专利名称：智能机器人识别舞蹈音乐节奏的方法
技术领域：
本发明涉及的是一种能够采集音乐声音，并且随着音乐节奏舞蹈的智能 机器人识别舞蹈音乐节奏的方法，属于机器人技术领域。
背景技术：
音乐的节奏具有周期性，如三步舞曲、四步舞曲等。音乐也是一种声 音信号，遵循声学基本规律。乐音处理的信号，并不是杂乱无序的，而是严 格遵循音乐学的基本规律，因此从音乐学的角度看，乐音的基本特性是可測 量、可量化的。音乐信号遵循狄义赫利条件(a) —个周期内，间断点的个 数有限；(b)极大值和极小值的数目有限；(c)信号绝对可积。满足上述条 件的任何周期函数都可以展开成"正交函数线性组合"形式的无穷级数。音 乐声波都满足这三个条件，所以具有可行性。目前，对于对声音的识别大多 局限于对语音信号的识别，即使有一些对音乐信号进行处理的设备也大多采 用复杂的DSP系统，成本很高，线路、算法复杂，而且由于DSP系统的精密 性不宜在恶劣条件下工作。
发明内容
本发明的目的是提出一种智能机器人识别舞蹈音乐节奏的方法，识别音 乐节奏，不需要经过复杂的DSP系统和复杂的算法运算。本发明的技术解决方案该方法的步骤依次分为釆样与数据处理；变 换；检测；控制；(1) 所述的采样与数据处理，是采集麦克风音'乐信号AA，该音乐信号 AA通过两级OP放大器，其中音乐信号AA通过第一级OP放大器放大后的 增益A1-15倍的音乐信号AA，又经第二级OP放大器放大后的增益为A2; 增益A2-60K/(K+电阻R19的阻值);增益A2通过模数A/D转换后接入CPU 进行数据处理；(2) 所述的变换，是将经CPU数据处理后的信号进行傅立叶变换， 傅立叶变换(DFT)的公式如下<formula>formula see original document page 4</formula>(3)检测，当K二10和K二19时，X (10)和X (19)大于除X (10)和X (19) 以外的数为舞曲慢四。(4)所述的控制，将检测为舞曲慢四信号通过H桥电路控制电机启停， 实现机器人动作。本发明的优点.-凌阳十六位单片机SPCE061A，内部集成了专门为语音信号处理的ADC、 DAC、 AGC等电路，非常方便地实现对麦克风音乐信号的放大和采集。对采集 的数据进行FFT变换，并利用变址法和离散傅立叶变换系数W、程序化等方法进 一步提高FFT变换的计算的速度。利用多次试验总结出的上述识别方法能实 现对慢三和慢四舞曲的识别。利用此方法制作的机器人，在第二届江苏省大 学生机器人大赛中表现出优良的特性。
附图l麦克风语音采样电路。
附图2语音两级放大电路。 附图3 H桥控制电路。附图4慢四舞曲的检测程序框图。 附图5慢三舞曲的检测程序框图。
具体实施方式
对照附图l、 2，麦克风音乐采样电路，麦克风输入通道有两级0P放大 器，关闭AGC后，第一级放大器的增益为15V/V，第二级放大器0PAMP2的增 益为60K/(1K+电阻R19的阻值)，可以通过外接电阻R19(电阻R19 —端和CPU 的管脚26 (0PI)直接相连，电阻R19的另一端和电容C16相连)来调整增 益的大小，电阻R19的增减和第二级放大器0PAMP2增益的变化成反比。如 果电阻R19 = 5. 1KQ，第二级放大器0PAMP2的增益二60K/(lK+5. 1K) =9.8 (19.8dB)， MIC放大器的总增益=第一级放大器0PAMP1X第二级放大器 0PAMP2 = 15 X 9.8 = 147(43. 3dB)。AGC被启用之后(P-ADCj:trl (W) (7015H)的b24)，可以自动调整增益的 值，以防信号饱和。当第二级放大器0PAMP2的输出〉0.9 AVdd时，AGC自动 降低0PAMP1的增益，以防止被放大的信号饱和。陵阳单片机SPEC061A上述之 技术，对语音信号的采样识别带来了很大的方便。由于采样的信息量很大，所以如果在有限点数内把FFT变换的最优频率 分解特性表现出来，就需要一个优化的采样方法。这个采样方法可以描述如下先求出声音数据序列的各个极大值点。 一般认为，当采样率足够大时候， 节奏信息大部分集中在它的极大值点，所以这些极大值点就是节奏信息。从 宏观来看，这些点就像一个包络线把真实的声波信息包络起来，所以也称为包络检测。对包络数据进行DFT变换，即可以得到音乐的宏观"频谱"，根据 "频谱"控制机器的动作，比如节奏快的时候，就动作剧烈一些，达到让机 器人感知音乐的目的。但是这些变换后的信息量非常的大。不能直接使用的， 需要经过数据的压縮。由于干扰非常大，还需要经过滤除干扰，数据的压縮。 滤除干扰分两层第一层，声音数据除以16，滤出第四位的噪声；第二层， 取相邻两个数据的平均值。这样处理之后的数据就比较可靠了 。 对照附图3，离散傅立叶变换(DFT)的公式如下<formula>formula see original document page 6</formula>为了进行快速傅立叶变化，采取时间DIT基2-FFT算法。附图2为N^点时候FFT的变换图。把N点音频信号FFT变换，由上式可知对应到频域上也是N点，设频域上对应第k点的频率为fk，则其计算公式如下。其中fs为音频信号的采样频率，f'k为归一化频率，fk的计算公式见下式。由下面两个式子可以得出频谱图上每个采样点对应的实际频率值。fk《*fs f〉k/N由于FFT的分辨率与其采样点数N有关，但点数是有限制的，因为毫无止 境的增加点数会极大的增加单片机的开销，而效果基本没有得到提高。 由于单片机运算速度的限制，在此，提出一种FFT算法中的变址模块的实现方
法，附图i是实现变址的框图。通过这个变址改进r比普通的变址法快了一倍的速度。另外，变换系数W,占了很大的R扁空间，而单片机内部的RAM空间却有限， 这些的存储空间是非常的宝贵的，然而，ROM空间还是相对多一些的，所以采 用了把系数^烧进R0M的方法，比传统的FFT在程序中重新计算或者写在RAM中 的方法又省下了近一半的存储空间，而且省去了复杂的计算过程，所以速度 进一步提高。对照附图4， X (10)减去X (9) 、 X (11) 、 X (12)之和大于4就是 慢四舞曲。X (19)的两倍减去X (18) 、 X (17) 、 X (12) 、 X (22)大于1，就是 慢四舞曲。对照附图5， X (8)减去X (7)和X (9)之和大于8是慢三舞曲。 对照附图6，将检测为舞曲慢三或舞曲慢四，其信号通过H桥电路，控制 电机启停，实现机器人动作。
权利要求
1、智能机器人识别舞蹈音乐节奏的方法，其特征是该方法分为采样 与数据处理；变换；检测控制；所述的采样与数据处理，是采集麦克风音乐信号AA，该音乐信号AA通过 两级0P放大器，其中音乐信号AA通过第一级0P放大器放大后的增益Al二15 倍的音乐信号AA，又经第二级0P放大器放大后的增益为A2;增益 A2二60K/(lK+电阻R19的阻值)；增益A2通过模数A/D转换后接入CPU进行 数据处理；所述的变换，是将经CPU数据处理后的信号进行傅立叶变换， 傅立叶变换DFT的公式如下<formula>formula see original document page 2</formula>所述的检测，当K二10和K^9时，X (10)和X (19)大于除X (10)和X (19) 以外的数为舞曲慢四；所述的控制，将检测为舞曲慢四信号通过H桥电路控制电机启停，实现 机器人动作。
全文摘要
本发明是智能机器人识别舞蹈音乐节奏的方法，它先采集麦克风音乐信号通过两级OP放大器，第一级OP放大器放大后的增益＝15倍的音乐信号，又经第二级OP放大器放大后的增益＝60K/(1K+电阻R19的阻值)；通过模数A/D转换后接入CPU进行数据处理；将经CPU数据处理后的信号进行傅立叶变换，检测为舞曲慢四；将检测为舞曲慢四信号通过H桥电路控制电机启停，实现机器人动作。优点方便地实现对麦克风音乐信号的放大和采集。对采集的数据进行FFT变换，并利用变址法和离散傅立叶变换系数W<sub>N</sub>程序化等方法进一步提高FFT变换的计算的速度。经多次试验证明本方法能实现对慢三和慢四舞曲的识别；并制作机器人。
文档编号G05B19/00GK101145032SQ20071013144
公开日2008年3月19日 申请日期2007年8月29日 优先权日2007年8月29日
发明者毅 何, 阳 余, 飞 安, 林锦国, 超 黄 申请人:南京工业大学