CN109605373A - 基于机器人的语音交互方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于机器人的语音交互方法,包括步骤:1)机器人的语音系统采集用户发出的语音指令,在采集完成之后,将声音数据通过HTTP协议传送到语音系统云服务;2)语音系统云服务对语音数据进行自然语言处理,并将回答结果以JSON的格式回传到语音系统,语音服务进行语音的合成播报;3)对于语音系统云服务无法处理的数据,语音系统云服务将把这部分数据传送到自定义云服务,运行在云服务器的Web应用程序通过调用第三方云服务对这部分数据进行处理,然后将结果回传到语音系统。本发明基于机器人的语音交互方法,能使机器人对同一语义的不同表达更准确的把握,进而做出更接近人的对话回答。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域,特别涉及一种基于机器人的语音交互方法。
背景技术
当前的语音交互产品,我们称之为聊天机器人,基本分为两种,一种是开放域(Open Domain)聊天产品,以微软小冰为代表;另一种是任务导向(Task Oriented)聊天,以苹果Siri为代表。以当前的技术能力,在开放域聊天中,真正能做到每句话都理解用户意思还是不可能的,当前开放域聊天更像一个检索系统,只为用户的输入匹配一个答案而已,这样的聊天系统能力非常有限。
如申请号为201810079661.6发明名称为一种可学习应答语音和动作的语音控制机器人,通过输入提问语与应答语对机器人进行训练;申请号为201810356433.9发明名称为一种智能交互机器人控制系统;申请号为201710809429.9发明名称为一种迎宾机器人语音互动方法及系统。这些专利是在解决明确语义之后机器人应该执行的操作,但这些技术都局限于一些固定的思维,没有考虑到对话过程中的多变性以及同一语义可能的多种表达方式。
现有的语音对话机器人大多数只有语音上的问答,并没有肢体上的交互,这与现实中人与人之间的交流存在较大区别。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供一种基于机器人的语音交互方法,以使机器人能更准确的理解语义,做出更自然准确的应答,并使机器人能将肢体交互与语音问答结合起来,使机器人更加像人,从而在一定程度上解决现有机器人存在的问题。
本发明基于机器人的语音交互方法,包括以下步骤:
1)机器人的语音系统采集用户发出的语音指令,在采集完成之后,将声音数据通过HTTP协议传送到语音系统云服务;
2)语音系统云服务对语音数据进行自然语言处理,首先采用深度全序列卷积神经网络的语音识别框架,使用卷积层直接对整句语音信号进行建模,识别用户的语音指令后,采用UNIT获取结果,并将回答结果以JSON的格式回传到语音系统,语音服务解析JSON数据,然后通过控制硬件系统进行语音的合成播报,进而输出给用户;
3)对于语音系统云服务无法处理的数据,语音系统云服务将把这部分数据传送到自定义云服务,所述自定义云服务是运行在云服务器上的Web应用程序,Web应用程序通过调用第三方云服务对这部分数据进行处理,然后将结果回传到语音系统,语音系统对数据解析后进行语音播报,进而输出给用户。
进一步,所述的基于机器人的语音交互方法还包括以下步骤:
4)对于动作控制,语音系统云服务将把语音数据传送到自定义云服务,自定义云服务进行动作指令的识别,并将识别到的动作指令回传到语音系统;
5)语音系统中的串口服务把动作指令通过串口通信的方式传送到上位机,运行在上位机的主程序解析语音系统传过来的字节数据,然后将语音指令相对应的控制信号发送到机器人的舵机系统,所述的舵机系统包括舵机控制板和舵机,舵机控制板跟根据控制信号控制舵机,从而使机器人做出对应的肢体动作。
进一步,所述的基于机器人的语音交互方法,步骤1)中,还包括在采集语音过程中,使用波束形成技术,去除实际环境中的各类噪声;使用回声消除技术消除自身播放时带来的杂音;使用生源定位技术,准确定位声源角度,形成有效波束,以使采集更为准确;以及利用混响去除技术,去除采集过程中由于接收器带来的混响,避免信号干扰。
进一步,步骤3)中所述的第三方云服务是基于Turing OS的WebAPI。
本发明的有益效果:
1、本发明基于机器人的语音交互方法,其利用语音系统云服务对语音数据进行自然语言处理,采用深度全序列卷积神经网络的语音识别框架,使用大量的卷积层直接对整句语音信号进行建模,识别用户的语音指令;并且对于语音系统云服务不能处理的数据,还能通过自定义云服务调用第三方云服务对这部分数据进行处理;从而使机器人对同一语义的不同表达可以更的准确把握,进而做出更接近人的对话回答。
2、本发明基于机器人的语音交互方法,通过语音控制机器人的动作,上位机能识别出是否需要作出肢体反应,以及如何反应,从而使机器人能将肢体交互与语音问答结合起来,让机器人更加像人。
附图说明
图1是基于机器人的语音交互系统的结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述。
本实施例中基于机器人的语音交互方法,包括以下步骤:
1)机器人的语音系统采集用户发出的语音指令,在采集完成之后,将声音数据通过HTTP协议传送到语音系统云服务。
2)语音系统云服务对语音数据进行自然语言处理,首先采用深度全序列卷积神经网络的语音识别框架,使用卷积层直接对整句语音信号进行建模,识别用户的语音指令后,采用UNIT获取结果,并将回答结果以JSON的格式回传到语音系统,语音服务解析JSON数据,然后通过控制硬件系统进行语音的合成播报,进而输出给用户。
3)对于语音系统云服务无法处理的数据,语音系统云服务将把这部分数据传送到自定义云服务,所述自定义云服务是运行在云服务器上的Web应用程序,Web应用程序通过调用第三方云服务对这部分数据进行处理,然后将结果回传到语音系统,语音系统对数据解析后进行语音播报,进而输出给用户。本实施例中,所述的第三方云服务是基于TuringOS的WebAPI,基于Turing OS的WebAPI采用增强学习模型,能提供更接近人类意识的对话问答。
本实施例中基于机器人的语音交互方法,其利用语音系统云服务对语音数据进行自然语言处理,采用深度全序列卷积神经网络的语音识别框架,使用大量的卷积层直接对整句语音信号进行建模,识别用户的语音指令;并且对于语音系统云服务不能处理的数据,还能通过自定义云服务调用第三方云服务对这部分数据进行处理;从而使机器人对同一语义的不同表达可以更准确的把握,进而做出更接近人的对话回答。
作为对本实施例的改进,步骤1)中,还包括在采集语音过程中,使用波束形成技术,去除实际环境中的各类噪声;使用回声消除技术消除自身播放时带来的杂音;使用生源定位技术,准确定位声源角度,形成有效波束,以使采集更为准确;以及利用混响去除技术,去除采集过程中由于接收器带来的混响,避免信号干扰。
作为对本实施例的进一步改进,所述的基于机器人的语音交互方法还包括以下步骤:
4)对于动作控制,语音系统云服务将把语音数据传送到自定义云服务,自定义云服务进行动作指令的识别,并将识别到的动作指令回传到语音系统;
5)语音系统中的串口服务把动作指令通过串口通信的方式传送到上位机,运行在上位机的主程序解析语音系统传过来的字节数据,然后将语音指令相对应的控制信号发送到机器人的舵机系统,所述的舵机系统包括舵机控制板和舵机,舵机控制板跟根据控制信号控制舵机,从而使机器人做出对应的肢体动作。
本改进中基于机器人的语音交互方法,通过语音控制机器人的动作,上位机能识别出是否需要作出肢体反应,以及如何反应,从而使机器人能将肢体交互与语音问答结合起来,让机器人更加像人。
本实施例中实现以上基于机器人的语音交互方法的语音交互系统,其包括机器人的语音系统、云服务、上位机以及机器人的舵机系统。
所述语音系统包括软件系统和硬件系统,所述软件系统由串口服务APP和语音服务APP组成,串口服务APP和语音服务APP通过RPC(Remote Procedure Call)通信,串口服务APP由UARTKit、UARTKitAIUI、UARTKitCtr、UARTService四个APP组成,串口服务APP的作用在于:①解析来自上位机的串口消息;②向上位机发送控制信号;③与语音服务通信,进行数据的传递。语音服务APP由AIUI、AIUIProduct两个APP组成,语音服务APP的作用在于:①将声音数据通过HTTP协议传送到语音系统云服务;②与串口服务通信,进行数据的传递。所述的硬件系统包括:①麦克风阵列音频处理模块,其用于对声音进行预处理;②语音合成芯片,其用于合成语音;③加密芯片,其用于对声音数据进行加密。
所述的云服务包括语音系统云服务、自定义云服务以及第三方云服务。
所述的上位机包含微型Linux开发板和在Linux开发板上运行的主程序,主程序用于解析语音系统传过来的字节数据,然后将控制信号发送到机器人的舵机系统。
所述的舵机系统包括舵机控制板和舵机。
用户和语音系统通过语音的方式交互,语音系统和云服务通过HTTP协议通信,语音系统和上位机通过串口通信,上位机和舵机系统通过串口通信。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (4)
1.基于机器人的语音交互方法,其特征在于:包括以下步骤:
1)机器人的语音系统采集用户发出的语音指令,在采集完成之后,将声音数据通过HTTP协议传送到语音系统云服务;
2)语音系统云服务对语音数据进行自然语言处理,首先采用深度全序列卷积神经网络的语音识别框架,使用卷积层直接对整句语音信号进行建模,识别用户的语音指令后,采用UNIT获取结果,并将回答结果以JSON的格式回传到语音系统,语音服务解析JSON数据,然后通过控制硬件系统进行语音的合成播报,进而输出给用户;
3)对于语音系统云服务无法处理的数据,语音系统云服务将把这部分数据传送到自定义云服务。所述自定义云服务是运行在云服务器上的Web应用程序,Web应用程序通过调用第三方云服务对这部分数据进行处理,然后将结果回传到语音系统,语音系统对数据解析后进行语音播报,进而输出给用户。
2.根据权利要求1所述的基于机器人的语音交互方法,其特征在于:还包括以下步骤:
4)对于动作控制,语音系统云服务将把语音数据传送到自定义云服务,自定义云服务进行动作指令的识别,并将识别到的动作指令回传到语音系统;
5)语音系统中的串口服务把动作指令通过串口通信的方式传送到上位机,运行在上位机的主程序解析语音系统传过来的字节数据,然后将语音指令相对应的控制信号发送到机器人的舵机系统,所述的舵机机系统包括舵机控制板和舵机,舵机控制板跟根据控制信号控制舵机,从而使机器人做出对应的肢体动作。
3.根据权利要求1所述的基于机器人的语音交互方法,其特征在于:步骤1)中,还包括在采集语音过程中,使用波束形成技术,去除实际环境中的各类噪声;使用回声消除技术消除自身播放时带来的杂音;使用生源定位技术,准确定位声源角度,形成有效波束,以使采集更为准确;以及利用混响去除技术,去除采集过程中由于接收器带来的混响,避免信号干扰。
4.根据权利要求1所述的基于机器人的语音交互方法,其特征在于:步骤3)中所述的第三方云服务是基于Turing OS的WebAPI。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190412 |
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