【摘 要】
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随着当今科技的高速发展,语音识别技术被越来越多的人所关注。语音识别技术作为智能机器人研究领域的一个重要分支,其目的就是让机器能够听懂人类的语言,便于人机交流。因此,
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随着当今科技的高速发展,语音识别技术被越来越多的人所关注。语音识别技术作为智能机器人研究领域的一个重要分支,其目的就是让机器能够听懂人类的语言,便于人机交流。因此,将语音识别技术应用于机器人控制领域,体现了当今自动化的发展水平。本论文基于语音识别技术,以实现机器人的简单运动控制为目标,完成对特定人孤立词语音信号的识别,重点研究语音信号的特征参数提取算法和语音识别算法。结合语音识别的基础理论知识,对采集到的语音信号进行时域和频率域的分析以及归一化、预加重、加窗分帧、端点检测等预处理变换。以梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为语音信号的特征参数序列,并将MFCC与小波变换相结合,获得更能有效表征语音信号特征的WT-MFCC参数。对比目前几种常用语音识别算法的特点,选择动态时间规整(DTW)算法和神经网络算法对语音信号进行识别。对DTW算法和BP神经网络算法进行深入研究,使用MATLAB编写基于DTW和BP神经网络的语音识别程序,对比识别效果并改进识别算法。在LabVIEW中编写语音信号采集程序以及语音识别的上位机界面,在Proteus中搭建下位机直流电机正反转控制电路,通过虚拟串口技术,完成纯软件环境下的语音识别控制系统的仿真。通过上位机语音识别系统对采集到的语音命令进行识别,编写MT-UROBOT机器人的运动控制程序,采用DTD462无线通信模块进行无线通信,实现对MT-UROBOT机器人的语音控制。
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