【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于语音识别
,特别是涉及一种基于自然语言处理的机器人语音识别方法。
技术介绍
随着科学技术的发展,语音识别技术正逐步形成一套比较完善的理论体系,其应用产品也相继推出,具有识别自认语音的机器人就是其中一种。在机器人通信系统中加入自然语言和语音识别技术,可完全转变传统机器人通信服务形式。使用具有语音处理和语音技术能力的通信网络,机器人可以非常便捷地从远端的数据库系统中查询与提取有关的信息。自然语言处理技术和语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术,在不久的将来,通过语音识别技术与语音合成技术的结合,人们就能够通过语音命令来进行原需要利用按钮控制才可以进行的操作。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于自然语言处理的机器人语音识别方法,通过该方法的应用,解决了现有的传统机器人语言识别性能难以满足社会需求的问题。为解决上述技术问题,本专利技术是通过以下技术方案实现的:本专利技术为一种基于自然语言处理的机器人语音识别方法,该方法包括以下具体步骤:步骤一,语音信号的采集机器人通过其音频传感器接收自然语言的语音信号,其中音频传感器包括话筒;步骤二,语音信号的预处理语音信号的预处理包括预滤波、语音信号的数字化、预加重、加窗分帧、噪声抑制和端点检测;步骤三,特征提取将经过步骤二处理后的语音信号进行语音特征参数的提取,选用语音特征是语音识别的根本,其中语音特征为帧特征矢量;步骤四,模型训练对经过步骤三处理后的语音信号进行模型训练,模型训练用于使机器人从大量的真实语音中获取模型参数,继而形成语音参考模式库;步骤五,模式匹配根据一定的规则,利用步 ...
【技术保护点】
一种基于自然语言处理的机器人语音识别方法,其特征在于:该方法包括以下具体步骤:步骤一,语音信号的采集机器人通过其音频传感器接收自然语言的语音信号,其中音频传感器包括话筒;步骤二,语音信号的预处理语音信号的预处理包括预滤波、语音信号的数字化、预加重、加窗分帧、噪声抑制和端点检测;步骤三,特征提取将经过步骤二处理后的语音信号进行语音特征参数的提取,选用语音特征是语音识别的根本,其中语音特征为帧特征矢量;步骤四,模型训练对经过步骤三处理后的语音信号进行模型训练,模型训练用于使机器人从大量的真实语音中获取模型参数,继而形成语音参考模式库;步骤五,模式匹配根据一定的规则,利用步骤四中模型参数对输入的语音进行模式匹配,并输出识别结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于自然语言处理的机器人语音识别方法,其特征在于:该方法包括以下具体步骤:步骤一,语音信号的采集机器人通过其音频传感器接收自然语言的语音信号,其中音频传感器包括话筒;步骤二,语音信号的预处理语音信号的预处理包括预滤波、语音信号的数字化、预加重、加窗分帧、噪声抑制和端点检测;步骤三,特征提取将经过步骤二处理后的语音信号进行语音特征参数的提取,选用语音特征是语音识别的根本,其中语音特征为帧特征矢量;步骤四,模型训练对经过步骤三处理后的语音信号进行模型训练,模型训练用于使机器人从大量的真实语音中获取模型参数,继而形成语音参考模式库;步骤五,模式匹配根据一定的规则,利用步骤四中模型参数对输入的语音进行模式匹配,并输出识别结果。2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的机器人语音识别方法,其特征在于:步骤二中所述的预滤波是采用带通滤波器,预滤波用于抑制...
【专利技术属性】
技术研发人员:高陈陈,
申请(专利权)人:安徽省云逸智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:安徽;34
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