Satura rādītājs:
- 1. darbība: Elechouse V3 balss atpazīšanas modulis
- 2. darbība: moduļa pievienošana Arduino
- 3. darbība: koda iestatīšana
- 4. solis: rezultāts
Video: Ievads balss atpazīšanā, izmantojot Elechouse V3 un Arduino: 4 soļi (ar attēliem)
2024 Autors: John Day | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2024-01-30 10:57
Sveiki…
Balss atpazīšanas tehnoloģija šeit ir bijusi aptuveni pēdējos gados. Mēs joprojām atceramies lielo satraukumu, kas mums radās, runājot ar pirmo Siri iespējoto iphone. Kopš tā laika balss vadības ierīces ļoti īsā laikā ir izaugušas līdz ļoti augstam līmenim, kas pārsniedz mūsu cerības. Ieviešot daudzas uzlabotas balss atpazīšanas sistēmas, parādījās daudzi citi balss palīgi, piemēram, Google palīgs un Amazon Alexa. Tikai Amazon Echo straujie panākumi pierāda, ka mēs pamazām samierināmies ar sarunām ar mašīnām.
Tātad sāksim no pamatiem. Šajā pamācībā es sniegšu jums ievadu par Elechouse V3 balss atpazīšanas moduli un to, kā ieslēgt/izslēgt gaismas diodi, izmantojot balss komandas. Ir vairāki citi veidi, kā savā projektā ieviest balss atpazīšanu, sākot no Android tālruņa līdz Alexa vai Raspberry pi vai kādai citai tehnoloģijai. Bet es saņēmu vairākus ziņojumus no daudziem saviem draugiem, jautājot man, kā izmantot šo konkrēto moduli ar Arduino. Tāpēc es rakstu šo pamācību kā pamata pamācību Elechouse V3 modulim. Es gribēju padarīt šo pamācību pēc iespējas vienkāršāku iesācējiem, tāpēc mēs neapspriedīsim visas moduļa funkcijas un funkcijas, bet beigās esmu pārliecināts, ka jūs saņemsiet dažas lieliskas idejas savam nākamajam projektam.
1. darbība: Elechouse V3 balss atpazīšanas modulis
Elechouse V3 ir viens no kompaktākajiem un viegli vadāmajiem balss atpazīšanas moduļiem tirgū.
Šo moduli var izmantot divos veidos, izmantojot seriālo portu vai caur iebūvētajām GPIO tapām. V3 dēlis spēj uzglabāt līdz 80 balss komandām, katra ar 1500 milisekundēm. Tas nepārveidos jūsu komandas tekstā, bet salīdzinās to ar jau ierakstītu balsu kopu. Tātad tehniski nav valodas šķēršļu šī produkta lietošanai. Jūs varat ierakstīt savu komandu jebkurā valodā vai burtiski jebkuru skaņu var ierakstīt un izmantot kā komandu. Tāpēc vispirms to jāapmāca, pirms ļaujat tai atpazīt balss komandas.
Ja izmantojat moduli ar tā GPIO tapām, modulis piegādās izejas tikai 7 komandām no 80. Lai izmantotu šo metodi, jums jāatlasa un jāielādē 7 komandas atpazīšanas ierīcē, un atpazīšanas ierīce nosūtīs izejas uz attiecīgo komandu GPIO piesprauž, ja tiek atpazīta kāda no šīm balss komandām. Tā kā mēs to izmantojam ar arinoino, mums nav jāuztraucas par ierobežotajām funkcijām.
Ierīce darbojas pie ieejas sprieguma diapazona 4,5 - 5 volti, un tā strāva būs mazāka par 40 mA. Šis modulis var darboties ar 99% atpazīšanas precizitāti, ja tas tiek izmantots ideālos apstākļos. Mikrofona izvēlei un apkārtējās vides troksnim ir būtiska loma moduļa darbības ietekmē. Labāk ir izvēlēties mikrofonu ar labu jutību un mēģināt samazināt troksni fonā, vienlaikus dodot komandas, lai iegūtu maksimālu moduļa veiktspēju.
2. darbība: moduļa pievienošana Arduino
Tagad parunāsim par veicamajiem savienojumiem.
Nepieciešamā aparatūra:
Elechouse V3 balss atpazīšanas modulis
Arduino UNO R3. (Es šeit izmantoju Arduino Pro Mini, tas nav svarīgi, abiem ir gandrīz vienādas funkcijas.)
Mikrofons ar pievienotu 3,5 mm spraudni. (vai arī jūs varat to lodēt tieši uz tāfeles. Viņi ir devuši tapas.)
LED
470 omu rezistors gaismas diodēm
Vadi pēc nepieciešamības
USB kabelis Arduino programmēšanai
Moduļa savienošana ar Arduino
GND - zeme
VCC - 5 V
RXD - Arduino digitālā tapa 3 (šī ir lietotāja definēta tapa. Parauga kodam ir 3. tapa kā Tx.)
TXD - Arduino 2. digitālā tapa (šī ir arī lietotāja noteikta tapa)
LED ir savienots ar Arduino digitālo tapu 13, kā noteikts parauga kodā. Pievienojiet 470 omu rezistoru sērijveidā LED.
Pievienojiet mikrofonu tāfeles 3,5 mm ligzdai. Lodējiet to pie moduļa mikrofona tapām, ja tam nav 3,5 mm spraudņa.
Tas ir viss, kas saistīts ar savienojumiem. Tagad apskatīsim kodu.
3. darbība: koda iestatīšana
Visi šeit minētie kodi un bibliotēkas ir atvērtā koda, un to izstrādes kredīts tiek piešķirts to attiecīgajiem autoriem.
Lai varētu izmantot moduli kopā ar Arduino, lejupielādējiet un instalējiet Arduino bibliotēku "voicerecognitionv3.h".
Lejupielādējiet bibliotēku no šejienes.
Visi nepieciešamie kodi ir bibliotēkas zip failā kā programmu piemēri.
V3 moduļa apmācība
Kā jau minēju iepriekš, mums ir jāapmāca modulis, pirms varam to izmantot balss atpazīšanai. Izpildiet šīs darbības, lai apmācītu moduli.
Pievienojiet ķēdi datoram
Palaidiet Arduino IDE
Pārbaudiet, vai esat izvēlējies pareizo Arduino dēli. (Rīki -> Padome)
Pārbaudiet, vai ir izvēlēts pareizais COM ports. (Rīki -> Ports)
Tagad atveriet moduļa apmācības parauga programmu
Dodieties uz Fails -> Piemēri -> VoiceRecognitionV3 -> vr_sample_train
Augšupielādējiet kodu Arduino un pagaidiet, līdz kods tiek augšupielādēts. (Ctrl + U)
Atveriet sērijas monitoru. (Ctrl + Shift + M)
Pārliecinieties, vai pārraides ātrums ir iestatīts uz 115200 un ir atlasīta opcija "Jauna līnija"
Ja viss ir kārtībā, sērijas monitorā tiks parādīta izvēlne, kā parādīts attēlos
Ir vairākas komandas, kuras varat ievadīt sērijas monitorā, lai ieprogrammētu moduli, šeit mēs izmantosim komandu "vilciens", lai apmācītu moduli
V3 spēj uzglabāt 80 balss komandas, katra ar 1500 ms ilgumu. Katra komanda tiek saglabāta adresē, sākot no 0 līdz 79
Izmantojot komandu "vilciens", mēs saglabājam balss komandu noteiktā adresē, tāpēc jums ir jānorāda adrese komandā
Komandas sintakse ir šāda: vilciena adrese Piemēram: vilciens 0, vilciens 20, vilciens 79
- Lai kontrolētu gaismas diodi, mums būs nepieciešamas divas balss komandas. Viena komanda, lai to ieslēgtu, un otra, lai to izslēgtu.
- Sērijas monitorā ievadiet komandu, kam seko adrese, kuru vēlaties saglabāt. piemēram: vilciens 20.
Kad esat ievadījis komandu, pagaidiet, līdz sērijveida monitorā tiek parādīts ziņojums ar tekstu “runāt tūlīt”. Tagad izrunājiet savu komandu, lai pietiekami skaidri un skaļi ieslēgtu gaismas diodi mikrofonā
Ja komanda ir pietiekami skaidra, tiks parādīts cits ziņojums, kurā tiks lūgts runāt vēlreiz. Izrunājiet to vēlreiz, lai reģistrētu komandu
Kods lūgs atkārtot komandu, ja ierakstīšanas laikā rodas troksnis vai ja skaņa nav pietiekami skaidra. Jūsu mikrofona kvalitātei šeit ir liela nozīme. Jums var neizdoties reģistrēt komandu, ja jūsu mikrofons nav pietiekami labs. Apmāciet dēli arī vidē, kurā nav trokšņa
Kad esat veiksmīgi ievadījis balsi modulī, atkārtojiet to pašu procesu, lai ievadītu balss komandu LED izslēgšanai. Atcerieties komandu saglabāt citā adresē. Piemēram: vilciens 30
Ja esat veiksmīgi ielādējis abas komandas, tagad esat gatavs augšupielādēt LED vadības kodu
Gaismas diodes vadīšana, izmantojot balss komandas
Atveriet LED programmas vadības programmu
Dodieties uz Fails -> Piemēri -> VoiceRecognitionV3 -> vr_sample_control_led
Šajā programmā divi ieraksti ir definēti kā "onrecord" (LED ieslēgšanai) un "offrecord" (LED izslēgšanai)
Mainiet "onrecord" vērtību uz balss komandas adresi, kuru esat apmācījis ieslēgt gaismas diode
- Mainiet "offrecord" vērtību uz balss komandas adresi, kuru esat apmācījis izslēgt gaismas diodi.
- Tagad augšupielādējiet kodu Arduino. (Ctrl+U)
Tas arī viss. Tagad jūs esat gatavs vadīt savu LED ar balss komandām.
4. solis: rezultāts
Lai pārbaudītu ķēdi, izrunājiet komandas tieši tāpat, kā jūs to apmācījāt, lai ieslēgtu/izslēgtu LED. Atcerieties, ka mikrofona kvalitāte un apkārtējais troksnis patiešām ietekmēs izvadi. Mēģiniet to pārbaudīt vidē, kurā nav trokšņa, vai nomainiet mikrofonu, ja nesaņemat pienācīgu atbildi uz balss komandām. Atveriet arī seriālo monitoru, lai pārbaudītu, vai ierīce reaģē uz jūsu balss komandām. Ja komanda tiek atpazīta, sērijas monitors parādīs ziņojumu ar atpazītās komandas adresi.
Apsveicu! Jūs esat iemācījušies vadīt LED, izmantojot balss komandas. Tagad jebkuru šādu ierīci var pārvērst ar balsi vadāmā ierīcē. Pievienojiet releja moduli Arduino, lai kontrolētu maiņstrāvas ierīces, piemēram, spuldzi vai ventilatoru.
Ir daudz iespēju to pielietot mūsu ikdienas dzīvē. Kopīgojiet savas domas komentāru sadaļā zemāk.
Es ceru, ka šī pamācība ir devusi jums pamata ideju par Elechouse V3 balss atpazīšanas moduļa izmantošanu kopā ar Arduino. Ja jums ir kādi jautājumi, nekautrējieties to uzdot šeit vai nosūtiet e -pastu uz [email protected]. Es centīšos jums palīdzēt.
Ieteicams:
Mākslīgais intelekts un attēlu atpazīšana, izmantojot HuskyLens: 6 soļi (ar attēliem)
Mākslīgais intelekts un attēlu atpazīšana, izmantojot HuskyLens: Hei, kas notiek, puiši! Akarsh šeit no CETech. Šajā projektā mēs apskatīsim HuskyLens no DFRobot. Tas ir ar AI darbināms kameras modulis, kas spēj veikt vairākas mākslīgā intelekta darbības, piemēram, sejas atpazīšanu
Ierīces atpazīšana reāllaikā, izmantojot EM pēdas: 6 soļi
Ierīces atpazīšana reāllaikā, izmantojot EM pēdas: Šī ierīce ir paredzēta dažādu elektronisko ierīču klasificēšanai pēc to EM signāliem. Dažādām ierīcēm tās izstaro dažādus EM signālus. Mēs esam izstrādājuši IoT risinājumu, lai identificētu elektroniskās ierīces, izmantojot daļiņu
Zvaigžņu atpazīšana, izmantojot datora redzi (OpenCV): 11 soļi (ar attēliem)
Zvaigžņu atpazīšana, izmantojot datoru redzi (OpenCV): šajā pamācībā tiks aprakstīts, kā izveidot datora redzes programmu, lai attēlā automātiski identificētu zvaigžņu rakstus. Metode izmanto OpenCV (Open-Source Computer Vision) bibliotēku, lai izveidotu apmācītu HAAR kaskāžu kopumu, kas var būt
Sejas atpazīšana un identifikācija - Arduino sejas ID, izmantojot OpenCV Python un Arduino .: 6 soļi
Sejas atpazīšana un identifikācija | Arduino sejas ID, izmantojot OpenCV Python un Arduino .: Sejas atpazīšana AKA sejas ID ir viena no svarīgākajām mūsdienu mobilo tālruņu funkcijām. Tātad, man radās jautājums " vai man var būt sejas ID savam Arduino projektam " un atbilde ir jā … Mans ceļojums sākās šādi: 1. solis: piekļuve mums
Runas atpazīšana, izmantojot Google runas API un Python: 4 soļi
Runas atpazīšana, izmantojot Google runas API un Python: Runas atpazīšana Runas atpazīšana ir daļa no dabiskās valodas apstrādes, kas ir mākslīgā intelekta apakšlauks. Vienkārši sakot, runas atpazīšana ir datora programmatūras spēja noteikt vārdus un frāzes runātajā valodā