
Есть два способа использования этого модуля: через последовательный порт или через встроенные контакты GPIO. Плата V3 может хранить до 80 голосовых команд длительностью 1500 миллисекунд каждая. Он не преобразует ваши команды в текст, а сравнит его с уже записанным набором голосов. Так что технически языковых барьеров для использования этого продукта нет. Вы можете записать свою команду на любом языке или буквально любой звук можно записать и использовать в качестве команды. Поэтому вам нужно сначала обучить его, прежде чем вы позволите ему распознавать какие-либо голосовые команды.
Если вы используете модуль с его контактами GPIO, модуль будет выдавать выходы только для 7 команд из 80. Для этого метода вам нужно выбрать и загрузить 7 команд в распознаватель, и распознаватель отправит выходные данные в соответствующий Контакты GPIO, если какая-либо из этих голосовых команд распознается. Поскольку мы используем это с Arduino, нам не нужно беспокоиться об ограниченных функциях.
Устройство работает в диапазоне входного напряжения от 4,5 до 5 вольт и потребляет ток менее 40 мА. Этот модуль может работать с точностью распознавания 99%, если он используется в идеальных условиях. Выбор микрофона и окружающий шум играют жизненно важную роль в влиянии на работу модуля. Лучше выбрать микрофон с хорошей чувствительностью и попытаться уменьшить фоновый шум, давая команды, чтобы получить максимальную производительность от модуля.
Шаг 2: Подключение модуля к Arduino
Теперь поговорим о подключениях, которые необходимо выполнить.
Требуемое оборудование:
Модуль распознавания голоса Elechouse V3
Arduino UNO R3. (Здесь я использую Arduino Pro Mini, это не имеет значения, они оба почти одинаковы по функциям.)
Микрофон со штекером 3,5 мм. (или можно припаять прямо к плате. Пины дали.)
Светодиод
Резистор 470 Ом для светодиода
Провода по мере необходимости
USB-кабель для программирования Arduino
Подключение модуля к Arduino
GND - Земля
VCC - 5 В
RXD - цифровой вывод 3 Arduino (это определяемый пользователем вывод. В примере кода вывод 3 обозначен как Tx.)
TXD - цифровой вывод 2 Arduino (это также определяемый пользователем вывод)
Светодиод подключен к цифровому выводу 13 Arduino, как определено в примере кода. Подключите последовательно к светодиоду резистор 470 Ом.
Подключите микрофон к разъему 3,5 мм на плате. Припаяйте его к микрофонным контактам в модуле, если у него нет штекера 3,5 мм.
Это все о связях. Теперь посмотрим на код.
Шаг 3: Установка кода
Все коды и библиотеки, упомянутые здесь, имеют открытый исходный код, и благодарность за их разработку принадлежит их соответствующим авторам.
Вам следует загрузить и установить библиотеку «voicerecognitionv3.h» Arduino, прежде чем вы сможете использовать модуль с Arduino.
Загрузите библиотеку отсюда.
Все необходимые нам коды находятся в архиве библиотеки в качестве примеров программ.
Обучение модулю V3
Как я уже упоминал выше, мы должны обучить модуль, прежде чем мы сможем использовать его для распознавания голоса. Выполните следующие действия, чтобы обучить модуль.
Подключите схему к компьютеру
Запустите IDE Arduino
Проверьте, правильно ли вы выбрали плату Arduino. (Инструменты -> Доска)
Убедитесь, что выбран правильный COM-порт. (Инструменты -> Порт)
Теперь откройте образец программы для обучения модуля
Перейдите в Файл -> Примеры -> VoiceRecognitionV3 -> vr_sample_train
Загрузите код в Arduino и дождитесь загрузки кода. (Ctrl + U)
Откройте Serial Monitor. (Ctrl + Shift + M)
Убедитесь, что скорость передачи установлена на 115200 и выбран параметр «Новая строка»
Если все в порядке, на последовательном мониторе отобразится меню, как показано на рисунках
Есть несколько команд, которые вы можете ввести в монитор последовательного порта, чтобы запрограммировать модуль, здесь мы будем использовать команду "train" для обучения модуля
V3 может хранить 80 голосовых команд длительностью 1500 мс каждая. Каждая команда хранится по адресу от 0 до 79
Используя команду "train", мы сохраняем голосовую команду по определенному адресу, поэтому вы должны указать адрес в команде
Синтаксис команды выглядит следующим образом: адрес поезда. Например: поезд 0, поезд 20, поезд 79
- Для управления светодиодом нам потребуются две голосовые команды. Одна команда для включения, а другая - для выключения.
- Введите команду в монитор последовательного порта, а затем укажите адрес, который вы хотите сохранить. например: поезд 20.
После того, как вы ввели команду, дождитесь появления сообщения на мониторе последовательного порта с надписью «говорите сейчас». Теперь произнесите команду включения светодиода в микрофон достаточно четко и громко
Если команда достаточно ясна, появится другое сообщение с просьбой говорить еще раз. Произнесите это еще раз, чтобы зарегистрировать команду
Код попросит вас повторить команду, если во время записи возникает некоторый шум или если звук недостаточно четкий. Здесь большую роль играет качество вашего микрофона. Вы можете не зарегистрировать команду, если ваш микрофон недостаточно хорош. Также тренируйте доску в бесшумной среде
После успешного ввода голоса в модуль повторите тот же процесс, чтобы ввести голосовую команду для выключения светодиода. Не забудьте сохранить команду по другому адресу. Например: поезд 30
Если вы успешно загрузили обе команды, теперь вы готовы загрузить код для управления светодиодом
Управление светодиодом с помощью голосовых команд
Откройте пример программы для управления светодиодом
Перейдите в Файл -> Примеры -> VoiceRecognitionV3 -> vr_sample_control_led
В этой программе две записи определены как «onrecord» (для включения светодиода) и «offrecord» (для выключения светодиода)
Измените значение onrecord на адрес голосовой команды, которую вы обучили для включения светодиода
- Измените значение «offrecord» на адрес голосовой команды, которой вы обучили выключать светодиод.
- Теперь загрузите код в Arduino. (Ctrl + U)
Вот и все. Теперь вы готовы управлять своим светодиодом с помощью голосовых команд.
Шаг 4: Результат
Чтобы проверить схему, произносите команды так же, как вы учили ее включать / выключать светодиод. Помните, что качество вашего микрофона и окружающий шум действительно повлияют на качество звука. Попробуйте протестировать его в среде без шума или замените микрофон, если вы не получаете должного ответа на свои голосовые команды. Также откройте монитор последовательного порта, чтобы проверить, отвечает ли устройство на ваши голосовые команды. Если команда распознается, серийный монитор покажет сообщение с адресом распознанной команды.
Поздравляю! Вы научились управлять светодиодом с помощью голосовых команд. Теперь вы можете преобразовать любое такое устройство в устройство с голосовым управлением. Подключите релейный модуль к Arduino для управления устройствами переменного тока, такими как лампочка или вентилятор.
Есть множество возможностей применить это в нашей повседневной жизни. Поделитесь своими мыслями в разделе комментариев ниже.
Я надеюсь, что это руководство дало вам общее представление об использовании модуля распознавания голоса Elechouse V3 с Arduino. Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь задавать их здесь или отправляйте письмо по адресу [email protected]. Я постараюсь изо всех сил помочь вам.
Рекомендуемые:
Искусственный интеллект и распознавание изображений с помощью HuskyLens: 6 шагов (с изображениями)
Искусственный интеллект и распознавание изображений с помощью HuskyLens: Привет, ребята, как дела! Акарш от CETech. В этом проекте мы собираемся взглянуть на HuskyLens от DFRobot. Это модуль камеры на базе искусственного интеллекта, способный выполнять несколько операций искусственного интеллекта, таких как распознавание лиц
Распознавание изображений с помощью плат K210 и Arduino IDE / Micropython: 6 шагов (с изображениями)
Распознавание изображений с помощью плат K210 и Arduino IDE / Micropython: я уже написал одну статью о том, как запускать демонстрации OpenMV на Sipeed Maix Bit, а также снял видео с демонстрацией обнаружения объектов с этой платой. Один из многих вопросов, которые задают люди, - как я могу распознать объект, который нейронная сеть не тр
Распознавание звезд с помощью компьютерного зрения (OpenCV): 11 шагов (с изображениями)
Распознавание звезд с использованием компьютерного зрения (OpenCV): в этом руководстве вы узнаете, как создать программу компьютерного зрения для автоматического определения звездных паттернов на изображении. Этот метод использует библиотеку OpenCV (компьютерное зрение с открытым исходным кодом) для создания набора обученных каскадов HAAR, которые могут быть
Категоризация распознавания голоса: 4 шага (с изображениями)
Категоризация распознавания голоса: для курса TfCD Мастера IPD в Техническом университете Делфта. Это инструкция по созданию системы распознавания голоса. Мы объясняем основы и как настроить этот проект с помощью Arduino и BitVoicer. После завершения основ мы верим
Распознавание лиц + распознавание: 8 шагов (с изображениями)
Обнаружение лиц + распознавание: это простой пример запуска обнаружения и распознавания лиц с помощью OpenCV с камеры. ПРИМЕЧАНИЕ: Я СОЗДАЛ ДАННЫЙ ПРОЕКТ ДЛЯ КОНКУРСА СЕНСОРОВ И ИСПОЛЬЗОВАЛ КАМЕРУ В КАЧЕСТВЕ СЕНСОРА ДЛЯ ОТСЛЕЖИВАНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ. Итак, наша цель В этом сеансе: 1. Установить Anaconda