KR20120111510A - 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템 - Google Patents

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KR20120111510A
KR20120111510A KR1020110030018A KR20110030018A KR20120111510A KR 20120111510 A KR20120111510 A KR 20120111510A KR 1020110030018 A KR1020110030018 A KR 1020110030018A KR 20110030018 A KR20110030018 A KR 20110030018A KR 20120111510 A KR20120111510 A KR 20120111510A
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한성현
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경남대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템은 사용자의 음성을 인식하여 저장하기 위하여 녹음, 인식후의 처리, 전처리 과정을 API화한 음성 인식 인터페이스 소프트웨어 키트와 단계와, 외부로부터 입력되는 입력 음성에 대하여 실제 음성의 구간을 계산하는 음성 검출 소프트웨어 키트와, 상기 입력 음성에 대하여 실제 음성 구간을 인식하는 음성 검출 소프트웨어 키트와, 인식된 음성 신호를 통해서 로봇을 제어하는 명령지시부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템{a system of robot controlling of using voice recognition}
본 발명은 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템에 관한 것으로서, 대화형 음성 인식 기술을 통해서 로봇을 제어하여 노약자 보호용으로 사용될 수 있는 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템에 관한 것이다.
대화를 위한 음성은 인간의 가장 자연스러운 통신수단으로 차세대 휴먼-머신 인터페이스(Human-Machine Interface)의 핵심인 음성인식 기술로 컴퓨터, 통신, 가전제품 등의 사용을 도와주는 고품위의 차세대 사용자 인터페이스로서 산업 및 정보화 기술에 적용되어 제품의 고부가가치를 선도할 수 있는 기술이다.
대화를 위한 음성인식 로봇제어 기술에서 로봇 응용을 위한 원격 마이크 환경의 전처리 음질향상을 위해서는 실시간 어레이(array) 음성명령 신호처리 제어 기술이 필수적이며, 현재 기술은 저주파 부분의 잡음제거 효과가 상대적으로 저조하고 방향 검지 성능 의존도에의 큰 문제가 있어서 이들 문제의 해결이 요구되고, 음성인식 후처리 기술은 현재 초기 연구단계로 아직 보편적으로 표준화된 연구결과가 없는 상태이며, 어휘 또는 간단한 구문/의미단계 지식만으로 수정하는 방식이 사용되고 있다.
대화를 위한 음성인식 제어 기술은 오랜 연구를 거쳐 최근에 이르러 실생활에 사용되는 단계에 이르렀으나 아직까지도 인간과 비슷한 수준의 화자인식을 위해서는 해결해야 할 문제가 많이 남아 있다.
종래의 음성을 통한 로봇의 무인원격제어에서는 시스템이 정교하지 못해 에러의 발생율이 높아 그 신뢰도가 저하되어 있는 형편이다.
대화음성인식 성능향상을 위해서는 대화현상을 반영한 음향/어휘/언어모델 개발이 필요하며, 대화주제 및 사용자의 발화 스타일을 반영한 언어모델 적은 기법 개발도 이루어져야 할 것이다.
음성언어 후처리 성능향상을 위해 후처리 기법과 언어모델 적은 기법의 통합 방식이 시도되고 있으며, 원격음성호출을 위한 고 잡음/고 왜곡 환경에 특화된 핵심어 검출 방식과 음성인식 및 화자인식 기술을 통합한 음성/화자/발화내용 통합검증 방식에 대한 연구가 필요하다.
대화 모델링을 위한 현재의 접근방식들은 지식 집약(knowledge intensive) 접근 방식으로서 강건성 유지와 영역 확장이 어려운 문제점을 지니며, 대화모델의 개념적 부분 이외에 해당언어 특성에 대한 고려도 필요하다.
핵심어 검출 기술을 원격 음성호출 응용에 사용하려면 방향검지 이전 적용이 불가피 한데 이 경우 어레이 마이크에 의한 음질향상의 도움을 받지 못하므로 심각한 성능저하가 발생하며, 이 문제의 해결을 위해 고 잡음 및 고 왜곡 환경에 특화된 핵심어 검출 방식의 개발이 요청된다. 또한 지속적인 청취 모드(continuous listening mode)에서의 핵심어 검출 시 잘못된(false alarm) 문제의 해결이 요망된다.
본 발명의 목적은 화자 종속과 함께 화자 독립을 지원하면서 잡음 환경과 인식 대상 데이터베이스가 큰 경우에도 높은 인식율과 빠른 인식 속도를 가지고 사용자가 미리 훈련할 필요 없이 바로 사용 가능하며, 거절 기능을 통해 외부 잡음이나 등록되지 않은 단어에 대해 인식기에서 인식결과를 추정하여 신뢰도가 낮은 경우 사용자에게 인식결과를 검증할 수 있도록 하여 그 신뢰도를 높일 수 있는 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명에 따른 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템은 사용자의 음성을 인식하여 저장하기 위하여 녹음, 인식후의 처리, 전처리 과정을 API화한 음성 인식 인터페이스 소프트웨어 키트와, 외부로부터 입력되는 입력 음성에 대하여 실제 음성의 구간을 계산하는 음성 검출 소프트웨어 키트와, 상기 입력 음성에 대하여 실제 음성 구간을 인식하는 음성 인식 소프트웨어 키트와, 인식된 음성 신호를 통해서 로봇을 제어하는 명령지시부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템은 점점 지능화 되고, 다양화 되어가고 있는 로봇산업에서 음성인식을 통해 사용자가 보다 쉽고 편리하게 로봇을 제어할 수 있는 효과가 있다.
또한, 제어 대상이 확대되는 경우에 있어서도 음성인식의 효율과 정확도를 높일 수 있는 효과가 있으므로, 결과적으로 음성인식서비스의 신뢰도를 높인 각종 로봇을 제공할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템을 도시하는 구성도.
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식 시스템을 도시하는 흐름도.
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식 시스템의 단어 등록 프로그램의 화면을 도시하는 예시도.
도 4는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식 시스템의 프로그램 구성을 도시하는 예시도.
도 5는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식 프로그램의 시작화면을 도시하는 예시도.
도 6은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식 시스템의 제어기 모듈을 도시하는 사진.
도 7은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식 시스템에 이용되는 무선통신 마이크로폰(Microphone) 유닛(Units)을 도시하는 사진.
도 8은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템을 이용한 로봇의 사진.
도 9는 도 8의 로봇에 설치되는 전방위 장애물회피 초음파센서 모듈의 사진.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시 예를 상세하게 설명하고자 한다.
본 발명에 따른 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템은 사용자의 음성을 인식하여 저장하기 위하여 녹음, 인식후의 처리, 전처리 과정을 API화한 음성 인식 인터페이스 소프트웨어 키트와 단계와, 외부로부터 입력되는 입력 음성에 대하여 실제 음성의 구간을 계산하는 음성 검출 소프트웨어 키트와, 상기 입력 음성에 대하여 실제 음성 구간을 인식하는 음성 검출 소프트웨어 키트와, 인식된 음성 신호를 통해서 로봇을 제어하는 명령지시부를 포함한다.
본 발명에 따른 로봇 제어 시스템은 로봇이 명령어(Keyword)만을 인식하거나, 명령어 전후에 임의의 음성이 발성되어도 명령어만을 추출하여 인식하고, 정형화된 문장 형태로 발음된 음성을 인식하여 무선원격제어 명령을 수행하도록 하는 기법을 적용하였다.
음성인식의 적용방식은 두 가지 방법 즉, 화자 독립 방식(S/W)과 화자 종속 방식(H/W)이 모두 적용될 수 있도록 구성된다.
상기 화자 종속 방식은 미리 등록한 특정 화자만을 대상으로 하며 인식 성능이 뛰어나며, 휴대폰의 음성 다이얼링이 대표적인 예이다.
이러한 화자 종속 방식은 PC기반 음성인식 프로그램에 의한 무선통신 원격제어 기법이며, 단어나 구를 특별한 튜닝 없이 바로 인식이 가능하며 사용자가 등록한 단어 수의 제한 없이 인식 가능하고, 음성 인식 결과의 RS-232 인터페이스를 통한 출력 가능하다.
다음으로, 화자 독립방식은 불특정 화자를 대상으로 하기 때문에 각각의 화자 특성에 구애받지 않고 음성의 특징을 찾을 수 있도록 대용량의 음성 데이터베이스가 필요하다.
화자 독립방식은 최소 10단어 최대 200단어 음성인식 단어 등록 가능하고, 음성 인식 등록, 재생, 그리고 리셋(Reset)버튼 활용 방법 적용이 가능하다.
이하 첨부된 도면에 의거하여 본 발명에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템을 도시하는 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이 음성인식은 우선 사람의 목소리를 마이크(10)나 헤드셋을 통하여 입력하면, 주어진 소스로부터 음성부분만을 검출한다. 이 부분이 음성인식의 성능에 큰 영향을 미치는 부분이라 할 수 있고, 음성의 특징을 추출하게 되는데 이는 일종의 음성압축뿐이며 또한 인간의 발성기관을 모델링하여 필터의 계수를 찾아내는 부분이다. 음성의 시변적인 특성을 잘 모델링 할 수 있는 알고리즘을 사용하여 실제의 음성인식이 이루어지며, 인식 결과에 따라서 명령지시부(20)가 로봇(30)에게 지시를 내리게 된다.
본 발명에 따른 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템은 API화한 음성 인식 인터페이스 소프트웨어 키트, 음성 검출 소프트웨어 키트와, 음성 인식 소프트웨어 키트와, 명령지시부를 포함한다.
먼저, 음성 검출 소프트웨어 키트에 대해 살펴보면,
상기 음성 검출 소프트웨어 키트는 음성버퍼, 음성파일 그리고 실시간으로 음성이 입력될 때, 입력 음성에 대해서 실제 음성의 구간을 계산하는 소프트웨어 키트이다.
-Make EPD단계
먼저, 음성검출을 실행하기 전에 먼저 음성검출 구조체를 할당하고 멀티 스레드(Multi-Thread)를 사용할 경우 스레드 개수만큼 음성검출을 할당하는 단계를 거친다.
-void Mu(A)Law2Pcm 단계
다음으로, 실시간으로 입력된 단일 크기의 버퍼에서 음성을 검출하고, p버퍼의 크기는 Set Samples ln Buf()에서 설정할 수 있으며, Find Speech Interval() 함수를 호출할 때 p버퍼의 크기는 동일해야 한다.(Int Find Speech Interval 단계)
그리고, n버퍼사이즈 크기의 u(a)law버퍼(8khz-8bit u-law)를 lpPcm(8khz-16bit linear pcm)으로 변환 하고, Find Speech Interval(char *pBuf, pEpd)에서 p버퍼는 항상 8khz-16bit linear pcm이다. 그래서 8khz-8bit u(a)-law를 linear pcm으로 변환하여 함수를 호출한다.
-int Get Start(End) Speech Frame 단계
검출된 음성버퍼에서의 시작(마지막) 프레임 인덱스(Index)를 구하고, 음성 검출이 완료된 후에 호출해야 하며, 리턴 값은 보통의 경우 4이다.
-int Get Start(End) Speech Frame Index 단계
파형을 그릴 때 주로 사용되며, 녹음버퍼에서의 음성구간의 시작(끝)을 나타내는 프레임 인덱스(Index)를 구하고, 음성 검출이 완료된 후에 호출해야 한다.
-int Set Samples In Buf 단계
실시간으로 음성을 검출할 때 Find Speech Interval(pBuf, pEpd) 함수의 p버퍼의 단일 크기를 설정한다. Byte 크기가 아니라 16bit 데이터의 개수를 의미한다. 만약 n샘플들이 160 이라면, p버퍼의 버퍼 크기는 320이고, 16bit 데이터의 개수는 160개 이다. 8Khz전화망을 사용한 음성인식 이라면 n샘플들은 80의 정수배로 설정하고 160이상으로 설정하고, 16Khz Sound card를 이용한 음성인식 이라면 n샘플들은 160의 정수배로 설정하고 320 이상으로 설정한다.
-int Set Min(Max) Speech Frame
음성 검출 조건을 설정하는 것으로 최소(최대) 길이의 음성을 설정한다. 최소(최대) 음성 길이란 음성 검출을 할 때 입력된 음성이 최소(최대)음성보다 길어(짧아)야 음성으로 간주한다. 음성이 최소(최대)음성보다 짧으(길)면 잡음으로 간주한다. 최소(최대)음성은 단위가 프레임이다 즉 1초에 100프레임이므로 최소 음성의 길이를 0.3(3)초로 설정하려면, 최소(최대)음성을 30(300)으로 설정해야 한다.
-int Set Silence
음성 검출 시 음성 입력이 완료된 후, 휴지 구간을 설정한다. 휴지구간이란 음절이 입력되고 그 뒤에 또 다른 음성이 입력이 되는지를 기다리는 구간이다. 휴지구간 이내에 또 다른 음성이 입력되면 연속적인 음성으로 간주하고 음성이 입력되지 않으면 음성의 입력이 완료된 것으로 간주한다.
-int Epd Speech In File
음성이 파일에 있을 때 음성 검출을 수행하고, 음성이 검출된 후에 인식이 가능하다.
다음으로, 음성인식 소프트웨어 키트에 대해 살펴보면,
상기 음성인식 소프트웨어 키트는 대화형 음성명령 제어용 음성검출 소프트웨어 개발 키트를 이용해서 입력 음성에 대해서 실제 음성 구간이 계산된 후 실제 음성 구간을 인식하는 소프트웨어이다.
-int Make File Domain
psz파일의 파일을 읽어 들여 파일 도메인을 생성한다. 도메인에 새로운 단어의 추가/삭제가 발생해도 그 변경된 내용을 파일로 저장할 수 있다. 즉, 변경된 내용에 대해서 재사용이 가능하다.
-void Free File Domain
생성된 파일 도메인에서 할당한 도메인 구조체를 할당한다. 만약 a.txt 파일을 도메인으로 만들어서 사용하다가, 단어의 추가/삭제가 발생하고 그 변경된 내용을 a.txt에 저장하지 않았다면 도메인을 해제할 때 변경된 내용을 일괄적으로 저장할지를 결정해야 한다. 저장했다면 다음에 a.txt를 다시 도메인으로 사용한다면 변경된 내용에 대해서도 인식을 할 수 있지만, 저장하지 않았다면 사용할 수 없다.
-DOMAINLIST *Make Mem Domain
일시적으로 사용할 메모리 도메인을 생성한다.
-void Free Mem Domain
생성된 일시적으로 사용할 메모리 도메인에서 생성한 메모리 도메인을 해제한다. 메모리 도메인은 파일에 저장할 수 없으므로 한번 해제 하면 더 이상 사용할 수가 없다.
-int Add Word To Domain
생성된 파일 도메인 혹은 메모리 도메인에 단어를 추가 한다. 여러 단어를 추가 한다면 저장은 0으로 하여 추가를 하고 마지막 단어만 저장 값을 1로 하여 추가한다. 이것은 마지막 한번만 파일로 저장한다는 의미이다.
-int Del Word To Domain
파일 도메인 혹은 메모리 도메인에서 sz단어의 단어를 삭제 한다. 여러 개의 단어를 삭제 할 때, 저장 값을 0으로 설정하여 삭제를 하고, 마지막 단어 삭제시만 저장 값을 1로 하여 삭제한다. 이것은 마지막 단어 삭제 할 때만 도메인의 변경된 내용이 모두 적용된다.
-VUSER *Make VUser
도메인에서 인식을 하기 위해서 인식 구조체를 할당한다. 이 구조체는 Thread-Safe이며, 멀티 스레드를 지원하기 위해서 스레드 개수만큼 사용자 구조체를 할당해야 한다.
-void Free VUser
할당된 사용자 구조체를 해제한다.
-int Speech To Feature
검출된 음성에서 인식을 하기 전에 음성을 특징으로 변환 한다. 음성 검출이 완료된 후에 인식을 시도하기 전에 호출해야 한다.
-int Speech To Text
도메인에서 인식을 실행한다.
다음으로, 음성인식 인터페이스 소프트웨어 키트에 대해 살펴보면,
상기 음성인식 인터페이스 소프트웨어 개발 키트는 음성인식의 기능을 보다 쉽게 쓰기 위한 소프트웨어 개발 키트이다. 음성인식 인터페이스 소프트웨어 개발 키트는 직접 사용할 경우 녹음, 인식 후의 처리, 전처리 등 복잡한 과정을 거쳐야만 할 수 있다. 또한 비주얼 베이직 등에서는 녹음 등의 과정이 복잡하여 구현 시에 애로사항이 많다. 이러한 것들을 간단히 API화 하여 사용자는 음성인식을 시작 시키고 결과만 받으면 될 수 있는 그러한 API가 필요하게 된다. 이러한 것을 가능하게 해주는 것이 음성인식 인터페이스 소프트웨어 개발 키트이다.
- long Init Voice EZ Win Message
음성인식을 위한 준비과정을 실행하며, 음성데이터베이스의 로드 및 녹음 관련 구조체 할당한다. 음성인식이 되면 메시지가 전달되어 w파라미터에는 인덱스가 l파라미터에는 결과의 스트링 포인트가 전달된다.
- int New List
새로운 인식 단어셋을 등록하여준다.
- int Add(Delete) VSR Word
가변어 인식일 경우 음성인식 단어 셋에 하나의 단어를 추가(삭제)한다. 음성엔진은 인식 리스트를 바꾸기 위해서는 많은 작업이 일어나게 된다. 여러 개의 단어를 추가와 삭제를 할 때마다 음성단어 리스트를 변경하려면 속도 저하의 문제가 생긴다. 이를 방지하기 위해 여러 개의 단어를 추가와 삭제를 한 후 한번의 FlushVSRList를 실행하여 음성엔진에 1회의 부하만 주면 별 문제없이 실행된다.
- int Edit Output Word
가변어 인식일 경우 인식 명령어 셋에서 하나의 명령어의 출력 스트링을 수정할 수 있다. 음성엔진은 인식 리스트를 바꾸기 위해서는 많은 작업이 일어나게 된다. 단어의 추가와 삭제에서와 마찬가지로 여러 개의 출력 단어를 편집한 후 한번의 FlushVSRList를 실행하여 음성엔진에 1회의 부하만 주면 별 문제없이 실행된다.
- int Flush VSR List
단어의 추가, 삭제 또는 출력단어의 편집을 실행 한 후 음성인식 엔진에 적용 시킨다. 음성엔진은 인식 리스트를 바꾸기 위해서는 많은 작업이 일어나게 된다.
- int Start(Stop) Recognition
음성인식을 시작(중지)한다.
- int Start Save Wav
음성을 저장한다.
- int Stop Save Wav
음성 저장을 해제(중지)한다.
- int Set Param
음성인식을 위한 파라미터를 세팅한다.
- int Get Param
현재 세팅되어 있는 음성인식을 위한 파라미터 값을 얻는다.
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식 시스템을 도시하는 흐름도이다.
도 2에 도시된 바와 같이 Endpoint detection(s10)에서 음성의 시작점을 검출하면, 검출된 음성에 대해서 front end feature extraction(s20)에서 MFCC로 변환하고, MFCC를 이용하여 acoustic matcher(s30)에서 speech model과 acoustic score를 구하고 그 score를 이용하여 인식 network을 parsing(s40)해서 인식된 결과가 나오면 rejection(s50)에서 음성의 신뢰도를 평가하게 된다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식 시스템의 단어 등록 프로그램의 화면을 도시하는 예시도이다.
단어등록을 하면 word.dat파일에 추가(생성)되며 이 생성된 파일을 가지고 음성인식 엔진을 이용하여 단어음성인식을 하면 되고, 음성인식 단어 등록 프로그램 단어등록 방법은 아래와 같다.
시작을 눌러 음성인식 엔진을 Start시키고, 단어 Text Box에 단어를 입력한 다음 등록 버튼을 누른다. 다음으로, 마이크에 입력한 단어를 말하고, Wave Form Here 쪽에 Wave 파형이 나오면 한번 더 단어를 말한다. 단어 등록이 되었는지 확인하고, 단어를 계속 같은 방법으로 등록시킨다.
단어등록이 완료되었다면 일시정지 버튼을 눌러 음성인식 엔진을 Stop시키고, 종료 버튼을 눌러 프로그램을 종료시킨다.(종료시점에 등록한 단어들의 Output이 생성된다.
도 4는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식 시스템의 프로그램 구성을 도시하는 예시도이다.
도 4에 도시된 프로그램은 노약자 보호용으로 개발된 음성인식 시스템 프로그램의 구성을 도시하고 있으며, 개발자 입장에서 직접 로봇을 제어할 수 있으며, 음성인식을 이용한 로봇 제어 프로그램과 초음파를 이용한 장애물 회피 및 Bi-Directional 구동의 구조로 구성하였다. 또한 로봇에 적용되어 있는 모터의 경우, 메커니즘 설계과정에서의 복잡성에 따라 기어 비에 대한 비율을 추가적으로 감안하여 모터의 Gain 값을 설정하였다.
도 5는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식 프로그램의 시작화면을 도시하는 예시도이다.
프로그램 동작방법은 음성엔진 초기화를 클릭한 다음 음성인식 시작 버튼을 클릭하고 음성인식을 실행하면 된다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식 시스템의 제어기 모듈을 도시하는 사진이다.
도 6에 도시된 바와 같이 제어기 모듈은 수신 모듈(m10)과, 송신 모듈(m20)과 연결 모듈(m30)으로 이루어진다.
도 7은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식 시스템에 이용되는 무선통신 마이크로폰(Microphone) 유닛(Units)을 도시하는 사진이다.
도 7에 도시된 바와 같이 음성 명령이 마이크로폰을 통해 입력되면 통합제어 시스템에서 입력된 음성 명령을 처리하여 음성인식이 이루어지게 된다.
도 8은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템을 이용한 로봇의 사진이고, 도 9는 도 8의 로봇에 설치되는 전방위 장애물회피 초음파센서 모듈의 사진이다.
이상과 같이 본 발명은 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템을 제공하는 것을 주요한 기술적 사상으로 하고 있으며, 도면을 참고하여 상술한 실시 예는 단지 하나의 실시 예에 불과하므로 본 발명의 진정한 범위는 특허청구범위에 의해 결정되어야 한다.
10: 마이크로폰
20: 명령지시부
30: 로봇

Claims (1)

  1. 사용자의 음성을 인식하여 저장하기 위하여 녹음, 인식후의 처리, 전처리 과정을 API화한 음성 인식 인터페이스 소프트웨어 키트와;
    외부로부터 입력되는 입력 음성에 대하여 실제 음성의 구간을 계산하는 음성 검출 소프트웨어 키트와;
    상기 입력 음성에 대하여 실제 음성 구간을 인식하는 음성 인식 소프트웨어 키트와;
    인식된 음성 신호를 통해서 로봇을 제어하는 명령지시부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 대화형 음성 인식을 통한 로봇 제어 시스템.
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