This paper focuses on the DSP implementation of an HMM-based speech recognizer that can handle several hundred words of vocabulary size as well as speaker independency. First, we develop an HMM-based speech recognition system on the PC that operates on the frame basis with parallel processing of feature extraction and Viterbi decoding to make the processing delay as small as possible. Many techniques such as linear discriminant analysis, state-based Gaussian selection, and phonetic tied mixture model are employed for reduction of computational burden and memory size. The system is then properly optimized and compiled on the TMS320C6711 DSP for real-time operation. The implemented system uses 486kbytes of memory for data and acoustic models, and 24.5 kbytes for program code. Maximum required time of 29.2 ms for processing a frame of 32 ms of speech validates real-time operation of the implemented system.
We utilize as a processor TMS320C25 (Texas Instrument) in making a driver for a 4 pole PM synchronous servo motor. TMS320C25 has a 32bit ALU and a 16 bit hardware multiplier, and the maximum instruction execution rate is 10MIPS at 40MHz. We adopted a space vector modulation PWM method. An interesting point of this work is that PWM wave is generated by utilizing timer interrupts. Hence, in the rest of time the processor can take care of the other routine such as Park's coordinate transformation and the computation required in the feedback loops. Thus, it mates the hardware circuit very simple. Due to the decrease in the number of components, the motor drive system becomes more fault-tolerant and cost-optimized. Also, more flexibility is gained in changing the control parameters.
1980년대 초반까지 대부분의 제어기는 아날로그 형태로 구성되어 복잡한 연산을 수행하기에는 많은 제약이 있었으나, 1980년대 초반부터 일반에게 소개되기 시작한 마이크로프로세서는 과거 불가능하다고 여겨졌던 연산을 현실화하는 계기를 마련하였다. 초기에는 8비트 혹은 16비트 형태의 마이크로프로세서가 주류를 이루었으나. 컴퓨터 및 반도체 분야의 눈부신 발달에 힘입어 80년대 중반에는 32비트 고성능 Digital Signal Processor(DSP)가 출현하게 된다.(중략)
This paper presents a new approach to the design of self-tuning adaptive control system that is robust to the changing dynamic configuration as well as to the load variation factors using Digital signal processors for robot manipulators. TMS32OC50 is used in implementing real-time adaptive control algorithms to provide advanced performance for robot manipulator. In this paper, an adaptive control scheme is proposed in order to design the pole-placement self-tuning controller which can reject the offset due to any load disturbance without a detailed description of robot dynamics. Parameters of discrete-time difference model are estimated by the recursive least-square identification algorithm, and controller parameters are determined by the pole-placement method. Performance of self-tuning adaptive controller is illustrated by the simulation and experiment for a SCARA robot.
본 논문에서는 ADPCM을 이용하여 보다 효율적인 음성전송을 위한 4배속 가변임계값을 갖는 음성 부호화법을 제안하였으며 TMS320C6711-DSP를 사용하여 제안된 알고리즘의 실시간 음성 처리 구현을 다루었다. 본 논문에서는 ADPCM 알고리즘을 개선하여 입력 신호 및 주변 환경에 따라 변환율을 16[kbps], 24[kbps], 32[kbps], 40[kbps]로 가변하는 음성부호화 방법을 제시하고 이를 DSP를 이용하여 Encoding과 Decoding을 실시간으로 구현하여 좋은 음질의 음성 신호를 보다 적은 비트 수로 전송하고자 하였다. 이를 위하여 영교차율(Zero Crossing Rate)을 이용하여 소음의 우세한 정도를 구분하여, 임계값을 가변 시키도록 하였으며 소음이 우세한 환경에서는 4가지 변환율 가운데 낮은 변환율을 사용하도록 하여 전송 비트 수를 줄이도록 하였으며, 소음이 열세한 환경에서는 높은 변환율을 사용하도록 하여 좋은 음질을 갖도록 하였다. 음성 대화의 많은 구간이 거의 묵음인 구간이 많으므로, 음질은 40[kbps] 수준의 음질을 유지하면서 이 보다 낮은 데이터 비트수를 유지할 수 있음을 시뮬레이션과 실험으로 보였다. 구현에 사용된 TMS320C6711-DSK board는 128[K]의 플래쉬 메모리를 가지고 있고 1333MIPS의 처리속도를 가지므로 제안된 알고리즘을 실시간 구현하기에 충분한 조건을 가지고 있다.
본 논문은 수족이 불편한 장애인의 편리성을 위해 휠체어에 음성인식 모듈을 개발하는데 목표로 하고 있다. 본 시스템의 주프로세서는 TMS320C32를 이용하였고, 전처리단계에서 잡음환경의 특성을 고려하여 Winer 필터를 적용해서 잡음을 제거하였고 특징추출과정에서는 LPC&Cepstrum을 이용하여 프레임당 12차의 특징패턴을 추출하였다. 그 후 인식부에서는 기존의 알고리즘 중 고립단어에서 흔히 사용하는 DTW(Dynamic Time Warping)과 오인식률 발생을 방지하기 위해 NN(Neural Network)를 결합한 Hybrid 형태로 구현하였다. 본 연구에서는 DTW와 Hybrid형태를 각각 실험한 결과 잡음환경에서 고립단어 인식률이 평균 96%이상 나타났다.
본 논문은 신경회로망에 의한 퍼지제어기의 소속함수를 자동동조하는 방법을 제시하였다. 신경회로망 에뮬레이터는 퍼지제어기의 소속함수와 퍼지규칙을 재구성하는 경로를 제공하며, 재구성된 퍼지제어기는 유도전동기의 속도제어를 위해 사용한다. 따라서, 연산 시간과 시스템 성능의 관점에서 제안된 방법은 전동기 상수가 변동될 시에도 기존의 제어 방식보다 우수하다. 공간전압벡터 PWM 발생을 위한 고속연산을 수행하고 자기학습형 퍼지제어기 알고리즘을 구현하기 위해서 32비트 마이크로프로세서인 DSP(TMS320C31)을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실험 결과를 통하여, 제안된 방식이 PI 제어기나 기존의 퍼지제어기보다 향상된 제어 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 IED(Intelligent Electronic Devices)에서의 고조파 문제를 연구하였다. 최근 전력전자 기술의 급격한 발전으로 비선형부하에 의한 전력 품질의 왜곡이 심각해지고 있다. 연속적인 고조파 전류는 전련기기의 수명을 단축시키고 발열 문제가 발생하며 비정상적인 동작을 유발한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 디지털 보호계전 시스템에서 전통적인 방법으로 전력을 계측하면 고조파의 영향을 고려할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 TMS320C32 DSP와 CPLD를 이용한 IED prototype을 구현하여 실험을 통해 성능을 확인하였다.
Adaptive filter algorithm has been used for plant identifier and noise cancellation. This algorithm has been researched for performance enhancement of filtering. The design and development of a reliable system has been becoming a key issue in industry field because the reliability of a system is considered as an important factor to perform the system's function successfully. And the computing with reliability and fault tolerance is a important factor in the case of aviation and nuclear plant. This paper presents design of reliable adaptive filter with fault tolerance. Generally, redundancy is used for reliability. In this case it needs computing or circuit for voting mechanism or computing for fault detection or switching part. But this presented Filter is not in need of computing for voting mechanism, or fault detection. Therefore it has simple computing, and practicality for application. And in this paper, reliability of adaptive filter is analyzed. The effectiveness of the proposed adaptive filter is demonstrated to the case studies of plant identifier and noise cancellation by using DSP.
Mobile robots include control modules for autonomous obstacle avoidance and navigation. They are range modules to detect and avoid obstacles. motor control modules to operate two wheels. and encoder modules for localization. There is needed an appropriate controller for each modules. In this paper. a control system. including 18 channels for Sonar sensors. 4 channels for PWM modules. and 4 channels for encoder modules. is proposed using TMS320C32 DSP adopted with CAN. The board communicates with other modules by CAN. so that mobile robots can perform several tasks in real time. So we can realize on autonomous mobile robot with basic functions such as obstacle avoidance by using the developed controller. Especially. this controller has 100 msec scan time for 16 sonar sensors and can detect closer objects comparing with standard sonar sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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