【技术实现步骤摘要】
一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统
本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统。
技术介绍
目前我国人口老龄化问题日益严峻，在人口老龄化的背景下，老年护理机器人是社会生活所迫切需要的，老年护理机器人既能很好地提高老人的的生活质量，又能帮助解决伴随着少子老龄化带来的劳动力不足问题，减轻子女们养老的负担，缓解人口老龄化所带来的问题。在现有技术中，老年护理机器人的识别系统设计还存在一定的缺陷，在实际使用中，机器人的使用存在特定人(老年人)和非特定人(家庭成员或者访客)，而在进行识别系统设计时，而对于特定人群使用时，如何能保证精确的识别命令发出者是否为设定人群，对于非特定人群时，如何能保证录入不同声纹特征的识别，保证其识别精确度，是本专利技术旨在解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统。为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种交互式多功能的老年护理机器人...
【技术保护点】
1.一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统，其特征在于，包括特定人识别分系统、非特定人识别分系统和语音收集处理模块，所述特定人识别分系统和非特定人识别分系统共用同一个语音收集初处理模块，所述语音收集处理模块包括端点检测模块和特征提取模块，所述特定人识别分系统包括模型训练与识别模块和模型更新模块。/n
【技术特征摘要】
1.一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统，其特征在于，包括特定人识别分系统、非特定人识别分系统和语音收集处理模块，所述特定人识别分系统和非特定人识别分系统共用同一个语音收集初处理模块，所述语音收集处理模块包括端点检测模块和特征提取模块，所述特定人识别分系统包括模型训练与识别模块和模型更新模块。
2.根据权利要求1所述的一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统，其特征在于，所述端点检测模块是以端点检测作为特征，可以确定一段包含语音的声音信号中确定语音的起点和终点，区分语音信号和非语音信号。
3.根据权利要求1所述的一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统，其特征在于，所述特征提取模块包括前端处理、特征提取和特征归一化三个流程，其具体步骤如下：
A1：分帧：机器人麦克风采集语音参数，对语音流进行分帧处理，帧长为512个采样点，帧移128个采样点；
A2：预加重，以抵消口腔对高频部分声音的压制作用，对于每一帧，对如下处理：y(0)＝0.03×s(1)，y(n)＝s(n)-0.97×s(n-1)，n＝1，2，......，51，其中，s(n)表示一帧中第n+1个采样点；
A3：加窗：使用汉明窗，减弱分帧引起的信号在分界上的不连续性：其中，n＝0，1，……，T-1，T＝512.
A4：快速傅里叶变换：使用基2的离散傅里叶变换将时域能量转换为频域能量：其中，k＝0，1，……，N-1，N＝512，对其进行平放操作得到实数域的能量：Xk＝|Xk|2；
A5：MEL能量：通过40个MEL滤波器组，得40维的MELMEL频子带能量；
A6：Mel对数能量：对每个mel频子带能量去对视：mel(i)＝ln(filt(i))，i＝1，2，......，40；
A7：离散余弦变换：其中，i＝0，1......，M-1；M＝40；D＝13。
4.根据权利要求1所述的一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统，其特征在于，所述模型训练与识别模块采用高斯混合-通用背景模型，其通过无监督学习对人的发声系统进行拟合，根据每个人的声音特点构造不同的特定人模型，其在预先训练好的背景模型上对少量待识别用户语音数据进行自适应训练，其具体流程如下：
B1：数据准备，准备3小时左右的语音数据；
B2：用K-Means算法对数据进行初步聚类；
B3：期望最大化，对B2步骤中的结果进行进一步优化；
B4：特定人目标建模；
B5：语音识别。
5.根据权利要求4所述的一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统，其特征在于，所述B1中的语音数据中，特定人的个数再80-100人，按性别分成两组，分别对两组数据进行特征提取，所述B2中，其类的个数为1024，经过5次迭代，可以得到包括类中心与方差在内的1024个类，其是高斯混合模型的各个分量。
6.根据权利要求5所述的一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统，其特征在于，所述B5中，当用户对机器人发出命令或者进行语音交流时，机器人将采集到的的语音数据在特定人模型库中的各个模型上计算得分，在...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭志峰，彭水平，孙伟红，刘少科，
申请(专利权)人：深圳作为科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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