جدول المحتويات:
- الخطوة 1: شاهد الفيديو
- الخطوة 2: المكونات
- الخطوة 3: اتصل بـ Arduino
- الخطوة 4: برمجة Arduino
- الخطوة 5: قم بتنزيل التطبيق
- الخطوة السادسة: حل المشاكل
فيديو: التعرف على الكلام باستخدام Arduino (Bluetooth + LCD + Android): 6 خطوات
2024 مؤلف: John Day | [email protected]. آخر تعديل: 2024-01-30 07:37
في هذا المشروع ، سنقوم بالتعرف على الكلام باستخدام Arduino ووحدة Bluetooth (HC-05) وشاشات الكريستال السائل.
دعونا نبني جهاز التعرف على الكلام الخاص بك.
الخطوة 1: شاهد الفيديو
الخطوة 2: المكونات
عناصر:
- اردوينو UNO
- HC-05 وحدة بلوتوث التسلسلية
- شاشة LCD 16 * 2
- 1x 1 كيلو وعاء
- 1x 1 كيلو أوم المقاوم
- 1x 2.2 كيلو أوم المقاوم
- الأسلاك
- صداري
الخطوة 3: اتصل بـ Arduino
قم بتوصيل شاشة LCD مع Arduino
- VSS إلى الأرض
- VCC إلى + 5V
- VEE إلى مقياس الجهد
- RS لربط 2 في اردوينو
- RW على الأرض
- E لدبوس 3 في اردوينو
- D4 لدبوس 4 في اردوينو
- D5 لدبوس 5 في اردوينو
- D6 إلى pin 6 في اردوينو
- D7 إلى pin 7 في اردوينو
- أ إلى +5 فولت
- K على الأرض
قم بتوصيل HC-05 بأردوينو
- tx مع rx في اردوينو (ملاحظة: لا تقم بتوصيل tx أثناء تحميل الكود)
- rx بالمقاومات ثم قم بالاتصال بـ TX في arduino (ملاحظة: لا تقم بتوصيل rx أثناء تحميل الكود)
- + 5 فولت إلى +5 فولت
- GND على الأرض
الخطوة 4: برمجة Arduino
تحتاج أولاً إلى تنزيل مكتبة LCD من هنا
ملاحظة: لا تقم بتوصيل tx و rx عند تحميل الكود
الشفرة:
الخطوة 5: قم بتنزيل التطبيق
قم بتنزيل التطبيق المجاني من هنا: Arduino Voice Control
خطوات:
- قم بتنزيل التطبيق من متجر Google PlayStore
- اضغط على زر الاتصال
- انقر فوق وحدة البلوتوث الخاصة بك (في حالتي هي HC-05)
- انتظر حتى تقول متصل بوحدة البلوتوث (HC-05)
- اضغط على أيقونة الميكروفون وحدد الأمر الخاص بك
الخطوة السادسة: حل المشاكل
- إذا لم تعرض شاشة LCD أي شيء ، فاضبط قيمة POT (المقاوم المتغير)
- إذا لم يتم تحميل الكود ، فلا تقم بتوصيل Tx و Rx في Arduino
موصى به:
نظام التعرف على الحريق القائم على معالجة الصور ونظام الإطفاء: 3 خطوات
نظام التعرف على الحرائق القائم على معالجة الصور ونظام الإطفاء: مرحبًا أيها الأصدقاء ، هذا نظام يعتمد على معالجة الصور للكشف عن الحرائق وإطفاء الحرائق باستخدام Arduino
التعرف على الوجوه والتعرف عليها - Arduino Face ID باستخدام OpenCV Python و Arduino: 6 خطوات
التعرف على الوجه والتعرف عليه | Arduino Face ID باستخدام OpenCV Python و Arduino: التعرف على الوجه يعد AKA Face ID أحد أهم الميزات على الهواتف المحمولة في الوقت الحاضر. لذلك ، كان لدي سؤال & quot؛ هل يمكنني الحصول على معرف وجه لمشروع Arduino الخاص بي & quot؛ والجواب نعم … بدأت رحلتي على النحو التالي: الخطوة 1: الوصول إلينا
التعرف على الكلام باستخدام Google Speech API و Python: 4 خطوات
التعرف على الكلام باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Google Speech و Python: التعرف على الكلام يعد التعرف على الكلام جزءًا من معالجة اللغة الطبيعية وهو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي. ببساطة ، التعرف على الكلام هو قدرة برنامج الكمبيوتر على تحديد الكلمات والعبارات في اللغة المنطوقة
التعرف على الصور باستخدام TensorFlow على Raspberry Pi: 6 خطوات
التعرف على الصور باستخدام TensorFlow على Raspberry Pi: Google TensorFlow عبارة عن مكتبة برامج مفتوحة المصدر للحسابات الرقمية باستخدام الرسوم البيانية لتدفق البيانات. يتم استخدامه من قبل Google في مختلف مجالات التعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق. تم تطوير TensorFlow في الأصل بواسطة Google Brai
أداة التعرف على الكلام: 12 خطوة
أداة التعرف على الكلام: مرحبًا بالجميع … باستخدام لوحة اردوينو. لذلك أعتقد أن لديك تجربة مع خنزير اردوينو