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1、語音識(shí)別技術(shù)是一門涉及聲學(xué)、語音學(xué)、語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信號(hào)處理、人工智能等諸多學(xué)科的綜合性技術(shù),目前已經(jīng)被應(yīng)用在工業(yè)、軍事以及醫(yī)療等部門的指揮、產(chǎn)品檢驗(yàn)以及數(shù)據(jù)錄入等人機(jī)有聲通信領(lǐng)域。長期以來一直是人們研究的熱點(diǎn),但是現(xiàn)有準(zhǔn)確率較高的語音識(shí)別系統(tǒng)仍存在著耗時(shí)、成本高、使用起來不方便等缺點(diǎn)。這些缺點(diǎn)都影響著語音識(shí)別的速度、硬件實(shí)現(xiàn)和推廣應(yīng)用。尤其應(yīng)用在噪聲環(huán)境下智能機(jī)器人語音識(shí)別技術(shù)的研究。作為智能機(jī)器人的一種工業(yè)機(jī)器人的識(shí)別技術(shù)的研究
2、也越來越受到人們的關(guān)注。在工業(yè)環(huán)境下噪聲的加入使得機(jī)器人必須有較好的容錯(cuò)力和頑健性,所以本文基于此做了如下的研究: 論文首先針對(duì)噪聲環(huán)境下工業(yè)機(jī)器人語音識(shí)別所針對(duì)的非特定人、小詞匯量、孤立詞語音識(shí)別要求,分析了傳統(tǒng)的利用掩蔽特性進(jìn)行語音識(shí)別的方法特點(diǎn),然后基于mel頻率和bark頻率的對(duì)應(yīng)關(guān)系對(duì)MFCC的提取方法進(jìn)行了改進(jìn),通過對(duì)系數(shù)做倒譜歸一化(CMN)處理,并采用RPF監(jiān)督訓(xùn)練和學(xué)習(xí)方法使機(jī)器人的語音識(shí)別訓(xùn)練更充分,使新的語
3、音識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性增強(qiáng),并使識(shí)別率提升。 本文針對(duì)工業(yè)環(huán)境下機(jī)器人的語音識(shí)別的抗噪性,分析了譜減法和MMSE—LSA的語音增強(qiáng)算法的過程,然后重點(diǎn)分析和研究了經(jīng)相位還原之后聲音信息的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行頻譜分析的語音增強(qiáng)方法的設(shè)計(jì)和實(shí)施過程。并和譜減法與MMSE—LSA的語音增強(qiáng)法進(jìn)行了比較,進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析。使工業(yè)機(jī)器人在噪聲環(huán)境下提高了識(shí)別率。 最后由于機(jī)器人的多數(shù)應(yīng)用要求實(shí)時(shí)性。機(jī)器人在聽懂語聲后,還要執(zhí)行、完成其他一系列動(dòng)
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