NAO机器人__一种类人机器人的语音交互与软件设计

语音交互方法、设备及测试机器人的制作技术

图片简介: 本申请提供了一种语音交互方法、装置及测试机器人，本方案可以与电话银行系统中应答机器人(得到电子合成音)进行交互，也可以与电话银行系统中人工坐席(得到人工坐席的声音)进行交互，针对交互的对象不同，采取的获取相应文本答案的方式不同，若交互对象为应答机器人，那么，可以直接基于得到的第一语音对应的第一文本从知识库中获得第一文本答案；若交互对象为人工坐席，那么，需要获取与所述第二文本表征的所述人工坐席的意图相同的第三文本，知识库中包括第三文本，再基于第三文本从知识库中得到第二文本答案。从

而实现了与电话银行系统进行语音交互的技术方案，即实现了非人工坐席对电话银行系统进行测试的目的。 技术要求 1.一种语音交互方法，其特征在于，包括： 基于预先录入的电话银行系统的电话信息向所述电话银行系统外呼电话； 若电话成功建立，获取来自所述电话银行系统的第一语音； 获取所述第一语音的第一语音特征； 将所述第一语音转换成第一文本； 若所述第一信息表征所述第一语音为电子合成音，从知识库中获取与所述第一文本对应 的第一文本答案；所述知识库包括多个文本分别对应的文本答案，所述多个文本包括所 述第一文本； 将所述第一文本答案转换成第一语音答案； 将所述第一语音答案播放给所述电话银行系统； 获取来自所述电话银行系统的第二语音； 获取所述第二语音的第二语音特征； 基于所述第二语音特征获得第二信息； 将所述第二语音转换成第二文本； 若所述第二信息表征所述第二语音为人工坐席的声音，获取与所述第二文本表征的所述 人工坐席的意图相同的第三文本； 从所述知识库中获得与所述第三文本对应的第二文本答案，所述多个文本包括所述第三 文本；

智能机器人的语音识别

智能机器人的语音识别 语音识别概述 最近，由于其重大的理论意义和实用价值，语音识别已经受到越来越多的关注。到现在为止，多数的语音识别是基于传统的线性系统理论，例如隐马尔可夫模型和动态时间规整技术。随着语音识别的深度研究，研究者发现，语音信号是一个复杂的非线性过程，如果语音识别研究想要获得突破，那么就必须引进非线性系统理论方法。最近，随着非线性系统理论的发展，如人工神经网络，混沌与分形，可能应用这些理论到语音识别中。因此，本文的研究是在神经网络和混沌与分形理论的基础上介绍了语音识别的过程。 语音识别可以划分为独立发声式和非独立发声式两种。非独立发声式是指发音模式是由单个人来进行训练，其对训练人命令的识别速度很快，但它对与其他人的指令识别速度很慢，或者不能识别。独立发声式是指其发音模式是由不同年龄，不同性别，不同地域的人来进行训练，它能识别一个群体的指令。一般地，由于用户不需要操作训练，独立发声式系统得到了更广泛的应用。所以，在独立发声式系统中，从语音信号中提取语音特征是语音识别系统的一个基本问题。 语音识别包括训练和识别，我们可以把它看做一种模式化的识别任务。通常地，语音信号可以看作为一段通过隐马尔可夫模型来表征的时间序列。通过这些特征提取，语音信号被转化为特征向量并把它作为一种意见，在训练程序中，这些意见将反馈到HMM的模型参数估计中。这些参数包括意见和他们响应状态所对应的概率密度函数，状态间的转移概率，等等。经过参数估计以后，这个已训练模式就可以应用到识别任务当中。输入信号将会被确认为造成词，其精确度是可以评估的。整个过程如图一所示。 图1 语音识别系统的模块图

3、理论与方法 从语音信号中进行独立扬声器的特征提取是语音识别系统中的一个基本问题。解决这个问题的最流行方法是应用线性预测倒谱系数和Mel频率倒谱系数。这两种方法都是基于一种假设的线形程序，该假设认为说话者所拥有的语音特性是由于声道共振造成的。这些信号特征构成了语音信号最基本的光谱结构。然而，在语音信号中，这些非线形信息不容易被当前的特征提取逻辑方法所提取，所以我们使用分型维数来测量非线形语音扰动。 本文利用传统的LPCC和非线性多尺度分形维数特征提取研究并实现语音识别系统。 3.1线性预测倒谱系数 线性预测系数是一个我们在做语音的线形预分析时得到的参数，它是关于毗邻语音样本间特征联系的参数。线形预分析正式基于以下几个概念建立起来的，即一个语音样本可以通过一些以前的样本的线形组合来快速地估计，根据真实语音样本在确切的分析框架（短时间内的）和预测样本之间的差别的最小平方原则，最后会确认出唯一的一组预测系数。 LPC可以用来估计语音信号的倒谱。在语音信号的短时倒谱分析中，这是一种特殊的处理方法。信道模型的系统函数可以通过如下的线形预分析来得到： 其中p代表线形预测命令，，（k=1，2，… …，p）代表预测参数，脉冲响应用 h(n)来表示，假设h（n）的倒谱是。那么（1）式可以扩展为（2）式： 将（1）带入（2），两边同时，（2）变成（3）。 就获得了方程（4）：

用单片机实现语音控制机器人

用单片机实现语音控制机器人 制作人：潘磊pb02023035 卢恒pb02006088 题目：用凌阳单片机实现语音识别功能并传递给PIC单片机信号，由PIC单片机控制机器人实现动作 关键字：PIC单片机，凌阳单片机，语音控制 单片机在现今生活中占有越来越重要的地位，用语音控制单片机实现控制更具有 广泛的应用价值。用语音控制舞蹈机器人做一些动作是我们这次实现的功能，虽然这 在语音控制方面仍处于起步阶段，但他体现了语音控制的原理和基本实现，也为更高 级的运用打下了基础。 原理： １．语音识别原理 语音识别电路基本结构如上图所示：语音识别分为特定发音人识别（Speaker Dependent）和非特定发音人识别（Speaker Independent）两种方式。 特定发音人识别是指语音样板由单个人训练，对训练人的语音命令识别准确率较高，而其他人的语音命令识别准确率较低或不识别。非特定发音人识别：是指语音样板由不同年龄、不同性别、不同口音的人进行训练，可以识别一群人的命令。语音样板的提取非常重要。我们将标准模式的存储空间称之为“词库”，而把标准模式称之为“词条”或“样板”。所谓建立词库，就是将待识别的命令进行频谱分析，提取特征参数作为识别的标准模式。 识别过程首先要滤除输入语音信号的噪音和进行预加重处理，提升高频分量，然后用线性预测系数等方法进行频谱分析，找出语音的特征参数作为未知模式，接着与预先存储的标准模式进行比较，当输入的未知模式与标准模式的特征相一致时，便被机器识别，产生识别结果输出。如果输入的语音与标准模式的特征完全一致固然好，但是语音含有不确定因素，完全一致的条件往往不存在，事实上没有人能以绝对相同的语调把一个词说两遍，因此，预先制定好计算输入语音的特征模式与各特征模式的类似程度，或距离度的算法规则固化在ROM

语音识别机器人实验报告

开放实验项目报告 项目名称：语音识别机器人 专业 学生姓名 班级学号 指导教师 指导单位 2012/2013学年第一学期 一．设计背景

在科学日新月异的今天，电子设备的便捷化，人性化，智能化已成为不可逆转的潮流，而语音控制智能，更是其中研究发展的热点。凌阳SPCE061以其便捷的操作，可靠的性能，成为了各位电子爱好者的首选。本实验采用凌阳61板和运动小车（迷你型）模组设计的语音控制小车。凌阳板嵌入小车模型顶部。语音处理技术不仅包括语音的录制和播放，还涉及语音的压缩编码和解码、语音的识别等各种处理技术。本设计的语音控制小车，借助于SPCE061A在语音处理方面的特色，不仅具有前进、后退、左转、右转、停止等基本程序控制功能，而且还具备语音控制功能。 二．总流程图

三．主要模块 1、凌阳SPCE061是继μ’nSP?系列产品SPCE500A等之后凌阳科技推出的又一款16 位结构的微控制器。与SPCE500A不同的是，在存储器资源方面考虑到用户的较少资源的需求以及便于程序调试等功能，SPCE061A里只内嵌32K字的闪存（FLASH ）。较高的处理速度使μ’nSP?能够非常容易地、快速地处理复杂的数字信号。因此，与SPCE500A相比，以μ’nSP?为核心的SPCE061A 微控制器是适用于数字语音识别应用领域产品的一种最经济的选择。 其性能如下： A、16 位μ’nSP?微处理器； B、工作电压(CPU) VDD 为2.4~3.6V (I/O) VDDH 为2.4~5.5V C、CPU 时钟：0.32MHz~49.152MHz ； D、内置2K 字SRAM； E、内置32K FLASH； F、可编程音频处理； G、晶体振荡器; H、系统处于备用状态下(时钟处于停止状态)，耗电仅为2μA@3.6V ； I、2 个16 位可编程定时器/计数器(可自动预置初始计数值)； J、2 个10 位DAC(数-模转换)输出通道； K、32 位通用可编程输入/输出端口； L、14 个中断源可来自定时器A / B ，时基，2 个外部时钟源输入，键唤醒；

ROS语音控制机器人教程

如今语音识别在PC机和智能手机上炒的火热，ROS走在技术的最前沿当然也不会错过这么帅的技术。ROS中使用了CMU Sphinx和Festival开源项目中的代码，发布了独立的语音识别包，而且可以将识别出来的语音转换成文字，然后让机器人智能处理后说话。 一、语音识别包 1、安装 安装很简单，直接使用ubuntu命令即可，首先安装依赖库： $ sudo apt-get install gstreamer0.10-pocketsphinx $ sudo apt-get install ros-fuerte-audio-common $ sudo apt-get install libasound2 然后来安装ROS包： 其中的核心文件就是nodes文件夹下的recognizer.py文件了。这个文件通过麦克风收集语音信息，然后调用语音识别库进行识别生成文本信息，通过/recognizer/output消息发布，其他节点就可以订阅该消息然后进行相应的处理了。 2、测试 安装完成后我们就可以运行测试了。 首先，插入你的麦克风设备，然后在系统设置里测试麦克风是否有语音输入。然后，运行包中的测试程序： $ roslaunch pocketsphinx https://www.360docs.net/doc/234660928.html,unch 此时，在终端中会看到一大段的信息。尝试说一些简单的语句，当然，必须是英语，例如：bring me the glass，come with me，看看能不能识别出来。 我们也可以直接看ROS最后发布的结果消息： $ rostopic echo /recognizer/output

二、语音库 1、查看语音库 这个语音识别时一种离线识别的方法，将一些常用的词汇放到一个文件中，作为识别的文本库，然后分段识别语音信号，最后在库中搜索对应的文本信息。如果想看语音识别库中有哪些文本信息，可以通过下面的指令进行查询： $ roscd pocketsphinx/demo $ more robocup.corpus 2、添加语音库 我们可以自己向语音库中添加其他的文本识别信息，《ros by example》自带的例程中是带有语音识别的例程的，而且有添加语音库的例子。 首先看看例子中要添加的文本信息： $ roscd rbx1_speech/config $ more nav_commands.txt 这就是需要添加的文本，我们也可以修改其中的某些文本，改成自己需要的。然后我们要把这个文件在线生成语音信息和库文件，然后在线编译生成库文件。把下载的文件都解压放在rbx1_speech包的config文件夹下。我们可以给这些文件改个名字： $ roscd rbx1_speech/config $ rename -f 's/3026/nav_commands/' *

深度解析智能语音机器人的常见问题

深度解析智能语音机器人的常见问题 一般智能语音机器人会自动处理以下问题：语音识别、语义分析、智能交互，实现对话交互策略。人工辅助过于复杂或者必须通过人工干预的通话转交给对应技能座席。今天我们一起来了解下深度解析电话机器人的常见问题。 一、什么是智能语音机器人？ 智能语音机器人是一种运用于电话营销领域的电话机器人，它是通过ASR(语音识别)和TTS(文本转录音)模拟真人和用户通话，可以真人预先录音，用户很难察觉到是机器人。 二、市面上ASR接口有哪些？ 智能语音机器人主要ASR接口供应商有科大讯飞，百度语音识别，阿里云语音识别，腾讯语音识别等，有SDK/API/MRCP类接口。智能语音机器人采用的是在讯飞研究院科学家研制的*版语音识别引擎，能精准识别反映客户意愿的词汇，快速划分非意向与意向，语音识别率达到了95%，不误判客户意向，避免浪费您的宝贵号码资源、浪费人力跟进非意向客户，同时对环境噪音、客户口音均有良好的适应能力。 三、智能语音机器人由哪些部分组成？ 语音识别引擎≠电销机器人，语音识别能力是电销机器人重要的组成，但并非*，智能语音机器人还需要将呼叫平台（保证呼叫稳定）、电话线路、话术体系、操作后台集成在云端，达到直接在web上登陆操作目的，至此可以理解为一台“汽车”的硬件造好了。 但是汽车的性能怎么样，还需要检测关键技术指标、跑几下（各种测试），配置上软件（电销机器人的话术还没有配好）。因此，用讯飞技术≠智能语音机器人，如果用**技术就等于**牌子，那么所有的电脑都应该叫intel英特尔电脑，还有戴尔、联想什么事。

四、智能语音机器人为什么按路收费？ 一个智能语音机器人研发好了，理论上可以支持N路并发（开一个接口就是一个机器人），主要的瓶颈是语音识别。免费的ASR一般*几万次，量大是需要付费使用的。一个智能语音机器人对接一路识别语音引擎（向ASR公司付费）、对应一条外呼线路（通信运营商向你收取），因此按路收费。有了这些机器人才能听懂话、打出去电话。 五、智能语音机器人话术系统是怎样一回事？ 做话术≠做录音，如果没有对客户说话的正确理解，只是播放录音，没有互动，体验怎么能好。智能语音机器人建立在数据的基础上，智能语音机器人话术定制涉及到机器人语言设计、知识库的丰富，方便机器人理解，同时经过大量测试，保证准确理解客户的回复。 总结 智能语音机器人对于销售工作的开展无疑是提高效率的，工具虽然好，但也要了解怎么使用，更要知道正确使用的方向。

语音识别机器人的设计—毕业论文

毕业论文（设计） 题目语音识别机器人的设计 系部电子信息工程 专业电子信息工程年级 06级学生姓名 学号 指导教师 语音识别机器人的设计

【摘要】语音识别可划分为训练和识别两个过程。在第一阶段，语音识别系统对人类的语言进行学习，把学习内容组成语音库存储起来，在第二阶段就可以把当前输入的语音在语音库中查找相应的词义或语义。凌阳16位SPCE061A单片机内嵌32K字闪存，2K字SRAM，内置10位ADC、DAC,有多达14个的中断源。它的CPU内核采用16位具有DSP功能的微处理器芯片, 而且CPU可最高工作在49MHz的主频下，能够非常容易地、快速地处理复杂的数字信号，因此与其他类型的单片机相比，在数字语音处理方面SPCE061A更具有优势。基于SPCE061A设计了一个具有语音识别功能的机器人。经过训练，训练人可使用各种命令让机器人完成许多有趣的动作，使得人机交互更具智能化。 【关键词】SPCE061A单片机语音识别机器人

The Design of the Speech Recognition Robot 【Abstract】The speech recognition is divided into two stages, namely, training and recognition. At the first stage, the speech recognition system learns about the language and stores what it a speech database. Then at the next stage, the meaning of each inputted speech can immediately be found in the speech database.Sunplus 16-bit SPCE061ASCM is embedded with 32K word Flash and 2K word SRAM, with built-in 10-bit ADC and DAC as well as more than 14 interrupt sources. The core of its CPU is a 16-bit microprocessor chip which of DSP. Besides, the CPU can work with a frequency up to 49 MHz, and process complex digital signals easily and quickly. Therefore, compared with other types of SCM, SPCE061A speech processing. Based on SPCE061A, a speech recognition robot designed. After training, the robot can complete many interesting actions according to the orders, which makes the -computer interaction more intelligent. 【Key words】SPCE061A SCM Speech Recognition Robot 目录

机器人语音交互系统的设计

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/234660928.html, 机器人语音交互系统的设计 作者：赵邦宇 来源：《电子技术与软件工程》2018年第15期 摘要 随着科学技术的发展和计算机研究力度的不断增大，人机语言通信技术成为目前最受关注的一项关键技术，随着语音技术研究力度的增强和快速发展，其对人们的日常生活还有计算机发展都产生了一定的影响作用，同时因为语音技术而研发出的各种产品也广泛应用到各个领域当中，例如军事监控、电话交换、信息网络查询、语音拨号系统、语音通信系统、家庭服务以及信息检索等等，可以说已经渗入到每一个行业当中。该项技术也可以很好地促进人机交互之间的自然友好关系，是未来人机交互领域的主要发展方向。 【关键词】机器人语音交互系统研究设计 1 智能机器人语音交互系统设计 我国当前对机器人语音交互系统的主要研究内容集中在对单独使用电脑相关硬件或者软件的语音交互载体，目前已经实现了语音交互的有效控制，但是在实际应用过程中仍然还是存在一定的局限性，只是能够满足已经下载好的几个系统功能，想要实现进一步扩展就存在一定的障碍。以下将对智能机器人语音控制系统最为例子对离线语音的识别以及云在线语音识别两项内容进行一定的分析和研究。 在计算机各种类型当中，RaspberryPI是一种新型的种类，其具有很好的音频和视频处理 功能，这种类型的计算机配备了ARM的微型电脑主板，SD/MicroSD卡内存硬盘，4.14个USB接口，802.11nWi-Fi，一个10/100以太网接口，蓝牙还有网线和鼠标等，并且实现了HDMI高清视频输出接口和视频模拟信号的电视输出接口的同步拥有。和其他的单片机相比较而言，其具有一套非常完整的操作系统，而且自身携带有接口，可以利用相应的程序编程来实现对各种软件的有效应用。利用联网就可以实现对云开放识别技术和简单开关的智能语音交互，进一步实现对语音交互各种软件和硬件的有效控制，同时还有效实现了在线和离线的有效结合。 在具体操作过程中主要分为以下几个步骤： （1）利用互联网语音识别、离线语音识别以及云开放语音识别等多个接口的有效连接对外界的语音信息还有一些比较简单的动作信息进行有效的采集，并将其传送到主板上进行一定的处理; （2）经过处理之后的信息输出之后，利用简单的开关和扬声器对这些信息做出一定的反馈和互动，然后再次利用开关设备和联网连接实现对无线开关的有效控制。2离线语音识别

智能机器人语音识别技术

智能机器人语音识别技术 姓名：李占博 学号：201215715

关键词：智能机器人；语音识别；隐马尔可夫模型 DSP 摘要：给出了一种由说话者说出控制命令，机器人进行识别理解，并执行相应动作的实现技术。在此，提出了一种高准确率端点检测算法、高精度定点DSP动态指数定标算法，以解决定点DSP实现连续隐马尔科夫模型CHMM识别算法时所涉及的大量浮点小数运算问题，提高了定点DSP实现的实时性、精度，及其识别率。 关键词：智能机器人；语音识别；隐马尔可夫模型；DSP 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法，连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整算法。连续语音识别一般采用HMM模型或者HMM与人工神经网络ANN相结合。 语音的能量来源于正常呼气时肺部呼出的稳定气流，喉部的声带既是阀门，又是振动部件。语音信号可以看作是一个时间序列，可以由隐马尔可夫模型(HMM)进行表征。语音信号经过数字化及滤噪处理之后，进行端点检测得到语音段。对语音段数据进行特征提取，语音信号就被转换成为了一个向量序列，作为观察值。在训练过程中，观察值用于估计HMM 的参数。这些参数包括观察值的概率密度函数，及其对应的状态，状态转移概率等。当参数估计完成后，估计出的参数即用于识别。此时经过特征提取后的观察值作为测试数据进行识别，由此进行识别准确率的结果统计。训练及识别的结构框图如图1所示。

1. 1 端点检测 找到语音信号的起止点，从而减小语音信号处理过程中的计算量，是语音识别过程中一个基本而且重要的问题。端点作为语音分割的重要特征，其准确性在很大程度上影响系统识别的性能。 能零积定义：一帧时间范围内的信号能量与该段时间内信号过零率的乘积。 能零积门限检测算法可以在不丢失语音信息的情况下，对语音进行准确的端点检测，经过450个孤立词(数字“0～9”)测试准确率为98％以上，经该方法进行语音分割后的语音，在进入识别模块时识别正确率达95％。 当话者带有呼吸噪声，或周围环境出现持续时间较短能量较高的噪声，或者持续时间长而能量较弱的噪声时，能零积门限检测算法就不能对这些噪声进行滤除，进而被判作语音进入识别模块，导致误识。图2(a)所示为室内环境，正常情况下采集到的带有呼气噪声的数字“0～9”的语音信号，利用能零积门限检测算法得到的效果示意图。最前面一段信号为呼气噪声，之后为数字“0～9”的语音。

Q博士语音识别机器人制作

语音识别机器人制作 编辑：robotain 来源：网络2009-12-06 发表评论 方案简介说明书 1 方案概述 语音识别机器人可以充分发挥学生的创新能力，增加学生的动手实践能力，增加学生学习单片机的兴趣爱好。本方案以SPCE061A 单片机为核心，改装市场上的玩具机器人，使改装后的机器人具有语音识别能力，根据识别的语音完成跳舞等动作，这也是智能机器人的一个方面。 1.1 设计要求 利用SPCE061A 单片机、机器人机体（包括2 个用于走路的电机、1 个用于头部旋转的电机、1 个用于加速1 个用于弹射的电机等），要求语音识别机器人具有下述功能： 1. 通过语音命令对其进行控制。 2. 两种跳舞模式。 3. 走步功能、转向功能、转头功能。 4. 发射飞盘功能。 1.2 技术要求 1. 要求语音识别机器人可以识别15 条命令。 2. 要求语音识别机器人具有2 种跳舞模式。 2 方案设计简介 2.1 硬件框图 系统以SPCE061A 为核心，结合机器人机体，如下图所示。

2.2 功能框图 SPCE061A 应用方案 SPCE061A 在语音识别机器人中的应用

在现代社会机器人这个词语已经不再新鲜，而且形形色色的机器人出现在我们的日常生活中。为了提高广大单片机爱好者学习单片机的兴趣与爱好，凌阳科技大学计划教育推广中心推出了应用SPCE061A 控制的兴趣产品语音识别机器人，本文对语音识别机器人的软硬件制作进行介绍。 1 引言 为了提高广大单片机爱好者学习单片机的兴趣，凌阳科技大学计划教育推广中心推出了应用SPCE061A 作为主控制器，外加电机驱动电路制作的语音识别机器人。该机器人采用特定人语音识别对机器人进行控制，可以完成向前走、倒退、左转、右转、跳两首舞曲、向左瞄准、向右瞄准、发射、连续发射等功能。该语音识别机器人可以大大提高在校学生学习单片机的兴趣。 2 设计要求 2.1 设计要求 利用SPCE061A 单片机、机器人机体（包括2 个用于走路的电机、1 个用于头部旋转的电机、1个用于加速1 个用于弹射的电机等），要求语音识别机器人具有下述功能： 通过语音命令对其进行控制。 两种跳舞模式。 走步功能、转向功能、转头功能。 发射飞盘功能。 2.2 技术要求 要求智能机器人可以识别15 条命令。 要求智能机器人具有2 种跳舞模式。 模组特性简介 3.1 SPCE061A 特性简介 SPCE061A 是凌阳科技研发生产的性价比很高的一款十六位单片机，使用它可以非常方便灵活的实现语音的录放系统，该芯片拥有8 路10 位精度的ADC，其中一路为音频转换通道，并且内置有自动增益电路。这为实现语音录入提供了方便的硬件条件。两路10 精度的DAC，只需要外接功放（SPY0030A）即可完成语音的播放。另外凌阳十六位单片机具有易学易用的效率较高的一套指令系统和集成开发环境。在此环境中，支持标准C 语言，可以实现C 语言与凌阳汇编语言的互相调用，并且，提供了语音录放的库函数，只要了解库函数的使用，就会很容

机器人与自动化技术

机器人与自动化技术 “机器人、无处不在的屏幕、语音交互，这些都将改变我们看待‘电脑'的方式。一旦看、听、阅读能力得到提升，你就可以以新的方式进行交互。”----比尔?盖茨在某电视节目中，预测未来科技领域的下一件大事时表示：机器人与自动化技术将成为未来发展的一大趋势，可以改变世界！ 工业机器人的应用，正从汽车工业向一般工业延伸，除了金属加工、食品饮料、塑料橡胶、3C、医药等行业，机器人在风能、太阳能、交通运输、建筑材料、物流甚至废品处理等行业都可以大有作为。 当然，即将“改变世界”的机器人不仅仅具有代替人工的价值，在很多人类无法实现的领域也将出现机器人的身影。譬如，派送采矿机器人到月球和小行星上采挖稀土矿，将有望成为现实。 而更令比尔?盖茨寄予厚望的是机器人将像“电脑”一样改变人类的生活。 日本早稻田大学研究人员推出一种新型仿人型家务机器人。它集安全性、可靠性和灵巧性于一身，还具有仿人脸的外观。在工作时，它将一名男子抱下床，与他聊天并为他准备早餐。由于拥有和成年女性大小相当的灵巧双臂、双手，这种机器人能够用夹子将面包从面包机中取出，而丝毫不弄碎它。 英国阿伯丁大学启动了一项新的研究计划，在3年内研发出允许机器人与人类进行交谈，甚至讨论具体决定的系统……。 作为先进制造业中不可替代的重要装备，工业机器人已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。 在机器人市场中，目前80%的市场份额仍由跨国公司占有，其中瑞典ABB、日本发那科FANUC、日本安川yaskawa和德国库卡KUKA四大企业则是市场第一梯队的“四大金刚”。其它有瑞士史陶比尔Staubli、德国克鲁斯CLOOS、德国百格拉、德国徕斯、德国斯图加特航空航天自动化集团（STUAA）、意太利瀚博士hanbs、意大利柯马COMAU、英国Auto Tech Robotics等。 目前国内生产机器人的企业主要有：中科院沈阳新松机器人自动化股份有限公司、芜湖埃夫、上海新时达机器人有限公司、安川首钢机器人有限公司、哈工大海特智能装备有限公司尔机器人有限公司、南京埃斯顿机器人工程有限公司、广州数控设备有限公司、上海沃迪自动化装备股份有限公司等。 2015年，中国机器人市场需求预计将达35000台，占全球比重16.9％，成为全球规模最大的市场。 一、机器人的系统构成 由3大部分6个子系统组成。 3大部分是：机械部分、传感部分、控制部分。 6个子系统是：驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人-环境交互系统、人-机交互系统、

创新创业课程教学案例——语音识别客服机器人

创新创业课程教学案例——语音识别客服机器人

一、导言 客服需求蓬勃增长，传统的客服方式已无法适应企业用工、消费服务等方面的需求。客服需求依据语音识别技术形成了巨大的市场。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术语音识别将会推动物联网的革命，将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品，以及可穿戴设备等各个领域。 二、用户痛点 在传统的客服服务中，存在着很多不足，如服务质量把控难、培训成本高、人员离职率高、考核成本高等情况。 三、创新原理 语音识别客服机器人实现了全新的语音识别技术，在识别率、连续服务、渠道 等方面，获得了多个方面的创新（图1），提高了企业的服务水平。 采用深度神经网络算法和自然语言处理技术研发而成，实现机器人多轮对话，识别数百种方言，识别率高。 采用在线学习算法，实现智能机器人自适应、动态、增量式的机器自学习能力，能够精准回复重复性或相似的问题。 采用智能机器人、人工客服、工单等完整的三位一体交互切换客服体系，全天不间断服务，节省客服成本。 采用微信、QQ app、WeblM、SDK、微博等渠道，简单快速的接口服务，提供移动式办公，时刻保持在线沟通，提供一致的客户体验。 多维可视化数据分析，包括效率统计、满意度统计、会话统计、工单统计和访客记录统计等，有利于企业更好地挖掘客户信息。

图1语音识别客服系统架构图 四、产品特点 语音识别客服机器人建立了四位一体交互体系（图2），能够更好地进行服务。它具有以下特点： 7×24小时机器人在线，精准回答客户重复性问题。 桌面网页、移动网页、APP等一键接入、多平台统一平台管理。 多维客服数据分析，客观全面考核客服人员KPI。 移动端APP实现客服人员移动办公，让您与客户时刻保持在线沟通。 图2语音识别客服机器人四位一体交互体系 五、应用场景 行政服务中心、银行、中小企业客服、呼叫中心等。 六、创意激发 AiKF爱客服智能机器人技术在时间、空间、人力等方面获得了重大突破，

06第11课《语音控制对话机器人》教学设计

第11课语音控制对话机器人 【教材分析】 本课属于承上启下的基础课程，将拓展模块中的语音传感器加入到机器人中去。在知识结构上介于简单程序和较为复杂的程序（如计次循环语句等）之间，需要教师细化教学内容，并帮助部分学困生理解这个程序的流程。 【学情分析】 学生在学习这一课时，有着较为强烈的实践需要，学生可操控的范围较大，属于实践性的内容。因此，在本课的教学中，教师要安排适宜的课时比率，并能配备充足的实验器材，保证实验的有效性。 【教学目标与要求】 1. 知识与技能 （1）了解语音传感器的工作原理。 （2）掌握编写语音控制机器人对话的程序。 2. 过程与方法 （1）设计流程图进行活动规划。 （2）在学习过程中让学生多自学多探索。 3. 情感、态度与价值观 通过多种拓展传感器的探索和使用，培养学生举一反三的学习能力。 4. 行为与创新 在生活中感受机器人的活动方式，培养学生的程序设计思维。 【教学重点与难点】 重点：理解和掌握机器人语音控制程序的设置方法。 难点：理解语音传感器的含义。 【教学方法与手段】 实验法、主题活动。 【课时安排】 安排1课时。 【教学准备】 控制软件、学生机器人平台。

【教学过程】 学习过程教师与学生活动设计意图 生活导入 播放微软机器人“小冰”的视频。 师：聪明的机器人已经能够和人类对话了， 但它毕竟是一个虚拟的对象，我们的机器人能不 能直接和我们对话呢？大家有哪些主意？ 师生讨论。 师：今天，老师就给大家介绍引导机器人传 感器——语音传感器。 从学生生活经验出 发，在巩固旧知的同时 引出新问题。 头脑风暴，激发集 体智慧。 语音传感器工作原理 展示机器人语音控制的效果。 师：机器人能够根据人类的命令行动，其实 是利用了语音传感器在工作。 （展示语音传感器图片）语音传感器就像小 动物的耳朵一样，它从外界接收到语音信号，并 控制相应的动作。 （展示语音机器人） 用实际案例让学生 感受机器人语音控制模 块的实际效果，以此激 发学生的学习热情。 设计流程图 师：语音传感器中哪个部件特别的重要？它 主要起到了什么作用？ 生讨论回答。 师：是的，接收管就是语音传感器的“情报 分析部门”，它就来分析“是”“否”接收到了信 号。 （板书流程图） 师：我们用这样的图来表示接收管的工作流 程。但要使语音传感器工作，经过这样的一次判 断就可以了吗？ （生设计流程图） 这个过程需要反复执行，这样机器人才能不 断进行语音的检测。 通过引领学生对实 际情况进行分析，从中 抽离知识要点，形成流 程图。以此让学生感受 从生活中发现知识的过 程，并了解和掌握流程 图的设计过程。

机器人语音识别中英文对照外文翻译文献

中英文资料外文翻译 译文: 改进型智能机器人的语音识别方法 2、语音识别概述 最近，由于其重大的理论意义和实用价值，语音识别已经受到越来越多的关注。到现在为止，多数的语音识别是基于传统的线性系统理论，例如隐马尔可夫模型和动态时间规整技术。随着语音识别的深度研究，研究者发现，语音信号是一个复杂的非线性过程，如果语音识别研究想要获得突破，那么就必须引进非线性系统理论方法。最近，随着非线性系统理论的发展，如人工神经网络，混沌与分形，可能应用这些理论到语音识别中。因此，本文的研究是在神经网络和混沌与分形理论的基础上介绍了语音识别的过程。 语音识别可以划分为独立发声式和非独立发声式两种。非独立发声式是指发音模式是由单个人来进行训练，其对训练人命令的识别速度很快，但它对与其他人的指令识别速度很慢，或者不能识别。独立发声式是指其发音模式是由不同年龄，不同性别，不同地域的人来进行训练，它能识别一个群体的指令。一般地，由于用户不需要操作训练，独立发声式系统得到了更广泛的应用。所以，在独立发声式系统中，从语音信号中提取语音特征是语音识别系统的一个基本问题。 语音识别包括训练和识别，我们可以把它看做一种模式化的识别任务。通常地，语音信号可以看作为一段通过隐马尔可夫模型来表征的时间序列。通过这些特征提

取，语音信号被转化为特征向量并把它作为一种意见，在训练程序中，这些意见将反馈到HMM的模型参数估计中。这些参数包括意见和他们响应状态所对应的概率密度函数，状态间的转移概率，等等。经过参数估计以后，这个已训练模式就可以应用到识别任务当中。输入信号将会被确认为造成词，其精确度是可以评估的。整个过程如图一所示。 图1 语音识别系统的模块图 3、理论与方法 从语音信号中进行独立扬声器的特征提取是语音识别系统中的一个基本问题。解决这个问题的最流行方法是应用线性预测倒谱系数和Mel频率倒谱系数。这两种方法都是基于一种假设的线形程序，该假设认为说话者所拥有的语音特性是由于声道共振造成的。这些信号特征构成了语音信号最基本的光谱结构。然而，在语音信号中，这些非线形信息不容易被当前的特征提取逻辑方法所提取，所以我们使用分型维数来测量非线形语音扰动。 本文利用传统的LPCC和非线性多尺度分形维数特征提取研究并实现语音识别系统。 3.1线性预测倒谱系数 线性预测系数是一个我们在做语音的线形预分析时得到的参数，它是关于毗邻语音样本间特征联系的参数。线形预分析正式基于以下几个概念建立起来的，即一个语音样本可以通过一些以前的样本的线形组合来快速地估计，根据真实语音样本在确切的分析框架（短时间内的）和预测样本之间的差别的最小平方原则，最后会确认出唯一的一组预测系数。 LPC可以用来估计语音信号的倒谱。在语音信号的短时倒谱分析中，这是一种特殊的处理方法。信道模型的系统函数可以通过如下的线形预分析来得到：

服务机器人的语音情感识别与交互技术研究

万方数据

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１４６８ 小型微型计算机系统２０１０年 ４技术应用 ４．１机器人平台介绍 本文将语音情感识别技术应用在国家”八六三“高技术 研究发展计划项目”家庭生活支援多机器人系统”的语音子 系统中，验证了语音情感特征提取和情感识别方法的有效性．该机器人的头部能够实现眼球的转动、眼睑的闭合、嘴的闭合、头部的转动等并能做出基本的表情．机器人的结构设计和系统设计完全根据生理学人体结构来设计，控制系统采用上下位机结构．机器人的移动部分使用两轮差动机构进行驱动，并且配有两个６自由度的手臂，可以进行复杂操作．上位机采 电源Ｌ 毪。 －——ｚ＝＝一 —包ＱＱ翻 麦克风卜上位监控ＰＣ －—＝＝＝＝—??Ｊ 摄像头卜 ．．．．．．．．．．．．一 ———１—一Ｉ 工业现场总线 ｌ 自囱审豳豳囱囱 图２机器人平台构成 Ｆｉｇ．２ Ｔｈｅｓｌｒｕｃｔｕｒｅｏｆｒｏｂｏｔ ｐ／ａｆｆｏｒｍ 用工业ＰＣ机，主要负责导航、身体的协调控制、语音情感的识别、语音识别和语音合成等工作；下位机是基于现场总线的集散式控制模块，主要负责传感器信息接收及初级处理、电机驱动和运动控制等工作．监控模块与各执行机构之间通过传感系统进行联系，上位机和下位机通过局域网进行连接和通信．用户可以通过网络、手机、无线麦克风等方式实现对该机器人的控制，以此满足各种家庭信息的需求．通过下位监控模块的感知，机器人上位监控程序针对不同的语音输人识别出不同的情感状态，从而做出不同的情感表达和交互．如图２为机器入平台构成． 图３实验系统主界面 Ｈｇ．３ Ｔｈｅｍａｉｎｉｎｔｅｒｆａｃｅｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍ ４．２机器人语音情感识别系统实验过程 本实验主要完成机器人对语音信号的情感的识别，使人 与机器人之间可以完成情感和语音的交互，同时可使机器人听从人的指挥完成一定的任务．如图３为语音情感识别实验系统主界面． 在语音情感识别实验中，首先邀请８名大学生参加录音。 录音者均为表演专业学生．所录制语料经过４名非录音者进行听辨实验，去除了其中３０％左右情感类型不明显的语料， 挑选出共计５５０条语料用于测试，其中包含高兴，伤心，生气， 害怕，惊讶５类情感语料各１１０句左右，组成了录制情感语音数据库，录制格式为ｌｌＫＨｚ，１６ｂｉｔ的单声道ＷＡＶ音频格式；然后进行语音信号的特征提取并通过本文隐马尔可夫模型识别方法对语音中的情感进行识别和计算；同时语音识别模块会识别出语音中包含的文字信息，这样机器人可以根据文字和情感信息来与用户进行更人性化的交流．４．３实验结果分析与比较 表ｌ实验结果表明，伤心的识别率为８６．４％，生气的识 别率为７３．６％，其他三种情感的识别率略低，平均识别率为６９．８％，还是比较理想的． 表１语音情感识别实验结果 Ｔａｂｌｅ１ Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ 文献［１４］研究了基音频率、振幅能量和共振峰等目前常 用的情感特征在语音情感识别中的作用，重点研究了加１。Ｃ 和ＡＭＦＣＣ，将处理后的频谱特征参数同原有的ＢＰ人工神经网络模型有效地结合起来，形成完整的语音情感识别系统。取得了６４．４％的平均识别率．该方法对于生气、高兴、伤心、害怕的识别率分别达到了６４．５％、５４．９％、８３．３％、５５．０％。而本 图４语音交互模块框图 Ｆｉｇ．４ Ｔｈｅ ｄｉａｇｒａｍｏｆｓｐｅｅｃｈｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ 文中的识别方法对这几种情感的识别率都有所提高，平均识 别率也提高了５．４％．文献［１５］利用模糊熵理论来分析语音信号情感特征参数相对于识别情感模式的不确定度，提出了 一种利用模糊熵对情感参数有效性进行度量的方法，并将参 数有效性分析结合模糊综合判别对情感语音信号作情感识 万方数据

特定人语音控制机器人设计

前言 随着科学技术的发展，现如今单片机已渗透到我们生活的各个领域，几乎很难找到那个领域没有单片机的踪迹。导弹的导航装置，飞机上的各种仪表控制，计算机的网络通讯与数据传输，工业自动化过程的实时控制和数据处理，广泛使用的各种智能IC卡，民用豪华轿车的安全保障系统，录像机、摄像机、全自动洗衣机的控制，以及程控玩具、电子宠物等等，这些都离不开单片机。更不用说自动控制领域的机器人、智能仪表、医疗器械了。 机器人在当今社会里已经不在是一个陌生的名词，在许多领域都采用了机器人来代替人类操作，给生产，科研等带来了极大的方便。本次毕业设计通过采用“61”板实现对机器人的控制，完成一些简单 的动作。 在本次毕业设计中得到了韩全力老师的辛勤指导，在此表示衷心的感谢！也对在本次课程设计中提供无私帮助的老师及同学表示感谢！ 目录 第一章、单片机及61板简介…....................................... 1.1、单片机…..................................................................

1.2、61板…................................................................... 1.3 如何从PC机上下载程序......................................... 第二章机器人…............................................................ 2.1 机器人简介…............................................................. 2.2 系统总体方案介绍….................................................. 2. 3编写程序................................................................... 个人总结…...................................................................... 参考文献…...................................................................... 第一章、单片机及61板简介 1.1、单片机 1.1.1 定义 单片微型计算机（Single-Chip Microcomputer），简称单片机。就是将微处理器（CPU）、存储器（存放程序或数据的ROM和RAM）、总线、定时器/计数器、输入/输出接口（I/O口）和其他多种功能器件集成在一块芯片上的微型计算机。 单片机的主要特点有：（1）可靠性高（2）便于扩展（3）控制功能强（4）低电压、低功耗（5）片内存储容量较小，除此之外，

让我们和机器人对话

让我们和机器人对话 智能语音诞生至今已有近百年历史了，随着物联网概念的兴起和发展，智能语音系统进化升级重新进入大众视野。智能语音是一个庞大繁杂的体系，其中包括：语音识别系统、智能语音交互、语音数据存储、智能数据整合等方面。 智能语音是根据大量的语音数据收集整理，通过智能分析，以声音的形式接收命令并执行，同样以声音的形式予以反馈的智能化体系。随着大数据、物联网时代的来临，智能语音系统具备了自我学习功能，可以根据自身数据库的信息不断增多自动提取有用信息进行自我升级。在未来的不断发展进化中，科技创新将成为智能语音持续精准化、智能化的助力，从而实现“解放人类双手”的终极目标。 智能语音让手动变为声控 智能语音系统被嵌入到智能设备之中，让传统手动操作变为声控。通过时下热门的智能语音交互技术，可以实现人与机器的交流。科技的发展让人们崇尚“傻瓜式”操作。不仅是个人用户端，智能语音开发企业针对企业用户端使用的也是“极简模式”，包括智能语音使用从端口接入到正常使用可以在半天之内完成。大多数企业为响应推进智能语音产业的发展，推行开源技术和免费试用制度，方便企业和个人的体验。 智能语音的发展方向 多数人将智能语音系统传统型定位在智能手机语音命令操控软件上，如：苹果的Siri、三星的S Voice等，或是定位在车辆GPS定位语音指示上。但实际上，智能语音的应用已经不再局限于条件区域性使用，而是拥有独立的App，以私人助理的定位服务与人们的生活，如：百度语音助手、虫洞语音助手、灵犀语

音助手等。也有企业引进智能语音系统由于客户服务，来智能解决一些常见问题，如移动通讯公司的话费查询及业务办理、企业人工服务系统等以此来降低人工工作量。 未来，智能语音系统或将引进骨传导技术，通过骨骼震动采集音波，从而降低误差。不仅是人与机器，机器与机器之间的沟通通过智能语音系统也可以实现。