基于語音的移動機器人控制研究.pdf

1、語音識別是智能機器人研究領(lǐng)域的一個重要分支。如今各式各樣的機器參與了人類的生產(chǎn)活動和社會活動。隨著電子計算機和人工智能機器的廣泛應(yīng)用,人們發(fā)現(xiàn),人和機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。實現(xiàn)人機之間毫無阻礙的語音交流是人類夢寐以求的想法。本文圍繞語音識別和移動機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,介紹了語音識別技術(shù)的發(fā)展情況。對國內(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,在時域領(lǐng)域介紹了語音信號的產(chǎn)生模型、預(yù)處理、加窗分幀、端點檢測及特征提取等,提取了語音的短時能量和平均幅度、短時平均過零率等特征參數(shù),將語音的模擬信號轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號。
　　 再次,分別對語音識別領(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)行語音識別,它應(yīng)用動態(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、孤立詞或字語音識別領(lǐng)域;HMM算法根據(jù)語音發(fā)音的變化,采用概率計算的方法實現(xiàn)語音識別,主要應(yīng)用在非特定人、小詞匯量的語音識別領(lǐng)域。并通過設(shè)計相關(guān)的實驗分別實現(xiàn)了基于上述兩種算法的語音識別技術(shù)。實驗結(jié)果表明,在小詞匯量語音識別領(lǐng)域,DTW算法比較適合特定人語音識別,HMM算法比較適合非特定人語音識別。
　　 最后介紹了實驗室MT-ARM移動機器人的系統(tǒng)架構(gòu),設(shè)計了基于HMM算法的機器人語音控制軟件,實現(xiàn)了對機器人本體和四自由