專利名稱：智能機器人識別舞蹈音樂節(jié)奏的方法
技術領域：
本發(fā)明涉及的是一種能夠采集音樂聲音，并且隨著音樂節(jié)奏舞蹈的智能 機器人識別舞蹈音樂節(jié)奏的方法，屬于機器人技術領域。
背景技術：
音樂的節(jié)奏具有周期性，如三步舞曲、四步舞曲等。音樂也是一種聲 音信號，遵循聲學基本規(guī)律。樂音處理的信號，并不是雜亂無序的，而是嚴 格遵循音樂學的基本規(guī)律，因此從音樂學的角度看，樂音的基本特性是可測 量、可量化的。音樂信號遵循狄義赫利條件(a) —個周期內，間斷點的個 數(shù)有限；(b)極大值和極小值的數(shù)目有限；(c)信號絕對可積。滿足上述條 件的任何周期函數(shù)都可以展開成"正交函數(shù)線性組合"形式的無窮級數(shù)。音 樂聲波都滿足這三個條件，所以具有可行性。目前，對于對聲音的識別大多 局限于對語音信號的識別，即使有一些對音樂信號進行處理的設備也大多采 用復雜的DSP系統(tǒng)，成本很高，線路、算法復雜，而且由于DSP系統(tǒng)的精密 性不宜在惡劣條件下工作。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的是提出一種智能機器人識別舞蹈音樂節(jié)奏的方法，識別音 樂節(jié)奏，不需要經(jīng)過復雜的DSP系統(tǒng)和復雜的算法運算。本發(fā)明的技術解決方案該方法的步驟依次分為釆樣與數(shù)據(jù)處理；變 換；檢測；控制；(1) 所述的采樣與數(shù)據(jù)處理，是采集麥克風音'樂信號AA，該音樂信號 AA通過兩級OP放大器，其中音樂信號AA通過第一級OP放大器放大后的 增益A1-15倍的音樂信號AA，又經(jīng)第二級OP放大器放大后的增益為A2; 增益A2-60K/(K+電阻R19的阻值);增益A2通過模數(shù)A/D轉換后接入CPU 進行數(shù)據(jù)處理；(2) 所述的變換，是將經(jīng)CPU數(shù)據(jù)處理后的信號進行傅立葉變換， 傅立葉變換(DFT)的公式如下<formula>formula see original document page 4</formula>(3)檢測，當K二10和K二19時，X (10)和X (19)大于除X (10)和X (19) 以外的數(shù)為舞曲慢四。(4)所述的控制，將檢測為舞曲慢四信號通過H橋電路控制電機啟停， 實現(xiàn)機器人動作。本發(fā)明的優(yōu)點.-凌陽十六位單片機SPCE061A，內部集成了專門為語音信號處理的ADC、 DAC、 AGC等電路，非常方便地實現(xiàn)對麥克風音樂信號的放大和采集。對采集 的數(shù)據(jù)進行FFT變換，并利用變址法和離散傅立葉變換系數(shù)W、程序化等方法進 一步提高FFT變換的計算的速度。利用多次試驗總結出的上述識別方法能實 現(xiàn)對慢三和慢四舞曲的識別。利用此方法制作的機器人，在第二屆江蘇省大 學生機器人大賽中表現(xiàn)出優(yōu)良的特性。


附圖l麥克風語音采樣電路。
附圖2語音兩級放大電路。 附圖3 H橋控制電路。附圖4慢四舞曲的檢測程序框圖。 附圖5慢三舞曲的檢測程序框圖。
具體實施方式
對照附圖l、 2，麥克風音樂采樣電路，麥克風輸入通道有兩級0P放大 器，關閉AGC后，第一級放大器的增益為15V/V，第二級放大器0PAMP2的增 益為60K/(1K+電阻R19的阻值)，可以通過外接電阻R19(電阻R19 —端和CPU 的管腳26 (0PI)直接相連，電阻R19的另一端和電容C16相連)來調整增 益的大小，電阻R19的增減和第二級放大器0PAMP2增益的變化成反比。如 果電阻R19 = 5. 1KQ，第二級放大器0PAMP2的增益二60K/(lK+5. 1K) =9.8 (19.8dB)， MIC放大器的總增益=第一級放大器0PAMP1X第二級放大器 0PAMP2 = 15 X 9.8 = 147(43. 3dB)。AGC被啟用之后(P-ADCj:trl (W) (7015H)的b24)，可以自動調整增益的 值，以防信號飽和。當?shù)诙壏糯笃?PAMP2的輸出〉0.9 AVdd時，AGC自動 降低0PAMP1的增益，以防止被放大的信號飽和。陵陽單片機SPEC061A上述之 技術，對語音信號的采樣識別帶來了很大的方便。由于采樣的信息量很大，所以如果在有限點數(shù)內把FFT變換的最優(yōu)頻率 分解特性表現(xiàn)出來，就需要一個優(yōu)化的采樣方法。這個采樣方法可以描述如下先求出聲音數(shù)據(jù)序列的各個極大值點。 一般認為，當采樣率足夠大時候， 節(jié)奏信息大部分集中在它的極大值點，所以這些極大值點就是節(jié)奏信息。從 宏觀來看，這些點就像一個包絡線把真實的聲波信息包絡起來，所以也稱為包絡檢測。對包絡數(shù)據(jù)進行DFT變換，即可以得到音樂的宏觀"頻譜"，根據(jù) "頻譜"控制機器的動作，比如節(jié)奏快的時候，就動作劇烈一些，達到讓機 器人感知音樂的目的。但是這些變換后的信息量非常的大。不能直接使用的， 需要經(jīng)過數(shù)據(jù)的壓縮。由于干擾非常大，還需要經(jīng)過濾除干擾，數(shù)據(jù)的壓縮。 濾除干擾分兩層第一層，聲音數(shù)據(jù)除以16，濾出第四位的噪聲；第二層， 取相鄰兩個數(shù)據(jù)的平均值。這樣處理之后的數(shù)據(jù)就比較可靠了 。 對照附圖3，離散傅立葉變換(DFT)的公式如下<formula>formula see original document page 6</formula>為了進行快速傅立葉變化，采取時間DIT基2-FFT算法。附圖2為N^點時候FFT的變換圖。把N點音頻信號FFT變換，由上式可知對應到頻域上也是N點，設頻域上對應第k點的頻率為fk，則其計算公式如下。其中fs為音頻信號的采樣頻率，f'k為歸一化頻率，fk的計算公式見下式。由下面兩個式子可以得出頻譜圖上每個采樣點對應的實際頻率值。fk《*fs f〉k/N由于FFT的分辨率與其采樣點數(shù)N有關，但點數(shù)是有限制的，因為毫無止 境的增加點數(shù)會極大的增加單片機的開銷，而效果基本沒有得到提高。 由于單片機運算速度的限制，在此，提出一種FFT算法中的變址模塊的實現(xiàn)方
法，附圖i是實現(xiàn)變址的框圖。通過這個變址改進r比普通的變址法快了一倍的速度。另外，變換系數(shù)W,占了很大的R扁空間，而單片機內部的RAM空間卻有限， 這些的存儲空間是非常的寶貴的，然而，ROM空間還是相對多一些的，所以采 用了把系數(shù)^燒進R0M的方法，比傳統(tǒng)的FFT在程序中重新計算或者寫在RAM中 的方法又省下了近一半的存儲空間，而且省去了復雜的計算過程，所以速度 進一步提高。對照附圖4， X (10)減去X (9) 、 X (11) 、 X (12)之和大于4就是 慢四舞曲。X (19)的兩倍減去X (18) 、 X (17) 、 X (12) 、 X (22)大于1，就是 慢四舞曲。對照附圖5， X (8)減去X (7)和X (9)之和大于8是慢三舞曲。 對照附圖6，將檢測為舞曲慢三或舞曲慢四，其信號通過H橋電路，控制 電機啟停，實現(xiàn)機器人動作。
權利要求
1、智能機器人識別舞蹈音樂節(jié)奏的方法，其特征是該方法分為采樣 與數(shù)據(jù)處理；變換；檢測控制；所述的采樣與數(shù)據(jù)處理，是采集麥克風音樂信號AA，該音樂信號AA通過 兩級0P放大器，其中音樂信號AA通過第一級0P放大器放大后的增益Al二15 倍的音樂信號AA，又經(jīng)第二級0P放大器放大后的增益為A2;增益 A2二60K/(lK+電阻R19的阻值)；增益A2通過模數(shù)A/D轉換后接入CPU進行 數(shù)據(jù)處理；所述的變換，是將經(jīng)CPU數(shù)據(jù)處理后的信號進行傅立葉變換， 傅立葉變換DFT的公式如下<formula>formula see original document page 2</formula>所述的檢測，當K二10和K^9時，X (10)和X (19)大于除X (10)和X (19) 以外的數(shù)為舞曲慢四；所述的控制，將檢測為舞曲慢四信號通過H橋電路控制電機啟停，實現(xiàn) 機器人動作。
全文摘要
本發(fā)明是智能機器人識別舞蹈音樂節(jié)奏的方法，它先采集麥克風音樂信號通過兩級OP放大器，第一級OP放大器放大后的增益＝15倍的音樂信號，又經(jīng)第二級OP放大器放大后的增益＝60K/(1K+電阻R19的阻值)；通過模數(shù)A/D轉換后接入CPU進行數(shù)據(jù)處理；將經(jīng)CPU數(shù)據(jù)處理后的信號進行傅立葉變換，檢測為舞曲慢四；將檢測為舞曲慢四信號通過H橋電路控制電機啟停，實現(xiàn)機器人動作。優(yōu)點方便地實現(xiàn)對麥克風音樂信號的放大和采集。對采集的數(shù)據(jù)進行FFT變換，并利用變址法和離散傅立葉變換系數(shù)W_N程序化等方法進一步提高FFT變換的計算的速度。經(jīng)多次試驗證明本方法能實現(xiàn)對慢三和慢四舞曲的識別；并制作機器人。
文檔編號G05B19/00GK101145032SQ20071013144
公開日2008年3月19日 申請日期2007年8月29日 優(yōu)先權日2007年8月29日
發(fā)明者毅 何, 陽 余, 飛 安, 林錦國, 超 黃 申請人:南京工業(yè)大學