基于stm32的智能分类垃圾桶语音识别屏幕显示设计 
本系统主要由STM32单片机+TFT显示屏幕+语音识别模块+舵机电路+DHT11温湿度电路+有害气体传感器+红外模块+WIFI模块组成
         功能如下：
 1、 通过一级口令唤醒语音识别识别功能后，语音回复。
 2、 当一级口令识别之后，二级口令说出垃圾的名字，语音识别模块自动识别此垃圾的类型，语音播报出垃圾种类（四种类型：厨余垃圾，其他垃圾，有害垃圾，可回收垃圾。）并且垃圾桶打开(舵机模拟垃圾桶打开，并在几秒钟自动复位，模拟垃圾桶关闭）
3、语音识别根据使用者发出的指令自动对垃圾进行分类 
4、根据垃圾的种类实时播报垃圾的类型 
5、根据垃圾种类驱动对应的舵机进行转动（模拟垃圾桶打开，并在5秒钟自动复位，模拟垃圾桶关闭
6、实时显示垃圾桶开启状态 
7、温湿度实时监测垃圾桶内的温度湿度，并在屏幕上显示出来，
8、增加有害气体传感器，并在屏幕上显示出来浓度， 
9、数据实时上传上位机，可以实时监测数据，桶满有蜂鸣器提示

MCU-912基于stm32的智能分类垃圾桶语音识别屏幕显示设计_哔哩哔哩_bilibili

第一章 语音识别的分类垃圾桶系统设计系统整体方案

1. 1. 总体设计

本文提出的基于语音识别的分类垃圾桶系统，旨在通过智能化技术实现垃圾的自动分类与管理，提升垃圾分类的效率和准确性。系统以STM32单片机为核心控制器，结合语音识别、语音播报、红外检测、舵机控制、蜂鸣器报警和OLED显示等功能模块，构建了一个高效、便捷、智能的垃圾分类解决方案。系统的整体架构分为硬件部分和软件部分，硬件部分包括STM32单片机最小系统电路、SU-03T语音识别模块、JQ8400语音播报模块、红外检测模块、舵机、蜂鸣器报警模块、OLED显示模块和电源电路，软件部分则包括语音识别与处理、垃圾分类与播报、舵机控制、数据显示与更新以及报警处理等功能模块。硬件与软件协同工作，共同实现系统的各项功能。

在硬件设计方面，STM32单片机最小系统电路作为系统的控制核心，负责处理语音识别模块的输入信号、控制语音播报模块的输出、驱动舵机动作、管理OLED显示模块以及处理红外检测模块的报警信号。SU-03T语音识别模块用于识别用户的语音指令，将识别结果通过I2C接口传输给STM32单片机。JQ8400语音播报模块根据STM32的指令，播报垃圾的种类和系统状态，通过串口与STM32通信。红外检测模块用于检测垃圾桶是否已满，通过GPIO接口与STM32连接，当检测到垃圾桶满时触发报警信号。舵机用于模拟垃圾桶的开关动作，通过PWM信号控制舵机的转动角度，实现垃圾桶的开启和关闭。蜂鸣器报警模块当垃圾桶满时，通过GPIO接口接收STM32的指令，发出报警声。OLED显示模块实时显示垃圾桶的使用状态和开启次数，通过I2C接口与STM32通信。电源电路为整个系统提供稳定的电源，采用LM7805稳压芯片将输入电压转换为5V。

在软件设计方面，语音识别与处理模块通过SU-03T语音识别模块识别用户的语音指令，将识别结果发送给STM32进行处理。STM32根据识别结果判断垃圾的种类，并控制JQ8400语音播报模块播报相应的垃圾类型，同时驱动对应的舵机进行转动，模拟垃圾桶的开关动作。舵机控制模块根据垃圾种类，STM32生成相应的PWM信号，控制舵机的转动角度，实现垃圾桶的开启和关闭。垃圾桶在开启后会在设定的时间内自动关闭。数据显示与更新模块通过I2C接口与OLED显示模块通信，实时更新垃圾桶的使

用状态和开启次数，并将数据显示在OLED屏幕上。报警处理模块当红外检测模块检测到垃圾桶已满时，STM32控制蜂鸣器发出报警声，提醒用户及时清理垃圾桶。

系统的功能实现流程如下：用户通过一级口令唤醒语音识别模块，激活垃圾桶。用户说出垃圾的名称，语音识别模块识别垃圾类型，并将识别结果发送给STM32。STM32根据识别结果，控制语音播报模块播报垃圾种类，并驱动对应的舵机进行转动，模拟垃圾桶的开启动作。垃圾桶在开启后会在设定的时间内自动关闭。STM32实时更新OLED显示模块，显示垃圾桶的使用状态和开启次数。当红外检测模块检测到垃圾桶已满时，STM32控制蜂鸣器发出报警声，提醒用户及时清理垃圾桶。

本设计通过硬件与软件的有机结合，实现了一个基于语音识别的智能分类垃圾桶系统。系统具有智能化、便捷性、实时性和高效性等特点，能够有效提高垃圾分类的效率和准确性。未来，可以进一步优化系统的识别准确率和响应速度，并扩展系统的应用场景，为智慧城市和环保事业做出更大贡献。

1.2 整体分析

如图 1.1 所示，本文设计的基于语音识别的分类垃圾桶系统，是一种结合语音识别技术、嵌入式控制系统和物联网技术的智能化垃圾分类解决方案。该系统以STM32单片机为核心控制器，通过语音识别模块实现对垃圾的自动分类，并结合语音播报、舵机控制、红外检测、蜂鸣器报警和OLED显示等功能模块，构建了一个高效、便捷、智能的垃圾分类系统。随着城市化进程的加快和环保意识的增强，垃圾分类成为城市管理的重要环节。然而，传统的垃圾分类方式依赖于人工识别，存在效率低、易出错等问题。本系统的设计目标是通过智能化技术实现垃圾的自动分类与管理，提高垃圾分类的效率和准确性，同时为用户提供便捷的操作体验。系统通过语音识别技术识别用户的指令，自动完成垃圾的分类和垃圾桶的开关动作，并通过实时数据显示和报警功能，确保垃圾桶的正常使用。

系统的技术实现主要依赖于语音识别技术、嵌入式控制技术和传感器技术。语音识别模块（SU-03T）用于识别用户的语音指令，将识别结果传输给STM32单片机。STM32作为系统的控制核心，负责处理语音识别模块的输入信号，并根据识别结果控制语音播报模块（JQ8400）播报垃圾种类，同时驱动舵机模拟垃圾桶的开关动作。红外检测模块用于检测垃圾桶是否已满，当检测到垃圾桶满时，STM32控制蜂鸣器发出报警声。OLED显示模块实时显示垃圾桶的使用状态和开启次数，为用户提供直观的信息反馈。电源电路为整个系统提供稳定的电源，确保系统的正常运行。

系统通过语音识别技术实现对垃圾的自动分类，用户只需通过语音指令即可完成垃圾分类，操作简单方便。系统根据垃圾的种类实时播报垃圾类型，并通过OLED显示模块实时显示垃圾桶的使用状态和开启次数，为用户提供直观的信息反馈。系统通过舵机模拟垃圾桶的开关动作，实现垃圾桶的自动开启和关闭，提高垃圾分类的效率。当垃圾桶满时，系统通过蜂鸣器发出报警声，提醒用户及时清理垃圾桶，确保系统的正常运行。系统通过智能化的技术手段，减少人工干预，提高垃圾分类的效率和准确性，同时为用户提供便捷的操作体验。

本系统具有广泛的应用前景，可应用于家庭、社区、学校、办公楼等场所，为垃圾分类提供智能化的解决方案。随着语音识别技术和物联网技术的进一步发展，系统的识别准确率和响应速度将进一步提升，用户体验也将得到优化。此外，系统可以与其他智能设备（如智能家居系统、智慧城市管理系统）进行集成，实现更广泛的应用。例如，系统可以与垃圾清运系统联动，实现垃圾桶状态的实时监控和管理，进一步提高垃圾分类的效率和智能化水平。

本文设计的基于语音识别的分类垃圾桶系统，通过语音识别技术、嵌入式控制技术和传感器技术的有机结合，实现了一个高效、便捷、智能的垃圾分类解决方案。系统具有语音识别与分类、实时播报与显示、智能化控制、报警功能等特点，能够有效提高垃圾分类的效率和准确性。未来，随着技术的进一步发展，系统将在智能家居、智慧城市等领域发挥更加重要的作用，为环保事业和资源回收利用做出积极贡献。

图 1. 1  设计总体框图

1.3 方案对比

1.3.1单片机方案对比

方案一：

Arduino系列单片机：Arduino因其开源平台和丰富的社区支持而受到广泛欢迎。其编程环境简单易用，适合初学者进行快速开发。然而，Arduino在处理复杂任务时，其性能和扩展性可能受到限制，尤其是在需要同时处理多个外设时，可能会出现响应延迟。

方案二：

PIC单片机：PIC单片机以其低功耗和高可靠性著称，适合于对功耗要求严格的应用。其架构简单，适合于嵌入式系统的开发。然而，PIC的开发环境相对复杂，学习曲线较陡，可能不适合所有开发者，尤其是初学者。

方案三：

ESP8266/ESP32系列单片机：这两款单片机在无线通信方面表现出色，内置WiFi功能，适合需要网络连接的项目。ESP系列的处理能力较强，能够支持多种外设，但在某些情况下，其外设支持和开发环境可能不如STM32系列全面，尤其是在需要高精度控制的应用中。

经过对比，STM32单片机在本设计中被选为核心控制单元，主要是因为其高性能、低功耗和丰富的外设接口。STM32系列单片机基于ARM Cortex-M内核，具备强大的处理能力，能够高效地处理多任务和复杂的控制逻辑。同时，STM32的开发环境相对成熟，支持多种开发工具和库，方便开发者进行快速原型设计。此外，STM32的丰富外设接口能够轻松连接OLED显示屏、按键电路、语音播报电路和语音识别模块，确保系统的稳定性和扩展性。因此，STM32单片机在满足系统性能需求的同时，也为后续的功能扩展提供了良好的基础。

1.3.2 显示模块方案对比

方案一

采用LCD显示模块，LCD显示模块的响应时间通常比OLED慢，可能会在快速运动的画面中产生拖影。并且LCD显示模块的对比度和色域通常不如OLED，尤其是在黑色和暗色的表现上。

方案二

采用OLED显示模块，OLED显示模块的响应时间非常快，通常在微秒级别，这意味着它可以显示快速移动的图像而无拖影，非常适合视频和游戏。OLED显示模块还具有高对比度和广色域，能够提供出色的视觉效果。并且OLED显示模块在显示黑色或暗色内容时功耗较低，因为其像素是自发光的，不需要背光源。

方案三

采用LED显示模块，LED显示模块非常亮，适合户外或高亮度环境，但在室内医疗环境中可能过于刺眼。但是功耗相对较高，尤其是在高亮度设置下。并且LED显示模块通常不如OLED灵活，不能轻易实现曲面或柔性屏幕。

综合考虑，OLED显示屏因其出色的显示效果、低功耗和灵活性，更适合作为语音识别的分类垃圾桶系统设计的显示模块。尽管成本较高，但OLED屏幕能够提供更好的用户体验，特别是在显示清晰度、色彩鲜艳度和响应速度方面。此外，OLED屏幕的薄型设计也有助于语音识别的分类垃圾桶系统设计实现更轻薄的外观设计。因此，对于本文的语音识别的分类垃圾桶系统设计，OLED显示屏是更合适的选择。

1.3.3 语音播报模块方案对比

方案一

JQ8400模块成本相对较低，适合预算有限的项目，模块通常带有简单的接口，容易与微控制器如STM32集成，提供足够的存储空间来存储预录制的站点名称和其他语音提示

方案二

ISD1702提供比JQ8400更清晰的音质。允许现场录制和播放语音，适合需要动态语音播报的应用但是相比于JQ8400，成本更高，需要更复杂的控制逻辑来处理录音和播放。

经过对比，JQ8400模块在音质、存储容量和功能灵活性方面表现优异，能够满足复杂语音播报的需求。在本设计中选择JQ8400作为语音播报模块，能够确保系统在紧急情况下提供清晰、准确的语音提示，增强用户的安全感和系统的实用性。同时，其丰富的功能和较大的存储容量也为后续的扩展和升级提供了便利。故选择方案一。

1.3.4 语音识别模块方案对比

方案一

选择LD3320语音识别模块，LD3320是一款非特定人语音识别芯片，支持中文语音识别，具有较高的识别率和响应速度。其内置DSP处理器，能够快速处理语音信号，适用于简单的语音指令识别场景。LD3320模块通过串口与主控芯片通信，易于集成到嵌入式系统中。然而，LD3320的识别词汇量有限，且需要预先录入关键词，灵活性较低，对于复杂的语音指令识别能力有限。

方案二

选择ASR6505语音识别模块，ASR6505是一款高性能的语音识别芯片，支持多语言识别和离线语音识别，具有较大的词汇量和较高的识别准确率。其内置神经网络算法，能够处理复杂的语音指令，适用于智能家居、智能设备等场景。ASR6505模块通过I2C或UART接口与主控芯片通信，集成方便。但其成本较高，且对硬件资源的需求较大，可能增加系统的整体成本。

方案三

选择SU-03T语音识别模块，SU-03T是一款低成本、高性能的语音识别模块，支持中文语音识别和离线语音控制，具有较高的识别率和较低的功耗。其内置语音识别算法，能够快速识别用户的语音指令，适用于嵌入式系统和物联网设备。SU-03T模块通过I2C接口与主控芯片通信，集成简单，且支持自定义关键词，灵活性较高。此外，SU-03T的成本较低，适合大规模应用。

LD3320模块虽然成本较低且易于集成，但其识别词汇量有限，灵活性较低，难以满足复杂场景的需求。ASR6505模块具有较高的识别准确率和较大的词汇量，但其成本较高，对硬件资源的需求较大，可能增加系统的整体成本。SU-03T模块在成本、识别率、灵活性和集成难度等方面表现均衡，能够满足本设计的需求。

在本设计中，选择SU-03T语音识别模块的主要原因在于其高性价比和良好的综合性能。SU-03T模块具有较高的识别率和较低的功耗，能够快速准确地识别用户的语音指令。其支持自定义关键词，灵活性较高，能够满足本设计中对垃圾种类识别的需求。此外，SU-03T模块通过I2C接口与STM32单片机通信，集成简单，且成本较低，适合大规模应用。综合考虑成本、性能、灵活性和集成难度等因素，SU-03T语音识别模块是本设计的最佳选择。

1.3.5 红外检测模块方案对比

方案一

选择超声波传感器，通过发射超声波并接收反射波来检测物体的距离，具有较高的检测精度和较远的检测范围。其工作原理简单，适用于多种环境，且不受光线和颜色的影响。然而，超声波传感器对检测物体的表面材质和形状较为敏感，可能导致检测结果不准确。此外，超声波传感器的成本较高，且功耗较大，可能增加系统的整体成本。

方案二

选择光电传感器，光电传感器通过发射红外光并检测反射光来检测物体的存在，具有较高的响应速度和较低的功耗。其结构简单，易于集成，适用于近距离检测场景。然而，光电传感器对检测物体的颜色和表面反射率较为敏感，可能导致检测结果不稳定。此外，光电传感器的检测范围有限，难以满足复杂场景的需求。

方案三

选择TCRT5000红外检测模块，TCRT5000是一款常用的红外反射式传感器，通过发射红外光并检测反射光来检测物体的存在，具有较高的检测精度和较低的功耗。其结构紧凑，易于集成，适用于近距离检测场景。TCRT5000模块对检测物体的颜色和表面反射率具有一定的适应性，能够稳定地检测垃圾桶的满溢状态。此外，TCRT5000的成本较低，适合大规模应用。

超声波传感器虽然具有较高的检测精度和较远的检测范围，但其对检测物体的表面材质和形状较为敏感，可能导致检测结果不准确，且成本较高。光电传感器具有较高的响应速度和较低的功耗，但其对检测物体的颜色和表面反射率较为敏感，可能导致检测结果不稳定，且检测范围有限。TCRT5000红外检测模块在检测精度、功耗、适应性和成本等方面表现均衡，能够满足本设计的需求。

在本设计中，选择TCRT5000红外检测模块的主要原因在于其高性价比和良好的综合性能。TCRT5000模块具有较高的检测精度和较低的功耗，能够稳定地检测垃圾桶的满溢状态。其对检测物体的颜色和表面反射率具有一定的适应性，能够适应多种环境。此外，TCRT5000模块结构紧凑，易于集成，且成本较低，适合大规模应用。综合考虑检测精度、功耗、适应性和成本等因素，TCRT5000红外检测模块是本设计的最佳选择。

第二章 硬件设计

2.1 STM32单片机电路设计

本设计的STM32单片机电路设计以STM32为核心，采用最小系统配置，包括8MHz晶振、复位电路、电源滤波电容以及BOOT选择电路，通过GPIO接口连接JQ8400语音播报模块、SU-03T语音识别模块、红外检测模块、舵机控制信号、蜂鸣器报警模块和OLED显示模块，并利用UART串口与语音识别模块通信，通过PWM信号控制舵机角度，同时通过ADC检测电源电压，确保系统稳定运行，整体设计简洁高效，满足系统功能需求。

STM32单片机核心板接口电路图如下图2.1所示

图2.1 STM32电路原理图

STM32单片机实物图如下图2.2所示。

图2.2 STM32单片机实物图