基于語音的移動(dòng)機(jī)器人控制研究.pdf

1、語音識(shí)別是智能機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。如今各式各樣的機(jī)器參與了人類的生產(chǎn)活動(dòng)和社會(huì)活動(dòng)。隨著電子計(jì)算機(jī)和人工智能機(jī)器的廣泛應(yīng)用,人們發(fā)現(xiàn),人和機(jī)器之間最好的信息交流方式就是語言通信,而語音就是語言的聲學(xué)表現(xiàn)形式。實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間毫無阻礙的語音交流是人類夢(mèng)寐以求的想法。本文圍繞語音識(shí)別和移動(dòng)機(jī)器人的語音控制等技術(shù)開展研究,主要完成了如下工作:
　　 首先,介紹了語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展情況。對(duì)國內(nèi)外該技術(shù)的研究現(xiàn)狀、研究方法等進(jìn)行了歸

2、納和總結(jié),分析了各方法的優(yōu)點(diǎn)和不足之處,為本文的研究工作奠定了重要的基礎(chǔ)。
　　 其次,在時(shí)域領(lǐng)域介紹了語音信號(hào)的產(chǎn)生模型、預(yù)處理、加窗分幀、端點(diǎn)檢測(cè)及特征提取等,提取了語音的短時(shí)能量和平均幅度、短時(shí)平均過零率等特征參數(shù),將語音的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號(hào)。
　　 再次,分別對(duì)語音識(shí)別領(lǐng)域的兩種常用算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。DTW算法采用模板匹配的方法來進(jìn)行語音識(shí)別,它應(yīng)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法解決了語音特征參數(shù)不等長的問題,主要應(yīng)用在特

3、定人、孤立詞或字語音識(shí)別領(lǐng)域;HMM算法根據(jù)語音發(fā)音的變化,采用概率計(jì)算的方法實(shí)現(xiàn)語音識(shí)別,主要應(yīng)用在非特定人、小詞匯量的語音識(shí)別領(lǐng)域。并通過設(shè)計(jì)相關(guān)的實(shí)驗(yàn)分別實(shí)現(xiàn)了基于上述兩種算法的語音識(shí)別技術(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在小詞匯量語音識(shí)別領(lǐng)域,DTW算法比較適合特定人語音識(shí)別,HMM算法比較適合非特定人語音識(shí)別。
　　 最后介紹了實(shí)驗(yàn)室MT-ARM移動(dòng)機(jī)器人的系統(tǒng)架構(gòu),設(shè)計(jì)了基于HMM算法的機(jī)器人語音控制軟件,實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)器人本體和四自由