智能服务机器人交互口令语音识别系统的研究与实现

本文主要探讨了面向智能服务机器人的非特定人交互口令语音识别系统的研发。随着科技的进步和人们对计算机交互方式的需求提高，语音识别技术成为了研究的重要领域，它旨在使机器能够理解和转化语音信号为文本或指令，推动了智能家居和智能机器人产品的广泛应用。 作者杨雪松针对这一前沿课题，选择了软件工程专业，特别是嵌入式系统工程方向进行深入研究。他们采用了动态时间规整（DTW）算法，这是一种基于模板匹配的方法，能够有效地处理实时语音信号，实现非特定人的口令识别。在实验室环境中，构建了一个实际的人机问答交互系统，强调了在智能服务机器人中的实际应用需求，尤其是在考虑到人机安全性的前提下，如何避免因易混淆的词汇导致的错误响应。 为了提高系统的实用性和鲁棒性，论文中进行了关键步骤的优化。首先，作者从大量的预设词汇表中精心筛选出30个适应性强且不容易造成误解的单词，作为基础词库，进一步提高了系统的识别准确率。其次，针对非特定人识别，本文提出了一种新颖的方法，结合总体均值和方差信息，解决了不同说话人之间的语音模板训练问题。这种方法不仅提升了识别的准确性，还能处理易混淆词汇的误识别情况，通过分析样本集的方差信息，智能判断并决定是否接受识别结果，从而有效降低了误操作的风险。 总结而言，这项研究在智能服务机器人的口令语音识别技术上取得了重要的进展，不仅提升了系统的识别性能，而且充分考虑了实际应用场景中的安全性问题。这项工作的完成，为进一步推动语音识别技术在智能家居和智能机器人领域的商业化应用奠定了坚实的基础。