Spisu treści:
2025 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2025-01-23 15:02
W tym projekcie będziemy wykonywać rozpoznawanie mowy za pomocą Arduino, modułu Bluetooth (HC-05) oraz LCD.
zbudujmy własne urządzenie do rozpoznawania mowy.
Krok 1: Obejrzyj wideo
Krok 2: Komponenty
Składniki:
- Arduino UNO
- HC-05 szeregowy moduł Bluetooth
- LCD 16*2
- 1x 1 tys. doniczek
- 1x rezystor 1K ohm
- 1x rezystor 2,2 kΩ;
- Przewody
- Zworki
Krok 3: Połącz się z Arduino
Połącz LCD z Arduino
- VSS do ziemi
- VCC do +5V
- VEE do potencjometru
- RS do pinu 2 w arduino
- RW do ziemi
- E do pinu 3 w arduino
- D4 do pinu 4 w arduino
- D5 do pinu 5 w arduino
- D6 do pinu 6 w arduino
- D7 do pinu 7 w arduino
- A do +5V
- K do ziemi
podłącz HC-05 do arduino
- tx z rx w arduino (uwaga: nie podłączaj tx podczas przesyłania kodu)
- rx z rezystorami, a następnie połącz się z tx w arduino (uwaga: nie podłączaj rx podczas przesyłania kodu)
- +5V do +5V
- GND do ziemi
Krok 4: Programowanie Arduino
najpierw musisz pobrać bibliotekę LCD stąd
uwaga: nie łącz tx i rx podczas przesyłania kodu
KOD:
Krok 5: Pobierz aplikację
Pobierz bezpłatną aplikację tutaj: Sterowanie głosowe Arduino
Kroki:
- Pobierz aplikację z Google PlayStore
- Stuknij w przycisk Połącz
- Kliknij swój moduł bluetooth (w moim przypadku jest to HC-05)
- Poczekaj, aż powie podłączony do modułu bluetooth (HC-05)
- Stuknij ikonę mikrofonu i podaj swoje polecenie
Krok 6: Problemy zostały rozwiązane
- jeśli LCD nic nie wyświetla, dostosuj wartość POT (rezystor zmienny)
- jeśli kod się nie ładuje, nie łącz Tx i Rx w Arduino
Zalecana:
Sztuczna inteligencja i rozpoznawanie obrazu za pomocą HuskyLens: 6 kroków (ze zdjęciami)
Sztuczna inteligencja i rozpoznawanie obrazów za pomocą HuskyLens: Hej, co słychać, chłopaki! Akarsh tutaj z CETech. W tym projekcie przyjrzymy się HuskyLens firmy DFRobot. Jest to moduł kamery zasilany sztuczną inteligencją, który jest w stanie wykonać kilka operacji sztucznej inteligencji, takich jak rozpoznawanie twarzy
Rozpoznawanie urządzeń w czasie rzeczywistym za pomocą śladów EM: 6 kroków
Rozpoznawanie urządzeń w czasie rzeczywistym przy użyciu śladów EM: To urządzenie jest przeznaczone do klasyfikowania różnych urządzeń elektronicznych zgodnie z ich sygnałami EM. Dla różnych urządzeń mają emitowane przez nie różne sygnały EM. Opracowaliśmy rozwiązanie IoT do identyfikacji urządzeń elektronicznych za pomocą Particle
Rozpoznawanie gwiazd za pomocą widzenia komputerowego (OpenCV): 11 kroków (ze zdjęciami)
Rozpoznawanie gwiazd za pomocą widzenia komputerowego (OpenCV): Ta instrukcja opisuje, jak stworzyć program do widzenia komputerowego, aby automatycznie identyfikować wzorce gwiazd na obrazie. Metoda wykorzystuje bibliotekę OpenCV (Open-Source Computer Vision) do utworzenia zestawu wytrenowanych kaskad HAAR, które można
Rozpoznawanie mowy za pomocą Google Speech API i Pythona: 4 kroki
Rozpoznawanie mowy przy użyciu Google Speech API i Python: Speech RecognitionRozpoznawanie mowy jest częścią przetwarzania języka naturalnego, które jest poddziedziną sztucznej inteligencji. Mówiąc prościej, rozpoznawanie mowy to zdolność oprogramowania komputerowego do identyfikowania słów i fraz w języku mówionym
Rozpoznawanie mowy: 12 kroków
Rozpoznawanie mowy: Cześć wszystkim… To jest moja druga instrukcja, którą publikuję. Witam wszystkich… W tej instrukcji nauczę Cię, jak zbudować rozpoznawanie głosu za pomocą tablicy arduino. Myślę więc, że masz doświadczenie z dzikiem arduino