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標(biāo)題: 機(jī)器人語(yǔ)音控制及其實(shí)現(xiàn) [打印本頁(yè)]

作者: a3011510 時(shí)間: 2018-5-18 10:20
標(biāo)題: 機(jī)器人語(yǔ)音控制及其實(shí)現(xiàn)
語(yǔ)音是人類進(jìn)行信息交換的一種最便捷的方式, 近些年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)、通訊技術(shù)的發(fā)展, 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的重要性進(jìn)一步得以體現(xiàn)。與此同時(shí), 在機(jī)器人研究領(lǐng)域, 智能機(jī)器人成為研究的熱點(diǎn)。智能機(jī)器人系統(tǒng)綜合運(yùn)用了多種人工智能技術(shù), 其目標(biāo)是建立起一個(gè) 人的模型, 讓機(jī)器人聽懂人的語(yǔ)言就是其中之一[ 1] 。語(yǔ)音識(shí)別是研究如何采用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)自動(dòng)提取以及決定語(yǔ)音信號(hào)中最基本、最有意義的信息的一門新興的邊緣學(xué)科。目前, 常用的語(yǔ)音識(shí)別算法有: 基于模板匹配的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法 (DTW) 、基于統(tǒng)計(jì)模型的隱馬爾柯夫模型法(HMM) 以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別法等[ 2] 。進(jìn)入 20 世紀(jì) 80 年代以后, 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究更加活躍, 研究的重點(diǎn)也由小詞匯量、特定人非連續(xù)的語(yǔ)音識(shí)別逐漸轉(zhuǎn)向大詞匯量、非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別。在研究思路上也發(fā)生了重大變化, 即由傳統(tǒng)的基于標(biāo)準(zhǔn)模板匹配的技術(shù)思路開始轉(zhuǎn)向基于統(tǒng)計(jì)模型、特別是隱馬爾柯夫模型( HMM) 的技術(shù)思路。但是, 在識(shí)別詞匯量不是很大的應(yīng)用場(chǎng)合中, 基于模板匹配的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)不但簡(jiǎn)單方便、實(shí)時(shí)性好, 而且有著較高的識(shí)別率, 所以仍然有著廣泛的應(yīng)用前景。本文將基于模板匹配的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)成功的應(yīng)用于機(jī)器人控制系統(tǒng), 實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的語(yǔ)音控制, 使機(jī)器人具有了聽覺功能。

1 基于模板匹配的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

語(yǔ)音信號(hào)一個(gè)極其重要的特點(diǎn)就是短時(shí)性 , 即語(yǔ)音信號(hào)的特征是隨時(shí)間而變化的, 但在一段較短的時(shí)間間隔中, 可以認(rèn)為語(yǔ)音信號(hào)的特征基本保持不變, 這也是語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字處理的一個(gè)重要出發(fā)點(diǎn)。

1. 1 語(yǔ)音識(shí)別的基本原理

語(yǔ)音信號(hào)的發(fā)聲模型如圖 1 所示。時(shí)變數(shù)字濾波器 H ( z ) 用來(lái)模擬聲道的形狀, 增益因子 G 給出聲音的強(qiáng)度。在處理時(shí), 常認(rèn)為在一個(gè)短時(shí)段內(nèi)聲道形狀基本保持不變, 即可設(shè)在短時(shí)段內(nèi)數(shù)字濾波器是時(shí)不變的, 當(dāng)設(shè)濾波器的 Z 傳遞函數(shù)H ( z ) 為全極點(diǎn)模型時(shí)( 實(shí)際并非全極點(diǎn)模型, 全極點(diǎn)模型是一個(gè)簡(jiǎn)化的模型, 但是它足以描述大多數(shù)情況下聲音的產(chǎn)生) , H ( z ) 可表示為:

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