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针对机器人缺乏对语音指令的深层识别能力,提出一种基于DNN/GMM的深层信息识别方法.首先,在全息地图环境数据基础上,运用双隐层深度神经网络构建家庭环境神经网络模型;其次,基于该模型对语音指令进行目标对象深层信息识别,并据此提取相关预备指令;再次,基于语音指令高斯混合模型识别语音指令类型;最后,依据不同指令类型选定最优服务对象深层信息识别方法,之后提取服务指令.在一般家庭中构建实验环境,结果验证了该方法的正确性和有效性,且使得机器人依据指令的深层信息能够更加准确地理解并执行指令.