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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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