Съдържание:
- Стъпка 1: ЧАСТИ:
- Стъпка 2: Първо ATmega1284
- Стъпка 3: Втора ATmega1284
- Стъпка 4: Arduino Uno
- Стъпка 5: Променете Mp3 на Wav файлове
- Стъпка 6: Arduino Mega
Видео: Музикален плейър за разпознаване на глас CS122A: 7 стъпки
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:53
Това е музикален плейър за разпознаване на глас. Може да възпроизвежда до 33 песни в зависимост от това колко заглавия на песни и изпълнител съхранявате.
Стъпка 1: ЧАСТИ:
Части:
- Arduino Uno
- Arduino Mega
- LCD 16x2 дисплей
- 2x ATMega1284
- Модул за разпознаване на Smakn Speak
- Bluetooth модул HC-08 (съвместим с iOS) (Amazon.com)
- Четец на адаптери за MicroSD карта (Amazon.com)
- 200x усилващ модул за аудио усилвател LM386 (Amazon.com)
- 4Ω високоговорител.
- 8 единични светодиода
- 8 резистора (330Ω)
- Потенциометър (103)
Стъпка 2: Първо ATmega1284
SPI комуникация между две ATmega 1284
- Свържете Pin 5 към Pin 5
- Свържете Pin 6 към Pin 6
- Свържете Pin 7 към Pin 7
- Свържете Pin 8 към Pin 8
USART Комуникация между Bluetooth модул и First ATmega
- Свържете GND Pin към GND на чертежа
- Свържете VCC към 5V на макета
- Свържете Tx към Pin 17 на ATmega
- Свържете Rx към Pin 16 на ATmega
Bluetooth-
- Използвайте приложението LightBlue за IOS и изпращайте шестнадесетични стойности чрез характеристики, когато сте свързани с HC-08.
- Използвайте „Напишете нова стойност“и напишете шестнадесетичната стойност по ваш избор.
USART Комуникация между First ATmega и Arduino MEGA
- Свържете Pin 18 към Pin 14 на ATmega
- Свържете Pin 19 към Pin 15 на ATmega
Стъпка 3: Втора ATmega1284
Свържете 8 светодиода към ATmega
- Свържете LED (дълга страна) към щифтове 33-40.
- Свържете 330Ω резистор към всеки светодиод, а другия край към GND на макета.
Свържете LCD към ATmega.
- Свържете LCD щифт 1 към GND на чертежа
- Свържете LCD щифт 2 към 5V на макет
- Свържете LCD щифт 3 към потенциометър (10KΩ) чрез към GND.
- Свържете LCD Pin 4 към ATmega Pin 20
- Свържете LCD Pin 5 към GND.
- Свържете LCD Pin 6 към ATmega Pin 21
- Свържете LCD Pin 7-14 към ATmega Pin 22-29
- Свържете LCD Pin 15-16 към VCC - GND
Стъпка 4: Arduino Uno
Свържете адаптера за MicroSD карта към Arduino Uno.
- Свържете GND към GND на Arduino
- Свържете VCC към 5V на Arduino
- Свържете MISO към Pin 12
- Свържете MOSI към Pin 11
- Свържете SCK към Pin 13
Свържете CS към Pin 4 Свържете 200x усилващ LM386 аудио усилващ модул към Arduino Uno
- Свържете два GND към GND на макет
- Свържете IN към Pin 9 на Arduino
- Свържете VCC към 5V на макет
Свържете високоговорителя към модула за аудио усилвател.
- Свържете + към VCC на аудио усилвател
- Свързване - към GND на аудио усилвател
Свържете Arduino Uno към първия ATmega1284
- Свържете Pin 2 към Pin 15 на ATmega
- Свържете Pin 3 към Pin 14 на ATmega
Добавете TMPpcm-master.zip към библиотеката на Arduino
Скица >> Включване на библиотека >> Добавяне на zip библиотека
Стъпка 5: Променете Mp3 на Wav файлове
Използвайте
- https://audio.online-convert.com/convert-to-wav
- Промяна на битовата разделителна способност: 8 бита
-
Промяна на честотата на дискретизация: 16000Hz
Смяна на аудио канали: моно
PCM формат: 8-битов PCM без подпис
Стъпка 6: Arduino Mega
Свържете Smakn Speak Recognition Module (SRM) към Arduino MEGA
- Свържете SRM GND към GND на чертежа.
- Свържете SRM VCC към 5V на макет.
- Свържете SRM TX към Pin 10
- Свържете SRM RX към Pin 11
Качете VoiceRecognitionV3-master.zip в библиотеката на Arduino
Щракнете върху и след това Sketch >> Include Library >> Add zip Library
Код:
- Тренирайте до 80 думи, използвайки sigtrain. напр. (Sigtrain 0 BrunoMars)
- Той ще обучи Бруно Марс на позиция 0 и може да се използва с товар 0.
- Докато е натоварен, когато чуе Бруно Марс, той ще го изведе в серийния монитор.
- Зареждате 7 команди наведнъж и виждате колко са в и какви стойности са натоварени с помощта на vr.
- Можете да изчистите товара с помощта на clear.
Препоръчано:
Плаващо интелигентно магическо огледало от стар лаптоп с разпознаване на глас Alexa: 6 стъпки (със снимки)
Плаващо интелигентно магическо огледало от стар лаптоп с разпознаване на гласа на Alexa: Запишете се в моя курс „Електроника накратко“тук: https://www.udemy.com/electronics-in-a-nutshell/?couponCode=TINKERSPARK Вижте и моя YouTube канал тук за още проекти и уроци по електроника: https://www.youtube.com/channel/UCelOO
Как да свържете приложението за Android с AWS IOT и да разберете API за разпознаване на глас: 3 стъпки
Как да свържете приложението Android с AWS IOT и разбиране на API за разпознаване на глас: Този урок учи потребителя как да свързва приложението Android с AWS IOT сървър и да разбира API за разпознаване на глас, който контролира кафемашина. Приложението контролира кафемашината чрез Alexa Гласова услуга, всяко приложение е c
Водещ робот с функция за разпознаване на глас: 7 стъпки (със снимки)
Водещ робот с функция за разпознаване на глас: Водещият робот е мобилен робот, който направихме, за да насочим посетителите към различни отдели в нашия колеж. Успяхме да говорим няколко предварително дефинирани изявления и да се движим напред и назад според входящия глас. В нашия колеж нямаме
Категоризация на разпознаване на глас: 4 стъпки (със снимки)
Категоризация на разпознаване на глас: За курса TfCD на IPD Master в TU Delft. Това е инструкция за това как да направите система за разпознаване на глас. Обясняваме основите и как да настроим този проект с помощта на Arduino и BitVoicer. След приключване на основите ние вярваме
VRBOT (робот за разпознаване на глас): 10 стъпки (със снимки)
VRBOT (Робот за разпознаване на глас): В тази инструкция ще направим робот (по -скоро като RC кола), който се управлява от глас, т.е. разпознаване на глас. Преди да започна да ви давам допълнителни подробности, трябва да знаете, че това е разпознаване на глас, а не разпознаване на реч, което означава c