機器人語音識別實驗設計與實現

宋亞男，林錫海，徐榮華，宋子寅

（廣東工業大學自動化學院，廣東廣州 510006）

課題組結合學生畢業設計工作建設實驗室，提供了進一步研究的平臺和實驗基礎。此項工作讓參與的學生在完成自己的畢業設計的同時，也為實驗室建設作了貢獻。設計和開發的結果可以提供給后屆學生學習和參考，后屆學生更容易在以前學生基礎上進行進一步的工作和研究。本文中闡述了機器人語音識別系統的實驗設計目標、實現過程以及結果。

1 實驗設計目標

為了便于學習者理解語音識別的基本原理和算法，更好地應用凌陽SPCE061A 開發符合要求的應用程序，先基于Matlab設計了以動態時間規整（dynamic time warping，DTW）算法和Mel頻率倒譜系數（Mel frequency cepstrum coefficients，MFCC）參數提取算法為基礎的孤立詞自動語音識別系統；然后結合機器人語音識別的需求，基于凌陽SPCE061A 設計了和實現了語音識別應用系統，基于該研究結果構建了相應的實驗方案，并提供本科生學習使用。具體說來，包括下面2個實驗設計目標：

（1）基于Matlab實現以DTW 算法和MFCC 參數提取算法為基礎的孤立詞自動語音識別演示實驗，展示給學生語音識別原理，增強學生結合應用思考和解決實際問題的能力；

（2）基于凌陽SPCE061A 完成機器人語音識別系統的半開放實驗（為了便于學習語音識別算法在實際中的應用，開放語音識別算法設計部分，固化硬件電路部分），提供給學生對機器人語音識別算法應用研究和改進的平臺。

2 實驗設計與實現

2.1 語音識別原理

對于孤立詞來講，使用模板匹配方法進行語音識別，一般就是把整個單詞作為識別單元。在訓練階段，將詞匯表中的每個詞語依次說一遍，然后將其特征矢量時間序列作為模板存入模板庫。在識別階段，將輸入語音的特征矢量時間序列依次與模板庫中的每個模板進行相似度比較，選擇相似度最高的作為識別結果［1－4］。一個完整的孤立詞語音識別系統通常包括語音的輸入、語音信號的預處理、特征提取和訓練與識別等環節，基本構成如圖1所示［5－9］。

圖1 典型的語音識別系統

（1）預處理：包括對語音數據進行去噪、預加重、分幀、加窗等處理。

（2）特征提取：語音識別很重要的一環就是特征參數提取，提取的特征參數能有效地代表語音特征，具有很好的區分性，各階參數之間有良好的獨立性。

（3）訓練：在訓練階段，將特征參數進行一定的處理之后，為每個詞條得到一個模型，保存為模板庫。

（4）識別：在識別階段，語音信號經過相同的通道得到語音參數，生成測試模版，并與參考模版進行匹配，將匹配分數最高的參考模版作為識別結果。

（5）專家知識：對于不同的語言有不同的語言學專家知識庫，可以在很多先驗知識的幫助下，提高識別的準確率［10－14］。

2.2 系統結構和硬件電路

（1）在基于Matlab實現以DTW 算法和MFCC參數提取算法為基礎的孤立詞自動語音識別演示實驗中，基于PC 機的語音識別系統的語音采集過程見圖2。語音聲波通過話筒輸入到聲卡后直接獲得的是經過濾波、A／D 變換、量化處理的離散的數字信號。獲得語音信號后，在Matlab環境中實現如圖1的語音訓練和識別［15］。

圖2 基于PC機的語音錄制過程框圖

（2）在基于凌陽SPCE061A 完成機器人語音識別系統的半開放實驗中，系統結構圖見圖3。獲得語音信號后，在凌陽SPCE061A 中實現如圖1的語音訓練和識別。

圖3 SPCE061A語音識別系統結構框圖

2.3 機器人語音識別算法設計

這里主要采用基于DTW 算法和MFCC 參數提取算法實現語音識別，因為實驗設計不同，控制器開放程度不一樣，所以具體設計見2.4和2.5節。

2.4 機器人語音識別演示實驗設計與實現

2.4.1 實驗目的

實驗目的：幫助學生理解語音識別原理；基于Matlab實現孤立詞語音識別，培養學生語音識別算法設計和應用的興趣。

2.4.2 實驗內容和實驗步驟

（1）利用Windows自帶的錄音機錄制語音文件，由聲卡（見圖2）完成語音波形的A／D 轉換，獲得Wave文件，提供后續處理語音文件。

（2）用wavread函數讀入錄制的Wave文件，用Soundview 函數可以將錄制語音信號的波形圖顯示出來，用vad函數對其進行端點檢測。

（3）對語音信號進行預處理和端點檢測后，用MFCC函數提取語音信號的特征參數，用DTW 函數實現語音識別，在Matlab命令窗口中輸入‘testdtw’，可以得到語音識別結果。

2.5 機器人語音識別半開放實驗

2.5.1 實驗目的

基于凌陽SPCE061A 完成機器人語音識別系統的半開放實驗。為了便于學習語音識別算法在實際中的應用，開放語音識別算法設計部分，固化硬件電路部分，提供給學生對機器人語音識別算法應用研究和改進的平臺。

2.5.2 實驗內容和實驗步驟

（1）按圖3連接系統。

（2）在集成開發環境unSP IDE2.0.0 中編寫程序，編譯、鏈接、調試好程序后，根據SPCE061A 的開發方法，把程序下載到SPCE061A 開發板上進行軟硬件聯調。

（3）現有語音識別人機交互系統實例：通過3條語句的訓練演示特定人連續音識別，其中第1條語句為觸發命令，在程序一開始為訓練名稱，即觸發命令，然后提示訓練2條命令（根據機器人的設計要求，自定義觸發名稱為“小車”，2條命令為“過來”和“撿球”），訓練完畢開始辨識，當識別出觸發名稱后，發布命令則會聽到應答，相關I／O 口的輸出變為低電平。人機交互系統語音訓練階段和識別階段的具體命令分別如表1和表2所示［15］：

表1 人機交互語音訓練階段命令

表2 人機交互語音識別階段

即根據提示音進行連續語音訓練，將“小車”、“過來”、“撿球”3條語句存入存儲器中，提取特征參數作為參考模板；然后進行語音識別測試，對“小車”、“過來”、“撿球”中的每條語句分別進行測試。每次正確識別出語音后，用萬用表測試IOB口的端口電平，以端口電平的高低來判斷每次IOB口輸出是否為正確信號。

可在上述2個實驗中添加代碼，實現更高識別率的算法或者研究更復雜語音（連續語音、噪聲環境下的語音）的識別，算法學生自行設計。

3 結束語

機器人語音識別系統實驗設計與實現是由學生林錫海的本科畢業設計工作完成的，特此表示感謝。在相關基金項目的資助下正準備將機器人語音識別系統實驗引入本科實驗教學中，已經經過部分學生和教師的試運行，受到好評。實踐表明：這種將本科學生的畢業設計與實驗室建設相結合，在實驗設備緊張的情況下，既能讓學生有機會參與具體實踐，同時學生的優秀設計可以服務于實驗室建設，為后屆學生提供參考和開設新的實驗項目，也使實驗資源得到了充分利用。

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