混响环境下移动机器人语音控制方法及系统实现

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为了满足移动机器人交互控制多样性需求,提升移动机器人的语音控制性能,设计基于语音的移动机器人控制系统.通过对控制信号传递过程和机器人使用环境中语音信号噪音源分析,制定出移动机器人语音控制系统组成方案,给出前端语音识别部分实现的主要流程,重点对语音增强的解混响算法进行设计.充分利用语音潜在的谱特征,将非负矩阵分解和深度神经网络结合提出一种解混响算法,先通过矩阵分解得到语音信号特征,再生成特征矢量来训练激活函数,降低深度神经网络模型的训练复杂度,经过对比分析表明该算法对解决语音混响问题具有优势.编写控制软件并嵌入语音识别算法,搭建工业移动机器人语音控制平台来验证语音控制系统有效性,在混响环境下不同人对机器人多个动作进行语音控制实验,结果表明该系统能够实现移动机器人语音控制,所提出的语音识别方法可使机器人在0.3、0.6和0.9s的混响条件下动作正确平均执行率分别能达到96%、95%和93%以上.
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