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[1]杨　帆,秦智鹏.基于STM32的语音分类垃圾桶设计[J].武汉工程大学学报,2020,42(06):693-697.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202007003]
　YANG Fan,QIN Zhipeng.Design of Classified Trash Can with Speech Recognition Based on STM32[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2020,42(06):693-697.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202007003]
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基于STM32的语音分类垃圾桶设计(/HTML)
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《武汉工程大学学报》[ISSN:1674-2869/CN:42-1779/TQ]

卷:
42
期数:
2020年06期
页码:
693-697
栏目:
机电与信息工程
出版日期:
2021-01-30

文章信息/Info

Title:
Design of Classified Trash Can with Speech Recognition Based on STM32
文章编号:
1674 - 2869（2020）06 - 0693 - 05
作者:
杨　帆1; 2; 秦智鹏1
1. 武汉工程大学电气信息学院，湖北 武汉 430205；2. 湖北省视频图像与高清投影工程技术研究中心，湖北 武汉 430205
Author(s):
YANG Fan1; 2;  QIN Zhipeng1
1. School of Electrical and Information Engineering， Wuhan Institute of Technology， Wuhan 430205， China； 2. Hubei Video Image and HD Projections Engineering Research Center，Wuhan 430205， China
关键词:
垃圾分类; STM32; 语音识别; 步进电机; 空间利用
Keywords:
trash classification;  STM32;  speech recognition;  stepping motor;  space utilization
分类号:
TP29
DOI:
10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202007003
文献标志码:
A
摘要:
为了有效地处理日常生活垃圾，以STM32F103RCT6芯片为处理核心，设计了一种语音分类垃圾桶。系统通过识别接收的语音信息，驱动电机打开和关闭桶盖以及控制内部分类桶旋转，通过压力检测模块实时检测是否箱满并在箱满时通过LED报警。试验结果表明，在0~6 m的范围内语音识别模块可以及时准确的识别信息，并且相较于传统的智能垃圾桶本设计在箱满时可以更有效地挤压桶内垃圾，充分利用桶内空间，避免出现误报以及频繁更换垃圾袋的情况。为日常生活垃圾分类智能化与便捷化提供了有效的方法。
Abstract:
To treat garbage in our daily life effectively， a classified trash can with the feature of speech recognition was designed based on the STM32F103RCT6 chip. The system drives motors to open and close a cover of trash can and rotate the inner barrel automatically according to the input speech commands. The pressure measuring module detects the free space of the trash can and displays the information through light?emitting?diode. Experimental results show that the speech recognition module can accurately identify speech commands in a distance range of 0-6 m. Compared with the traditional smart trash can， the designed can utilizes the space of the can more efficiently by squeezing the garbage automatically when it is almost full. Additionally， it decreases false alarm rate and reduces the consumption of garbage bags. The proposed technique provides an effective method for the intelligent and convenient classification of daily garbage.

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]王明霞,刘裕轩,候华毅*,等.多传感器集成的智慧大棚物联网监测系统的设计及应用[J].武汉工程大学学报,2025,47(04):426.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202404042]
　WANG Mingxia,LIU Yuxuan,HOU Huayi*,et al.Design and application of an internet of things monitoring system for smart greenhouses integrated with multiple sensors[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2025,47(06):426.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202404042]

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2020-07-03作者简介：杨　帆，硕士，教授。E-mail：1804747213@qq.com引文格式：杨帆，秦智鹏. 基于STM32的语音分类垃圾桶设计［J］. 武汉工程大学学报，2020，42（6）：693-697.
更新日期/Last Update: 2020-12-17