CSK4002语音和Arduino交互开关灯

该代码示例展示了如何使用Arduino和SoftwareSerial库通过蓝牙模块控制LED灯。程序接收到特定的语音命令(如095、010等)后,会执行相应的操作,如点亮或关闭LED灯,并通过蓝牙回传确认信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <Arduino.h>
#include <SoftwareSerial.h>

//Tx-A1 Rx-A2
SoftwareSerial BT(A1, A2);
char speechval[12]={0};
int wi=0;
int speech = 0;
int ledPin = 8;
int ledPin9 = 9;

void setup(){
  Serial.begin(9600);
  BT.begin(115200);
  pinMode(ledPin, OUTPUT);
  pinMode(ledPin9, OUTPUT);
  wi=0;
}

void loop(){

  if (BT.available()) 
  {
     speechval[wi] = BT.read();
     //Serial.println(speechval[wi]);
     //Serial.println(wi);
     if(speechval[wi] == '#' || wi >= 5){
       wi = 0;
     }
     else{
       wi++;
     }
  }
  //指令一
  if(speechval[2] == '0'){
    if(speechval[3] == '9'){
      if(speechval[4] == '5'){
        speech = 95;
        //Serial.println("$A095#");
      }
    }
  }

   //测试关灯
   if(speechval[2] == '0'){
    if(speechval[3] == '1'){
      if(speechval[4] =&#
### 语音交互算法实现指南 #### 1. 动态时间规整(DTW)算法 动态时间规整(DTW)是一种用于计算两个时间序列之间相似度的算法,特别适合处理长度不一致的时间序列数据。在语音识别中,DTW被用来比较输入语音信号与预存模板之间的相似性。通过构建一个累积距离矩阵,并寻找最优路径,DTW可以有效解决语音信号因语速不同而产生的差异问题[^1]。 ```python import numpy as np def dtw_distance(seq1, seq2): # 初始化累积距离矩阵 len_seq1, len_seq2 = len(seq1), len(seq2) cost_matrix = np.zeros((len_seq1 + 1, len_seq2 + 1)) cost_matrix[0, 1:] = np.inf cost_matrix[1:, 0] = np.inf for i in range(1, len_seq1 + 1): for j in range(1, len_seq2 + 1): cost = abs(seq1[i - 1] - seq2[j - 1]) cost_matrix[i][j] = cost + min(cost_matrix[i - 1][j], cost_matrix[i][j - 1], cost_matrix[i - 1][j - 1]) return cost_matrix[len_seq1][len_seq2] ``` #### 2. Viterbi 算法 Viterbi 算法是一种动态规划算法,广泛应用于隐马尔可夫模型(HMM)中的解码问题。在语音识别领域,Viterbi 算法通过寻找最可能的状态序列来匹配输入语音信号。这种方法能够有效应对噪声干扰语音信号的非线性变化[^1]。 ```python def viterbi_algorithm(observation, states, start_prob, transition_prob, emission_prob): V = [{}] # 存储每个时刻每个状态的最大概率 path = {} # 初始化时刻 t=0 for state in states: V[0][state] = start_prob[state] * emission_prob[state][observation[0]] path[state] = [state] # 递归计算时刻 t>0 for t in range(1, len(observation)): V.append({}) new_path = {} for current_state in states: max_prob = -1 prev_state_selected = None for prev_state in states: prob = (V[t-1][prev_state] * transition_prob[prev_state][current_state] * emission_prob[current_state][observation[t]]) if prob > max_prob: max_prob = prob prev_state_selected = prev_state V[t][current_state] = max_prob new_path[current_state] = path[prev_state_selected] + [current_state] path = new_path # 找到最终最大概率路径 max_prob = -1 best_path = None for state in states: if V[-1][state] > max_prob: max_prob = V[-1][state] best_path = path[state] return best_path, max_prob ``` #### 3. 聆思CSK6011A芯片支持的多模态应用 聆思CSK6011A芯片提供了强大的硬件支持,适用于语音交互视觉识别等AI应用。该芯片集成了丰富的外设,包括麦克风、扬声器、摄像头屏幕,能够满足语音识别、语音合成以及多模态交互的需求[^2]。发者可以通过配套的发工具快速实现语音交互功能。 #### 4. DeepSeek-R1本地部署指南 DeepSeek-R1是一款高性能的大模型,支持本地部署并具备语音交互能力。其部署过程包括环境搭建、模型加载以及接口调用等步骤。发者需要掌握机器学习算法深度学习框架的相关知识,以充分利用DeepSeek-R1的能力进行语音交互应用发[^3]。
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