基于语音识别技术的智能机器人控制系统设计与应用.pdf
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1、第 15 期2023 年 8 月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.15August,2023作者简介:李焕贞(1981),女,山东金乡人,讲师,硕士;研究方向:电子信息,通信工程。基于语音识别技术的智能机器人控制系统设计与应用李焕贞,孙 茜(江西科技学院,江西 南昌 330098)摘要:随着智能机器人技术的不断发展,语音识别技术已经成为智能机器人中一种重要的人机交互方式。文章简要探讨了语音识别技术的基本原理,并分析了现有技术问题,提出了智能机器人控制系统设计。本方案依托深度学习技术,结合语音识别模型和机器人控制模块,实现了对机器人的语音控制。关键词:智能
2、机器人;语音;语音控制;语音交互中图分类号:TP242.6 文献标志码:A0 引言 随着科技的不断发展,智能机器人已经成为现代工业生产和生活中不可或缺的组成部分。智能机器人可以被应用于各种不同的领域,如制造业、医疗保健、家庭服务等。在这些领域中,智能机器人的语音识别技术被广泛应用,以帮助机器人与人类之间的交流和互动。语音识别技术可以让机器人通过听懂人类的语言指令来执行任务。为了实现这一目标,本文开发了一种基于语音识别技术的智能机器人控制系统。该系统可以让用户通过语音指令来控制机器人的运动、执行任务等操作。1 语音识别技术的原理 语音识别技术原理包括:语音信号特征提取、语音识别模型、语音识别算法
3、 3 个基本单位。基本结构如图 1 所示。图 1 语音识别基本机构1.1 语音信号的特征提取 语音信息的特征提取是基于语音信号进行分析和处理,将其转化为机器学习模型能够处理的数字化特征。常见的语音特征包括声谱图、梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码系数(LPCC)等。声谱图是语音信号的时频图,表示语音信号在时间和频率上的变化。它可以通过短时傅里叶变换(STFT)得到,将语音信号分成多个时间窗口,并对每个时间窗口进行傅里叶变换,最终得到声谱图。声谱图可以直观地反映语音信号的能量和频率分布情况。MFCC 是一种常用的语音特征,它在人类听觉模型的基础上设计而来。MFCC 通过将声谱图映射到梅尔
4、频率尺度上,再对其进行离散余弦变换(DCT)处理,得到多个频带的系数。这些系数通常被认为是语音信号的主要特征,可以用于语音识别任务。LPCC也是一种常用的语音特征,它将语音信号看作是一个线性滤波器的输出,通过对该滤波器的参数进行建模,得到语音信号的特征。LPCC 与 MFCC 相似,但在处理高频分量时更为准确。1.2 语音识别模型 语音识别模型是基于语音特征对输入语音进行分类和识别的机器学习模型。常见的语音识别模型包括:隐 马 尔 可 夫 模 型(HMM)、深 度 神 经 网 络(DNN)、循环神经网络(RNN)等。1.3 语音识别算法 语音识别算法是指通过对语音信号进行分析和处理,将其转换成
5、相应的文字或命令的一种算法。常用的语音识别算法主要有隐马尔可夫模型、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络。2 问题分析及解决方案设计2.1 存在问题分析 语音识别技术作为一种重要的人机交互方式,被广泛应用于智能音箱、语音助手等领域。然而,目前14第 15 期2023 年 8 月无线互联科技智能控制No.15August,2023在机器人控制领域中,语音控制仍存在一些问题。(1)识别准确度不高:由于语音信号受到环境噪声、语音发音不准确等因素的影响,导致语音识别系统的准确率不高。(2)命令语音多样性不足:目前的语音识别系统对于命令语音的多样性支持不足,无法识别复杂的语音指令。(3)实时性不足:
6、语音识别系统的处理时间较长,无法满足对机器人实时控制的需求。基于以上问题分析,针对语音识别技术在机器人控制领域中存在的问题,需要设计一种解决方案来提高语音识别的准确率、多样性和实时性。2.2 解决方案设计 本文提出了一种基于语音识别技术的智能机器人控制系统设计方案。该方案主要包括以下步骤:(1)语音信号采集。通过麦克风等设备采集用户的语音指令。(2)语音信号处理。对采集的语音信号进行降噪、预处理等处理,提高信号的质量。(3)语音识别。利用深度学习技术,训练语音识别模型,实现对用户语音指令的识别。(4)控制信号生成。根据识别结果生成对机器人的控制信号。(5)机器人控制。将生成的控制信号传输给机器
7、人,实现对机器人的控制。该方案采用深度学习技术,能够提高语音识别的准确率和多样性,并通过实时性优化算法实现对机器人的实时控制。3 智能机器人控制系统总体方案设计3.1 系统总体框架设计 智能机器人控制系统的总体设计是一个复杂的过程,需要综合考虑机器人的任务、结构、PLC、传感器、执行器、人机交互界面和网络通信模块等多个因素;总体框架包括:执行器模块、PLC 控制模块、人机交互模块、语言识别模块,如图 2 所示。图 2 系统总体结构3.1.1 执行器模块执行器模块是智能机器人控制系统不可或缺的部分,它主要负责控制机器人的动作和执行任务。该模块由电机、舵机、气动元件等设备组成,用于驱动机器人的运动
8、和动作。实际应用中通过执行器模块可以实现机器人的各种运动、动作和任务,如移动、转弯、抓取、放置等作业。3.1.2 PLC 控制模块PLC 是智能机器人控制系统的核心。该模块由传感器、网络通信模块、运动控制模块、自动化控制模块等构成。起着控制机器人行动,监测机器人状态功能作用。3.1.3 人机交互界面该模块是人与机器人之间的桥梁,直接影响着用户的使用体验和操作效率,包括触摸屏、语音控制、手柄等。3.1.4 语音识别模块语音识别模块主要负责将用户的语音指令转化为可执行的指令,以实现机器人的控制和操作,通常由自学习模块、语音输入识别模块、语音输出合成模块、语意理解模块等构成。3.2 智能机器人控制系
9、统硬件设计 智能机器人控制系统的硬件设计需考虑机器人24第 15 期2023 年 8 月无线互联科技智能控制No.15August,2023功能需求、控制器选型、传感器与执行器选型、通信接口设计等多方面因素,具体有以下几点。3.2.1 机器人结构设计机器人的结构设计要考虑机械结构、机器人部件的安装方式及各部件之间的连接方式,并根据机器人的具体应用场景,设计出稳定性和可靠性强的机械结构1。3.2.2 控制器选型控制器选型要结合机器人的作业复杂度选择合适的控制器,如 PLC、单片机等。同时,在选型时要考虑控制器的稳定性、扩展性、运算速度等方面影响。3.2.3 传感器与执行器选型传感器与执行器的选型
10、需要考虑传感器的测量范围、精度、响应时间等因素。3.2.4 通信接口设计考虑智能机器人需要与上位机、外设设备进行通信,需要考虑通信的稳定性、带宽、传输速度等因素并设计合适的通信接口,如串口、以太网、CAN 等。3.3 智能机器人控制系统软件设计 智能机器人控制软件框架主要分为硬件驱动层、控制算法层、网络通信层、用户界面层、自动化控制层、语音识别层、视觉识别层、数据存储层、故障诊断层。具体功能分类如下:一是硬件驱动层。该层主要负责与硬件设备进行通信,如与电机驱动器、传感器、执行器等设备进行通讯。二是控制算法层。该层主要功能是实现机器人控制算法,如运动控制算法、力矩控制算法、姿态控制算法等2。三是
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