CN105788595A - 机器人语音识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种机器人语音识别方法,包含步骤1:打开音频传感器,采集音频信号;步骤2:对采集到的音频信号,进行模数转换;步骤3:将转换后代数字信号送人模式识别缓冲区;步骤4:对模式识别缓冲区中的信号按照振幅做离散化处理;步骤5:将按照振幅做离散化处理的数据,在模式识别数据库中进行匹配算法;步骤6:对所有命令依据匹配算法的结果进行概率运算;步骤7:按照概率从大到小的方式排序;步骤8:将概率最大的命令作为结果输出。由于对语音输入命令关联度越高的命令所得到的概率越大,所以本发明有效的避免了对语音输入命令的误判,提高了识别效率和准确性。

Description

机器人语音识别方法
技术领域
本发明涉及一种语音识别方法,特别是一种机器人语音识别方法。
背景技术
人类通过声带发出声音,其他人通过耳朵接收说话的人的声音,虽然每个人的音频信息都不一样,甚至同一个人正常时和生病时发出的音频信息都不一样,我们依然可以清晰地识别出对发的内容。人类语音的识别模式是一个还没有搞清楚的课题。机器人对声音的识别,是机器人音频采集传感器将声音的频率信号,进过模数转换器转换为数字信号,机器人处理器对这些数字信号进行处理,分析出语音信号的内容。
但是,人类语音有不同的情况,同一个字跟不同的字组合,这个字发音就会产生变化,如:连读、儿化音等。不同的语速,不同的心情读同一个字也会发出区别很大的音频信息。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种机器人语音识别方法,该机器人语音识别方法可以对主人发出的音频命令,快速准确地识别。
为了实现上述发明目的,本发明机器人语音识别方法,包含步骤1:打开音频传感器,采集音频信号;步骤2:对采集到的音频信号,进行模数转换;步骤3:将转换后代数字信号送人模式识别缓冲区;步骤4:对模式识别缓冲区中的信号按照振幅做离散化处理;步骤5:将按照振幅做离散化处理的数据,在模式识别数据库中进行匹配算法;步骤6:对所有命令依据匹配算法的结果进行概率运算;步骤7:按照概率从大到小的方式排序;步骤8:将概率最大的命令作为结果输出。
由于对语音输入命令关联度越高的命令所得到的概率越大,所以本发明有效的避免了对语音输入命令的误判,提高了识别效率和准确性。
具体实施方式
本发明机器人语音识别方法。包含步骤1:打开音频传感器,采集音频信号;步骤2:对采集到的音频信号,进行模数转换;步骤3:将转换后代数字信号送人模式识别缓冲区;步骤4:对模式识别缓冲区中的信号按照振幅做离散化处理;步骤5:将按照振幅做离散化处理的数据,在模式识别数据库中进行匹配算法;步骤6:对所有命令依据匹配算法的结果进行概率运算;步骤7:按照概率从大到小的方式排序;步骤8:将概率最大的命令作为结果输出。
由于对语音输入命令关联度越高的命令所得到的概率越大,所以本发明有效的避免了对语音输入命令的误判,提高了识别效率和准确性。

Claims (1)

1.机器人语音识别方法,其特征在于:包含步骤1:打开音频传感器,采集音频信号;步骤2:对采集到的音频信号,进行模数转换;步骤3:将转换后代数字信号送人模式识别缓冲区;步骤4:对模式识别缓冲区中的信号按照振幅做离散化处理;步骤5:将按照振幅做离散化处理的数据,在模式识别数据库中进行匹配算法;步骤6:对所有命令依据匹配算法的结果进行概率运算;步骤7:按照概率从大到小的方式排序;步骤8:将概率最大的命令作为结果输出。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107742516A (zh) * 2017-09-29 2018-02-27 上海与德通讯技术有限公司 智能识别方法、机器人及计算机可读存储介质

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PB01 Publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20160720

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