資料介紹
目前,工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展方興未艾,市場潛力巨大,要使工
業(yè)機(jī)器人真正應(yīng)用于生產(chǎn)線上的方方面面,滿足人們?nèi)找嬖鲩L
的需求,就離不開高性能的語音識(shí)別系統(tǒng)。因?yàn)?a href='http://srfitnesspt.com/v/' target='_blank' class='arckwlink_none'>工業(yè)機(jī)器人面
對(duì)的是生產(chǎn)上的實(shí)際需求,其最佳工作方式是機(jī)器人按照人們
最熟悉的、最常用的語音命令去完成指定的工作,并可進(jìn)一步
與人進(jìn)行語言交流。研究機(jī)器人的語音識(shí)別,開發(fā)實(shí)用的機(jī)器
人語音識(shí)別系統(tǒng),對(duì)于工業(yè)機(jī)器人的普及與應(yīng)用意義重大。
的策略,在工業(yè)噪聲環(huán)境下建立規(guī)定為孤立詞、小詞表、非特定
人的機(jī)器人語音識(shí)別系統(tǒng),同時(shí)采用 MEL 倒譜系數(shù)的特征提
取方法以及基于隱馬爾可夫模型(HMM)的改進(jìn) K 均值分段語
音算法來進(jìn)一步使工業(yè)機(jī)器人提高一定實(shí)時(shí)性需要的對(duì)規(guī)定
的語音做出相應(yīng)的動(dòng)作反應(yīng)或語言反應(yīng)的能力,在保證一定的
語音識(shí)別率的前提下增強(qiáng)工業(yè)機(jī)器人的智能性。
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