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嵌入式与DSP的语音识别机器人研究

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.30 MB | 2017-10-21

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  目前,工业机器人的发展方兴未艾,市场潜力巨大,要使工

  业机器人真正应用于生产线上的方方面面,满足人们日益增长

  的需求,就离不开高性能的语音识别系统。因为工业机器人面

  对的是生产上的实际需求,其最佳工作方式是机器人按照人们

  最熟悉的、最常用的语音命令去完成指定的工作,并可进一步

  与人进行语言交流。研究机器人的语音识别,开发实用的机器

  人语音识别系统,对于工业机器人的普及与应用意义重大。

  基于前人研究的成果,本文探讨和研究了基于 DSP+ARM

  的策略,在工业噪声环境下建立规定为孤立词、小词表、非特定

  人的机器人语音识别系统,同时采用 MEL 倒谱系数的特征提

  取方法以及基于隐马尔可夫模型(HMM)的改进 K 均值分段语

  音算法来进一步使工业机器人提高一定实时性需要的对规定

  的语音做出相应的动作反应或语言反应的能力,在保证一定的

  语音识别率的前提下增强工业机器人的智能性。

基于嵌入式与DSP的语音识别机器人研究

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