智能小車的語音辨識系統(tǒng)在SPCE061A上的實現(xiàn)過程可分為以下五個階段，如圖6所示。

(1)初始化RAM
語音命令的特征模型被保存在SPCE061A的內(nèi)部
RAM中，如果所需的RAM空間被舊的特征模型數(shù)據(jù)占滿，新特征模型則無法保存到RAM中，利用BSR_DeleteS-DGroup(0)函數(shù)可以把 RAM空間中所有的特征模型刪除，釋放出所需的空間。當(dāng)RAM擦除成功BSR_DeleteS-DGroup(0)函數(shù)返回0，否則返回-1。
(2)調(diào)用訓(xùn)練模塊
語音訓(xùn)練過程通過調(diào)用函數(shù)im BSR_Train(int Corn-mandID，int TraindMode)來完成，CommandID為命令序號，范圍從0x100到0x105，并且對于每組訓(xùn)練語句都是唯一的。TraindMode為訓(xùn)練次數(shù)，為1表示使用者訓(xùn)練一次，為2表示訓(xùn)練者訓(xùn)練兩次。為了增強(qiáng)可靠性，最好訓(xùn)練兩次，否則辨識的命令就會傾向于噪音，訓(xùn)練次數(shù)是2時，兩次一定會有一些差異，所以一定要保證兩次訓(xùn)練結(jié)果盡量接近。當(dāng)int BSR_Train返回0時表明語音訓(xùn)練成功。
(3)初始化辨識器
用來定義語音輸入來源，可以通過調(diào)用函數(shù)void BSR_InitRecognizer(int AudioSource)完成，其中參數(shù)Audio-Source為0時表示MIC語音輸入，為1時表示LINE_IN模擬電壓輸入。當(dāng)主程序調(diào)用該函數(shù)時，語音辨識器便打開8kHz采用頻率的FIQ_TMA中斷，并將采樣得到的語音數(shù)據(jù)填入語音辨識器的數(shù)據(jù)隊列中。
(4)啟動實時監(jiān)控
實時監(jiān)控是用來觀察語音辨識是否正常工作，如果辨識正常則會產(chǎn)生脈寬為16ms連續(xù)穩(wěn)定方波，否則會產(chǎn)生不穩(wěn)定的波形，此時需要刪除命令或優(yōu)化程序，否則將會丟失語音數(shù)據(jù)，產(chǎn)生辨識出錯信息。完成此功能可以通過調(diào)用BSR_EnableCPUIndicator()函數(shù)來完成。

(5)辨識處理
由函數(shù)int BSR_GetResult()完成語音辨識處理，當(dāng)無命令辨識出來時，函數(shù)返回0；辨識器停止未初始化或辨識未激活返回-1；當(dāng)辨識不合格時返回-2；當(dāng)辨識出來時返回命令的序號。

4 實驗與結(jié)論
實驗中智能小車的正確辨識率在90％以上，實驗過程中發(fā)現(xiàn)影響小車正常辨識的因素主要包括周圍環(huán)境的噪音、人與小車的距離等，這些需要在今后的工作改正。需要說明的是在訓(xùn)練過程中中，每條語音命令的長度不要超過13 s，訓(xùn)練后得到的語音模型保存在RAM中，每條命令占用96Word。由于RAM空間有限，同時可辨識的語音命令為5條，為了運行復(fù)雜的辨識程序，必須通過擴(kuò)展必要的存儲芯片完成系統(tǒng)的功能。
這種語音控制的智能小車機(jī)器人不僅可以將來為人服務(wù)，稍加擴(kuò)展，就可以在多種不適合人作業(yè)的場合替代人執(zhí)行任務(wù)，因此這種語音控制小車機(jī)器人具有重要的學(xué)術(shù)研究價值。