车间环境下机器人语音控制的伽玛通-Teager混合特征提取算法优化

本文主要探讨了在车间环境下，机器人语音控制面临的主要挑战，特别是噪声干扰对语音识别性能的影响。针对这一问题，作者王晓华等人提出了一种创新的特征提取算法。该算法的核心在于结合伽玛通滤波器和Teager能量算子，以增强语音信号的抗噪性。伽玛通滤波器相较于传统的梅尔滤波器，具有更好的噪声抑制能力，它能够在频域中提供更精细的频率响应，从而提取更有效的语音特征。 在特征提取过程中，引入了Teager能量算子来反映语音信号的能量变化，这有助于捕捉语音信号的动态特性。通过将伽玛通倒谱系数和Teager能量算子的输出融合，形成一种混合特征，这种特征不仅包含信号的频域信息，还包含了其时间域中的能量变化，从而提高了语音识别的鲁棒性。 为了进一步降低维度并提高识别效率，研究者采用了主成分分析（PCA）方法对混合特征进行降维处理。这种方法能够去除冗余信息，同时保留最重要的特征向量，从而减少计算复杂度，提升系统的实时性。 实验结果显示，当将这种混合特征应用于移动机器人控制命令的语音识别系统时，即使在车间环境噪声较大的情况下（信噪比为10dB），识别率相比使用梅尔倒谱系数有显著提升，达到了12.20%。此外，通过主成分分析的特征也带来了1.02%的额外识别性能提升，表明了新算法的有效性。 这篇文章的研究重点在于解决实际工业环境中机器人语音控制的噪声问题，通过创新的特征提取技术，提高了机器人对嘈杂环境下的语音指令理解能力，对于提升工业自动化水平和人机交互的可靠性具有重要意义。这项成果对于推动机器人技术在制造业中的广泛应用具有重要价值。