☆王偉民(浙江省上虞中學,浙江紹興 312300)
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一種機器人音量檢測的創新設計方案
☆王偉民
(浙江省上虞中學,浙江紹興312300)
摘要:在機器人應用中常常需要檢查外界聲音的音量值,但傳統的基于硬件的方案成本高、可靠性差,效果不能讓人滿意。為此,筆者在研制一款噪音監測機器人時別出心裁,發明了一種用于音量檢測的創新方案,該方案具有電路簡單、成本低、易于調試、性能穩定的優點。
關鍵詞:機器人;音量檢測;創新設計
在機器人系統或電子控制裝置中,音量檢測有著非常重要的作用,例如:我校為了參加省科技創新大賽而設計的一款商業街噪音監測機器人(如圖1)。這款機器人在巡邏到每個商家門口時,會通過聲音傳感器檢測音量是否超標,若檢測到沒有超標則繼續巡邏,若檢測到超標則通過語音播放模塊播放超標警示并記錄音量值。這款機器人如果能夠研發成功,將可以有效地破解全國各地商業街噪聲的管理難題。通過對整個機器人系統的分析不難發現,音量檢測是其中最核心的一個子系統。又如:玩具機器人,你拍一拍手,它就會唱歌;常見的樓道聲控燈,有聲音時能自動點亮,這些都用到了“音量檢測”。

圖1
雖然“音量檢測”應用廣泛,但目前這方面的介紹資料很少,所以,我們特意將商業街噪音監測機器人中采用的音量檢測方案整理并分享給大家。
音量檢測面臨的困難來自于檢測的對象,聲音是目前已知的最復雜的信號,圖2是數字示波器采集到的一段人講話的聲音信號。從圖中可以看出,人講話的聲音信號是不斷變化的,而且變化的頻率、幅度、相位都是無規則的。駐極體話筒可以將聲音轉換為電信號,這個沒有任何難度,但將聲音電信號轉換成音量值,就有相當大的難度了。

圖2
另外,在一些應用中要求進行音量檢測的同時,還要排除一些聲音干擾,例如:偶爾的咳嗽聲、關門聲等,這也會進一步增加難度。
傳統的音量檢測通常是基于純硬件的。用峰值檢波器可以將語音信號轉變成包絡信號,然后用低通濾波器進行濾波,濾波后的信號和音量值成正比,可以傳送給單片微型計算機。
兩個具體電路的實現方案,第一個方案是二極管檢波電路加3級RC低通濾波,這個方案的好處是電路簡單可靠,但由于二極管有導通電壓的存在,即使采用導通電壓較低的肖特基二極管,也不能檢測幅度低于0.2VPP的聲音信號;第二個方案是采用二極管和運算放大器組成的理想檢波器加RC電路和運算放大器組成的有源低通濾波器,這個方案的好處是各項性能較好,但電路復雜容易不穩定。
傳統的音量檢測,在電氣性能、經濟性、可靠性等方面很難做到最優,因此,我們在設計的噪音監測機器人中并未采用,而是采用了另一種創新方案——“高速采樣和數字積分方案”。
新方案獲得音量值分幾個步驟:(1)聲-電轉換。通過話筒,獲得原始聲音信號,原始聲音信號中含有所需的響度信息,但也含有不需要的音高、音色信息。(2)采樣和數模轉換。通過單片機內部的高速采樣器獲得采樣點(如圖3),采樣頻率為300kHz,每個采樣點再通過單片機內部的模數轉換器進行模數轉換。(3)形成包絡。保留最大值點,形成包絡信號(如圖4),包絡信號中只包含所需的響度信息,但仍是變化的。(4)積分運算。通過積分運算實現求平均值的效果,在積分時間到的那個時刻得到的積分值(如圖5),就是所需的音量值。

圖5
語音信號的最高頻率是5kHz,根據奈奎斯特準則,采樣頻率至少是信號頻率的2倍,因此,采樣率必須在10kHz以上,AD轉換器工作速度也必須高于10kHz。目前市場上的最新型號的8位單片機一般滿足這一要求,我們實際采用的宏晶科技最新推出的15F系列1T單片機,型號為STC15F2K60S2,內部采樣器和AD轉換器速度達到300kHz,能滿足要求。
聲-電轉換的裝置,我們采用淘寶上出售的一款聲音檢測模塊(如圖6),價格為6.6元,非常便宜,上面不光有駐極體話筒,還有500倍放大電路和靈敏度調節旋鈕,將其模擬量輸出腳和單片機的任何一個AD輸入腳連接即可。

圖6
獲取音量值函數核心程序如下,需要說明的是,為了簡化程序,我們并沒有取最大值,而是將AD轉換值和無聲音時候的AD值(靜態值)進行比較,比靜態值大的保留并累加,比靜態值小的舍去:


在程序中,選取積分時間為10秒,目的是為了排除咳嗽聲、敲擊聲等的干擾,這些干擾聲雖然響度較大,持續時間很短,一般在1秒左右,選取較長的積分時間,就可以將其排除,但積分時間取得過長也會造成系統提供音量值的刷新時間變長,不利于有些實時系統的要求。均衡考慮,我們認為積分時間選擇為10秒是合理的。
由于本方案采用單片機內部原來就有的高速采樣器、高速數模轉換器,外圍電路較為簡單,成本低,易于調試,性能穩定可靠,已成功應用于我們研制的商業街噪音監測機器人中。
參考文獻:
[1]何賓.STC單片機原理及應用——從器件、匯編、C到操作系統的分析和設計[M].北京:清華大學出版社,2015.
[2]宋躍.單片微機原理與接口技術(第2版)[M].北京:電子工業出版社,2015.
[編輯:陳鉞]
中圖分類號:G434
文獻標識碼:A
文章編號:1671-7503(2016)07-0078-02