SICK WT12N1421

• 型号： SICK WT12N1421


• 数量：10


• 制造商：　厦门兴锐达自动化设备有限公司


• 有效期：2019/2/1 0:00:00

SICK   WLL160-F122 USPP WLL160F122

 SICK   WT250-P460 NSFP WT250P460

 SICK   WTV4-3P2141 NSPP WTV43P2141

SICK   WT12N1421

 SICK   WT1000-S360 USPP WT1000S360

 SICK   WL20-1133 USPP WL201133

 SICK   WLL170T-P132 NSFP WLL170TP132

 SICK   WLL170T-P430 USPP WLL170TP430

 SICK   DME-KS10M NSPP DMEKS10M

SICK   WT12N1421

2．系统构成与原理

　　语音识别主要包括两个阶段：训练阶段和识别阶段。在训练或识别过程中，都必须对输入语音进行预处理和特征提取。训练阶段通过用户输入的若干次训练语音，经过预处理和特征提取后得到特征参数，最后通过特征参数建模，进而建立训练语音的参考模型库。而识别阶段是将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型进行相似性度量，然后把相似度最高的输入特征矢量作为识别结果输出，从而达到语音识别目的，如图1所示。

　　语音识别技术可分为：特定人识别和非特定人识别两种。特定人识别是指需要对待识别人的语音进行采集训练，识别对象为专门的人；非特定人识别是指识别对象为大多数用户，一般要采集多个人的语音进行录音、训练和学习，从而达到较高的识别率。

　　在实际应用中，现代技术开发嵌入式语音识别有两种实现方式：调入嵌入式语音开发包和外扩语音识别芯片。本文的语音识别系统方案是以嵌入式处理器S3C2440为核心，外扩非特定人语音识别芯片LD3320，并将超声波测距模块和云台相结合作为系统的机械执行机构。系统测量过程如下：首先根据语音指令控制两自由度云台的位姿，使超声波探测器指向特定方向，然后开启超声波探测器，测量出前方障碍物距离，最后将测量结果转化为可以播放的二进制数据流，通过LD3320的播放功能完成数据的播放。

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 SICK   WLS2000-M7361 NSPP WLS2000M7361

 SICK   WT27-R610 NSPP WT27R610

 SICK   LM8-750 USPP LM8750

 SICK   WTB4-3P1362 NSFP WTB43P1362

 SICK   WLR2100-M6361 USPP WLR2100M6361

 SICK   WL12-N1321 NSFP WL12N1321

 SICK   WE9-2P130 NSPP WE92P130

 SICK   WE2000-B1122 NSFP WE2000B1122

SICK   WT12N1421

 SICK   WTB27-3P2421 USPP WTB273P2421

 SICK   WL11-2P2430 NSFP WL112P2430

 SICK   WT1000-P450 USPP WT1000P450

 SICK   WLL260-S240 NSFP WLL260S240

 DATAMETRICS LDM-1200-5LD-1 USPP LDM12005LD1

SICK   WT12N1421

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