基于语音识别技术的智能对话机器人的设计

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）：

移动机器人的导航技术总结

移动机器人的关键技术分为以下三种: (1)导航技术导航技术是移动机器人的一项核心技术之一[3,4]"它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动"目前,移动机器人主要的导航方式包括:磁导航,惯性导航,视觉导航等"其中,视觉导航15一7]通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。 (2)多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一,其研究始于20世纪80年代18,9]"信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理,形成对外部环境的统一表示"它融合了信息的互补性,信息的冗余性,信息的实时性和信息的低成本性"因而能比较完整地,精确地反映环境特征,从而做出正确的判断和决策,保证了机器人系统快速性,准确性和稳定性"目前移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有:加权平均法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S证据理论推理,产生规则,模糊逻辑,人工神经网络等"例如文献[10]介绍了名为Xavier的机器人,在机器人上装有多种传感器,如激光探测器!声纳、车轮编码器和彩色摄像机等,该机器人具有很高的自主导航能力。 (3)机器人控制器作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一"目前,国内外机器人小车的控制系统的核心处理器,己经由MCS-51、80C196等8位、16位微控制器为主,逐渐演变为DSP、高性能32位微控制器为核心构成"由于模块化系统具有良好的前景,开发具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器也成为当前机器人控制器的一个研究热点"近几年,日本!美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器,如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构!网络功能的机器人控制器"我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项视觉导航技术分类机器人视觉被认为是机器人重要的感觉能力，机器人视觉系统正如人的眼睛一样,是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。机器人视觉信息主要指二维彩色CCD摄像机信息,在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。视觉信息处理技术是移动机器人研究中最为关键的技术之一。

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；

智能移动机器人的现状与发展论文 2

题目移动机器人的发展现状及趋势授课老师唐延柯学生姓名学号专业电子信息工程教学单位德州学院完成时间 2013年11月16日

一、摘要 (2) 二、引言 (2) 三、智能机器人的构成 (3) 3.1硬件构成 (3) 3.2 软件构成 (3) 四、国内外在该领域的发展现状综述 (4) 五、智能移动机器人的应用及分类 (5) 5.1 智能机器人的应用 (5) 5.2 智能机器人分类 (7) 六、展望与讨论 (9) 6.1智能机器人的发展趋势展望 (9) 6.2 建议及设想 (10) 七、结论 (10) 八、参考文献 (11)

智能机器人的现状及其发展趋势一、摘要本文扼要地介绍了智能机器人技术的发展现状，以及世界各国智能机器人的发展水平，然后介绍了智能机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能机器人方面发展并提出期望。关键词：智能机器人；发展现状；应用；趋势 The status and trends of intellectual robot Abstract:This paper briefly discusses the development, status of intellectual robot, development of intellectual robot in many countries. And then it presents the categories of intellectual robot, talks about the extensive applications in all works of life from several typical aspects and trends of intellectual robot. After that, it puts forward prospects for future technology, suggestion and a tentative idea of myself, and analyses the development of intellectual robot in China. Finally, it raises expectations of intellectual robot in China. Key words: intellectual robot; development status; application; trend 二、引言机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能机器人则是一个在感知- 思维- 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能力。智能机器人与工业机器人的根本区别在于，智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能[1]。随着智能机器人的应用领域的扩大，人们期望智能机器人在更多领域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能机器人所处的环境往往是未知

人工智能论文语音识别

信息学院《人工智能及其应用》课程论文题目：基于神经网络的语音信号识别作者黄超班级自动08-1BF班系别信息学院专业自动化完成时间 2011.6.12

基于神经网络的语音信号识别摘要语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来，人们就一直致力于使电脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。本文针时语音识别的特点．对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究，进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。针对传统BP算法识别准确率高但训练速度慢的缺点，对BP网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP)，并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提高了网络训练速度和语音的识别率。关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP网络 THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURAL NETWORK ABSTRACT Language is one of the most important means of exchanging information among the mankind．Since the computer was invented，many scientists have been devoted to enabling the computer to understand the natural language．Speech recognition is a comprehensive technology of such areas as acoustics，phonetics，linguistics，computer science，information processing and artificial intelligence，which can be used widely．The research of speech recognition technology has been focused by the world for a long time．The neural network is a new developing science，which simulates the mechanism of human brain and was putted forward by the developing of modern science．It is not the overall description of human brain，but the abstract，simulation and simplifying of the physical neural networks of human beings. The purpose of the research in this area is exploring the human brain mechanisms in information processing，storing and searching．If people can understand these mechanisms，a new way for the research of artificial intelligence，information processing and etc.

移动机器人的研究现状与趋势

移动机器人的研究现状与趋势１１５【４３】ＳｈｅｎｇＬ＇Ｇｏｌｄｅｎｂｅ唱ＡＡ．Ｒｏｂｕｓｔｄａｍｐｉｎｇｃｏｎ们１ｏｆｍｏｂｉｌｅｍａｌｌｊｐｕｌａｔｏｒｓ嘲．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，ＭａｎａｎｄＣｙｂｅｍｅｔｉｃｓＰａｎＢ，２００２，３２（１）：１２６．１３２．【４４】ＳｈｅｎｇＬ，Ｇ０１ｄｅｎｂｅ唱ＡＡ．Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎ乜Ｄｌｏｆｍｏｂｉｌｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ【Ｊ】．ＩＥＥＥ１ｈｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，２００ｌ，１２（５）：１１２１．１１３３．【４５】李磊，叶涛，谭民，等．移动机器人技术研究现状与未来【Ｊ】．机器人，２００２，２４（５）：４７５—４８０．【４６】徐国华，谭民．移动机器人的发展现状及其趋势【Ｊ】．机器人技术与应用，２００１，（３）：７—１４．［４７】Ｌ硼ｎｅＥＰａｒｋｅｒ．ＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＲｏｂｏｔｉｃｓｆｏｒＭｕｌｔｉ＿Ｔａｒｇｅｔ０ｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＳｏｆｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｓｐｅｃｉａｌｉｓｓｕｃｏｎＲｏｂｏｔｉｃｓＲｅｓｅａｒｃｈａｔＯａｋＲｉｄｇｅＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｍｔｏｒｙ，１９９９，５（１）：５—１９．［４８】ＭａｍｒｉｃＭＪ．ＬｅａｍｉｎｇｔｏＢｅｈａｖｅＳｏｃｉａｌｌｙ【Ａ】．ＦｒｏｍＡｎｉｍａｌｓｔ０Ａｎｉｍａｔｓ：ＩｎｔｅｍａｔｉｏｎａｌｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＡｄａｐｔｉｖｅＢｅｈａｖｉｏｒ【ｃ］．１９９４．４５３－４６２．［４９］ｕｅｙａｍａＴ，Ｆｕｌ（ＩｌｄａＴ．ｓｅｌｆ－ｏ唱ａＩｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＣｅｌｌｕｌａｒＲｏｂｏｔｓｕｓｉｎｇＲａｎｄｏｍｗａｌｌ【ｗｉｍｓｉｍｐｌｅＲｕｌｅｓ【Ａ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥＩ—ＣＲＡ【ｃ】．１９９３５９５—６００．［５０】王越超．多机器人协作系统研究［Ｄ】．哈尔滨：哈尔滨工业大学，１９９９．ＰｒｅｓｅｎｔＳｉｔｕａｔｉｏｎａｎｄＦｕｔｕｒｅＤｅＶｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔＲｅｓｅａｒｃｈｚＨＡＮＧＭｉｎｇ?１ｕ，ＤＩＮＧＣｈｅｎｇ－ｊｕｎ，ＤＵＡＮＰｉｎｇ（ｓｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈ锄ｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎ舀ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓ时ｏｆＴｅｃｌｌｎｏｌｏ鼢Ｔｉ柚ｊｉｎ３００１３０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｉｓａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｓｕｌ砌ａｒｉｚｅｄｉｎｃｌｕｄｉｎｇｉｔｓｃｏｍｐｕｔｅｒｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｆｂｍｌａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒｓ，ｅｎｖｉｒｏｍｅｎｔｒｅｃｏｇＩｌｉｔｉｏｎ，ｒｏｂｏｔＶｉｓｉｏｎ，ｒｏａｄｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎ仃Ｄ１．ＩｎｔｈｅｅｎｄｔｈｅｓｔｕｄｙｔｒｅｎｄｏｆＩＩｍｌｔｉ—ｒｏｂｏｔｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎａｎｄｍｏｂｉｌｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｉｓｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ；ｉｎｆｂｍａｔｉｏｎｍｓｉｏｎ；ｒｏａｄｆｏｌｌｏｗｉｎｇ；曲ｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎ仃０１；ｍｕｌｔｉ—ｒｏｂｏｔ作者简介：张明路，工学博士、教授，博士生导师．１９９７年，毕业于天津大学机械学专业，获博士学位．现任河北工业大学机械工程学院院长，全国高校机器人及自动化学会常务理事，河北省振动工程学会副理事长，“中国机械工程’杂志社编委会理事，天津市自动化技术及应用研究会副秘书长，天津市机械工程学会理事，中国机械工程教育协会高校机电类学科教学委员会委员．近年来承担了国家８６３计划等科研项目多项，发表学术论文３０余篇，其中ｓｃＩ收录３篇，ＥＩ收录１１篇．主页：ｈｔｔｐ：／／ｍｅｓ．ｈｅｂｕｔ．ｅｄｕ．ｃｌｌ／ｉｎｍｅｃｈｊＶｅｂ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔＩＩｌ联系电话：０２２—２６５“５０６；Ｅ．ｍａｎ：ｚｈａｎｇｍｌ＠ｈｅｂｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ

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

智能移动机器人

智能移动机器人近年来，随着机器人研究的不断发展，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透，结合这些领域的应用特点，各种各样的具有不同功能的机器人被研制出来，并且在不同的应用领域都得到了广泛的应用。本文主要设计一个配置机械手的智能移动机器人，可以调速、转弯、抓取物体。涉及到双目摄像头定位、激光测距、电机控制、压力传感器等技术。一、系统总体结构图机器人系统主要由机械系统、驱动控制系统、视觉系统、传感器系统、上位机系统、电源系统以及人机交互系统等组成。系统总体结构图如下：智能机器人平台采用了主从结构的分布式处理方式，由上位机系统来协调控制各个子模块系统。各个子系统都有自己的数据处理机制，数据处理都在本模块的DSP处理器中完成。上位机只是负责数据融合、任务分解、策略选择制定、协调控制各子模块等工作。当上位机需要某个模块的数据时，子模块向上位机提供该模块经过处理以后的数据。由于大量的数据处理都在各个子模块中完成，上位机得到的都是经过处理后的小量数据，大大减少了上位机的负担。采用这种方式既提高了上位机的效率，又增加了系统的稳定性，方便系统的维护。二、机械手

该机械手的设计仿照人类手臂的构造，总共有五个自由度，包括抬手臂转动关节，肩转动关节，肘转动关节，腕转动关节，手爪旋转关节与手爪开闭关节。这种多自由度的设计使得机械手具有较大的灵活度，以适应抓取不同目标物体的要求。三、控制系统 1、感知系统感知系统也就是传感器系统，本智能机器人系统的传感器系统可以只包含两个传感器，一个是测障、测距用激光传感器，一个是抓物时压力感测的压力传感器。红外测距传感器（简称PSD：Poison Sensitive Detector）：通常采用光学三角测量方法来确定机器人同物体之间的距离：传感器的红外发光管发出红外光，当红外光没有碰到障碍的时候，红外光保持前行；当红外光碰到障碍的时候，红外光反射回来，并进入探测器。这样，在反射点，发射器，探测器之间形成一个三角形，探测器通过镜面反射，将红外光射入一个线性CCD中，由CCD测量反射光的角度，并由角度的大小来计算障碍物的距离。本机器人系统配置4路PSD传感器，分别以接近于90度的角度间距安装于机器人的前、后、左、右四个方向上和机械臂抓手的手掌内。图2 PSD传感器位置示意图压力传感器：测得与物体接触的压力值返回给DSP分析处理：是否继续抓紧动作。装在机械臂抓手的每个手指上。传感器系统结构图

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。

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。

智能式移动机器人设计说明书

智能移动式送料机器人机械系统设计摘要：智能移动式送料机器人以电动机作为驱动系统，运用单片机传感器等技术达到其智能移动的目的，实现行走、刹车、伸缩、回转等多种动作的操作。因此它具有机械化、程序化、可控化、适应性、灵活性强的特点。前言：工业机器人是一种典型的机电一体化产品在现代生产中应用日益广泛，作用越来越重要，机器人技术是综合了计算机、控制、机构学、传感技术等多学科而形成的高新技术是当代研究十分活跃，应用日益广泛的领域。

现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”我国研制的排爆机器人不仅可以排除炸弹，利用它的侦察传感器还可监视犯罪分子的活动。监视人员可以在远处对犯罪分子昼夜进行观察，监听他们的谈话，不必暴露自己就可对情况了如指掌。智能小车，又称轮式机器人，可以在人类无法

适应的恶劣和危险环境中代替人工作。它是一个集环境感知，规划决策，自动驾驶等功能于一体的智能系统。现如今已在诸多领域有广泛的应用。对于快要毕业的大学生来说也是一个实时、富有意义和挑战的设计课题。正文：设计方案：一课题名称：智能移动式送料机器人设计二机器人工作过程及设计要求自主设计智能移动小车，设计一个取料手爪装配到小车上，完成取料机器人的机械系统设计，并进行机器人运动规划和取料虚拟仿真，使机

器人完成如下动作：沿规定路径行驶——工件夹取——车体旋转——手爪张开，将工件从储存处送到运料车上。三机器人设计的内容一机械手的设计：

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

移动机器人的发展史和应用领域

移动机器人的发展史和应用领域移动机器人的发展史和应用领域电子元件知识11月29日讯，智能移动机器人，是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，代表机电一体化的最高成就，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。移动机器人的研究始于60年代末期。斯坦福研究院（SRI）的NilsNilssen和CharlesRosen 等人，在1966年至1972年中研发出了取名Shakey的自主移动机器人。目的是研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制。什么是移动机器人？根据移动方式来分，可分为：轮式移动机器人、步行移动机器人（单腿式、双腿式和多腿式）、履带式移动机器人、爬行机器人、蠕动式机器人和游动式机器人等类型；按工作环境来分，可分为：室内移动机器人和室外移动机器人；按控制体系结构来分，可分为：功能式（水平式）结构机器人、行为式（垂直式）结构机器人和混合式机器人；按功能和用途来分，可分为：医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等；一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统。移动机器人具有移动功能，在代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）环境下作业和人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业方面，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。移动机器人是一种在复杂环境下工作的，具有自行组织、自主运行、自主规划的智能机器

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，

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：

智能移动机器人详细介绍

智能移动机器人详细介绍智能移动机器人，是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，代表机电一体化的最高成就，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。移动机器人的研究始于60年代末期。斯坦福研究院（SRI）的NilsNilssen 和CharlesRosen等人，在1966年至1972年中研发出了取名Shakey的自主移动机器人。目的是研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制。什么是移动机器人？根据移动方式来分，可分为：轮式移动机器人、步行移动机器人（单腿式、双腿式和多腿式）、履带式移动机器人、爬行机器人、蠕动式机器人和游动式机器人等类型；按工作环境来分，可分为：室内移动机器人和室外移动机器人；按控制体系结构来分，可分为：功能式（水平式）结构机器人、行为式（垂直式）结构机器人和混合式机器人；按功能和用途来分，可分为：医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等；一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统。移动机器人具有移动功能，在代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）环境下作业和人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业方面，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。移动机器人是一种在复杂环境下工作的，具有自行组织、自主运行、自主规划的智能机器人，融合了计算机技术、信息技术、通信技术、微电子技术和机器人技术等。