语音控制垃圾桶的设计与实现

摘要：针对大众对于垃圾分类出现的现象与问题，文章研究出一款能够通过智能语音识别进行垃圾分类的智能垃圾分类系统。该系统基于ASRPR0芯片作为控制器，同时ASRPR0芯片内部的神经网络处理器作为主要的语音识别模块。该系统通过ASRPRO开发板音频接口外接喇叭作为语音播放模块，采用SG90舵机作为舵机驱动的选型。语音控制垃圾桶不仅可以提高垃圾分类工作，还可以减少垃圾分类的工作量。

关键词：垃圾分类；ASRPR0；语音识别

中图分类号：TN911.7 文献标志码：A

0 引言

智能系统现在已经成为软件研发市场的主流业务，而且在生活中的运用也是随处可见，例如：工业、农业、医学和军事等。此次研究将“智能系统”与“城市生活”相联系并设计出智能语音识别垃圾分类系统。该系统是一种随着垃圾分类事业和人工智能技术发展所结合的复合技术。在绿色、环保、清洁理念的推广下，我国把垃圾分类归类了4种，分别是有害垃圾、厨余垃圾、其他垃圾、可回收垃圾［1-3］。这种复合技术被称为智能语音识别垃圾分类系统。该系统将ASRPR0芯片作为控制器，同时ASRPR0芯片内部的神经网络处理器为主要的语音识别模块。该系统通过ASRPRO 开发板音频接口外接喇叭作为语音播放模块，采用SG90舵机作为舵机驱动的选型［4］。该研究总共包括日常需要的4种不同的垃圾桶。系统中的ASRPR0芯片具有语音识别、声纹识别、语音增强、语音检测等功能，实现使用者对垃圾桶的语音操作。

1 系统硬件设计

该智能语音识别垃圾分类系统由ASRPR0芯片、外接喇叭组成。ASRPR0芯片通过麦克风收集人声，经滤波、放大后输入内部的神经网络处理器。神经网络处理器作为人声处理以及控制端口，负责对接收的人声进行识别处理。同时，处理器会对人声指令做出反馈，即对编好的垃圾种类信息进行匹配。ASRPR0芯片根据匹配好的垃圾种类发出脉宽调制操作对舵机发出指令，以完成对垃圾桶的打开和闭合操作［5］。

1.1 控制器模块

系统采用ASRPR0芯片作为控制器模块。开发板板载RS485、433M无线收发、红外收发、ESP32-C3（2.4 GHz Wi-Fi 和 Bluetooth 5LE）、SPI彩屏、数码管、RGB灯、光敏传感器、DHT11 温湿度传感器、1路继电器输出模块。系统所用的带语音识别的物联网开发板，基于32位RISC-V 内核，内置神经网络处理器。ASRPR0芯片支持 DNNTDN-NRNN 等神经网络及卷积运算，支持语音识别、声纹识别、语音增强、语音检测等功能，也具备强劲的回声消除和环境噪声抑制能力。开发板板载RS485、433M无线收发、红外收发、ESP32-C3（2.4 GHz Wi-Fi 和 Bluetooth 5LE）几种通信方式；SPI彩屏、数码管、RGB灯3种显示模块；光敏传感器、DHT11温湿度传感器2种常用传感器；1路继电器输出模块。ASRPR0芯片搭配天问 Block 图形化编程软件，可快速实现语音交互及控制和各类智能语音物联网方案应用。

ASRPRO开发板搭载了ASRPRO芯片，体积小，范围为3.6～5 V。ASRPRO芯片原理如图1所示。开发板在语言前端处理中具有降噪、分帧、预加重的效果，根据时域与频域的特征可进行有效提取。语言识别有训练和识别2个环节，具有高性能、低延迟、超远距离识别、超短响应时间的特点。

1.2 语音播放模块

该设计选择SP15喇叭作为语音播放的选型。

它是一种把电信号转变为声信号的换能器件。在转换器件中，音频电可以通过电磁、压电或者静电效益，使得SP15的膜片振动从而与周围的空气产生共振发出声音。SP15喇叭具有电声性能好、结构牢固、成本低、应用广泛等优点［6］。SP15喇叭可以满足该设计的智能语音垃圾分类系统中播放器对音频数据的转化和播放需求。

1.3 舵机驱动模块

该系统采用SG90舵机作为舵机驱动的选型，SG90舵机的PWM脉宽调制信号是周期为20ms的控制信号而且脉冲宽度范围是0.5～2.5ms，相对应的角度范围是0～180°，呈现一种线性变化。简而言之，为SG90舵机提供一个范围内的脉宽，SG90的舵机输出轴就会保持在一个相应的角度范围内。在外界转矩变换的情况下，只有给SG90舵机一个不同宽度的信号，SG90舵机才会改变自己的输出角度，移到宽度下新的对应位置上，使得SG90舵机满足智能语音识别垃圾分类系统对舵机的需求［7］。

2 系统软件设计

该设计采用ASRPR0芯片为软件主控芯片。系统硬件设计流程如图2所示，当ASRPR0芯片中的麦克风识别到人声时，首先ASRPR0芯片内置神经网络处理器判断所识别的声音是否为有效语言。若是，则将有效语音信号转换为可执行的命令传递到ASRPR0芯片；若否，则ASRPR0芯片再次进行语音识别。语音信号传递到ASRPR0芯片后，进行舵机转动和语音播报操作并执行打开垃圾桶盖。由传感器检测垃圾桶的状态和垃圾的类型等信息，确保数据处理的及时性和准确性。

程序开始执行时首先获取语言识别模块开始工作，若成功唤醒则发送命令字。ASRPR0芯片进行语音采集，再进行语音识别。若否，则重新回到获取语音识别芯片模块，重新识别语言。成功识别后，ASRPR0芯片将识别到的命令字与数据库中关键字对比，再判断是否为二级语言指令。若是，则程序结束，开始对垃圾桶进行操作；若否，则程序回到获取语言识别模块再次开始。系统设计流程如图3所示。

3 实验结果与分析

3.1 可行性分析

当系统正常运行时，用户须要说出指令“垃圾桶”来对装置进行唤醒，系统采集识别并确认后将回应用户并对接下来的二级口令进行识别。当二级口令被进一步识别，该系统会和所编程序中数据库的关键字进行配对。配对成功后，系统会进行对应垃圾桶开盖、语音播报的操作。研究组对系统分别使用“剩饭菜”“报纸”“蓄电池”“创可贴”等多个二级口令进行多次测试。该系统的识别正确率可以达到95%，而且系统的语音控制模块、舵机驱动模块都能做出预期的操作，实现语音播报、垃圾桶自动开盖的功能。

3.2 性能分析

系统的识别准确度和响应速度也是此设计关注的重点。研究组对系统在室内无干扰的环境下进行识别准确度和响应速度的性能分析，测试并记录系统的正确识别次数和响应时间。研发组将对儿童、青少年、成年男性、成年女性、老年人5类声音进行模拟语音而后完成测试。该次分析测试了4条二级口令，每条二级口令测试50次，测试数据如表1所示。

通过测试数据可以发现，不同年龄段人的声音对系统的识别准确度没有太大影响，二级口令的识别准确率已经可以达到95%以上。可能是由于在室内无干扰的环境下，该系统的识别准确度比较高。因此，该系统在家里、社区甚至街道中等无干扰的环境中都能有较好的性能表现，能做到帮助用户实现垃圾分类。

4 结语

基于ASRPR0芯片将语音识别模块运用到日常生活中的分类垃圾桶上，推进了垃圾分类的事业和人工智能技术的发展。智能语音识别垃圾分类系统也逐渐成为大众接受的一种环保设施。未来这项技术会适应越来越个性化的需求和最终应用目标。在互联网技术和智能算法的不断创新下，该技术还将有更加广阔的市场和发展前景。同时，全社会的合作意识和教育是推广消费品普及的关键，不仅要融合更多的高科技元素，也需要更多不拘泥于传统成规的方案和模式的思考和动员。智能语音识别垃圾分类系统作为垃圾分类领域的新技术应用，具有巨大的潜力。通过技术改进、用户体验优化、市场推广和政府支持，智能语音识别垃圾分类系统有望在未来成为垃圾分类工作的重要工具，为环境保护事业做出更大的贡献。

参考文献

［1］中华人民共和国国家发展和改革委员会，中华人民共和国住房和城乡建设部.“十三五”全国城镇生活垃圾无害化处理设施建设规划［EB/OL］.（2016-12-31）［2023-08-05］.https：//www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/ghwb/201701/W020190905497906455466.pdf.

［2］新华社.国务院办公厅转发《生活垃圾分类制度实施方案》［EB/OL］.（2017-03-30）［2024-05-13］.https：//www.gov.cn/xinwen/2017-03/30/content_5182184.htm.

［3］杨婷.城市生活垃圾分类现状和对策浅析［J］资源节约与环保，2020（1）：142.

［4］王琪，李波涛.可持续性设计：户外智能垃圾桶设计研究［J］.艺术与设计（理论），2019（8）：111-112.

［5］张林，常远成，赵贝雨.以STM32单片机为基础制作的智能垃圾桶［J］.福建电脑，2021（2）：114-115.

［6］魏子瑄，刘小刚，陈真贵，等.基于语音识别技术的智能分类垃圾桶［J］.单片机与嵌入式系统应用，2020（1）：79-82.

［7］张家欣，许树华，姜彦吉.基于TMS320C5416的非特定人识别智能声控垃圾桶系统设计［J］.电子界，2018（7）：122-123.

Design and realization of voice-controlled trash cans

Abstract： In view of the phenomena and problems of the public on garbage classification， this paper studies an intelligent garbage classification system that can carry out garbage classification through intelligent voice recognition. The system is based on the ASRPR0 chip as the controller， and the neural network processor inside the ASRPR0 chip is used as the main speech recognition module. The system uses the audio interface of the ASRPRO development board to connect an external speaker as the voice playback module， and uses the sg90 servo as the servo drive selection. Voice-controlled trash can not only improve garbage classification， but also reduce the workload of garbage classification.

Key words： garbage classification; ASRPR0; speech recognition