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用,人們發(fā)現,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表現形式。實現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開展研究,主要完成了如下工作:
　　 首先,介紹了語音識別技術的發(fā)展情況。對國內外該技術的研究現狀、研究方法等進行了歸

2、納和總結,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。
　　 其次,在時域領域介紹了語音信號的產生模型、預處理、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,將語音的模擬信號轉化成數字信號。
　　 再次,分別對語音識別領域的兩種常用算法進行了詳細的介紹。DTW算法采用模板匹配的方法來進行語音識別,它應用動態(tài)規(guī)劃方法解決了語音特征參數不等長的問題,主要應用在特

3、定人、孤立詞或字語音識別領域;HMM算法根據語音發(fā)音的變化,采用概率計算的方法實現語音識別,主要應用在非特定人、小詞匯量的語音識別領域。并通過設計相關的實驗分別實現了基于上述兩種算法的語音識別技術。實驗結果表明,在小詞匯量語音識別領域,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,設計了基于HMM算法的機器人語音控制軟件,實現了對機器人本體和四自由