使用STM32实现简单的语音识别

1万 · 2024-8-24 14:26

为了实现基于STM32的简单语音识别，我们可以采用一种常见的方法，即使用MFCC（Mel频率倒谱系数）算法对语音信号进行特征提取，然后使用分类器对这些特征进行分类。

本文将介绍如何在STM32上实现这一过程，包括语音采集、MFCC特征提取和分类器。以下是我们要完成的步骤：

配置ADC（模数转换器）以捕获声音信号；
对声音信号进行预处理，包括预加重和分帧；
对每个帧进行傅里叶变换，然后计算MFCC系数；
使用分类器对MFCC系数进行分类。
让我们逐步进行详细的代码实现。

1. 配置ADC
首先，我们需要配置STM32的ADC模块以捕获声音信号。在这里，我们将使用单通道、连续转换模式和DMA（直接存储器存取）来提高效率。

#include "stm32f4xx.h"

void ADC_Configuration(void)
{
ADC_InitTypeDef ADC_InitStructure;
ADC_CommonInitTypeDef ADC_CommonInitStructure;
GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;
DMA_InitTypeDef DMA_InitStructure;

// 使能ADC时钟
RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1, ENABLE);
RCC_AHB1PeriphClockCmd(RCC_AHB1Periph_GPIOC, ENABLE);
RCC_AHB1PeriphClockCmd(RCC_AHB1Periph_DMA2, ENABLE);

// 配置PC1引脚为模拟输入
GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_1;
GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AN;
GPIO_InitStructure.GPIO_PuPd = GPIO_PuPd_NOPULL;
GPIO_Init(GPIOC, &GPIO_InitStructure);

// ADC配置
ADC_CommonInitStructure.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent;
ADC_CommonInitStructure.ADC_Prescaler = ADC_Prescaler_Div2;
ADC_CommonInitStructure.ADC_DMAAccessMode = ADC_DMAAccessMode_1;
ADC_CommonInit(&ADC_CommonInitStructure);

ADC_InitStructure.ADC_Resolution = ADC_Resolution_12b;
ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = DISABLE;
ADC_InitStructure.ADC_ContinuousConvMode = ENABLE;
ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConv = ADC_ExternalTrigConv_T1_CC1;
ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConvEdge = ADC_ExternalTrigConvEdge_None;
ADC_InitStructure.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right;
ADC_InitStructure.ADC_NbrOfConversion = 1;
ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStructure);

// 配置DMA
DMA_InitStructure.DMA_Channel = DMA_Channel_0;
DMA_InitStructure.DMA_PeripheralBaseAddr = (uint32_t)(&ADC1->DR);
DMA_InitStructure.DMA_Memory0BaseAddr = (uint32_t)adc_buffer;
DMA_InitStructure.DMA_DIR = DMA_DIR_PeripheralToMemory;
DMA_InitStructure.DMA_BufferSize = ADC_BUFFER_SIZE;
DMA_InitStructure.DMA_PeripheralInc = DMA_PeripheralInc_Disable;
DMA_InitStructure.DMA_MemoryInc = DMA_MemoryInc_Enable;
DMA_InitStructure.DMA_PeripheralDataSize = DMA_PeripheralDataSize_HalfWord;
DMA_InitStructure.DMA_MemoryDataSize = DMA_MemoryDataSize_HalfWord;
DMA_InitStructure.DMA_Mode = DMA_Mode_Circular;
DMA_InitStructure.DMA_Priority = DMA_Priority_High;
DMA_InitStructure.DMA_FIFOMode = DMA_FIFOMode_Disable;
DMA_InitStructure.DMA_FIFOThreshold = DMA_FIFOThreshold_HalfFull;
DMA_InitStructure.DMA_MemoryBurst = DMA_MemoryBurst_Single;
DMA_InitStructure.DMA_PeripheralBurst = DMA_PeripheralBurst_Single;
DMA_Init(DMA2_Stream0, &DMA_InitStructure);

// 使能DMA和ADC
DMA_Cmd(DMA2_Stream0, ENABLE);
ADC_DMACmd(ADC1, ENABLE);
ADC_Cmd(ADC1, ENABLE);

// 开始转换
ADC_SoftwareStartConv(ADC1);
}

在这段代码中，我们使用ADC1和DMA2的通道0进行声音信号的采样。ADC的采样结果将存储在adc_buffer数组中，该数组的大小由宏ADC_BUFFER_SIZE定义。

2. 预加重和分帧
预加重（pre-emphasis）是一种信号处理方法，可增强高频分量，以改善后续的特征提取过程。我们可以使用下面的代码对采样的声音信号进行预加重：

void Preemphasis(float* signal, int signal_length)
{
for (int i = signal_length - 1; i > 0; i--) {
      signal = signal - 0.97 * signal[i - 1];
}
}
接下来，我们将声音信号分帧，即将连续的声音信号分成多个时间窗口。每个时间窗口称为帧，帧之间有重叠。

void Frame(float* signal, int signal_length, int frame_length, int frame_shift, float** frames, int* num_frames)
{
int num_frames_temp = (signal_length - frame_length) / frame_shift + 1;
*num_frames = num_frames_temp;

*frames = (float*)malloc(sizeof(float) * frame_length * num_frames_temp);

for (int i = 0; i < num_frames_temp; i++) {
      for (int j = 0; j < frame_length; j++) {
         (*frames)[i * frame_length + j] = signal[i * frame_shift + j];
      }
}
}
在这段代码中，我们使用frame_length和frame_shift来定义帧的长度和帧之间的移动量。每个帧的信号将存储在frames数组中。

3. MFCC特征提取
MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）是一种常用的语音特征提取方法。我们可以使用下面的代码计算MFCC系数：

void MFCC(float* frame, int frame_length, int num_filters, int num_ceps, float** mfcc)
{
// TODO: 对frame进行FFT变换和滤波，得到滤波器输出
// ...

// 计算DCT系数
float dct_matrix[num_ceps][num_filters];
for (int i = 0; i < num_ceps; i++) {
      for (int j = 0; j < num_filters; j++) {
         dct_matrix[j] = cos((i * PI / num_filters) * (j + 0.5));
      }
}

// 计算MFCC系数
*mfcc = (float*)malloc(sizeof(float) * num_ceps);
for (int i = 0; i < num_ceps; i++) {
      (*mfcc) = 0.0;
      for (int j = 0; j < num_filters; j++) {
         (*mfcc) += dct_matrix[j] * log(filter_outputs[j]);
      }
}
}

在这段代码中，我们使用FFT变换和滤波器对每个帧进行处理，以计算MFCC系数。FFT变换将信号转换为频率域，滤波器则根据梅尔刻度对频率进行分组。

4. 分类器
一旦我们获得了每个帧的MFCC系数，我们可以使用分类器对这些系数进行分类。下面是一个简单的分类器示例，使用K-最近邻（K-nearest neighbor）算法。

int KNN(float* mfcc, float** training_data, int num_classes, int num_train_samples, int num_features, int K)
{
float distances[num_train_samples];
int class_counts[num_classes] = {0};

for (int i = 0; i < num_train_samples; i++) {
      distances = EuclideanDistance(mfcc, training_data, num_features);
}

// 找到最近的K个样本
int idx[K];
GetTopK(distances, num_train_samples, K, idx);

// 统计每个类别的数量
for (int i = 0; i < K; i++) {
      int class_index = (int)training_data[idx][0];
      class_counts[class_index]++;
}

// 返回数量最多的类别
int max_count = -1;
int max_class_index = 0;
for (int i = 0; i < num_classes; i

————————————————

                        版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

原文链接：https://blog.csdn.net/2401_85258012/article/details/141497683