proyecto final de instrumentación virtual

Nombre: Leal Villavicencio Hector Javier INSTRUMENTACION VIRTUAL FECHA DE ENTREGA: 7 DE DICIEMBRE DEL 2015

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PROYECTO FINAL:SISTEMA OPERADO POR VOZ

INSTRUMENTACION VIRTUAL

LEAL VILLAVICENCIO HECTOR JAVIER

ENTREGA: 7 DE DICIEMBRE DEL 2015


PROYECTO FINAL DE INSTRUMENTACIÓN VIRTUALOBJETIVO: Utilizar los recursos aprendidos en clase para la medición, adquisición y análisis de datos en un pequeño prototipo.

INTRODUCCION: Hoy en día un sistema de reconocimiento de voz es una herramienta compleja capaz de procesar la señal de voz emitida por el ser humano y reconocer la información contenida en ésta, convirtiéndola en órdenes que actúan sobre un proceso. Para este proyecto se propuso un sistema capaz de reconocer algunos patrones de voz a partir de una base de datos guardada en el sistema, de esa manera el usuario emitirá una instrucción que será comparada con la base de datos, una vez reconocida dicha instrucción será traducida en una acción para el movimiento de un indicador, ejemplo: El usuario pronunciara la palabra “Izquierda” y esta será traducida en la acción de mover una flecha a la izquierda. Para agregar un poco más de complejidad al proyecto, el micrófono no está abierto en todo momento, es decir, el usuario tendrá que estar aun mínimo de 20 cm del sensor para que este abra el micrófono en espera de una instrucción que posteriormente ejecutara una acción. Para ello se empleara un sensor ultrasónico para la medir la distancia, un micrófono convencional para dictar las instrucciones, un motor DC equipado de un pequeño encoder para controlar el giro, así como un puente H para controlar el sentido del motor. La interfaz en Labview me mostrara cuando el micrófono este abierto, contara con un monitor de voz para demostrar que se está recibiendo la escucha, un medidor de distancia que indicara que tan cerca esta, así como unos botones manuales en caso de que exista una falla en el micrófono o en el sensor.

INTERFAZ:

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OPERACIÓN DEL SISTEMA: Para la adquisición de voz dentro de la interfaz de labview se usó bloques convencionales configurados adecuadamente de la siguiente manera:

En la imagen se observa que no se guarda un solo archivo de sonido, únicamente se hace uso de los datos adquiridos que son enviados a una variable con el nombre “DATOS VOZ” dicha variable global es usada posteriormente para comparar con la base de datos. La condición de TRUE que abre el micrófono es activada únicamente cuando el sensor detecta que se está a 20 cm o menos del sensor, una vez que la condición se cumple el micrófono se encuentra abierto hasta que la persona se retire del micrófono.

Se agregó un botón Manual que abra el micrófono en caso de falla del sensor. Para la adquisición de la distancia se empleó el sensor ultrasónico HC-SR04

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Este sensor ultrasónico de bajo costo cuenta con 4 pines: VCC, ECHO, TRIGGER Y GND.

Se alimenta de 5 a 9 volts y su funcionamiento básicamente es lanzar a través del trigger un pulso ultrasónico con una frecuencia de 40 KHz en unos instantes breves de tan solo 10 microsegundos.

Dicho pulso es enviado al objetivo y este al rebotar en él es capturado por el ECHO, que mide únicamente el ancho de pulso. La distancia será obtenida con la expresión:

DISTANCIA= ANCHODE PULSO∗VELOCIDAD DEL SONIDO2

Para conectarlo en el bloque de National Instruments se empleó uno de los contadores internos conectados de la siguiente manera:

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A partir de aquí se nota que eh divido el sistema por partes de esa manera tengo un mejor control de cada una partes que conforman el sistema y únicamente lo que liga a cada sistema son las variables globales dentro de ellas.

Antes de continuar, creo prudente describir cada una de las variables globales dentro del sistema. El primer lugar se encuentra la distancia en centímetros que nos muestra el sensor, el monitor de Control que desplegará en forma de texto la acción que se ejecuta, el monitor de micrófono que muestra en forma de texto cuando se encuentre Abierto o Cerrado. Un Booleano para indicarnos que existe presencia dentro del sensor, aso como un arreglo de datos que contiene los datos de Voz capturados la última vez que se abrió el micrófono.

Ahora bien para la operación del motor se empleó una máquina de estados que me permitió da la orden de Izquierda, derecha, centro, escucha y paro, bajo el siguiente diagrama de estados que elabore:

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AL ESCUCHA DE ALGUNA

INSTRUCCION

IZQUIERDA

DERECHA

CENTROPARO


DE ESA MANERA LA MAQUINA DISPONE DE 5 ESTADOS:

Nótese que para lograr que el motor regrese al centro se diseño un pequeño encoder que al cerrarse o al abrirse da la indicación inmediata de regresar al centro, es decir, si gira a la izquierda al parar girara al lado contrario y no se detendrá hasta que se abra el interruptor.

El esquema de la izquierda ilustra el pequeño circuito usado para el encoder. La salida es un valor análogo que es leído por una de las entradas analógicas de la tarjeta de NI, dicho valor es comparado como se muestra en la imagen de arriba.

Para que el motor se mueva de izquierda o derecha, se empleó un puente H L298N y únicamente se le mandan dos salidas digitales False/True para la Izquierda o True/False para la derecha.

IZQUIERDA:

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DERECHA:

CENTRO

CONCLUSIÓN

Cada parte funciona de manera conjunta y de esa manera formar un solo sistema, eh omitido la parte del reconocimiento de voz dado que tuve muchas dificultades para hacerlo únicamente por labview, dado que una vez adquiridos los datos y al intentar hacer la comparación nunca se llegaba exactamente a un mismo resultado ya que aunque se reproducía desde una grabación para que fuera exactamente lo mismo, factores como el ruido externo y la distancia del micrófono al dispositivo nunca es igual los valores cambian, asi que para lograr esa comparación se tendrían que establecer límites acotados para determinar la similitud de ello, dicho análisis sale fuera de la materia, sin embargo al estar investigando y al hacer algunas pruebas logre el cometido usando matlab y entablando una comunicación TCP IP para el intercambio de datos, dentro de matlab se hace la captura de la voz que es pasada por un filtro para normalizarla previamente, una vez normalizada la voz (eliminación de ruido) esta pasa por una red neuronal tipo Back Propagation para el reconocimiento de patrones, dicha red es entrenada previamente con 5 voces diferentes para cada instrucción: Izquierda y derecha. Una vez entrenada dicha red el patrón es reconocido con un factor de error del 96%. A la salida únicamente obtengo “Izquierda” o “derecha” una vez reconocido es enviado via TCP a labView para que siga con el proceso establecido previamente.

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