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

1、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，語音識(shí)別技術(shù)的出現(xiàn)使這種希望得以實(shí)現(xiàn)。語音識(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)語音識(shí)別系統(tǒng)的性能影響很大，系統(tǒng)的魯棒性決定

2、著語音識(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)有的多種魯棒語音識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一種新的魯棒性語音特征提取方法，并基于該方法實(shí)現(xiàn)了帶噪環(huán)境下對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的語音控制。
　　首先，本論文全面研究了語音信號(hào)基本理論，并在理論研究的基礎(chǔ)上對(duì)語音信號(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音特征參數(shù)提取算法的特點(diǎn)，在完成了語音信號(hào)預(yù)處理的基礎(chǔ)上進(jìn)行

3、了梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)提取。
　　其次，本論文對(duì)語音識(shí)別的流程進(jìn)行了介紹，并對(duì)其中的關(guān)鍵技術(shù)語音識(shí)別模型訓(xùn)練算法進(jìn)行了深入研究。對(duì)語言模型和聲學(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)際語音識(shí)別系統(tǒng)中，由于語音模型訓(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

4、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)間序列濾波器結(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。基于本論文所提出的魯棒性語音特征提取方法，采用五個(gè)