stm32 声音识别

基于引用和引用的内容，可以得知STM32单片机可以与LD3320语音识别模块配合使用，实现声音识别功能。LD3320芯片内部已经集成了语音识别处理器和一些信号调制电路，用户只需要用软件编辑好待识别的关键词列表，就可以对待识别的语音信号进行近似度分析，识别后输出结果。因此，STM32声音识别系统可以通过LD3320芯片实现语音识别功能。

相关问题

声音识别代码stm32

以下是一个基于STM32的语音识别代码示例：

#include "stm32f10x.h"
#include "stm32f10x_gpio.h"
#include "stm32f10x_rcc.h"
#include "stm32f10x_tim.h"
#include "stm32f10x_exti.h"
#include "misc.h"

#define SAMPLE_RATE 16000
#define BUFFER_SIZE 1600
#define THRESHOLD 500

uint16_t buffer[BUFFER_SIZE];
volatile uint16_t buffer_index = 0;

void GPIO_Configuration(void)
{
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;

    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA | RCC_APB2Periph_AFIO, ENABLE);

    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_0;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_IPU;
    GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure);

    GPIO_EXTILineConfig(GPIO_PortSourceGPIOA, GPIO_PinSource0);

    EXTI_InitTypeDef EXTI_InitStructure;
    EXTI_InitStructure.EXTI_Line = EXTI_Line0;
    EXTI_InitStructure.EXTI_Mode = EXTI_Mode_Interrupt;
    EXTI_InitStructure.EXTI_Trigger = EXTI_Trigger_Rising_Falling;
    EXTI_InitStructure.EXTI_LineCmd = ENABLE;
    EXTI_Init(&EXTI_InitStructure);
}

void TIM_Configuration(void)
{
    TIM_TimeBaseInitTypeDef TIM_TimeBaseStructure;

    RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_TIM2, ENABLE);

    TIM_TimeBaseStructure.TIM_Prescaler = 72 - 1;
    TIM_TimeBaseStructure.TIM_Period = 1000 - 1;
    TIM_TimeBaseInit(TIM2, &TIM_TimeBaseStructure);

    TIM_ClearFlag(TIM2, TIM_FLAG_Update);
    TIM_ITConfig(TIM2, TIM_IT_Update, ENABLE);
    TIM_Cmd(TIM2, ENABLE);
}

void NVIC_Configuration(void)
{
    NVIC_InitTypeDef NVIC_InitStructure;

    NVIC_PriorityGroupConfig(NVIC_PriorityGroup_1);

    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannel = TIM2_IRQn;
    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelPreemptionPriority = 0;
    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelSubPriority = 0;
    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelCmd = ENABLE;
    NVIC_Init(&NVIC_InitStructure);

    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannel = EXTI0_IRQn;
    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelPreemptionPriority = 1;
    NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelSubPriority = 0;
    NVIC_Init(&NVIC_InitStructure);
}

void TIM2_IRQHandler(void)
{
    if (TIM_GetITStatus(TIM2, TIM_IT_Update) == SET) {
        TIM_ClearITPendingBit(TIM2, TIM_IT_Update);
        buffer[buffer_index++] = ADC_GetConversionValue(ADC1);
        if (buffer_index >= BUFFER_SIZE) {
            TIM_Cmd(TIM2, DISABLE);
        }
    }
}

void EXTI0_IRQHandler(void)
{
    if (EXTI_GetITStatus(EXTI_Line0) == SET) {
        EXTI_ClearITPendingBit(EXTI_Line0);
        if (TIM_GetCounter(TIM2) < THRESHOLD) {
            buffer_index = 0;
            TIM_Cmd(TIM2, ENABLE);
        }
    }
}

void ADC_Configuration(void)
{
    ADC_InitTypeDef ADC_InitStructure;

    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1, ENABLE);

    ADC_InitStructure.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent;
    ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = DISABLE;
    ADC_InitStructure.ADC_ContinuousConvMode = DISABLE;
    ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConv = ADC_ExternalTrigConv_None;
    ADC_InitStructure.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right;
    ADC_InitStructure.ADC_NbrOfChannel = 1;
    ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStructure);

    ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_0, 1, ADC_SampleTime_1Cycles5);

    ADC_Cmd(ADC1, ENABLE);

    ADC_ResetCalibration(ADC1);
    while (ADC_GetResetCalibrationStatus(ADC1));

    ADC_StartCalibration(ADC1);
    while (ADC_GetCalibrationStatus(ADC1));
}

void RCC_Configuration(void)
{
    RCC_ADCCLKConfig(RCC_PCLK2_Div6);

    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_AFIO, ENABLE);
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE);

    RCC_AHBPeriphClockCmd(RCC_AHBPeriph_DMA1, ENABLE);

    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1, ENABLE);

    RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_TIM2, ENABLE);
}

int main(void)
{
    RCC_Configuration();
    GPIO_Configuration();
    ADC_Configuration();
    NVIC_Configuration();
    TIM_Configuration();

    while (1) {
        // do something
    }
}

这个代码通过ADC采样声音数据，然后将数据存储到数组中。当声音达到一定阈值时，会触发外部中断，开始采样声音数据。可以根据需要修改阈值和采样率等参数。

stm32 音频识别算法

STM32音频识别算法是一种基于STM32微控制器的应用程序开发技术，用于识别音频信号中的特定声音模式或语音命令。这种算法可以实现嵌入式音频处理，广泛应用于语音控制、声纹识别、语音合成等领域。

STM32音频识别算法的实现主要包括以下几个步骤：

1. 音频采样：利用STM32的内置模数转换器（ADC）对外部音频信号进行采样，将模拟信号转换为数字音频数据。

2. 数据预处理：对采样得到的音频数据进行预处理，包括滤波、降噪、增益控制等，以提高后续算法的识别性能。

3. 特征提取：通过特征提取算法，将音频数据转换为具有代表性的特征向量，如MFCC（Mel频率倒谱系数）、PLP（Perceptual Linear Prediction）等。

4. 模型训练：使用训练数据集，通过机器学习或模式识别算法，训练音频识别模型，使其能够识别特定的音频模式或语音命令。

5. 实时识别：将已经训练好的模型加载到STM32微控制器中，实现实时音频识别功能。当输入音频信号与模型匹配时，系统会触发相应的动作或输出识别结果。

STM32音频识别算法具有低功耗、高效性能和实时性等优势，适用于资源受限的嵌入式设备。它可以广泛应用于智能音箱、智能家居、智能医疗和智能安防等领域，为用户提供更便捷、智能的交互体验。