機(jī)器人的語音識(shí)別技術(shù)20265

1、<p>　　機(jī)器人的語音識(shí)別技術(shù)</p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　1897年，M·G·馬可尼所完成的無線通信試驗(yàn)就是在固定站與一艘拖船之間進(jìn)行的，距離為18海里。標(biāo)志著通信進(jìn)入了一個(gè)新的時(shí)代，隨著社會(huì)的進(jìn)步，科技發(fā)展也日益興盛起來。電子技術(shù)和智能自動(dòng)化的發(fā)展更是為人們的日常生活和工業(yè)生產(chǎn)提供了極大的方便。&l

2、t;/p><p>　　人們可以通過一系列的信息傳遞來直接或間接的控制機(jī)械的運(yùn)轉(zhuǎn)。讓機(jī)器能夠聽懂人類的語言并且能夠按照人的口頭命令行動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)人際交流一直以來都是人類的一個(gè)夢想。本文所研究的機(jī)器人語音識(shí)別和控制，對于服務(wù)于機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。</p><p>　　通過單片機(jī)可以很方便的實(shí)現(xiàn)語音控制技術(shù)，本次設(shè)計(jì)是利用凌陽單片機(jī)SPCE061A的語音識(shí)別控制特性, 根據(jù)語音識(shí)別的

3、基本原理，對智能機(jī)器人進(jìn)行語音控制，使其根據(jù)人的指令做出左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、前進(jìn)、后退、跳舞、發(fā)射飛碟等相應(yīng)的動(dòng)作。由于材料等各方面的限制，只能以理論的形式出現(xiàn)。</p><p>　　關(guān)鍵詞：語音識(shí)別，語音控制（嵌入式語音的識(shí)別技術(shù)），智能機(jī)器人，語音壓縮算法</p><p><b>　　目錄</b></p><p>　　1 緒論……………………………

4、……………………….3</p><p>　　1.1 本次課題的由來</p><p>　　1.2 設(shè)計(jì)目的及任務(wù)及設(shè)計(jì)理念</p><p>　　1.3 聲控機(jī)器人的發(fā)展前景</p><p>　　1.4 整體方案的規(guī)劃</p><p>　　2 嵌入式語音的識(shí)別技術(shù)……………………………11</p><

5、p>　　2.1 模式匹配原理的引入</p><p>　　2.2 語音識(shí)別技術(shù)總括</p><p>　　3 軟件設(shè)計(jì)………………………………………….20</p><p>　　3.1 主程序的設(shè)計(jì)</p><p>　　3.2 語音壓縮算法的研究</p><p>　　3.3 關(guān)鍵模塊的設(shè)計(jì)</p>

6、;<p>　　4 功能的實(shí)現(xiàn)………………………………………..29</p><p>　　4.1 機(jī)器人預(yù)想功能的總體實(shí)現(xiàn)</p><p>　　5 設(shè)計(jì)總結(jié)………………………………………….30</p><p><b>　　1 緒論</b></p><p>　　1.1 設(shè)計(jì)課題由來</p>

7、<p>　　單片機(jī)在現(xiàn)實(shí)生活中越來越多的被應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)和生活?yuàn)蕵樊?dāng)中。自從人類能夠使用機(jī)器以來，就有一個(gè)夢想，那就是能夠與機(jī)器人進(jìn)行語言交流，讓機(jī)器人按照人的指令去完成相應(yīng)的操作。語音識(shí)別技術(shù)就是讓機(jī)器人通過語音識(shí)別把語音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的高新技術(shù)。語音識(shí)別技術(shù)所涉及的領(lǐng)域包括：信號(hào)處理、模式識(shí)別、概率論和信息論、發(fā)聲機(jī)理和人工智能等等。都屬于電子信息專業(yè)的基本課程。</p><p>　

8、　隨著社會(huì)的進(jìn)步和日益發(fā)展，智能自動(dòng)化系統(tǒng)逐漸被應(yīng)用到服務(wù)行業(yè)。于是“機(jī)器人”也就應(yīng)運(yùn)而生了，但是現(xiàn)在機(jī)器人的發(fā)展還處在一個(gè)不成熟的階段，它還不能象人們想象的那樣做出各種各樣的動(dòng)作來服務(wù)于人類。隨著社會(huì)的發(fā)展，人們的物質(zhì)文化生活水平也有了較大的提高，為了滿足人們愈來愈高的要求，機(jī)器人的深入和普及也越來越受到人們的關(guān)注。</p><p>　　人有五官，機(jī)器人的視覺——電子攝象已經(jīng)隨著安全防護(hù)的發(fā)展有了一定的發(fā)展，平

9、常我們在樓宇監(jiān)控系統(tǒng)可以看到簡單的機(jī)器人視覺系統(tǒng)（電子攝象及處理），數(shù)碼相機(jī)等。聲音的控制除了我們平常所遇到的聲控?zé)?，我們很難再找到別的。語音——這種人類最簡單、最自然、最方便和最有效的交換信息的方式，在機(jī)器人上的應(yīng)用還較少。</p><p>　　基于單片機(jī)和外圍接口技術(shù)，我們可以大致畫出語音控制的基本框圖。</p><p>　　圖1.1 最原始的機(jī)器人語音控制</p>&l

10、t;p>　　用語音控制來操作機(jī)器人代替煩瑣的鍵盤輸入。和機(jī)器通話實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話是十分誘人的，具有廣闊的發(fā)展前景，是機(jī)器人人工智能的重要標(biāo)志。</p><p>　　圖1.2 改進(jìn)的機(jī)器人語音識(shí)別框圖</p><p>　　1.2 設(shè)計(jì)的目的及任務(wù)</p><p>　　我們想象中的理想機(jī)器人應(yīng)該是能夠象人類一樣聽懂自然語言，可以在燥聲情況下，一定的頻率范圍內(nèi)。語言

11、是由不同的人的聲帶所發(fā)出的，人們辨別它主要是通過聲波的變換來判斷的，這就是我們平常所說的音變。這樣就使基本模型的音界變的不甚明確，于是在明確的電腦語言處理下就變的比較困難。</p><p>　　在人們普通的對話中，有時(shí)候人類自己也很難辨別對方模糊的語音，不同的詞語聽起來會(huì)非常相似，這就是我們平常所說的語音的模糊性。</p><p>　　在語音的控制方面，首先要對燥聲環(huán)境，非特定人，語音模糊

12、和音變等一系列事實(shí)的困難進(jìn)行過濾和處理，這就需要大量的數(shù)據(jù)處理，這樣分配給聽覺的時(shí)間就非常有限。</p><p>　　于是普通的單片機(jī)就不能很好的滿足這樣一系列復(fù)雜的要求，這就需要在已有語音識(shí)別技術(shù)的研究基礎(chǔ)上，配合功能強(qiáng)大的凌陽16位單片機(jī)SPCE061A，對機(jī)器人的語音識(shí)別和特定命令對應(yīng)行為能力的結(jié)合進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，是一個(gè)實(shí)踐性和操作性要求較強(qiáng)的實(shí)用性課題。</p><p>　　機(jī)器人語音識(shí)

13、別是語音識(shí)別在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用，它的最終目的是讓機(jī)器人聽懂人們口述的語言，進(jìn)而對口述語言中包含的要求或詢問做出正確的動(dòng)作反應(yīng)或語言反應(yīng)，從而形成一個(gè)良好的，自然的“人機(jī)通信系統(tǒng)”。以進(jìn)一步推動(dòng)服務(wù)機(jī)器人的發(fā)展和應(yīng)用。因此，研究機(jī)器人的語音識(shí)別，</p><p>　　對于服務(wù)機(jī)器人的普及與應(yīng)用意義重大。</p><p>　　未來科技的發(fā)展趨勢是在以人為本的前提下，更多地實(shí)現(xiàn)機(jī)器設(shè)備的自動(dòng)化和

14、智能化，讓機(jī)器為人服務(wù)，代替人們進(jìn)行繁重的體力勞動(dòng)和高危險(xiǎn)工程。借助機(jī)器之力進(jìn)行社會(huì)建設(shè)已經(jīng)成為了一個(gè)必然的選擇。隨之而來的發(fā)展與和諧生活的命題必然會(huì)將人機(jī)交流的重要性提到一個(gè)新的高度，成為服務(wù)型機(jī)器人投入社會(huì)的關(guān)鍵所在。</p><p>　　設(shè)計(jì)理念：在整個(gè)設(shè)計(jì)過程中，我們本著一切向能實(shí)現(xiàn)理想機(jī)器人的方向靠攏。但是本次設(shè)計(jì)還缺乏一定的實(shí)踐。</p><p>　　1.3 聲控機(jī)器人的發(fā)展前

15、景</p><p>　　機(jī)器人是多學(xué)科交叉的產(chǎn)物，集成了運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)、機(jī)械設(shè)計(jì)與制造、計(jì)算機(jī)硬件與軟件、控制與傳感器、模式識(shí)別與人工智能等學(xué)科領(lǐng)域的先進(jìn)理論與技術(shù)。同時(shí)，它又是一類典型的自動(dòng)化機(jī)器，是專用自動(dòng)機(jī)器、數(shù)控機(jī)器的延伸與發(fā)展。當(dāng)前，社會(huì)需求和技術(shù)進(jìn)步都對機(jī)器人向智能化發(fā)展提出了新的要求。</p><p>　　語音信號(hào)處理技術(shù)就是使用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對于因信號(hào)進(jìn)行處理，處理的目的

16、使用得到的某些參數(shù)進(jìn)行高效傳輸、存儲(chǔ)、語音增強(qiáng)、語音合成和語音識(shí)別。</p><p>　　我國的語音識(shí)別系統(tǒng)的研究起步比較晚，但是也取得了很好的成績，研究水平也從實(shí)驗(yàn)室逐步走向?qū)嵱?，?987年開始執(zhí)行國家863計(jì)劃后，國家863智能計(jì)算機(jī)專家組為語音識(shí)別技術(shù)研究專門理想，每兩年滾動(dòng)一次。我國PC機(jī)語音識(shí)別技術(shù)的研究水平已經(jīng)基本上與國外同步，在漢語語音識(shí)別技術(shù)上還有自己的特點(diǎn)和優(yōu)勢，但是獨(dú)立開發(fā)的專用漢語語音識(shí)別

17、芯片還是較少，多數(shù)都是與國外研究機(jī)構(gòu)合作開發(fā)研制的。</p><p>　　可以說，語音識(shí)別的研究已經(jīng)得到了全世界范圍的重視，是引領(lǐng)未來科學(xué)發(fā)展方向的關(guān)鍵技術(shù)之一。因此，研究機(jī)器人的語音識(shí)別，開發(fā)實(shí)用的機(jī)器人語音識(shí)別系統(tǒng)，對于服務(wù)機(jī)器人的普及與應(yīng)用意義重大。</p><p>　　1.4 整體方案的規(guī)劃</p><p>　　本課題是基于SPCE061A的智能機(jī)器人語音識(shí)

18、別的實(shí)現(xiàn)，最終目的是形成一個(gè)較好的人機(jī)交流環(huán)境，使機(jī)器人能夠聽懂經(jīng)過訓(xùn)練的人的口頭命令，并能夠按照命令進(jìn)行相應(yīng)的動(dòng)作。</p><p>　　由多帶通濾波器及現(xiàn)行匹配電路構(gòu)成的專用IC。專用IC是以8位或16位單片機(jī)為計(jì)算核心，外加A/D轉(zhuǎn)換，D/A轉(zhuǎn)換及存儲(chǔ)器。</p><p>　　由DSP組成的語音識(shí)別系統(tǒng)，一般由定點(diǎn)16位DSP，外加A/D轉(zhuǎn)換，D/A轉(zhuǎn)換，以及ROM、RAM、FALS

19、H等存儲(chǔ)器組成。由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的語音識(shí)別專用芯片。</p><p>　　SOC是將MCU或DSP、A/D、D/A、RAM、ROM以及預(yù)放、功放等電路集成在一個(gè)芯片上，只要加上極少的電源供電等外圍電路，就可以實(shí)現(xiàn)語音識(shí)別、語音合成及語音回放等功能。</p><p>　　SPCE061A是一種集成度很高的單片機(jī)，它將MCU、A/D、D/A、RAM、ROM集成在一塊芯片上，同時(shí)具有16*16

20、位的乘法運(yùn)算和內(nèi)積運(yùn)算功能，CPU最高時(shí)鐘頻率可達(dá)到49MHz。</p><p>　　本課題的主要實(shí)現(xiàn)過程是：外部語音命令通過轉(zhuǎn)換裝置輸入到系統(tǒng)內(nèi)部，經(jīng)過語音識(shí)別程序的處理轉(zhuǎn)化為機(jī)器人可識(shí)別的觸發(fā)命令然后觸發(fā)相應(yīng)子程序進(jìn)行相關(guān)動(dòng)作。動(dòng)作的實(shí)現(xiàn)方法是：凌陽61板向控制不同端口送高低電平以控制置于機(jī)器人內(nèi)部不同位置的電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)，調(diào)用延時(shí)，根據(jù)需要使各個(gè)部分電機(jī)相互配合，完成要求的動(dòng)作，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的語音控制。<

21、;/p><p>　　本設(shè)計(jì)綜合考慮SPCE061A單片機(jī)的特性以及機(jī)器人行動(dòng)模式來進(jìn)行設(shè)計(jì)，具體模塊如圖2.1所示。</p><p>　　整個(gè)設(shè)計(jì)分為主控模塊、語音模塊、電機(jī)模塊等，各個(gè)模塊分別完成，然后進(jìn)行結(jié)合，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的語音識(shí)別。具體過程是：首先進(jìn)行機(jī)器人的語音訓(xùn)練，我們這次設(shè)計(jì)采用的是特定人語音識(shí)別，每一個(gè)命令發(fā)布者都必須在發(fā)布命令之前對機(jī)器人進(jìn)行命令的語音訓(xùn)練。這樣做有一個(gè)好處，非特

22、定人不能命令機(jī)器人進(jìn)行動(dòng)作。</p><p>　　整個(gè)硬件設(shè)計(jì)部分以保持機(jī)器人外部靈活性為前提，在機(jī)器人各個(gè)部分內(nèi)置電機(jī)，利用三極管的通斷特性來設(shè)計(jì)電路，完成硬件電路的設(shè)計(jì)和組裝。具體電路如下：</p><p>　　左右腿、脖子電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊（摘抄）</p><p><b>　　加速及發(fā)射電機(jī)</b></p><p>&l

23、t;b>　　輸入/輸出接口</b></p><p>　　嵌入式語音的識(shí)別技術(shù)</p><p>　　2.1 模式匹配原理的引入</p><p>　　嵌入式語音識(shí)別系統(tǒng)都采用了模式匹配的原理，語音識(shí)別一般分為兩個(gè)步驟。第一步是系統(tǒng)“學(xué)習(xí)”或“訓(xùn)練”階段。這一階段的任務(wù)是建立識(shí)別基本單元的聲學(xué)模型以及進(jìn)行文法分析的語言模型，即構(gòu)建參考模式庫。第二是“識(shí)別

24、”或“測試”階段。根據(jù)識(shí)別系統(tǒng)的類型選擇能夠滿足要求的一種識(shí)別方法，采用語音分析方法分析出這種識(shí)別方法所需求的語音特征參數(shù)，按照一定的準(zhǔn)則和測度與參考模式的模型進(jìn)行比較，通過判決得出結(jié)果。</p><p><b>　　特征提取</b></p><p>　　經(jīng)過預(yù)處理后的語音信號(hào)，要對其進(jìn)行特征提取，即特征參數(shù)分析。該過程就是從原始語音信號(hào)中抽取能夠反映語音本質(zhì)的特征參

25、數(shù)，形成特征矢量序列。目前語音識(shí)別所用的特征參數(shù)主要有兩種類型：線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPCC）和美爾頻標(biāo)倒譜系數(shù)（MFCC）。LPCC系數(shù)主要模擬人的發(fā)聲模型，為考慮人耳的聽覺特性。它對元音有較好的描述能力，而對輔音描述能力差。其優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量小，比較徹底地去掉了語音產(chǎn)生過程中的激勵(lì)信息，易于實(shí)現(xiàn)。MFCC系數(shù)考慮到了人聽覺特性，并具有很高的抗噪聲能力，但因?yàn)樘崛FCC參數(shù)要在頻域處理，計(jì)算傅立葉變換將耗費(fèi)大量寶貴的計(jì)算資源。因此，嵌入式

26、語音識(shí)別系統(tǒng)中一般都選用LPCC系數(shù)。語音特征提取是分幀提取的，每幀特征參數(shù)一般構(gòu)成一個(gè)矢量，因此，語音特征是一個(gè)矢量序列。該序列的數(shù)據(jù)率一般可能過高，不便于其后的進(jìn)一步處理，為此，有必要采用很有效的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。矢量量化就是一種很好的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)。</p><p><b>　　參考模式庫</b></p><p>　　參考模式庫是將一個(gè)或多個(gè)說話者的

27、多次重復(fù)的語音參數(shù)經(jīng)過訓(xùn)練得到的。它是聲學(xué)參數(shù)模板。建立參考模式庫是在系統(tǒng)使用前獲得并存儲(chǔ)起來的。參考模式庫的建立過程稱為訓(xùn)練過程。</p><p><b>　　模式匹配</b></p><p>　　模式匹配是將輸入的待識(shí)別的語音特征參數(shù)同訓(xùn)練得到的參考語音模式進(jìn)行逐一比較分析，獲得最優(yōu)匹配的參考模式便是識(shí)別結(jié)果。目前常用的語音識(shí)別算法主要有：動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）、

28、隱馬爾可夫（HMM）理論、矢量量化（VQ）技術(shù)。</p><p>　　2.2 語音信號(hào)識(shí)別技術(shù)</p><p>　　語音識(shí)別的過程就是將用麥克風(fēng)或電話捕捉到的聲波信號(hào)轉(zhuǎn)化成一組詞語的過程。被準(zhǔn)確識(shí)別的詞語The recognized words can be the final results, as for applications such as commands & cont

29、rol , data entry , and document preparation .可以得出最后的結(jié)果，進(jìn)入響應(yīng),如指揮與控制系統(tǒng)，數(shù)據(jù)輸入和文件的準(zhǔn)備工作。They can also serve as the input to further linguistic processing in order to achieve speech understanding, a subject covered in section也可

30、以作為輸入，為進(jìn)一步的語言加工服務(wù)，以達(dá)到講話被理解的目的。</p><p><b>　　矢量量化的基本原理</b></p><p>　　將若干個(gè)標(biāo)量數(shù)據(jù)組成一個(gè)矢量（或者是從一幀語音數(shù)據(jù)中提取的特征矢量）在多維空間給與整體量化，從而可以在信息量損失較小的情況下壓縮數(shù)據(jù)量。矢量量化有效地應(yīng)用了矢量中各元素之間的相關(guān)性，因此可以比標(biāo)量量化有更好的壓縮效果。</p&

31、gt;<p>　　當(dāng)給矢量量化器輸入一個(gè)任意矢量∈進(jìn)行矢量量化時(shí)，矢量量化器首先判斷它屬于哪個(gè)子空間的代表矢量。也就是說，矢量量化過程就是用代表的過程，或者說把量化成了Y。</p><p>　　式中，——量化器函數(shù)。</p><p>　　矢量量化器和碼書的設(shè)計(jì)</p><p>　　矢量量化器和碼書設(shè)計(jì)方法是采用遞推算法，這個(gè)算法就是LBG算法。整個(gè)算法

32、實(shí)際上就是最佳設(shè)計(jì)和最佳碼書兩個(gè)條件的反復(fù)迭代過程，即由初始碼書尋找最佳碼書的迭代過程。它從對初始碼書進(jìn)行迭代優(yōu)化開始，一直到系統(tǒng)性能滿足要求或不再有明顯的改進(jìn)為止。</p><p><b>　　隱馬爾可夫模型</b></p><p>　　隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Models，簡稱為 HMM），作為語音信號(hào)的一種統(tǒng)計(jì)模型，今天正在語音處理的各個(gè)領(lǐng)域

33、中獲得廣泛的應(yīng)用。大約 100 年前，數(shù)學(xué)家和工程師們就已經(jīng)知道馬爾可夫鏈了。但是，只是在近三十幾年里，它才被用到語音信號(hào)處理中來，其主要原因在于當(dāng)時(shí)缺乏一種能使該模型參數(shù)與語音信號(hào)處理達(dá)到最佳匹配的有效方法。直到 20 世紀(jì) 60 年代后期，才有人提出了這種匹配方法，而有關(guān)它的理論基礎(chǔ)，是在 1970 年前后由 Baum 等人建立起來的，隨后由 CMU 的 Baker 和 IBM 的 Jelinek 等人將其應(yīng)用到語音識(shí)別之中。由于

34、Bell實(shí)驗(yàn)室 Rabiner 等人在 20 世紀(jì) 80 年代中期對 HMM 的深入淺出的介紹，才逐漸使HMM 為世界各國從事語音信號(hào)處理的研究人員所了解和熟悉，進(jìn)而成為公認(rèn)的一個(gè)研究熱點(diǎn)。近幾十年來，隱馬爾可夫模型技術(shù)無論是在理論上或是實(shí)踐上都有許多進(jìn)展。其基本理論和各種實(shí)用算法是現(xiàn)代語音識(shí)別等的重要基礎(chǔ)之一。</p><p><b>　　HMM的基本參數(shù)</b></p>&

35、lt;p>　　對于語音識(shí)別，HMM 可以用下面六個(gè)模型參數(shù)來定義，即：</p><p>　　M＝{S,O,A,Bπ,F}</p><p>　　S：模型中狀態(tài)的有限集合，即模型由幾個(gè)狀態(tài)組成。設(shè)有 N 個(gè)狀態(tài)，S＝{ |i = 1, 2,…,N}。記 t 時(shí)刻模型所處狀態(tài)為 ，顯然 ∈ (, …, )。</p><p>　　O：輸出的觀測值符號(hào)的集合，即每個(gè)

36、狀態(tài)對應(yīng)的可能的觀察值數(shù)目。記 M個(gè)觀察值為 ，…，,記 t 時(shí)刻觀察到的觀察值為 ,其中 ∈ (,…, )。</p><p>　　A:狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的集合。所有轉(zhuǎn)移概率可以構(gòu)成一個(gè)轉(zhuǎn)移概率矩陣，即：</p><p><b>　　A= </b></p><p>　　其中 是從狀態(tài) 到狀態(tài) 轉(zhuǎn)移時(shí)的轉(zhuǎn)移概率，1≤i，j≤N</p&

37、gt;<p>　　且有 0≤≤1， 。</p><p>　　B：輸出觀測值概率的集合。B＝{(k)}，其中(k)是從狀態(tài) 到狀態(tài)轉(zhuǎn)移時(shí)觀測值符號(hào) k 的輸出概率。根據(jù) B 可將 HMM 分為連續(xù)型HMM和離散型 HMM 等。</p><p><b>　?。x散型 HMM）</b></p><p><b>　?。ㄟB續(xù)型 H

38、MM）</b></p><p>　　π：系統(tǒng)初始狀態(tài)概率的集合，π＝{}，表示初始狀態(tài)是的概率，即：</p><p>　　F：系統(tǒng)終了狀態(tài)的集合。</p><p>　　這里需要說明的是，嚴(yán)格地說 Markov 模型是沒有終了狀態(tài)的，只是在語音識(shí)別里用的 Markov 模型要設(shè)定終了狀態(tài)。</p><p>　　這樣，可以記一個(gè) HM

39、M 為 M={S，O，A，B，π，F(xiàn)}，為了便于表示，常用下面的形式表示一個(gè) HMM，即簡寫為 M={A，B，π}。所以形象地說，HMM 可以分為兩部分，一個(gè)是 Markov 鏈，由π、A 描述，產(chǎn)生的輸出為狀態(tài)序列。另一個(gè)是一個(gè)隨機(jī)過程，由 B 描述，產(chǎn)生的輸出為觀察值序列，T 為觀察值時(shí)間長度。</p><p>　　隱馬爾可夫模型的基本算法</p><p>　　欲使所建立的 HMM 對

40、于實(shí)際應(yīng)用有效，下面三個(gè)問題必須加以解決：</p><p>　?。?） 識(shí)別問題：給定觀察符號(hào)序列 0=o1,o2，… ，oT和模型 M={A，B，π}，如何快速有效地計(jì)算觀察符號(hào)序列的輸出概率 P(O|M)；</p><p>　　（2） 尋找與給定觀察字符序列對應(yīng)的最佳的狀態(tài)序列：給定觀察字符號(hào)序列和輸出該符號(hào)序列的模型 M={ A，B，π}，如何有效地確定與之對應(yīng)的最佳的狀態(tài)序列。即估

41、計(jì)出模型產(chǎn)生觀察字符號(hào)序列時(shí)最有可能經(jīng)過的路徑。它可以被認(rèn)為是所有可能的路徑中，概率最大的路徑。這種算法的指導(dǎo)思想就是概率最大的路徑是最有可能經(jīng)過的路徑，即最佳的狀態(tài)序列路徑；</p><p>　?。?） 模型訓(xùn)練問題：實(shí)際上是一個(gè)模型參數(shù)估計(jì)問題，即對于初始模型和給定用于訓(xùn)練的觀察符號(hào)序列 0=o1,o2，… ，oT 如何調(diào)整模型 M={ A，B，π}的參數(shù)，使得輸出概率 P (O M)最大[18]。下面結(jié)合討

42、論這三個(gè)問題的解法，介紹 HMM 的基本算法。</p><p><b>　　前向-后向算法</b></p><p>　　前向-后向算法（Forward-Backward，簡稱為 F-B 算法）是用來計(jì)算給定一個(gè)觀察值序列 0=o1,o2，… ，oT 以及一個(gè)模型 M={ A，B，π}時(shí)，由模型 M 產(chǎn)生出 O 的概率 P (O|M)的。設(shè) S1 是初始狀態(tài)，SN 是終

43、了狀態(tài)，則前向-后向算法可以介紹如下：</p><p><b>　　1．前向算法</b></p><p>　　前向算法即按輸出觀察值序列的時(shí)間，從前向后遞推計(jì)算輸出概率。首先說明下列符號(hào)的定義：</p><p>　　由上面符號(hào)的定義，則可由下面的遞推公式計(jì)算得到：</p><p>　?。?）初始化 </

44、p><p>　?。?）遞推公式 （t=1,2,…,T；i,j=1,2,…,N）</p><p>　　（3）最后結(jié)果 P( O|M)= </p><p>　　t 時(shí)刻的等于 t-1 時(shí)刻的所有狀態(tài)的之和，當(dāng)然如果當(dāng)狀態(tài) 到狀態(tài)沒有轉(zhuǎn)移時(shí) =0。這樣在 t 時(shí)刻對所有狀態(tài) (j=1,2,…, N)的都計(jì)算一次，則每個(gè)狀態(tài)的前向概率都更新了一次，然后進(jìn)入 t+1

45、時(shí)刻的遞推過程。</p><p><b>　　2.后向算法</b></p><p>　　與前向算法類似，后向算法即按輸出觀察值序列的時(shí)間，從后向前遞推計(jì)算出概率的方法。首先說明下列符號(hào)的定義：</p><p>　　可由下面的遞推公式計(jì)算得到：</p><p><b>　　（1）初始化 </b><

46、;/p><p><b>　　（2）遞推公式</b></p><p>　?。╰=T,T+1,…，1；i,j=1,2, …，N）</p><p>　　（3）最后結(jié)果 P(O|M)= </p><p>　　根據(jù)定義的前向和后向概率，有如下關(guān)系成立：</p><p>　　維特比（Viterbi）算法<

47、;/p><p>　　如何有效地確定與之對應(yīng)的最佳的狀態(tài)序列。這可以由另一個(gè) HMM 的基本算法 Viterbi算法來解決。Viterbi 算法解決了給定一個(gè)觀察值序列和一個(gè)模型 M={A，B，π}時(shí)，在最佳意義上確定一個(gè)狀態(tài)序列的問題。這里討論的最佳意義上的狀態(tài)序列，是指使 P（S，O/M）最大時(shí)確定的狀態(tài)序列。即 HMM 輸出一個(gè)觀察值序列 時(shí)，可能通過的狀態(tài)序列路徑有多種，這里面使輸出概率最大的狀態(tài)序列就是我們的

48、所求。Viterbi 算法可以敘述如下：</p><p>　?。?）初始化 （j≠1）</p><p>　?。?）遞推公式 (t=1,2,…，T；i,j=1,2,…，N)</p><p><b>　?。?）最后結(jié)果 </b></p><p>　　在這個(gè)遞推公式中，每一次使 最大的狀態(tài)

49、 i 組成的狀態(tài)就是所求的最佳狀態(tài)序列。所以利用 Viterbi 算法求取最佳狀態(tài)序列的步驟如下：</p><p>　?。?） 給每個(gè)狀態(tài)準(zhǔn)備一個(gè)數(shù)組變量，初始化時(shí)令初始狀態(tài) S1 的數(shù)組變量為 1，其他狀態(tài)的數(shù)組為 0；</p><p>　?。?）根據(jù) t 時(shí)刻輸出的觀察符號(hào) ot 計(jì)算 </p><p>　?。╦=1,2,…，N） </p>&

50、lt;p>　　當(dāng)狀態(tài) 到狀態(tài)沒有轉(zhuǎn)移時(shí)；設(shè)計(jì)一個(gè)符號(hào)數(shù)組變量，稱為最佳狀態(tài)序列寄存器，利用這個(gè)最佳狀態(tài)序列寄存器把每一次使最大的狀態(tài) i 保存下來；</p><p>　?。?）t≠T 時(shí)轉(zhuǎn)移到 （2），否則執(zhí)行（4）；</p><p>　　（4）把這時(shí)的終了狀態(tài)寄存器內(nèi)的值取出，則：</p><p>　　輸出最佳狀態(tài)序列寄存器的值，即為所求的最佳狀態(tài)序列。&l

51、t;/p><p><b>　　軟件設(shè)計(jì)</b></p><p>　　3.1 主程序的設(shè)計(jì)</p><p>　　語音識(shí)別系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)大部分是由軟件來完成的。因此，語音識(shí)別系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)是十分復(fù)雜的。本次程序的設(shè)計(jì)是依靠C語言和匯編語言共同完成的</p><p>　　主程序流程圖。在主程序中開始是對RAM存儲(chǔ)器進(jìn)行清除，這為

52、存放提取的語音信號(hào)的特征矢量和模板庫做準(zhǔn)備。播放第一條提示音是為了提醒用戶系統(tǒng)的語音訓(xùn)練己啟動(dòng)，現(xiàn)在可以進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練首先是此系統(tǒng)的觸發(fā)名稱，即系統(tǒng)的名字。接下來就是依次對各條命令進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，如訓(xùn)練成功，則有語音提示進(jìn)行下一條的訓(xùn)練:如出現(xiàn)訓(xùn)練失敗也會(huì)提示用戶繼續(xù)訓(xùn)練此條語音。直到全部命令訓(xùn)練完畢后，系統(tǒng)將準(zhǔn)備進(jìn)行語音識(shí)別。識(shí)別初始化是確定語音輸入來源于A/D轉(zhuǎn)換器的MIC通道。播放開始識(shí)別的提示音是為了讓用戶明確現(xiàn)在可以向

53、系統(tǒng)下達(dá)命令了。系統(tǒng)接到命令后就開始進(jìn)行識(shí)別，如識(shí)別成功，則系統(tǒng)會(huì)按命令執(zhí)行，如識(shí)別失敗，系統(tǒng)也會(huì)通過語音提示用戶。</p><p>　　系統(tǒng)的主程序是依靠調(diào)用各子程序來完成的，而系統(tǒng)的子程序主要有語音訓(xùn)練程序、語音識(shí)別程序、語音播放程序及機(jī)器人運(yùn)動(dòng)程序。其中語音部分主要依靠語音壓縮程序來完成。</p><p>　　3.2 語音壓縮算法的研究</p><p>　　

54、壓縮編碼的目的是通過對資料的壓縮，達(dá)到高效率存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)換資料的結(jié)果，即在保證一定聲音質(zhì)量的條件下，以最小的資料率來表達(dá)和傳送聲音信息。壓縮編碼是必要的，實(shí)際應(yīng)用中，未經(jīng)壓縮編碼的音頻資料量很大，直接進(jìn)行傳播或存儲(chǔ)是不現(xiàn)實(shí)的，所以要通過對信號(hào)趨勢的預(yù)測和冗余信息處理，進(jìn)行資料的壓縮，這樣就可以使用較少的資源建立更多的信息。常用的壓縮編碼有波形編碼、參數(shù)編碼和混合編碼 。 用于SPCE系列芯片語音功能的語音壓縮與解壓縮算法有SACM_A20

55、00, SACM_S480, 和SACM_S240，其對應(yīng)的語音壓縮編碼率類型分別為16 Kb/s，20 Kb/s，24 Kb/s；418 Kb/s，712 Kb/s；214 Kb/s。本設(shè)計(jì)用到的壓縮算法有SACM_A2000和SACM_S480。</p><p>　　SACM_A2000算法</p><p>　　SACM_A2000屬于波形編碼，該壓縮算法壓縮比較?。?:1），所以具有

56、高質(zhì)量、高碼率的特點(diǎn)，適用于高保真音樂和語音。</p><p>　　SACM_S480算法</p><p>　　SACM_S480屬于混合編碼，該壓縮算法壓縮比較大，為80:3，其存儲(chǔ)容量大，音質(zhì)介于A2000和S240之間，適用于語音播放。此算法具體實(shí)現(xiàn)過程如下：</p><p>　　在PC 機(jī)上錄好提示語音,經(jīng)壓縮工具壓縮處理后存儲(chǔ)到單片機(jī)ROM里, SPCE0

57、61A 將提示語音解壓縮后送D/A 還原語音,提示操作結(jié)果。采用SACM(Sunplus Audio Coding method ,音頻編碼算法) 將PC 機(jī)上已錄制的8 K,16 位音頻文件壓縮為二進(jìn)制文件,再加入用戶程序,存儲(chǔ)在程序存儲(chǔ)器中,播放時(shí)將其解壓縮,并以8 K的頻率送D/A 還原出聲音。</p><p>　　語音播放程序包括播放程序和中斷服務(wù)程序。播放程序初始化A/D ,定時(shí)器TimerA 和音量,

58、從ROM 里取出預(yù)先壓縮好的語音數(shù)據(jù),解壓縮后存在播放隊(duì)列里。中斷服務(wù)程序定時(shí)地從播放序列中讀數(shù)據(jù),送D/A 轉(zhuǎn)換后驅(qū)動(dòng)喇叭發(fā)音。</p><p><b>　　播放程序如下:</b></p><p>　　SACM_S480_Initial (Init_Index)； 　　∥初始化A/D ,Timer,　SACM_S480_Volume (Volumn_Index)；

59、　　∥初始化音量</p><p>　　SACM_S480_Play(Speech_Index,Channel,Ramp_Set)；∥播放一條語音</p><p>　　while((SACM_S480_Status()&0x0001)=1)</p><p><b>　　{</b></p><p>　　SACM_S4

60、80_ServiceLoop()； 　　∥播放服務(wù)函數(shù)</p><p><b>　　}</b></p><p>　　SACM_S480_Stop()；　　∥停止播放</p><p>　　主播放函數(shù)SACM_S480_Play( int Speech_Index ,int Channel ,int Ramp_Set) 有3 個(gè)參數(shù): Speech

61、_Index 表示播放索引號(hào)；Channel 表示播放通道(1—通過DAC1 通道播放,2—通過DAC2 通道播放,3—通過DAC1和DAC2通道播放)；Ramp Set 表示消除開始放音時(shí)的“啵”聲。</p><p>　　3.3 關(guān)鍵模塊的設(shè)計(jì)</p><p>　　在進(jìn)行語音識(shí)別之前，首先要進(jìn)行特定人的語音訓(xùn)練，讓機(jī)器人能夠聽懂人的命令，也就是語音模板的建立。</p>&

62、lt;p>　　子程序中重要的語句是訓(xùn)練函數(shù)BSR_Teain(int CommandID，int TrainMode)，其中CommandID是命令序號(hào)， TrainMode代表訓(xùn)練次數(shù)。訓(xùn)練結(jié)果出現(xiàn)不同情況就會(huì)出現(xiàn)不同的返回值，然后程序會(huì)針對相應(yīng)值進(jìn)行相應(yīng)的處理。</p><p>　　整個(gè)程序的工作原理是這樣的：當(dāng)被調(diào)用的時(shí)候，首先通過語音播放程序播放一條提示音，提示用戶開始進(jìn)行語音訓(xùn)練。然后等待用戶說出

63、命令，當(dāng)接收到語音的時(shí)候， 通過BSR_Teain程序，系統(tǒng)會(huì)生成一個(gè)res值，不同的res的值代表不同的訓(xùn)練結(jié)果，當(dāng)訓(xùn)練不成功，系統(tǒng)提示用戶繼續(xù)訓(xùn)練，成功則返回。主程序只用到了整個(gè)子程序的返回值以判斷是否繼續(xù)進(jìn)行。每條程序訓(xùn)練兩遍。</p><p><b>　　語音識(shí)別程序</b></p><p>　　語音訓(xùn)練完成后，要想使機(jī)器人能夠聽懂人發(fā)出的命令，還應(yīng)該對語音命

64、令進(jìn)行語音識(shí)別，將語音信號(hào)轉(zhuǎn)化成單片機(jī)可識(shí)別的代碼，這一步也是整個(gè)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵之所在。</p><p>　　子程序中最重要的函數(shù)是BSR_GetResult(),它的作用是從辨識(shí)器中獲取數(shù)據(jù)。根據(jù)識(shí)別情況返回不同數(shù)值。當(dāng)?shù)玫秸Z音數(shù)據(jù)的時(shí)候，經(jīng)過機(jī)器判斷會(huì)產(chǎn)生一個(gè)res值，當(dāng)沒有命令被識(shí)別出來的時(shí)候，res=0；識(shí)別器停止未初始化或識(shí)別未激活時(shí)，res=-1；識(shí)別不合格的時(shí)候，res=-2；識(shí)別出來時(shí)返回命令的序號(hào)。

65、</p><p>　　在進(jìn)入語音識(shí)別階段，首先要對辨識(shí)器進(jìn)行初始化，并且啟動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)控，以隨時(shí)接收用戶指令。然后播放語音識(shí)別提示音提示用戶開始發(fā)布命令。若識(shí)別不出來，則經(jīng)過一個(gè)定時(shí)程序判斷是否超時(shí)。超時(shí)就直接退出子程序，否則繼續(xù)識(shí)別。若識(shí)別成功則將識(shí)別出來的命令序號(hào)返給主程序。</p><p><b>　　語音播放程序</b></p><p>　

66、　本次設(shè)計(jì)采用了SACM_A2000和SACM_S480兩種語音壓縮算法進(jìn)行語音壓縮和播放，但是由于兩種語音算法僅僅是語音質(zhì)量和壓縮大小等方面有所不同，基本思想還是相同的，所以它們可以“共享”一個(gè)流程圖（如圖4.5）。</p><p>　　當(dāng)收到播放信號(hào)的時(shí)候，子程序首先停止主程序的辨識(shí)，并對語音播放系統(tǒng)進(jìn)行初始化。然后提取一個(gè)壓縮語音數(shù)據(jù)進(jìn)行播放。判斷是否播放結(jié)束，如果沒有，就繼續(xù)讀取壓縮數(shù)據(jù)，解壓縮并添加到播

67、放序列。整個(gè)語音播放結(jié)束后，開啟辨識(shí)器和實(shí)時(shí)監(jiān)控并退出子程序返回到調(diào)用點(diǎn)。</p><p><b>　　機(jī)器人運(yùn)動(dòng)程序</b></p><p>　　機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)主要依靠內(nèi)置電機(jī)的正反運(yùn)轉(zhuǎn)，所以機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)程序雖然比較繁瑣，但是仍然可以說是相對簡單。起初，我們設(shè)想利用方波生成符合運(yùn)動(dòng)規(guī)律的交替信號(hào)來實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的走動(dòng)。但是后期實(shí)現(xiàn)的時(shí)候我們舍棄了這一方案，因?yàn)闄C(jī)器人的運(yùn)動(dòng)

68、是模仿人的運(yùn)動(dòng)而制作的，人的運(yùn)動(dòng)十分復(fù)雜，僅僅想要利用方波來實(shí)現(xiàn)雖然是可行的，但是對整個(gè)設(shè)計(jì)卻沒有很大的必要，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。我們決定還是采用最原始也是相對來說比較容易想到的方法：改變端口電壓——調(diào)用延時(shí)——改變端口電壓——調(diào)用延時(shí)……。這樣做有一個(gè)好處，那就是靈活。雖然程序顯得龐大一些，但是具體設(shè)定運(yùn)動(dòng)方式時(shí)卻十分易于調(diào)整，可以在任意動(dòng)作之后隨意添加其他動(dòng)作。</p><p><b>　　功能的實(shí)現(xiàn)<

69、/b></p><p>　　4.1 機(jī)器人預(yù)想功能的總體實(shí)現(xiàn)</p><p>　　首先在軟件IDE上進(jìn)行程序編譯，然后將程序代碼下載到機(jī)器人的61板上。打開機(jī)器人的電源，進(jìn)行語音訓(xùn)練。如果訓(xùn)練成功則進(jìn)入語音識(shí)別狀態(tài)，如果訓(xùn)練沒有成功則重復(fù)訓(xùn)練。</p><p>　　聲音訓(xùn)練的時(shí)候可以使用不同的命令，但是由于程序是設(shè)定好的，所以盡量按照設(shè)定好的命令進(jìn)行訓(xùn)練，這

70、樣不容易混淆。進(jìn)行訓(xùn)練的時(shí)候盡量在安靜的環(huán)境進(jìn)行。發(fā)布命令的時(shí)候注意命令的順序問題。由于程序采用模塊化設(shè)計(jì)，需要機(jī)器人完成其它動(dòng)作只需要適當(dāng)更改相應(yīng)子程序，改動(dòng)方法簡單易實(shí)現(xiàn)，可操作性強(qiáng)。</p><p><b>　　設(shè)計(jì)總結(jié)</b></p><p>　　鑒于電子通信行業(yè)的飛速發(fā)展，機(jī)器智能自動(dòng)化的進(jìn)一步完美實(shí)現(xiàn)。智能機(jī)器人越來越受到人們的關(guān)注，或許美國電影（機(jī)械公敵

71、）就是個(gè)很好的例子雖說是反面的。本次設(shè)計(jì)基于智能機(jī)器人，利用凌陽單片機(jī)SPCE061A在語音方面的強(qiáng)大功能，進(jìn)行人的口語語言識(shí)別。整體設(shè)計(jì)采用特定說話人語音識(shí)別，在進(jìn)行識(shí)別之前需要說話人進(jìn)行語音訓(xùn)練，非特定人不能命令機(jī)器人進(jìn)行動(dòng)作，這就排除了現(xiàn)場環(huán)境中有可能出現(xiàn)的包含命令關(guān)鍵字的相似語音的影響。最終完成的系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確辨識(shí)經(jīng)過訓(xùn)練的說話人的語音，辨識(shí)效果好，準(zhǔn)確率高，語音播放聲音效果好，機(jī)器人動(dòng)作連貫流暢，很好的達(dá)到了課題的目的。<

72、/p><p>　　畢業(yè)設(shè)計(jì)是大學(xué)生活的最后一站也是至關(guān)重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，學(xué)生們在本科學(xué)習(xí)階段所學(xué)的知識(shí)和掌握的能力都將在為期半年的畢業(yè)設(shè)計(jì)中完整地體現(xiàn)出來?？梢哉f，畢業(yè)設(shè)計(jì)是大學(xué)生離開學(xué)校走上社會(huì)之前的一次練兵。通過畢業(yè)設(shè)計(jì)工作，同學(xué)的動(dòng)手能力和分析問題、解決問題的能力都得到了大幅度的提升，為以后更進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和工作打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。</p><p>　　畢業(yè)設(shè)計(jì)收獲很多，比如學(xué)會(huì)了查找相關(guān)資料

73、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，分析數(shù)據(jù)，提高了自己的繪圖能力，懂得了許多經(jīng)驗(yàn)公式的獲得是前人不懈努力的結(jié)果。同時(shí)，仍有很多課題需要后輩去努力去完善。但是畢業(yè)設(shè)計(jì)也暴露出自己專業(yè)基礎(chǔ)的很多不足之處。比如缺乏綜合應(yīng)用專業(yè)知識(shí)的能力，對材料的不了解，等等。這次實(shí)踐是對自己大學(xué)四年所學(xué)的一次大檢閱，使我明白自己知識(shí)還很淺薄，雖然馬上要畢業(yè)了，但是自己的求學(xué)之路還很長，以后更應(yīng)該在工作中學(xué)習(xí)，努力使自己 成為一個(gè)對社會(huì)有所貢獻(xiàn)的人。</p><p

74、>　　袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋

75、芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節(jié)蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節(jié)衿羈腿莄螞襖羋蕆袇螀芇蕿蝕聿芆艿蒃肅芅蒁螈羈芄薃薁袆芃芃螆螂芃蒞蕿肁節(jié)蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈

76、螞螂羂薁袈肀肁芀蟻羆肁莃袆袂肀薅蠆袈聿蚇蒂膇肈莇螇肅肇葿薀罿肆薂螆裊肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羈膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿節(jié)衿羈</p><p>　　芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀

77、螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈羃膇芆蕆蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃蠆羆艿薃袁節(jié)膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肅芅蕿袈羋膁蚈羀肁蒀蚇蝕襖莆蚇螂肀莂蚆羅袂羋蚅蚄膈膄蚄螇羈蒂蚃衿膆莈螞羈罿芄螁蟻膄膀螁螃羇葿螀裊膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃螞肂莈蒂螄羋芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羈莀蒈