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噪聲環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人語(yǔ)音控制技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-07-16 05:25
【摘要】:隨著自動(dòng)化技術(shù)的快速發(fā)展,機(jī)器人的功能日益強(qiáng)大,越來(lái)越多的機(jī)器人產(chǎn)品走進(jìn)了尋常百姓的日常生活。在這種,背景下,鼠標(biāo)、鍵盤、按鍵等傳統(tǒng)的人機(jī)交互方式很難做到人和機(jī)器人協(xié)同工作,人們迫切希望找到一種更加便捷的人機(jī)交互方式,語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的出現(xiàn)使這種希望得以實(shí)現(xiàn)。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)作為機(jī)器人研究領(lǐng)域極其重要的一個(gè)分支,其目的就是讓機(jī)器人能夠聽懂人類的語(yǔ)言,從而提供更加便捷高效的人機(jī)交互方式。實(shí)際環(huán)境中的噪聲對(duì)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能影響很大,系統(tǒng)的魯棒性決定著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)能否從實(shí)驗(yàn)室研究走向大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用。本文在總結(jié)和分析現(xiàn)有的多種魯棒語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種新的魯棒性語(yǔ)音特征提取方法,并基于該方法實(shí)現(xiàn)了帶噪環(huán)境下對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的語(yǔ)音控制。首先,本論文全面研究了語(yǔ)音信號(hào)基本理論,并在理論研究的基礎(chǔ)上對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)加重、分幀加窗等預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真,介紹了語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域分析和頻域分析方法。對(duì)比目前常用的幾種語(yǔ)音特征參數(shù)提取算法的特點(diǎn),在完成了語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理的基礎(chǔ)上進(jìn)行了梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)提取。其次,本論文對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的流程進(jìn)行了介紹,并對(duì)其中的關(guān)鍵技術(shù)語(yǔ)音識(shí)別模型訓(xùn)練算法進(jìn)行了深入研究。對(duì)語(yǔ)言模型和聲學(xué)模型的作用進(jìn)行了介紹,并對(duì)比目前常用的幾種聲學(xué)模型訓(xùn)練算法的特點(diǎn),對(duì)隱馬爾可夫模型(HMM)進(jìn)行了深入研究。然后,針對(duì)在實(shí)際語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中,由于語(yǔ)音模型訓(xùn)練環(huán)境和實(shí)際使用環(huán)境不匹配而造成識(shí)別性能下降的問題,本文對(duì)魯棒語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了研究,并對(duì)其中的特征參數(shù)歸一化法進(jìn)行的了重點(diǎn)研究。提出了一種將特征參數(shù)歸一化法和時(shí)問序列濾波器結(jié)合使用的魯棒性特征提取方法,在MFCC特征參數(shù)提取的基礎(chǔ)上進(jìn)行魯棒性語(yǔ)音特征提取,并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)該算法效果進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該方法能極大地提高語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在帶噪環(huán)境下的識(shí)別準(zhǔn)確率,增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性。最后,本文研究了基于Arduino Mega2560單片機(jī)的移動(dòng)機(jī)器人構(gòu)建方法,并對(duì)其運(yùn)動(dòng)控制和藍(lán)牙通信進(jìn)行了重點(diǎn)研究;诒菊撐乃岢龅聂敯粜哉Z(yǔ)音特征提取方法,采用五個(gè)狀態(tài)的左至右隱馬爾可夫模型(left to right HMM)作為聲學(xué)模型,開發(fā)了一款基安卓系統(tǒng)的語(yǔ)音識(shí)別軟件,并通過該軟件實(shí)現(xiàn)了在噪聲環(huán)境下對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的語(yǔ)音控制。
【學(xué)位授予單位】:廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TP242;TN912.3

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10 任q

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