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资源说明：随着现代科技的发展，智能机器人已经成为机器人领域的一个研究热点，其中机器人语音识别技术近年来得到了国内外许多科研工作者的普遍重视。智能轮椅作为助老/助残智能服务机器人中的一个重要研究领域，在普通轮椅中加入语音识别技术，用语音来控制轮椅的各种运动给用户带来了极大的便利。
本文主要开发了一套智能轮椅语音识别与控制系统，并对语音识别算法展开研究，主要研究内容如下：
首先，设计了一种以SPCE061A单片机为语音信息处理器、以DSP2407A为驱动控制器的主从式智能轮椅语音驱动控制新方案，并介绍了系统的工作原理和各个硬件电路的功能。
其次，设计了智能轮椅语音识别与控制系统的硬件电路，主要包括：电源电路、电机驱动电路、模式切换开关及操纵杆电路、串口通信电路、电压检测电路等，搭建了一套完整的硬件系统。
接着，介绍了SPCE061A 单片机以及TMS320LF2407A DSP的软件开发环境、主程序流程图、子程序流程图、中断程序流程图等，并进行软件程序的编写。经过软件硬件联合调试，系统可以很好的实现语音或者手动控制电机的协调运转，并能通过液晶显示速度值和电池电量，达到了较好的控制效果。
最后，着重研究了语音识别的模糊支持向量机算法，并给出了语音识别系统的详细设计方案。将双超球隶属度函数法引入到模糊支持向量机的计算中，并进行了孤立词语音识别系统的matlab仿真实验。通过选取实验效果较好的线性核函数，将模糊支持向量机算法和DTW算法进行了实验对比，证明了模糊支持向量机算法在样本有限、噪声环境下可以达到较好的识别效果。
本文所设计的智能轮椅语音识别与控制系统在实验中取得了较好的效果，为将来开发更为复杂的智能轮椅奠定了良好的基础。基于模糊支持向量机算法的语音识别研究为智能轮椅在室外噪声环境下的语音识别提供了一种技术支持。
《智能轮椅语音识别与控制系统的研究与实现》
随着科技的飞速进步，智能机器人已经成为了全球科研领域的焦点，尤其在语音识别技术方面，其重要性日益凸显。智能轮椅，作为助老助残服务机器人的重要组成部分，通过融入语音识别技术，使使用者能够通过语音指令轻松操控轮椅，极大地提升了使用者的便捷性和安全性。本文集中探讨并实现了智能轮椅的语音识别与控制系统，主要研究内容包括硬件设计、软件开发以及语音识别算法。
设计了一个创新的智能轮椅控制系统，采用SPCE061A单片机作为语音信息处理核心，利用DSP2407A作为驱动控制器，构建了一种主从式的架构。该系统的工作原理是，SPCE061A负责接收和处理语音信息，而DSP2407A则负责根据处理结果控制电机运行。系统中包含了各种硬件电路，如电源电路确保稳定供电，电机驱动电路确保轮椅的精确移动，模式切换开关及操纵杆电路允许用户在语音和手动控制之间灵活切换，串口通信电路用于与其他设备交互，电压检测电路实时监控电池状态。
详细阐述了SPCE061A单片机和TMS320LF2407A DSP的软件开发环境，包括主程序流程图、子程序流程图和中断程序流程图，这些都是实现语音识别和控制功能的关键。通过编写和调试软件，系统能够协调地执行语音指令或手动操作，同时在液晶屏上显示速度和电池电量，提供了直观的信息反馈。
重点研究了模糊支持向量机（Fuzzy Support Vector Machine, FSVM）在语音识别中的应用。FSVM是一种融合了模糊理论和支持向量机的机器学习方法，特别适用于处理有限样本和噪声环境下的问题。通过引入双超球隶属度函数，改进了FSVM的计算过程，并在MATLAB环境中进行了孤立词语音识别的仿真实验。实验结果表明，相比于动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法，FSVM在样本有限和噪声环境下具有更好的识别性能，为智能轮椅在室外复杂环境下的语音识别提供了可靠的技术支撑。
本文设计的智能轮椅语音识别与控制系统在实验中表现出色，为进一步开发更先进的智能轮椅奠定了坚实的基础。模糊支持向量机的语音识别研究不仅提升了智能轮椅的用户体验，也为类似应用场景的语音识别技术提供了新的解决方案。
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