數控機床編程代碼語音識別系統的研究與應用

郭 昕（江蘇聯合職業技術學院無錫機電分院,江蘇 無錫 214028）

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數控機床編程代碼語音識別系統的研究與應用

郭 昕
（江蘇聯合職業技術學院無錫機電分院,江蘇 無錫 214028）

摘 要：本文以華中系統為例，簡要介紹了數控加工程序編制基礎知識；然后給出了語音數控機床系統的總體設計方案。重點闡述了基于HMM模型的數控機床G代碼識別的方法，并對實驗室采樣數據進行了系統語音識別率的試驗。通過本文的研究，表明在實驗室條件下數控機床編程代碼語音識別系統可以達到較好的識別效果，可以進一步發展到滿足實際應用要求。

關鍵詞：語音識別；數控機床；自動數控編程；模擬加工

1 數控加工編程方法國內外研究概況

從20世紀中葉數控技術出現以來，給現代工業帶來了巨大革命。目前數控加工編程分為手工編程和計算機輔助編程兩種［1］。手工編程是使用一般的計算工具，以各種數學方法，人工進行運算和編制數控加工指令。手工編程雖然方法簡單、容易掌握，但是其編程效率低下，規范性差、依賴編程人員經驗而不易移植。我國的數控技術雖然起步比國外晚，但是伴隨著人工智能技術的發展共同成長，使用的編程方法朝著計算機輔助編程方向不斷發展，使得數控機床的智能化程度在不斷提高；語音數控機床的開發與研究更是當前的熱點之一。

2 數控加工程序編制基礎

華中世紀星HNC-21T 數控裝置的G代碼指令用于對數控機床運動的常用控制，包括“模態代碼”和“一般代碼”。“模態代碼”的功能在它被執行后會繼續維持，常常被用做定義移動的代碼，例如直線、圓弧和循環代碼；反之，“一般代碼” 僅僅在收到該命令時起作用，像回參考點代碼。 每一個代碼都歸屬其各自的代碼組。在“模態代碼”里，當前的代碼會被加載的同組代碼替換［2］。數控機床的基本操作，如加工軸類零件所需的定位指令，回參考點指令，螺紋切削指令，大部分都可以由G代碼實現。我們就是通過語音識別技術對數控機床的G代碼進行識別，從而實現語音控制數控機床完成加工操作。

表1 華中系統G代碼指令表

3 數控機床編程代碼語音識別系統的總體設計

語音數控機床系統的主要組成分為語音識別、自動加工編程和模擬加工三大模塊，其核心是語音識別技術在數控系統中的有效應用。

本文主要介紹MATLAB為開發平臺進行語音識別模塊設計的算法。因為要實現的是可以識別數控機床基本操作指令語音數控機床系統，這些基本操作指令的詞匯量小，還有一些是孤立詞，所以可以只建立專業詞匯的語音特征模型庫進行分析處理，進而提高系統的識別速率和準確度。自動加工編程模塊使用了我國自主研發的華中數控系統，通過語音識別技術確認用戶語音輸入的華中數控系統的G指令和相關參數，數控系統自動編寫數控加工G代碼。OpenGL（Open Graphics Language，開放式的圖形語言）是SGI公司的開發的三維圖形編程工具，由于OpenGL已經配備成熟的、工業標準的接口，利用OpenGL圖形開發平臺初步建立的虛擬數控車床環境，如圖1所示，可以測試語音識別技術用于控制數控機床自動加工編程，大大節約了開發成本［3］。

下面重點介紹在基本的HMM建模技術框架下，利用匹配追蹤算法來提取所需的語音特征，實現對于數控加工G代碼的準確識別。

4 基于HMM模型的數控機床編程代碼語音識別

隱馬爾可夫模型（HMM模型）是一種統計模型，在語音識別領域有重要作用。在對數控編程代碼進行語音識別的時候，就是對這些專業詞匯的語音信號進行分析，提取其語音特征；建立包含需要識別的專業詞匯庫，利用其語音特征計算每個單詞的狀態概率；然后使用HMM模型遍歷每個狀態概率，計算其生成“輸入詞”的概率，概率最大的為最優，給出識別結果。

本次試驗利用WaveCN2.0錄音系統進行樣本采集，建立了“數控編程代碼”語音詞匯庫，采集了信號長度為1024的80個實際語音信號樣本，采樣率為8 kHz。采用文獻［4］提到的匹配追蹤算法對其進行特征提取，提取樣本信號的MFCC參數作為語音信號的特征參數。Mel濾波器的階數為24，FFT變換（傅里葉變換）的長度為256。對上述語音特征進行HMM訓練之后，將其模型參數存貯，獲得了識別的HMM模型庫，用于“數控編程代碼”單個詞識別之用。

在HMM模型訓練的過程中可以看到，遍歷過程中的輸出概率是隨著遍歷次數的遞增而增加的。圖2列出了代碼“G00”語音信號的MFCC參數，在HMM訓練期間遍歷次數與輸出概率的log值之間的關系。由圖2可以看出，遍歷21次算法收斂，并且輸出概率與遍歷次數成正比關系。

在理想的實驗室環境中，試驗的測試內容為一個簡單軸類零件編程的輸入代碼，共需輸入8個詞為：“G00”，“F”，“等于”，“30”，“G28”，“G32”，“P”以及“G29”。使用上文提到的虛擬機床實驗平臺，根據語音識別結果進行仿真加工，并統計了對單個詞成功識別所需要重復輸入的次數，作為數控機床編程代碼語音識別系統性能好壞的評判標準。數控機床編程代碼語音識別的試驗結果見表2。

其中，語音識別率的計算公式為：

5 總結

語音識別技術與數控機床編程加工相結合，是現代加工技術中較為新穎的嘗試與研究。語音數控機床系統的實現可以打破數控加工編程受人工、地點和設備的限制，突出人性化、智能化。安裝有語音識別系統的數控加工中心可以直接將語音形式的“加工G代碼”傳輸給機床，機床就會直接加工出所需零件，加工效率將大大提高［5］。

表2 編程代碼語音識別結果

參考文獻：

［1］于曉雯.計算機輔助數控編程系統的研究［D］.吉林：吉林工業大學,2000.

［2］黃寅飛,鄭方,燕鵬舉等.校園導航系統的設計與實現［J］.中文信息學報,2001,15（04）：35-40.

［3］史俊.語音數控機床的研究與實現［D］.沈陽：沈陽航空工業學院,2007.

［4］郭昕.基于HMM和匹配追蹤的多參數語音識別［J］.《電子世界》, 2013（10）.

［5］張眾.小型語音識別系統的研究和開發［D］.天津：天津大學,2004.

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.12.198