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語(yǔ)音識(shí)別在微機(jī)器人控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

作者: 時(shí)間:2012-05-23 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

由圖3可以看出,由于本系統(tǒng)實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)的特點(diǎn),系統(tǒng)的率隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增加而逐步上升(誤識(shí)率下降)。但是當(dāng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)繼續(xù)增多時(shí),系統(tǒng)的率和實(shí)時(shí)性都有下降趨勢(shì)。這是由于系統(tǒng)處于無(wú)人監(jiān)管狀態(tài),根據(jù)判斷結(jié)果進(jìn)行參數(shù)重估。如果判斷結(jié)果錯(cuò)誤,勢(shì)必將錯(cuò)誤帶人參數(shù)重估步驟中。

逐步增加高斯混合度數(shù)目,可以得到圖4的實(shí)驗(yàn)結(jié)果??梢?jiàn)高斯混合度在18的時(shí)候達(dá)到較好的效果,混合度太高識(shí)別率反而會(huì)有所下降,這是由于嵌入式系統(tǒng)的資源有限,運(yùn)算復(fù)雜度的增長(zhǎng)超過(guò)了嵌入式設(shè)備的限制所造成的。

為了使微能夠正確地執(zhí)行人的聲音指令,本文將識(shí)別的過(guò)程嵌入微中,根據(jù)微資源有限、對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn),使用增量K均值分段HMM的算法,簡(jiǎn)化計(jì)算節(jié)省了所需的硬件資源,實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)的識(shí)別,能方便地對(duì)微機(jī)器人進(jìn)行控制。

本系統(tǒng)的識(shí)別率達(dá)到了較高的標(biāo)準(zhǔn),又由于加入了智能化的用戶選擇部分,用戶可隨時(shí)選擇學(xué)習(xí)新的語(yǔ)句,使其有更廣闊的前景。

由于嵌入式平臺(tái)受到處理速度、存儲(chǔ)空間的限制,所以能夠?qū)ξC(jī)器人發(fā)出的指令十分有限,識(shí)別率還有待提高。因此,研究識(shí)別算法,比較各種算法的優(yōu)缺點(diǎn),進(jìn)而在嵌入式微機(jī)器人上實(shí)現(xiàn)大詞匯量非特定人的語(yǔ)音識(shí)別,實(shí)現(xiàn)真正意義上的人機(jī)交流是今后進(jìn)一步的工作。


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