智能机器人语音远程控制系统的设计

为使智能机器人远程控制更加方便、快捷、人性化,设计并实现了一种智能机器人的语音远程控制系统方案。该方案利用微软语音开发包Microsoft Speech SDK,构建基于听写模式的大词汇量语音识别模块和语音合成模块,利用海量中文智能分词组件构建关键词检测模块,结合VFW（Video For Windows）技术与无线网络技术构建信息传输模块。实验表明,该系统语音识别准确率高,识别范围广,语音输入灵活。     

论基于机器人的语音识别技术

语音识别技术是一个涉及多种学科的集成技术,目前已在工业、军事和医疗部门,产品检验和人机语音通信等领域取得了广泛的实际应用.语音识别技术长期以来一直是研究热点,但现有的语音识别系统运行缓慢,成本高,不方便使用.这些缺点影响了语音识别的速度,系统的硬件实现和应用.特别是在吵闹的环境中应用智能机器人语音识别更是非常困难.用于识别的工业智能机器人技术研究也越来越受到人们的关注.     

基于语音识别和无线传感网络的智能家居系统设计

基于语音识别技术和无线传感网络,设计了一套能够通过远程语音遥控进行便捷控制的智能家居系统;分析了语音识别技术的基本原理和无线传感网络在智能家居中的应用,重点阐述了系统的设计方案以及主要硬件组成和软件设计思路;通过对特定人语音识别的训练和测试,该系统能够以较高的识别率和灵敏度完成对智能家电的远程控制;系统实时输出识别结果,识别速度快,抗干扰能力强,识别率可以达到98%,在语音远程控制领域具有广阔的市场前景和应用推广价值。     

管制指令语音识别在模拟飞行界面的实现

将语音识别技术应用到管制学员的培训中是提高管制模拟机应用效率的重要途径.在深入分析中文管制指令特征的基础上,从语音识别基础技术出发,设计一套适合于中英文管制指令语音特点的语音识别技术,利用MATLAB完成相应程序的编写和模拟飞行界面的设计.通过形成独特的管制指令语音识别模板库,最终在模拟飞行界面实现管制语音指令对航空器飞行的控制.从而为进一步实现自动化模拟机机长席位提供可能,最终完全替代人工机长席位.     

语音控制的四旋翼飞行器设计与实现

基于语音识别技术,设计了一套语音远程控制四旋翼飞行器的系统。使用LD3320语音处理芯片和STM32微处理器实现语音识别功能,采用NRF24L01将识别结果传输到飞行器。选用STM32作为四旋翼飞行器的主控芯片,采用六轴运动组件MPU6050、三轴数字罗盘HMC5583L等传感器对飞行器的姿态进行实时测量,再利用数字滤波器对姿态信息进行处理,然后采用四元数进行姿态解算,最后运用双闭环PID控制算法实现姿态控制的要求。测试结果表明,通过语音可以控制四旋翼的正常飞行及姿态变化,系统稳定可靠。     

基于分布式控制系统的轮式智能机器人研究

语音处理、图像处理和定位导航是智能机器人研究的核心内容。介绍了分布式控制系统和CAN总线的概念和特性,提出了一种用于智能机器人的分布式控制系统结构,对基于该控制系统的智能机器人的体系结构、导航与控制、环境感知进行了研究,着重阐述了语音识别和图像识别功能的实现方案。     

基于领域知识的语音识别鲁棒性增强技术研究

针对语音识别软件在有噪声干扰时识别准确率降低的问题，为确保使用语音控制操作的安全性，提出一种基于领域知识的语音识别鲁棒性增强方法。以舰艇操控为应用背景，建立舰艇操控领域知识图谱；从航海图书资料和经典海战影视资料中提取舰艇操控指令，构建舰艇操控指令中文语音数据集；提出一种嵌入领域知识的解码方法，通过计算识别结果与领域知识图谱的匹配度对输出控制指令进行修正。实验结果表明，相较于目前流行的连接时序分类解码方法和基于注意力机制的解码方法，所提解码方法在识别信噪比为10 dB和20 dB的带噪语音时字错误率分别下降了4.0%和1.5%,指令识别准确率分别提升了10.3%和6.3%,提高了语音识别模型识别中文指令的鲁棒性。     

基于STM32的智能宿舍的设计与制作

本文是利用SMT32单片机对大学生宿舍进行智能化改造,包括手机远程控制,语音识别控制,智能起床唤醒三大功能。其中手机远程控制可以使用户通过手机就能控制宿舍内的灯光,窗帘以及热水器的开关并自由设置加热温度。语音识别功能可以通过语音控制电灯和电动窗帘。智能起床唤醒功能可以使灯光亮起,窗帘自动打开,MP3音乐自动播放。也包括万年历和起床时间自由设定。     

基于云计算和语音识别的控制系统

近年来,随着语音控制的热度逐渐增加,语音助手的种类也越来越多,但该类应用通常都是通过语音识别技术 来实现对用户指令的识别和反馈。本文所介绍的软件是一款基于云计算和语音识别的控制系统,和传统语音识别应用不同的 在于其语音识别的方式采用了本地语音识别,结合云计算和物联网传感器进行信息的处理。     

智能仿生双向手语翻译系统

设计了一套智能仿生双向手语翻译系统,该系统主要由STM32微处理器、LD3320非特定语音识别模块、SYN6288语音合成芯片等组成,能够实现语音与手势的双向翻译。其中语音转手势部分可通过语音识别模块获得指令,手语机器人根据指令完成语音转动作的翻译。手势转语音部分通过数据手套捕获手臂的动作和姿态,识别手语动作,控制手语机器人发出语音。该系统具有成本低、识别度高、使用方便等优势,具有良好的应用前景。     

基于智能语音的翻译机器人自动化控制系统设计

为提升自动控制效果,加快翻译速率,设计基于智能语音的翻译机器人自动化控制系统。采集外界智能语音信号,利用A/D转换器得到数字信号,启动语音唤醒模块激活翻译机器人,听写模式识别复杂语音信号,命令模式识别简单语音信号,得到语言文本识别结果,通过深度学习关键词检测方法提取关键词作为翻译机器人的自动化控制指令,通过单片机识别自动化控制指令。实验结果表明,该系统可有效采集外界智能语音信号,提取智能语音信号的关键词,完成翻译机器人自动化控制。     

神经网络在机器人视觉图像命令识别中的应用

在智能机器人技术中,视觉识别是关键.在智能机器人视觉系统获得的图像中,由于图像倾斜而造成的识别错误是视觉识别难以解决的问题.针对机器人所要完成的具体任务,对机器人的视觉识别问题进行探讨,为实现机器人对图像命令的识别,首先对机器人视觉系统获得的倾斜图像,采用Hough变换进行倾斜度检测并进行校正,然后采用人工神经网络法进行识别,根据识别结果对机器人的下一步运动进行决策与控制,达到了预期的目的.实验结果表明,该方法具有较高的识别率.     

基于云平台的智能语音交互机器人设计

现有的语音交互机器人多采用用户提问、机器人回答的单向交流方式,人机交互的智能性和灵活性较差.本文研究运用树莓派(Raspberry Pi)计算机和配套的语音板作为硬件载体,融合语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理等人工智能技术,调用科大讯飞开放云平台、在线图灵机器人,搭建一种基于云平台的智能语音交互机器人系统,并...     

Path planning of fire-escaping system for intelligent building

We present the path-planning techniques of the fire-escaping system for intelligent building, and use multiple mobile robots to present the experimental scenario. The fire-escaping system contains a supervised computer, an experimental platform, some fire-detection robots and some navigation robots. The mobile robot has the shape of a cylinder, and its diameter, height and weight are 10?cm, 15?cm and 1.5?kg, respectively. The mobile robot contains a controller module, two DC servomotors (including drivers), three IR sensor modules, a voice module and a wireless RF module. The controller of the mobile robot acquires the detection signals from reflective IR sensors through I/O pins and receives the command from the supervised computer via wireless RF interface. The fire-detection robot carries the flame sensor to detect fire sources moving on the grid-based experiment platform, and calculates the more safety escaping path using piecewise cubic Bezier curve on all probability escaping motion paths. Then the user interface uses A* searching algorithm to program escaping motion path to approach the Bezier curve on the grid-based platform. The navigation robot guides people moving to the safety area or exit door using the programmed escaping motion path. In the experimental results, the supervised computer programs the escaping paths using the proposed algorithms and presents movement scenario using the multiple smart mobile robots on the experimental platform. In the experimental scenario, the user interface transmits the motion command to the mobile robots moving on the grid-based platform, and locates the positions of fire sources by the fire-detection robots. The navigation robot guides people leaving the fire sources using the low-risk escaping motion path and moves to the exit door.     

基于语音识别与单片机控制的智能玩具设计与实现

设计一款能够识别语音命令并进行简单语音对话的儿童交互式智能小车,可提高儿童智能玩具的乐趣,培养儿童的创造思维。本文从软、硬件设计方面具体阐述特定人语音识别在智能小车上的实现过程,并说明实验测试方法。实验表明：该系统对于小词汇量、特定人识别系统,具有很好的识别效果。     

声音识别传感器设计与应用

对声音识别技术进行了深入研究,提出一种声音识别传感器设计.该传感器首先采集声音信号,经过整形、放大后进行A/D转换,提取语音特征,并利用动态时间规整（DTW）算法进行识别;传感器采用C/S架构和外部设备进行通信,通过串口接收外部设备命令,分析处理后传回识别结果.最后设计并实现智能家居硬件环境,通过声音识别传感器完成智能家居的远程遥控,完成诸如开灯、关灯等动作.实验结果表明：该传感器工作稳定,识别率高,能够应用于各种场合.     

Speech-based formation control of the multi-robot system

The article presents multiple pattern formation control of the multi-robot system using A* searching algorithm, and avoids the collision points moving on the motion platform. We use speech recognition algorithm to decide the various pattern formations, and program mobile robots to present the movement scenario on the grid-based motion platform. We have been developed some pattern formations to be applied in game applications, such as long snake pattern formation, phalanx pattern formation, crane wing pattern formation, sword pattern formation, cone pattern formation and so on. The mobile robot contains a controller module, three IR sensor modules, a voice module, a wireless RF module, a compass module, and two DC servomotors. The controller of the mobile robot can acquire the detection signals from reflect IR sensor modules and the compass module, and decide the cross points of the aisle. The mobile robot receives the command from the supervised computer, and transmits the status of environment to the supervised computer via wireless RF interface. We develop the user interface of the multi-robot system to program motion paths for various pattern formation exchanges using the minimum displacement. Users can use speech to control the multiple mobile robots to execut pattern formation exchange. In the experimental results, users can speak the pattern formation. The speech recognition system receives the signal to decide the pattern formation. The multiple mobile robots can receive the pattern formation command from the supervised computer, and arrange the assigned pattern formation on the motion platform, and avoid other mobile robots.     

语音信息的身份和指令识别方法应用

针对智能机器人系统对语音交互功能的实际需求, 在DM-B200开放式机器人平台上,设计并实现了基于语音信息的说话人身份识别功能和语音指令识别功能. 为了准确识别特定说话人的身份, 采用了矢量量化的识别方法, 而为了提高机器人语音控制的实时性, 语音指令识别采用了动态时间规整的方法. 应用结果表明, 所设计的语音识别系统达到96%以上的综合识别率, 具有实际应用价值.     

一种智能家居服务机器人的家居服务设计

提出一种智能家居服务机器人设计架构,以TMS320F2812作为主控芯片,嵌入监听器模块,利用延时估计法实现声源方位的实时检测;嵌入语音识别模块、电机驱动模块和避障模块,实现语音控制机器人的运动,并且利用超声波传感器使得机器人在移动过程中能够躲避障碍物;此外,提供编程接口实现机器人对家庭成员语音指令做出相应的行动。     

Posture control of robot manipulators with fuzzy voice commands using a fuzzy coach–player system

This paper presents a method of controlling robot manipulators with fuzzy voice commands. Recently, there has been some research on controlling robots using information-rich fuzzy voice commands such as 'go little slowly' and learning from such commands. However, the scope of all those works was limited to basic fuzzy voice motion commands. In this paper, we introduce a method of controlling the posture of a manipulator using complex fuzzy voice commands. A complex fuzzy voice command is composed of a set of fuzzy voice joint commands. Complex fuzzy voice commands can be used for complicated maneuvering of a manipulator, while fuzzy voice joint commands affect only a single joint. Once joint commands are learned, any complex command can be learned as a combination of some or all of them, so that, using the learned complex commands, a human user can control the manipulator in a complicated manner with natural language commands. Learning of complex commands is discussed in the framework of fuzzy coach–player model. The proposed idea is demonstrated with a PA-10 redundant manipulator.