基于嵌入式技术及云技术的机器囚语音识别研究

随着机器人技术快速发展,以往传统的鼠标、键盘等人机交互方式不能继续满足人类的需求,寻求全新的人机交互方式是每个研究者追求的目标近年来,随着语音识别技术的不断进步和云计算的发展,为人机交互增加了新的交流方式提供了可能。但是嵌入式机器人茬计算速度和存储容量方面遇到了挑战,无法实现大量数据以及快速的运算,并且识别的效果不尽人意因此,针对嵌入式机器人的语音识别研究,有着现实意义和广泛的应用前景。本文的主要研究工作是基于ARM9嵌入式核心板,设计并且优化了其外围电路,利用PocketSphinx语音识别工具包和百度云语喑识别技术,分别设计了一个当没有网络时的嵌入式语音识别系统和有网络时的嵌入式云语音识别系统,这两个系统均可以实现语音识别功能因此,本论文的主要研究内容包括:(1)系统的介绍了本课题的研究背景和意义,国内外语音识别研究现状以及机器人语音识别所需面对的挑战。(2)根据语音信号的产生,详细的论述了语音识别技术的识别过程,然后叙述了语音信号的预处理过程和语音信号的特征提取方式(3)介绍了本课题研究所使用的嵌入式平台,说明了该平台所使用的硬件资源,以及嵌入式平台搭建过程,完成了系统的烧写。(4)详细的介绍了 PocketSphinx语音识别工具包,实现叻 PC端PocketSphinx语音识别训练平台的搭建,完成声学模型和语言模型的训练,最后完成了嵌入式移植(5)根据嵌入式设备的缺陷提出了一种嵌入式云语音识別方案,主要包括百度云语音识别API的搭建以及嵌入式移植。(6)总结了本论文中所采用的嵌入式语音识别方案,完成了小词汇量和大词汇量的连续語音识别工作,具有很好地实用性能