【摘 要】
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研究了移动机器人语音控制的多个关键技术,并实现了一个移动机器人语音控制系统.首先,提出了基于高阶累积量的语音端点检测方法;然后,利用K-Means方法对由线性预测系数和美尔
【机 构】
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大连民族学院机电信息工程学院,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,
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研究了移动机器人语音控制的多个关键技术,并实现了一个移动机器人语音控制系统.首先,提出了基于高阶累积量的语音端点检测方法;然后,利用K-Means方法对由线性预测系数和美尔倒谱系数组成的特征向量进行量化,形成离散化的语音识别特征向量参数;随后,利用离散隐马尔可夫模型对语音控制命令进行识别.最后,提出了一种移动机器人语音控制系统框架,并在真实的履带式移动机器人平台上实现了整个控制系统.实验表明,所提出的移动机器人语音控制方法对控制命令具有较高的识别率且具有良好的实时性.
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