Mục lục:

Công tắc chuyển tiếp kích hoạt bằng giọng nói (Arduino): 6 bước (có hình ảnh)
Công tắc chuyển tiếp kích hoạt bằng giọng nói (Arduino): 6 bước (có hình ảnh)

Video: Công tắc chuyển tiếp kích hoạt bằng giọng nói (Arduino): 6 bước (có hình ảnh)

Video: Công tắc chuyển tiếp kích hoạt bằng giọng nói (Arduino): 6 bước (có hình ảnh)
Video: ✅ Hướng dẫn làm mạch điều khiển thiết bị bằng GIỌNG NÓI 2024, Tháng bảy
Anonim
Công tắc chuyển tiếp kích hoạt bằng giọng nói (Arduino)
Công tắc chuyển tiếp kích hoạt bằng giọng nói (Arduino)

Chào mọi người!

Trong dự án này, tôi sẽ chỉ cho bạn cách triển khai lệnh thoại cho các dự án Arduino của bạn.

Sử dụng lệnh thoại, tôi sẽ chỉ cho bạn cách điều khiển mô-đun công tắc rơle.

Bước 1: Các thành phần

Các thành phần
Các thành phần

Đối với dự án này, bạn sẽ cần ba thành phần chính.

Bảng phát triển Arduino Uno

Một mô-đun chuyển tiếp

Mô-đun nhận dạng giọng nói (liên kết không phải amazon)

& một số công cụ cơ bản như dây và breadboard.

Bước 2: Nối dây (Mô-đun nhận dạng giọng nói)

Hệ thống dây (Mô-đun nhận dạng giọng nói)
Hệ thống dây (Mô-đun nhận dạng giọng nói)
Hệ thống dây (Mô-đun nhận dạng giọng nói)
Hệ thống dây (Mô-đun nhận dạng giọng nói)

Trước khi bắt đầu quá trình viết mã, chúng ta cần kết nối Arduino với Mô-đun nhận dạng giọng nói.

Có 4 chân trên Mô-đun nhận dạng giọng nói.

GND được kết nối với kết nối mặt đất (Arduino)

VCC được kết nối với kết nối 5v (Arduino)

RXD được lập trình cho chân số 3 của Arduino theo mặc định

TXD được lập trình cho chân số 2 của Arduino theo mặc định

Bước 3: Đấu dây (Mô-đun chuyển tiếp)

Hệ thống dây điện (Mô-đun chuyển tiếp)
Hệ thống dây điện (Mô-đun chuyển tiếp)

Trên mô-đun rơle, có 3 chân

Chân âm kết nối với chân nối đất trên Arduino

Chân dương kết nối với chân 5v trên Arduino

Chân S sẽ được lập trình thành chân thứ 13 trên Arduino

Ngoài ra, để kiểm tra công tắc rơ le, tôi sẽ sử dụng chân thứ 11 trên Arduino làm đầu ra kỹ thuật số

Chân này sẽ có công suất không đổi và công tắc rơ le sẽ sử dụng lệnh thoại để chuyển điện trực tiếp đến nhiều đèn LED

Đối với dự án này, tôi đã sử dụng breadboard và dây jumper để tạo tất cả các kết nối.

Miễn là tất cả những gì có thể được thực hiện đúng cách, bạn có thể sử dụng phương pháp của riêng mình để đấu dây cho mạch của mình.

Bước 4: Mã hóa - Đào tạo giọng nói

Mã hóa - Đào tạo giọng nói
Mã hóa - Đào tạo giọng nói

Để bắt đầu viết mã, bạn cần tải xuống thư viện Nhận dạng giọng nói V3 từ tệp PDF này.

Tôi cũng đã phải cập nhật Arduino IDE lên phiên bản mới nhất để ngăn lỗi tải lên.

Khi bạn đã cài đặt xong mọi thứ, bạn cần đi qua FILE - EXAMPLES - VOICE RECOGNITION V3 MASTER và nhấp vào VR_SAMPLE_TRAIN

Phần đào tạo giúp chúng tôi xác định các lệnh thoại nhất định để điều khiển các chân kỹ thuật số của Arduino.

Bằng cách điều khiển các chân kỹ thuật số của Arduino, chúng tôi có thể điều khiển mô-đun chuyển tiếp có thể được sử dụng để điều khiển các thiết bị điện áp cao.

Mã cho đào tạo giọng nói đã được phát triển và không cần phải thay đổi theo bất kỳ cách nào.

Sau khi tải mã lên bảng Arduino, bạn cần mở Serial Monitor ở tốc độ 115200 baud

Để huấn luyện khẩu lệnh, bạn cần nhập từ "cài đặt" và nhấn enter hoặc nhấp vào gửi.

Tiếp theo, bạn sẽ cần xác định lệnh thoại bằng định dạng sau: sigtrain 0 Bật

sigtrain là danh sách các lệnh thoại có thể lập trình được trong phạm vi từ 0-6

Trong lệnh này, từ Bật đại diện cho những gì tôi sẽ nói vào micrô

Sau khi bạn nhấn gửi hoặc nhập, màn hình nối tiếp sẽ yêu cầu bạn “nói ngay bây giờ”.

Trong thời gian này, bạn sẽ nói “Bật” rõ ràng nhất có thể vào micrô.

Màn hình nối tiếp sẽ yêu cầu bạn lặp lại cụm từ cho đến khi quá trình đào tạo hoàn tất.

Khi cụm từ đầu tiên đã được huấn luyện thành công, tôi đã huấn luyện khẩu hiệu 1 là Tắt

Nhìn chung, nếu tôi nói “Bật”, Mô-đun nhận dạng giọng nói sẽ nhận dạng nó là dấu hiệu 0.

Nếu tôi nói tắt, Mô-đun nhận dạng giọng nói sẽ nhận dạng nó là sigtrain 1

Đối với bước cuối cùng của chế độ đào tạo, bạn cần nhập tải 0 1 và nhấn enter hoặc gửi.

Điều này sẽ cho phép bạn sử dụng màn hình nối tiếp để theo dõi độ chính xác của các lệnh thoại.

Bước 5: Mã hóa - Chuyển tiếp kích hoạt bằng giọng nói

Mã hóa - Công tắc chuyển tiếp được kích hoạt bằng giọng nói
Mã hóa - Công tắc chuyển tiếp được kích hoạt bằng giọng nói

Sau khi hoàn thành phần đào tạo, tôi đã mở ví dụ có tên vr_sample_control_led

Tôi cũng đã sửa đổi một chút mã để hoạt động với mô-đun chuyển tiếp.

Tôi đã thay đổi chân dẫn thành 11 và tôi đã xác định int relay là chân 13

Trong mã này, 0 được định nghĩa là cụm từ “Bật” và 1 được định nghĩa là cụm từ “Tắt” từ đào tạo.

Bên trong thiết lập void, rơ le và led được đặt làm chân đầu ra.

Bên trong vòng lặp rỗng, chân led liên tục được đặt làm chân đầu ra Cao để kiểm tra rơ le.

Dòng mã này là tùy chọn vì mô-đun rơ le có đèn led tích hợp để chỉ ra một mạch đóng.

Có một câu lệnh if bật công tắc rơ le qua chân số 13 nếu cụm từ ON được phát hiện.

Nếu cụm từ tắt được phát hiện, chân 13 sẽ được đặt ở mức thấp, tắt công tắc rơ le.

Khi mã điều khiển led đã sửa đổi đã được tải lên Arduino, tôi đã rút usb và sử dụng pin 9v để cấp nguồn cho Arduino.

Sau khi thiết lập lại Arduino, tôi nói vào micrô và mô-đun chuyển tiếp được bật

Một khi tôi nói tắt, rơ le tắt như mong đợi.

Bước 6: Hoàn thành

Hoàn thành
Hoàn thành
Hoàn thành
Hoàn thành
Hoàn thành
Hoàn thành
Hoàn thành
Hoàn thành

Bên trong công tắc rơ le có một tiếp điểm chung thường nối với tiếp điểm NC.

Khi rơle được cấp điện, tiếp điểm chung kết nối với tiếp điểm NO.

Ngay cả khi tiếp điểm chung được kết nối bằng điện áp cao, công tắc rơle vẫn có thể được điều khiển bằng Arduino.

Trong dự án này, chân 11 cung cấp năng lượng 3,3 vôn thông qua tiếp điểm chung trong khi chân thứ 13 điều khiển mô-đun rơle.

Cuối cùng, các cụm từ “bật” và “tắt” điều khiển chân thứ 13 điều khiển mô-đun rơle.

Nếu bạn thấy dự án này hữu ích, vui lòng thực hiện dự án kích hoạt bằng giọng nói của riêng bạn.

Mã cho Mô-đun nhận dạng giọng nói được phát triển bởi nhiều tác giả khác nhau và có thể tìm thấy mã này trong thư viện Mô-đun nhận dạng giọng nói

tệp: vr_sample_train.inoauthor: JiapengLi

tệp: vr_sample_control_led.inoauthor: JiapengLi

Nếu bạn thích dự án này, vui lòng xem xét đăng ký kênh youtube để biết thêm nội dung.

Thử thách kích hoạt bằng giọng nói
Thử thách kích hoạt bằng giọng nói
Thử thách kích hoạt bằng giọng nói
Thử thách kích hoạt bằng giọng nói

Về nhì trong Thử thách kích hoạt bằng giọng nói

Đề xuất: