基于語義理解的語音控制技術(shù)研究.pdf

1、語音控制技術(shù)是語音識別理論在控制領(lǐng)域的應(yīng)用，具有十分重要的實用研究價值和應(yīng)用意義。它不僅要求計算機能正確識別語音指令，還要求其能根據(jù)語音指令作出應(yīng)答，以實現(xiàn)人和機器自由交互的目的。因此，本文從語音和語言兩個角度對語音控制進行了研究。
　　在聲學(xué)信號層面，著重分析了端點檢測及其在復(fù)雜噪聲背景下的應(yīng)用問題。雙門限語音端點檢測算法在低信噪比條件下準(zhǔn)確率低，因此提出了結(jié)合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)和交叉熵相結(jié)合的端點檢測算法。在Matlab平

2、臺上進行仿真實驗，證實了該方法在復(fù)雜噪聲環(huán)境下的有效性。
　　在控制方案的選擇上，關(guān)鍵詞系統(tǒng)比孤立詞系統(tǒng)更為智能，比連續(xù)詞語音控制系統(tǒng)運算速度更快，具有很大的優(yōu)越性，因此選擇了關(guān)鍵詞的控制方式，并根據(jù)自然語言控制的特點選用了基于LVCSR的設(shè)計思路。以智能小車系統(tǒng)為研究背景，對其關(guān)鍵詞表進行關(guān)鍵詞檢測實驗。通過分析實驗結(jié)果的不足，將關(guān)鍵詞進行切分，重新建立了關(guān)鍵詞表，并用多關(guān)鍵詞檢測方式同時檢測，最后對檢測結(jié)果進行修正。改進后的關(guān)

3、鍵詞檢測試驗大大提高了關(guān)鍵詞檢測的正確率，另一方面，它在檢測的同時完成了中文分詞的工作，大大減少了語義理解模塊的工作量，為語義理解工作打下了良好的基礎(chǔ)。
　　在命令語言分析層面上，對關(guān)鍵詞檢測的結(jié)果進行進一步研究和討論。由于控制系統(tǒng)的指令特點，多為以動詞為中心詞的祈使句，適合用格語法理論對其進行分析。結(jié)合應(yīng)用背景，對格語法進行應(yīng)用分析并提出改進思路，定義了“方向格”，修正了速度所屬的格概念，合并了時間、長度、角度等格概念。填充格語