毕业设计（论文）智能快速充电器设计.doc

智能快速充电器摘要：本文介绍了一种智能快速充电器的设计过程。该充电器基于Motorola公司的MC68HC908SR12单片机为控制核心，将SR12特有的模拟电路模块、高精度A/D转换、I2C总线接口以及高速PWM等功能运用到充电控制中，详细讲述了其硬件和软件的设计过程，并从元器件筛选、PCB板绘制和软件设计等方面介绍了该充电器抑制和防电磁干扰的措施。关键词：单片机 A/D转换 I2C总线 传感器 电磁干扰1、引言随着便携式设备不断小型化、轻量化和高性能化，作为其电源的二次电池的使用率日益提高。我单位于1998年在对充电器市场调研后，设计开发了“ZXG99型智能快速充电器”，1999年设计定型，同年投入生产，截止到2001年底，已经累计生产了5000多部，取得了一定的社会效益和经济效益。今年又签定了几千部的生产合同，但是随着产量的逐年增加，以及二次电池市场的不断变化，该产品在设计中的不足越来越明显。主要有以下几点：a“ZXG99型智能快速充电器”的中央微处理器选择的是OTP型单片机，不具有片上FLASH存储器，程序固化后不能更改，这在产品批量生产时十分不便，而且随着市场上二次电池的充电特性不断变化，设计人员要及时更改充电控制参数或开发新的充电算法，这样对已出厂的产品只能更换新的MCU，增加了生产成本；b“ZXG99型智能快速充电器”只能对镍镉电池（Nicd）和镍氢电池（NiMH）充电，没有涉及锂离子电池，主要原因是当时锂离子电池的普及率低，价格高。但是锂离子电池具有较高的能量重量比和能量体积比、无记忆效应、可多次重复充电、使用寿命长等优点，促进了便携式产品向更小更轻的方向发展，使得选用单节锂离子电池供电的产品越来越多，同时其价格也越来越低。今后二次电池的主流将是锂离子电池，作为一个完整的产品应该将其纳入到设计中；c该OTP型单片机的A/D采样值只有8位，在对电池进行-V检测中精度不够，不能对充电过程实行更精确的控制。在开发新型智能充电器中，首要环节就是中央微处理器MCU的选型。考虑到既要增加产品的智能化和实用性，又要降低生产成本，最终决定选用Motorola公司新近推出的MC68HC908SR12作为新型智能快速充电器的MCU，这是因为SR12具有模拟电路模块、高精度A/D（10位）、I2C总线接口以及高速PWM等功能，特别适合开发电池充电器和SMBus智能电池，可极大的减少片外其它元器件的开销，达到降低生产成本的目的，同时也提高了产品的一致性和可靠性。2、概述2.1、功能特性a. 以MC68HC908SR12单片机为控制核心；b. 根据二次电池的充电特性，软件智能识别镍镉电池（Nicd）、镍氢电池（NiMH）和锂离子电池（Li+），选择相应的控制模块和算法对其快速充电；c. 采用最高端电压Vmax、最高温度Tmax、最长充电时间tmax、电压负增长-V、温度变化率T/t等快速充电终止法；d. 能对14节镍镉电池（Nicd）、镍氢电池（NiMH）单独或同时充电；e. 能对12节锂离子电池（Li+）单独或同时充电；f. 充电速率，每0.1Ah的充电时间 10min；g. 对镍镉电池（Nicd）、镍氢电池（NiMH）采用脉冲充电模式，消除记忆效应；h. 对锂离子电池（Li+）采用恒流转恒压充电模式；i. 使用具有I2C接口的高精度数字温度传感器LM92，检测电池温度；j. 设有过充电保护、过放电保护和过电流保护；k. 设有电池开路、短路、反接保护；l. 快速充电结束后自动转入涓流充电模式。2.2、系统框图该智能充电器以MC68HC908SR12单片机为控制核心，主要包括电源电路、恒流恒压电路、温度检测电路、键盘响应电路以及状态显示电路。图1是其系统框图。图1 智能快速充电器系统框图恒流恒压电路PWM开关电源外接电源直流12V键盘电路显示电路I/O接口MC68HC908SR12温度传感器模拟部分I2C部分A/D部分电池Rsense0.01SDASCL充电电流10bit A/D电流检测3、硬件设计3.1、电源电路使用开关电源作为充电器的供电设备。开关电源采用脉冲调制方式PWM（Pulse Width Modulation）和MOSFET、BTS、IGBT等电子器件进行设计。开关电源集成化程度较高，具有调压、限流、过热保护等功能。同线性电源相比其输入电压范围宽（通常可达交流85265V）、体积小、重量轻、效率高。其缺点是有脉冲扰动干扰，设计电路板时采用同主控板隔离和添加屏蔽罩等措施，来抑制干扰。3.2、恒流恒压电路恒流恒压电路是智能充电器的关键部分。图2是其电路原理图。恒流恒压电路由SR12单片机片内模拟电路模块和片外的MOSFET开关管、肖特基二极管、滤波电感、滤波电容等器件组成。模拟电路模块是SR12的特有部件，图3为它的结构框图。它由输入多路开关、两组可程控放大器、片内温度传感器、电流检测电路等组成。可程控放大器总放大倍数为1256。放大器的输入可选择为两路模拟输入脚（ATD0、ATD1）、片内温度传感器、模拟地输入（VSSAM）。ATD0和VSSAM间可接一个电流检测电阻，用于测量外部电流，它还连接至电流检测电路，可在电流超过指定值时产生中断并输出信号。图2 恒流恒压电路原理图在充电开始前的预处理阶段，根据不同的电池，软件选择相应的充电算法，将通道选择控制字写入SR12单片机的AMCR寄存器中，将两级可程控运算放大器的增益值写入AMGCR寄存器中。充电开始后，软件定时采集采样电阻Rsense上的电压值，经过计算，设置SR12单片机PWM的输出参数。同时，电流检测电路实时检测充电电流，在电流超过指定值时产生中断并将SR12单片机的PTC0/PWM0/CD端口置为低电平，及时关断充电电流，实现恒流恒压的充电控制。图3 MC68HC908SR12片内模拟电路结构框图设计中为了减小电流的脉动，降低输出纹波，在体积和成本允许的情况下设计选用饱和电流比较大的电感，因为当磁芯接近饱和时损耗增大，会降低转换效率。电感的饱和电流至少应大于充电回路中的峰值电流。同时，电感的直流电阻会消耗一定的功率，在体积和成本许可的情况下设计选用直流电阻尽量小的电感。另外对于低噪声应用，为降低电源的EMI，设计选用具有闭合磁芯的电感。设计中选择滤波电容的主要依据是系统对电源纹波的要求。滤波电容的等效串联电阻（ESR）是造成输出纹波的主要因素，而且也会影响到转换效率，设计选用低ESR的电容。陶瓷电容和钽电解电容具有较低的ESR，也可选用低ESR的铝电解电容，但应尽量避免标准铝电解电容。容量一般在10F100F，对于较重的负载设计选取大一点的电容。较大容量的滤波电容有利于改善输出纹波和瞬态响应。在每次充电周期结束后，充电环路中可以观察到振荡现象。这是由于电感中的能量全部释放给负载后，在电感自身的寄生电容和引脚分布电容中还储存有一定的能量，在这些能量的作用下，电容和电感构成的谐振回路将发生振荡，部分能量将以电磁波的形式向外辐射出去，造成对SR12单片机和其它电路的干扰，在对噪声敏感的设计应用中必须对其加以抑制。在充电回路中接入肖特基二极管D14来抑制这种EMI。具体做法是，当电感中的能量释放完毕后，通过D14使谐振电路处于临界阻尼或过阻尼状态，将剩余能量消耗在D14上，减小电磁辐射，确保SR12单片机正常工作。同时，肖特基二极管D14的另一重要作用是吸收电感的反向电动势，保护MOSFET开关管Q6。3.3、温度检测电路在快速充电过程中，电池的温度会随着充电容量的增加而上升，尤其在接近充电终止时，温度变化率T/t最大，该特性是判断电池是否充满的主要条件之一，因此，及时、快速和准确地检测电池的温度变化是本电路的关键。本设计选用集成电路温度传感器LM92检测电池温度，图4为其电路原理图。同时，利用SR12单片机的内部温度传感器概略监测环境温度，其测温范围-2070。图4 温度检测电路原理图以往的充电器均多使用热敏电阻作为温度传感器，在本设计中为何舍弃，这是因为热敏电阻的电压输出与温度并非成线性比，在高温时的电压变化率比较小，不易分辨，而且需依靠查表或加设电路才能得知输出电压与温度的关系，其产品一致性差，在出厂前需要校正，增加成本。集成电路温度传感器的参数输出是与温度成线性比，两者之间的关系可以用公式来表达，故即使在较高的温度范围内，集成电路温度传感器也具有很高的准确度，设计中需要较少的芯片支持，有助于节省印刷电路板的板面空间，简化部分系统的设计，加快产品推向市场的时间。LM92是美国国家半导体公司出品的单片高精度数字温度传感器。其内部的12位温度模数转换器，可将被感应温度的模拟量转换为 0.0625 量化间隔的数字量，常温下精度可达±0.33，并可与用户设置的温度点进行比较。其片内寄存器可以设置高/低的温度窗口门限及临界温度告警门限，当温度偏离设置门限时，漏级开路中断INT及临界温度告警T_CRIT_A输出有效信号。通过I2C总线接口可对该传感器的内部寄存器进行读/写操作，最多可允许4片LM92挂接在同一条串行总线上。MC68HC908SR12单片机具有I2C接口控制模块，使用通道0（SDA0和SCL0），可十分方便地同温度传感器LM92连接。图4为温度检测电路原理图。LM92采用I2C串行总线和数据传输协议实现同MC68HC908SR12单片机的数据传输。在数据传输的过程中LM92为从器件，通过数据输入、输出线SDA以及时钟信号线SCL与总线相连。其传输时序如图5所示。当SCL保持高电平时，SDA从高电平到低电平的跳变作为数据传输的开始信号，随后传送LM92的地址信息和读/写控制位。地址信息的格式为： 1 0 0 1 0 A1 A0 R/W根据A1A0的不同编码，最多可允许4片LM92挂接在同一条串行总线上，分别对应四节充电电池。读/写控制位为1表示对LM92进行读操作，为0表示进行写操作。每个字节传送结束，要收到接收数据一方的应答信号（ACK）后方可开始下一步操作。最后，在SCL保持高电平的情况下，SDA从低电平到高电平的跳变作为数据传输的结束信号。具体操作过程是：MC68HC908SR12单片机首先传送开始信号，接着写入芯片地址信息和读/写控制位，之后写入要访问的片内寄存器地址，当收到LM92的应答信号（ACK）后，再次传送开始信号，并写入芯片地址信息和读/写控制位，当收到LM92的应答信号（ACK）后，可读/写被访问寄存器的数据，最后传送结束信号。图5 LM92与SR12单片机进行数据传输的时序3.4、键盘响应电路设计键盘响应电路时，使用MC68HC908SR12单片机PORT D（PTD6和PTD7）端口的键盘中断功能（KBI）。根据实际情况，在MC68HC908SR12单片机的键盘中断使能寄存器KBIER中写入相应的值，写入“1”表示中断允许，写入“0”表示不能中断。键盘中断允许的端口，MC68HC908SR12单片机将对其内部上拉30k的电阻，这样键盘响应电路的设计十分简洁，要注意的是应用软件中要增加键盘消抖动子程序，防止误操作。3.5、状态显示电路同样，状态显示电路的设计使用了MC68HC908SR12单片机PORT A（PTA0PTA5）端口的LED直接驱动功能。编程时首先设置PORT A的工作状态，在LED控制寄存器LEDA中写入相应的值，写入“1”表示可直接驱动LED，写入“0”表示作为标准I/O端口。在充电的每个阶段均有状态显示，如：电池处于正在充电状态、电池因温度过高进入温控状态、电池快充结束转入涓流充电状态等。4、软件设计本智能快速充电器的软件设计思想是：各个功能组件实现模块化编程，软件流程采用中断工作方式。目的是使应用软件流程清晰，可读性强，易于功能调试以及产品的维护和升级。本软件主要由初始化、预处理、快速充电和涓流充电四个部分组成。其流程如图6所示。4.1、初始化在程序的初始阶段应首先对MC68HC908SR12单片机进行初始化操作，包括设置I/O端口的输入输出状态，设置PLL锁相环电路参数，设置TIM定时器参数等等。4.2、预处理预处理阶段是进入快速充电前的准备工作。程序初始化后，首先利用MC68HC908SR12单片机的内部温度传感器检测环境温度。环境温度过低或过高时，均不能够对电池进行充电，否则将损伤电池。例如：锂离子电池（Li+）的适宜充电温度范围在2.550之间。然后，设置A/D转换参数和通道，检测电池的端电压。将检测数据同理论经验值比较，判断电池的类别以及是否连接正确。对端电压低的电池，采用短时间的脉动电流充电，这样有利于激活电池内的化学反应物质，部分恢复受损的电池单元。对端电压在标称范围内的电池选择相应的充电控制模块和算法，对端电压不在标称范围内的电池，软件自动将其剔除。4.3、快速充电按预定的充电控制模块和算法设置MC68HC908SR12单片机PWM的控制寄存器PWMCR、时钟寄存器PWMCCR以及数据寄存器PWMDR0PWMDR2，打开中断使能位，开始快速充电。快速充电时，MC68HC908SR12单片机必须不断检测以下几项关键技术指标：电路是否出现断路、电池是否出现不均衡现象、电池是否达到规定的安全电压、电池是否温度过高、电池是否满足-V或T/t条件。其中电池的断路主要通过检测采样电阻Rsense上的电流大小来判断。而且为了避免误判断，应该反复检测。当出现断路时，应重新返回预处理阶段。断路的判断时机应该在电池端电压已经达到预定值的情况下进行，否则在电池端电压没有达到预定值的情况下，充电电流比较小，可能出现误判断。均衡充电是本智能充电器的另一个重要特点。在充电的过程中，由于电池的质量不相同，容量小、质量差的电池端电压在充入相同电量后会出现电压增长比另一个电池多的情况，如果不采取措施，它们的电压差将会增大，以至其中一个电池很快达到规定的安全电压，充电过程也将被迫停止。此时应该停充电压高的电池，即均衡充电。这样有利于恢复电池内受损的单元，使充电过程能顺利地进行下去。电池的端电压检测使用MC68HC908SR12单片机的片上10位高精度A/D模块，采用中断控制方式，这样可节省MC68HC908SR12单片机在A/D转换期间的等待时间。端电压检测的数据，通过充电算法计算电池的电压负增长-V是否满足快速充电终止条件，时实修改MC68HC908SR12单片机PWM的输出参数，控制充电电流的大小。电池的温度检测在端电压检测之后进行。MC68HC908SR12单片机通过设置不同的地址编码（A1A0），访问相应的数字温度传感器LM92，读取温度数据，通过充电算法计算电池的温度变化率T/t是否满足快速充电终止条件，时实修改MC68HC908SR12单片机PWM的输出参数，控制充电电流的大小。为了防止电池被冲坏，在电池电压到达最高端电压Vmax或最高温度Tmax时应立刻停止充电，否则会损坏电池。4.4、涓流充电快速充电结束后，MC68HC908SR12单片机自动转入涓流充电模式，补偿电池因自放电而损失的电量，这样可使电池总处于充足电的状态。5、结束语经过几个月的设计和调试，以MC68HC908SR12单片机为控制核心的智能快速充电器已能正常工作。由于SR12具有良好的性能价格比，将其特有的模拟电路模块、高精度A/D转换、I2C总线接口以及高速PWM等功能运用到充电控制中，有效使用了SR12的片内外功能，增加产品的智能化和实用性，节省了产品的开发时间和费用，降低了生产成本，同时也提高了产品的一致性和可靠性。开 始系统初始化检测环境温度在充电范围？否是检测电池判断电池类型和状态选择充电模块和算法PWM输出中断等待键盘中断按键消抖判断键值中断返回误动作Rsense中断电流过大？否电流为零？否是已充满？否是断路检查依据算法修改参数中断返回检测电池电压第一节断路？否断开第一节电池第二节断路？否断开第二节电池第三节断路？否断开第三节电池第四节断路？否断开第四节电池中断返回TIM 2中断设置涓流充电参数中断返回测量Rsense依据算法修改参数中断返回TIM 1中断是中断返回暂停充电tmax？否是中断返回置满标志A/D转换电池温度检测Vmax？是中断返回置满标志Tmax？计算-V是中断返回置满标志计算T/t已充满？否是置满标志图6 软件流程图是是是是小词汇表非特定人语音识别通用模块的实现摘要：本文介绍了一种基于动态时间归整（DTW）方法的小词汇表非特定人语音识别通用模块。系统采用Motorola公司DSP56F805芯片为核心，应用线性预测编码（LPC）与动态时间归整（DTW）算法进行非OOV(out of vocabulary)语音识别。测试表明，有良好的实用性。关键词：LPC，DTW，语音识别1引言随着时代的发展，人们越来越注重生活的品质。便捷时尚成为当代人们的追求目标。信息家电的概念由此应运而生。越来越多的厂商投入到信息家电的行列中来。所有人都意识到了，在目前的市场中不能再依靠单纯的降价来进行竞争。没有高新信息技术的支撑，就根本无法赢得这个有限的市场。由于受地域和语言等因素的限制，目前语音技术在该领域的运用还很少。因此，一款实用有效的语音技术产品将会有一个广阔的前景。在此背景下，我们采用LPC和DTW作为核心算法，开发了一套度从语音采样，训练，到识别的完整语音识别开发系统。可以广泛的应用在各种小词汇表情况下的人机交互界面上。用户可以按照指导，在没有语音处理论知识的情况下，依照自己意愿，适当的选择适合自己要求的词汇，从而开发出一整套自己的语音识别系统。2系统概述2.1 特性ü 以DSP56805芯片为核心运算与控制模块ü 8位精确A/D采样ü 模块化设计，便于系统移植与升级ü 表演模块以LCD作为交互界面直观清晰；ü 表演模块代码与系统其他部分相互独立，适应更广泛应用2.2 系统概述整个设计由两个部分组成：语音采样训练系统和语音识别系统。语音采样训练系统主要完成语音模板的建立，是语音识别系统的辅助系统。由DSP部分，PC机部分，以及相关软件实现。首先由DSP部分采样语音数据，通过串行通讯将数据传输到PC；然后在PC上进行语音数据的处理与聚类，得到语音数据模板。语音识别系统则是建立在可靠的语音数据模板基础上，将采样得到的语音数据与模板进行匹配，从而得到可靠识别结果。图1：系统示意图2.3 DSP56F805简介DSP56F805是Motorola公司的DSP芯片，与本系统相关的主要特点如下：a. 40MIPSb. 两路内置ADCc. 31.5K-16bit程序FLASH；16位地址/数据总线，最大外接2×64K-16bitRAM/FLASHd. 两路中断IRQA/IRQBe. 14条专用I/O引脚，18条共用引脚f. 3.3v供电g. 144-pin LQFP封装2.4 语音识别的基本原理语音识别通常由以下两个部分组成：1） 预处理2） 特征提取3） 模式识别图2：语音识别2.4.1 预处理端点检测1常用的预处理有数字滤波以及端点监测，在本系统中我们使用了端点检测来确定语音数据的起始点和终点。语音端点起点检测一般常用双门限前端检测法。由于本系统采用交流到直流变换的供电设计，无法避免的造成了50Hz左右的干扰。因此，根据多次试验的结果，我们采用的单一的短时能量作为我们检测语音标准：即，当采样得到的短时能量大于一定阈值时，我们就认定此时语音已经开始。然后以该点为基准，向前取既定帧数。这样我们认为就已经获得了语音的起点。由于汉语的特殊性，语音的终点获得可以直接计算短时能量得到。只要短时能量低于平均能量的1/16就可以认定此时已经是语音信号的终点了。即便是丢点后续的部分信号，也不会对处理带来影响。在本系统中，为了计算上的方便，我们同样对终点也设定了一个由经验得到得阈值来判断是否到达了语音的终点。语音短时能量计算方法：其中，x(m)为一维语音信号，w(m)为窗函数。2.4.2 特征提取线性预测编码（LPC）2线性预测编码（LPC）是目前众多特征提取方法中的一种，主要特点是运算简单，易于实现代码的优化，运算速度快。我们定义线性预测器（S(n)为输入信号的Z变换）则其中a1ap即为系统所求的的特征矢量。本系统中，为了配合DSP的定点计算，我们采用舒尔算法（参见参考文献2）解求特征矢量。2.4.3 模式识别动态时间归整（DTW）3动态时间归整（DTW）算法和隐含马可夫模型（HMM）是目前应用的比较广泛的两种模式识别算法。DTW算法是一种模板匹配的算法，考虑了个人说话时间上的差别，即对于同一个词，不同人在不同时刻说的时间长度上的不同做了考虑。设参考模板特征序列为A = a1, a2, ,aI ，输入语音特征矢量序列为B = b1, b2, ,bJ ,IJ。DTW算法就是要寻找一个最佳的时间规整函数，使得语音输入B的时间轴J映射到参考模板A的时间轴I上，使得总的累计失真最小。2.4.4 语音模板的训练要运用DTW算法进行语音识别，首先得到一个比较可靠的模板。模板的好坏，直接影响系统的识别能力。目前，比较常用的方法是用多次采样聚类的方法。基本算法是，首先采样得到多个不同的样本（样本要求尽可能的能够代表所需要识别的对象群体）；然后，对于所得到的数据进行特征提取；作DTW以及DTW回溯，对回溯落到同一帧的所有特征矢量进行聚类；将聚类结果作为系统的语音模板。3. 系统硬件系统硬件电路主要分为以下几个部分：1）通讯电路模块4：主要实现语音数据对PC的传输；采用AMD3311。TXD0,RXD0接入DSP的SCI0。图3：通讯模块2）麦克风及采样电路：采用LM324作为放大电路核心，麦克风采用价格低廉的单一指向驻极电容。放大后信号输出到DSP的ADC端口转换成8位有效数据。图4：麦克风及采样模块3）表演模块：采用TOSHIBA240*64图形LCD模块(TLX-1781-C3B)演示系统处理情况及识别结果；表演模块独立于其他模块；可视情况选择安装。图5：LCD引脚4） LED模块：用来标志系统状态。图6：LED的连接5） 核心模块：以DSP56F805芯片为核心处理及控制器。4图7：模块框图6）电源电路：电源电路主要由三个部分组成ü 放大与采样电路供电。由于对采样的特殊要求，为了提高采样的精确度，系统对采样电路和DSP电路采用分别供电的方法。图8：放大与采样供电电路ü DSP供电电路。图9：DSP供电电路ü LCD供电电路。LCD要求有可调的负电压供电，以调节液晶的显示亮度。图10：LCD Vee 供电电路4. 系统软件软件主要由一系列子程序模块构成；分为PC端子程序和DSP端子程序两类。4.1 系统子程序4.1.1 DSP端子程序4.1.1.1 语音采样根据语音学原理，对于要求不高的场合（如电话），采用8kHz采样已经足够实现度语音的处理和识别。在本系统中我们采用了8kHz的8bit采样。4.1.1.2 LCD驱动采用TOSHIBA240*64图形LCD模块(TLX-1781-C3B)，其核心使用了T6963C控制芯片。系统通过GPIOB07和GPIOD0,1,3来控制液晶模块；连接参见硬件部分，LCD显示及控制指令请参考TLX-1781-C3B使用手册。4.1.1.3 语音处理模块A语音处理DSP端模块包括LPC，DTW，端点（起点&终点）检测三个子程序。4.1.1.4 IRQA/B响应我们通过IRQA/B来实现两个按钮；通过这两个按钮，我们可以控制系统处于工作状态，表演状态或者是闲置状态。4.1.1.5 通讯模块在语音采样系统中，我们将处理后数据传送到PC上进行聚类处理。通讯模块主要负责与PC的RS232端口进行通讯。为了保证传送数据的可靠性，我们在通讯中采用一次握手的通讯方式。4.1.1.5 LED控制采用LED来显示系统所处的状态。4.1.2 PC端子程序4.1.2.1 语音处理模块B语音处理PC端模块包括DTW，DTW回溯，聚类三个子程序。4.1.2.2 通讯模块接受DSP传送来的语音数据，通讯采用一次握手的方式。4.2 系统软件流程4.2.1 语音数据模板获得流程获得语音数据模板需要用到DSP和PC两个部分，基本流程见图11。图11：语音数据模板获得流程4.2.2 语音识别系统工作流程将得到模板下载到识别系统中。识别系统主要工作于如下的自动机中：图12：识别系统自动机4.2.2.1 待机状态（Idle）在待机状态下，除了IRQA与IRQB，系统不处理任何输入。4.2.2.2 准备状态（Ready）在本状态下，工作流程基本如下：图13：Ready状态下系统工作流程4.2.2.3 工作状态（Work）在工作状态下，系统检测语音输入，并对输入进行识别，做出判断，输出可靠程度；图14：Work状态下的系统工作流程参考文献1 易克初，田斌，付强. 语音信号处理. 国防工业出版社. 20002 杨行峻，迟惠生. 语音信号数字处理. 电子工业出版社. 19953 Lawrence Rabiner, Biing-Hwang Juang. 语音识别基本原理（Fundmantals of Speech Recognition）. 清华大学出版社&Prentice Hall. 19994 Motorola参考资料：DSP56F805 Evaluation Module Hardware Users Manual基于DSP56F827的声控收音机摘要： 本文首先介绍了语音识别和软件无线电的基本原理。设计了一种基于语音识别和软件无线电的新型声控收音机。该收音机是以Motorola的DSP56F827为核心，应用HMM模型和超外差式接收原理，本设计具有新颖和便携的特性。文中还简单介绍了Motorola的DSP56F827的特性以及与TMS320C54的区别。关键字：DSP；语音识别；软件无线电；声控收音机Voice Control Radio Based on DSP56827Cui Tao， Qiao Ruiping(School of Electronic and Information Engineering， Xian Jiaotong University， Xian 710049， China)Abstract: At first, the methods of speech recognition and radio software are summarized in this paper. Then a hardware structure of Voice Control Radio, which adopts DSP56F827 as its main CPU, is introduced. This design is very novel and small in size. In the paper, the features of DSP56F827 that are different from TMS320C54 are also introduced. Finally we also give the software flow chart in the end. Keywords: DSP; Speech recognition; Radio Software引言语言是人们交流的最直接的方式 ，语音交流的自然与舒适使得人们宁愿用语音界面与计算机交互，而不是通过键盘等低级的方式。尤其是对于中文等双字节表示的语言，输入成了相当一部分人的使用计算机的瓶颈。语音界面能支持很多应用。比如，电话簿查询，数据库语音查询，办公听写系统，甚至机器语音翻译系统等等。这些应用背景促进了五十年代以来自动语音识别的研究。近四十年间，应用一系列的工程方法模板匹配，知识工程，统计模型等，语音识别研究取得了很大进展。软件无线电是最近几年在无线通信领域提出的一种新的通信系统体系结构，它的基本思想是以开放性，可扩展性，结构最简的硬件为通用平台，把尽可能多的通信功能用可升级，可替换的软件来实现。而软件的加载或更新可以通过空中接口实现，所以使用起来更加快捷方便。声控收音机就是用这些原理，在DSP平台上开发的新型的，方便的收音机。其中，DSP是整个设计的核心，主要完成语音识别算法和解调算法。1. 声控收音机的原理1.1语音识别的基本原理语音识别就是研究如何使机器能准确地听出人的语音及其内容，以便控制其它设备来满足人类的各种需要。语音识别的基本方法是预先分析出语音特征，按照要求送给机器储存起来，这个语音参数库称为“模板库”，而这个过程称为“训练”。接着，待识别的语音经过与训练相同的分析，得到语音参数，将它与模板库中的模板一一进行比较，失真最小的那个模板所代表的内容，就是识别结果，这个过程就称为“识别”。一个孤立词识别系统的识别原理可以由图1来表示。图1孤立词识别系统原理框图为了描述一个给定信号的性质，一般可以选择不同的信号模型。信号模型粗略的可以分为确定模型和统计模型两大类。确定模型通常要利用信号的某些已知的特定性质，而统计模型要描述信号的统计性质。统计模型的基本假设是：信号可以用一个参数随机过程来很好的加以描述，而且这个随机过程的参数可以用精确的很容易定义的方法加以确定或估计。考虑到语音信号的种种特点，相比较而言，采用统计模型会较为合适，目前发展最快，使用最广的统计模型就是隐式马尔可夫模型(HMM)。当采用统计模型来描述语音时，设A为待识别语音的声学信号，W为识别基元组成的句子(即基元序列)，则语音识别的最终目的可以表示为是求解（1-1）其中是从众多的侯选中找到的识别结果。利用Bayes公式改写上式，有 （1-2） （1-3）因为是在A确定的情况下选W，所以P(A)与W无关。P(W)是语言模型的匹配结果，P(A/W)则是声学模型匹配得来的结果。因此，总体来讲，语音识别的关键技术包括自适应滤波，断点检测，语音建模等。1.2HMM算法在本系统中的应用1.2.1噪声环境中基于短时分形的语音信号端点检测和滤波方法在噪声语音信号的处理中，噪声语音信号中的语音和非语音段的判定，即噪声语音信号的语音端点检测，是语音处理系统中非常重要的工作，也是极其关键的一步工作。因为，在语音分析、语音滤波和增强中，语音信号的模型参数和噪声模型参数以及自适应滤波器中的适应参数都得依赖对应的信号段 (语音段或噪声段 )来计算确定。因此，只有准确地判定语音信号的端点，才能正确地进行语音处理。为了提高起止点检测的准确性，这里提出了一种非线性处理方法，即信号的短时分形维维数（Short-time Fractal Dimension）来进行噪声语音信号的端点检测。二维空间的时间信号图形的分形维数的物理含义是：在平面空间中，设有复杂曲线L（如语音信号波形），以长度为r的直线段去测量L，设需要的线段数为N ®，则使得测量值不依赖于r的大小而取有限值的实数d，则称d为平面图形L的分形维维数。即：（C为常数 ） (1-4)亦即： (1-5)由于直接应用（15）式求时间序列信号的分形维维数d是很困难的。因此，一般都将上述平面图形L的分形过程改用盒分形或网格分形。由于网格分形是一种简单实用的图形分形方式，特别适合于计算机进行数字处理，在数字图像和语音处理中也有人进行了研究和应用。将语音信号x(t)数字化为x(i)，并将其按一定时间长度进行分帧处理。考虑到语音的特点，在20ms内信号近似平稳。同时又兼顾计算量和信号x(i)的时变性，帧长一般控制在128点左右（分形的理论要求是长度K要长，K），即 ，组成第k帧信号。令 （1-6） （1-7）以及 (1-8) (1-9)，分别表示用宽度为及的正方形网格覆盖第k帧信号图形所需要的网格格子数。则x(i)第k帧的短时分形维维数为： (1-10)(1-10)式是用于动态计算x(i)的分形维维数的近似平均算法。设x(i)是数字化的噪声语音信号的时间序列，s(i)和n(i)分别表示语音信号和加性噪声的时间序列：x(i )=s(i)+n(i) (1-11)实际噪声语音处理过程中，(1-11)式的x(i)是唯一能得到的数据信号，s(i)和n(i)是不可分离的。语音端点的检测就是要在可测量和可获得的数据x(i)中判定语音s(i)的起止点（端点）。由于噪声语音信号x(i)在语音段，特别是语音中韵母声音信号期的图形较高频噪声信号（如白噪声）的图形具有较大的周期性和规则性，也就是说语音信号的分形维维数较白噪声的分形维维数要小。所以，信号的短时分形维维数具备噪声语音信号的端点检测能力。白噪声段的分形维维数要比语音段信号的分形维数大，噪声段的分形维维数大约为：dF=1。201578左右，而语音段的分形维维数大约在dF=1。0658911。173043之间。因此，时序信号的短时分形维维数是时域中用于提取信号特征的一种有效方法。一个1阶自回归平滑滤波器的数学表达式为： (1-12)式中，x(i)为噪声语音信号，y(i)是滤波后的输出信号，为平滑滤波的控制参数。在噪声语音的滤波中，参数应根据输入的信号是语音还是噪声进行大小自动调整，即