![Kategorisering av stemmegjenkjenning: 4 trinn (med bilder) Kategorisering av stemmegjenkjenning: 4 trinn (med bilder)](https://i.howwhatproduce.com/images/004/image-9176-11-j.webp)
Innholdsfortegnelse:
2025 Forfatter: John Day | [email protected]. Sist endret: 2025-01-23 15:02
![Image Image](https://i.howwhatproduce.com/images/004/image-9176-13-j.webp)
![](https://i.ytimg.com/vi/u8QUKTFdQgU/hqdefault.jpg)
![Kategorisering av stemmegjenkjenning Kategorisering av stemmegjenkjenning](https://i.howwhatproduce.com/images/004/image-9176-14-j.webp)
![Kategorisering av stemmegjenkjenning Kategorisering av stemmegjenkjenning](https://i.howwhatproduce.com/images/004/image-9176-15-j.webp)
For emnet TfCD av IPD Master ved TU Delft.
Dette er en instruksjon om hvordan du lager et talegjenkjenningssystem. Vi forklarer det grunnleggende og hvordan du setter opp dette prosjektet ved hjelp av Arduino og BitVoicer. Etter å ha fullført det grunnleggende tror vi at du kan bruke dette systemet til din smak.
Trinn 1: Forberede utdata: Arduino og eske
![Forbereder utdata: Arduino og boks Forbereder utdata: Arduino og boks](https://i.howwhatproduce.com/images/004/image-9176-16-j.webp)
![Forbereder utdata: Arduino og boks Forbereder utdata: Arduino og boks](https://i.howwhatproduce.com/images/004/image-9176-17-j.webp)
![Forbereder utdata: Arduino og boks Forbereder utdata: Arduino og boks](https://i.howwhatproduce.com/images/004/image-9176-18-j.webp)
Du trenger din Arduino, noen ledninger og lysdioder (tre vil gjøre). Vi koblet LED -lampene til pin 3, 5 og 6 (alle PWM -pins, selv om vi ikke bruker dem). Husk at for denne opplæringen fokuserer vi på inndatametoden: stemmegjenkjenning. Vi fokuserte derfor ikke på produksjonen av dette systemet og holdt det ganske enkelt.
For å demonstrere bruken av denne teknologien laget vi en eske der vi la 3D -trykte lagre for kneimplantater. Tanken er at du har mange forskjellige varer, og du må finne den rette. Vi velger å demonstrere dette med et lite, mellomstort og stort objekt som symboliserer et lager for et kneimplantat. For å gjøre ting tydeligere bestemte vi oss for å bruke en grønn LED for den lille størrelsen, gul LED for middels størrelse og rød for store.
Trinn 2: Konfigurere BitVoicer
![Sette opp BitVoicer Sette opp BitVoicer](https://i.howwhatproduce.com/images/004/image-9176-19-j.webp)
Det første du vil gjøre er å aktivere produktet ditt under hjelp> aktiver. Dette lar deg sende data fra Bitvoicer til mikrokontrolleren (Arduino).
Deretter vil du sette opp Bitvoicer slik at den faktisk brukte Arduino til å konfigurere utgangen. Gå til fil> preferanser. Her ser du noen alternativer:
Ikke bry deg om det første avsnittet. Dette er åpenbare alternativer, slik at du kan åpne og starte talegjenkjenningssystemet så snart datamaskinen starter. Du kan senere vurdere dette ved å bruke en Raspberry Pi og lage et frittstående system.
Deretter ser du følgende alternativ:
Talegjenkjenningsspråk: avgjøre hvilket språk BitVoicer skal gjenkjenne, Akseptabelt konfidensnivå: Vær oppmerksom på at stemmegjenkjenning 'forutsier' det som er sagt. Det kan aldri nå 100%, men 40% kan allerede være nok til å fungere effektivt. Dette avhenger av brukerens aksent, talevolumet eller mikrofonen. Vi kommer tilbake til dette senere.
Minimum lydnivå: Minimum lydnivå datamaskinen skal lytte til
Lydnivå aktivert periode (ms): Varigheten hvor lenge det skal lytte etter at minimum lydnivå er nådd
Forsinkelsesperiode: Forsinkelse mellom talekommando og utgang.
I neste avsnitt bør du fjerne merket for å deaktivere kommunikasjon. Dette gjør at Bitvoicer kan kommunisere med Arduino. Følgende innstillinger er Portnavn, Bits per sekund, paritet, stoppbiter, flytkontroll. Sett portnavn til høyre seriell port (dette heter COMX med X som et tall, du finner det under hjelp> port i Arduino). Sørg for at bitene dine per sekund er 9600. Du kan la de andre alternativene være standard.
For det neste avsnittet skal vi bruke datamaskinens mikrofon.
Nå er du klar til å spille med Bitvoicer.
Trinn 3: Bruke Bitvoicer
![](https://i.ytimg.com/vi/X0eau5ZzRVo/hqdefault.jpg)
I denne videoen forklarer vi hvordan du bruker Bitvoicer.
Trinn 4: Arduino -koden
Vi brukte en annen kildekode og forenklet den til å bruke den. Den forenklede versjonen med instruksjoner finnes i den vedlagte Arduino -koden. (Du kan se kilden her
Det er det! Du kan nå bruke talekommandoer som inngang og bestemme hvilken utgang du vil ha i arduino -koden.
www.youtube.com/watch?v=u8QUKTFdQgU
Anbefalt:
Flytende smart magisk speil fra gammel bærbar PC med Alexa stemmegjenkjenning: 6 trinn (med bilder)
![Flytende smart magisk speil fra gammel bærbar PC med Alexa stemmegjenkjenning: 6 trinn (med bilder) Flytende smart magisk speil fra gammel bærbar PC med Alexa stemmegjenkjenning: 6 trinn (med bilder)](https://i.howwhatproduce.com/images/010/image-29182-j.webp)
Flytende smart magisk speil fra gammel bærbar datamaskin med Alexa stemmegjenkjenning: Registrer deg på mitt 'Elektronikk i et nøtteskall'-kurs her: https://www.udemy.com/electronics-in-a-nutshell/?couponCode=TINKERSPARK Sjekk også min youtube -kanal her for flere prosjekter og elektronikkopplæringer: https://www.youtube.com/channel/UCelOO
Slik kobler du til Android -applikasjonen med AWS IOT og Forstå API for stemmegjenkjenning: 3 trinn
![Slik kobler du til Android -applikasjonen med AWS IOT og Forstå API for stemmegjenkjenning: 3 trinn Slik kobler du til Android -applikasjonen med AWS IOT og Forstå API for stemmegjenkjenning: 3 trinn](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-3907-19-j.webp)
Slik kobler du Android -applikasjonen med AWS IOT og Forstå API for stemmegjenkjenning: Denne opplæringen lærer brukeren hvordan du kobler Android -applikasjonen til AWS IOT -serveren og forstår stemmegjenkjennings -API som styrer en kaffemaskin. Programmet styrer kaffemaskinen gjennom Alexa Voice Service, hver app er
CS122A stemmegjenkjenning musikkspiller: 7 trinn
![CS122A stemmegjenkjenning musikkspiller: 7 trinn CS122A stemmegjenkjenning musikkspiller: 7 trinn](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-645-60-j.webp)
CS122A Stemmegjenkjenning Musikkspiller: Dette er stemmegjenkjenningsspilleren. Den kan spille opptil 33 sanger avhengig av hvor mange sangtitler og artist du lagrer
Veiledende robot med stemmegjenkjenning: 7 trinn (med bilder)
![Veiledende robot med stemmegjenkjenning: 7 trinn (med bilder) Veiledende robot med stemmegjenkjenning: 7 trinn (med bilder)](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-3863-117-j.webp)
Guiding Robot With Voice Recognition Feature: Guiding Robot er en mobil robot som vi laget for å veilede besøkende til forskjellige avdelinger på college -campus. Vi gjorde det til å snakke noen forhåndsdefinerte utsagn og å gå frem og tilbake i henhold til input -stemmen. På høyskolen vår har vi
Introduksjon til stemmegjenkjenning med Elechouse V3 og Arduino .: 4 trinn (med bilder)
![Introduksjon til stemmegjenkjenning med Elechouse V3 og Arduino .: 4 trinn (med bilder) Introduksjon til stemmegjenkjenning med Elechouse V3 og Arduino .: 4 trinn (med bilder)](https://i.howwhatproduce.com/images/003/image-7038-28-j.webp)
Introduksjon til stemmegjenkjenning med Elechouse V3 og Arduino .: Hei der …! Tekstgjenkjenningsteknologi har vært her de siste årene. Vi husker fortsatt den store spenningen vi hadde da vi snakket med den første Siri -aktiverte iPhone. Siden den gang har stemmekommando -enheter vokst til et meget avansert nivå