基于語音識別技術的智能機器人控制系統設計與應用

李煥貞,孫 茜

(江西科技學院,江西 南昌 330098)

0 引言

隨著科技的不斷發展,智能機器人已經成為現代工業生產和生活中不可或缺的組成部分。智能機器人可以被應用于各種不同的領域,如制造業、醫療保健、家庭服務等。在這些領域中,智能機器人的語音識別技術被廣泛應用,以幫助機器人與人類之間的交流和互動。語音識別技術可以讓機器人通過聽懂人類的語言指令來執行任務。為了實現這一目標,本文開發了一種基于語音識別技術的智能機器人控制系統。該系統可以讓用戶通過語音指令來控制機器人的運動、執行任務等操作。

1 語音識別技術的原理

語音識別技術原理包括:語音信號特征提取、語音識別模型、語音識別算法3個基本單位?；窘Y構如圖1所示。

圖1 語音識別基本機構

1.1 語音信號的特征提取

語音信息的特征提取是基于語音信號進行分析和處理,將其轉化為機器學習模型能夠處理的數字化特征。常見的語音特征包括聲譜圖、梅爾頻率倒譜系數(MFCC)、線性預測編碼系數(LPCC)等。聲譜圖是語音信號的時頻圖,表示語音信號在時間和頻率上的變化。它可以通過短時傅里葉變換(STFT)得到,將語音信號分成多個時間窗口,并對每個時間窗口進行傅里葉變換,最終得到聲譜圖。聲譜圖可以直觀地反映語音信號的能量和頻率分布情況。

MFCC是一種常用的語音特征,它在人類聽覺模型的基礎上設計而來。MFCC通過將聲譜圖映射到梅爾頻率尺度上,再對其進行離散余弦變換(DCT)處理,得到多個頻帶的系數。這些系數通常被認為是語音信號的主要特征,可以用于語音識別任務。LPCC也是一種常用的語音特征,它將語音信號看作是一個線性濾波器的輸出,通過對該濾波器的參數進行建模,得到語音信號的特征。LPCC與 MFCC相似,但在處理高頻分量時更為準確。

1.2 語音識別模型

語音識別模型是基于語音特征對輸入語音進行分類和識別的機器學習模型。常見的語音識別模型包括:隱馬爾可夫模型(HMM)、深度神經網絡(DNN)、循環神經網絡(RNN)等。

1.3 語音識別算法

語音識別算法是指通過對語音信號進行分析和處理,將其轉換成相應的文字或命令的一種算法。常用的語音識別算法主要有隱馬爾可夫模型、深度神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡。

2 問題分析及解決方案設計

2.1 存在問題分析

語音識別技術作為一種重要的人機交互方式,被廣泛應用于智能音箱、語音助手等領域。然而,目前在機器人控制領域中,語音控制仍存在一些問題。(1)識別準確度不高:由于語音信號受到環境噪聲、語音發音不準確等因素的影響,導致語音識別系統的準確率不高。(2)命令語音多樣性不足:目前的語音識別系統對于命令語音的多樣性支持不足,無法識別復雜的語音指令。(3)實時性不足:語音識別系統的處理時間較長,無法滿足對機器人實時控制的需求?；谝陨蠁栴}分析,針對語音識別技術在機器人控制領域中存在的問題,需要設計一種解決方案來提高語音識別的準確率、多樣性和實時性。

2.2 解決方案設計

本文提出了一種基于語音識別技術的智能機器人控制系統設計方案。該方案主要包括以下步驟:(1)語音信號采集。通過麥克風等設備采集用戶的語音指令。(2)語音信號處理。對采集的語音信號進行降噪、預處理等處理,提高信號的質量。(3)語音識別。利用深度學習技術,訓練語音識別模型,實現對用戶語音指令的識別。(4)控制信號生成。根據識別結果生成對機器人的控制信號。(5)機器人控制。將生成的控制信號傳輸給機器人,實現對機器人的控制。該方案采用深度學習技術,能夠提高語音識別的準確率和多樣性,并通過實時性優化算法實現對機器人的實時控制。

3 智能機器人控制系統總體方案設計

3.1 系統總體框架設計

智能機器人控制系統的總體設計是一個復雜的過程,需要綜合考慮機器人的任務、結構、PLC、傳感器、執行器、人機交互界面和網絡通信模塊等多個因素;總體框架包括:執行器模塊、PLC控制模塊、人機交互模塊、語言識別模塊,如圖2所示。

圖2 系統總體結構

3.1.1 執行器模塊

執行器模塊是智能機器人控制系統不可或缺的部分,它主要負責控制機器人的動作和執行任務。該模塊由電機、舵機、氣動元件等設備組成,用于驅動機器人的運動和動作。實際應用中通過執行器模塊可以實現機器人的各種運動、動作和任務,如移動、轉彎、抓取、放置等作業。

3.1.2 PLC控制模塊

PLC是智能機器人控制系統的核心。該模塊由傳感器、網絡通信模塊、運動控制模塊、自動化控制模塊等構成。起著控制機器人行動,監測機器人狀態功能作用。

3.1.3 人機交互界面

該模塊是人與機器人之間的橋梁,直接影響著用戶的使用體驗和操作效率,包括觸摸屏、語音控制、手柄等。

3.1.4 語音識別模塊

語音識別模塊主要負責將用戶的語音指令轉化為可執行的指令,以實現機器人的控制和操作,通常由自學習模塊、語音輸入識別模塊、語音輸出合成模塊、語意理解模塊等構成。

3.2 智能機器人控制系統硬件設計

智能機器人控制系統的硬件設計需考慮機器人功能需求、控制器選型、傳感器與執行器選型、通信接口設計等多方面因素,具體有以下幾點。

3.2.1 機器人結構設計

機器人的結構設計要考慮機械結構、機器人部件的安裝方式及各部件之間的連接方式,并根據機器人的具體應用場景,設計出穩定性和可靠性強的機械結構[1]。

3.2.2 控制器選型

控制器選型要結合機器人的作業復雜度選擇合適的控制器,如PLC、單片機等。同時,在選型時要考慮控制器的穩定性、擴展性、運算速度等方面影響。

3.2.3 傳感器與執行器選型

傳感器與執行器的選型需要考慮傳感器的測量范圍、精度、響應時間等因素。

3.2.4 通信接口設計

考慮智能機器人需要與上位機、外設設備進行通信,需要考慮通信的穩定性、帶寬、傳輸速度等因素并設計合適的通信接口,如串口、以太網、CAN等。

3.3 智能機器人控制系統軟件設計

智能機器人控制軟件框架主要分為硬件驅動層、控制算法層、網絡通信層、用戶界面層、自動化控制層、語音識別層、視覺識別層、數據存儲層、故障診斷層。具體功能分類如下:

一是硬件驅動層。該層主要負責與硬件設備進行通信,如與電機驅動器、傳感器、執行器等設備進行通訊。二是控制算法層。該層主要功能是實現機器人控制算法,如運動控制算法、力矩控制算法、姿態控制算法等[2]。三是通信層。該層主要功能是實現機器人與上位機、其他設備之間的通信,如通過TCP/IP、CAN等通信協議進行數據交互。四是用戶界面層。該層承擔著用戶與機器人人機交互,能夠提供圖形化的指令輸入界面、可視化顯示機器人的位置和狀態等。五是自動化控制層。該層承擔著自動化控制功能,如自動裝配、拆卸、檢測等。六是語音識別層。該功能模塊成集成著語音識別技術,可以實現機器人對用戶語音指令的識別和理解。七是視覺識別層。該層承載著機器人對物體、障礙物等的識別和分析功能。八是數據存儲層。該層實現著機器人的數據存儲功能,將機器人的運行數據、歷史數據等存儲在數據庫中,便于后續分析和優化。九是故障診斷層。該層主要功能是實現機器人故障智能診斷與處理,如自動檢測和判斷可能出現的故障,并提供相應的解決方案。

3.4 系統核心功能模塊設計

3.4.1 傳感器功能模塊

傳感器功能模塊主要用于采集機器人周圍環境的數據,包括距離、顏色、聲音、溫度等信息,以實現機器人的感知和控制。傳感器功能模塊通常由以下幾部分組成:(1)傳感器采集器。用于采集機器人周圍的環境信息,如聲音、圖像、溫度、濕度等。(2)信號處理器。對采集的信號進行濾波、增益、降噪等處理,以提高信號的質量。(3)特征提取器。對處理后的信號提取特征,如圖像特征、聲音特征等,以便后續的感知和識別處理。(4)感知識別引擎。根據不同的感知需求,采用不同的識別算法,對特征向量進行處理,以識別環境中的物體、人物等信息[3]。(5)控制器。將識別后的信息傳輸給機器人執行器模塊,以控制機器人的運動和動作。

3.4.2 硬件驅動模塊

硬件驅動層是智能機器人控制系統的底層,主要功能是與硬件設備進行通信和控制。常見的硬件設備包括:電機、舵機、傳感器、顯示屏、鍵盤等。硬件驅動層功能模塊主要包括以下幾個方面:(1)電機驅動模塊。該模塊用于控制機器人的運動,包括前進、后退、左右轉等。電機驅動模塊需要能夠控制各種類型的電機,包括直流電機、步進電機等。(2)舵機驅動模塊。該模塊用于控制機器人的舵機,包括頭部、手臂等各個部位的舵機。舵機驅動模塊需要能夠控制不同類型的舵機,包括模擬舵機、數字舵機等。(3)傳感器驅動模塊。該模塊用于接收傳感器采集到的數據。傳感器驅動模塊需要能夠驅動多種類型的傳感器,包括超聲波、紅外線、光電等。(4)顯示屏驅動模塊。顯示屏驅動模塊需要能夠控制各種類型的顯示屏,包括液晶顯示屏、OLED顯示屏等。能夠清晰地顯示出機器人運行的狀態信息、用戶指令等信息數據。(5)通信接口模塊。該模塊主要包括串口、SPI、I2C等通信接口。通信接口模塊需要支持多種通信協議,以實現不同設備的連接和數據傳輸。(6)電源管理模塊。該模塊用于管理機器人的電源,包括電池管理、充電管理等。電源管理模塊需要能夠監測電池電量、控制電源開關等[4]。

3.4.3 PLC控制功能模塊

PLC控制功能模塊用于實現對輸入信號的采集、處理、控制的模塊。PLC控制功能模塊包括以下幾個方面:(1)輸入模塊。用于實現對輸入電信號的采集,包括傳感器信號、控制開關信號、按鈕信號等。(2)輸出模塊。用于實現對輸出電信號的控制,包括控制電機、執行器、開關等。(3)中央處理器。用于對輸入信號進行處理和邏輯控制,實現對輸出信號的控制和決策。中央處理器也可以實現數據采集、存儲、通信等功能。(4)人機界面。用于實現人機交互,包括顯示圖像、輸入指令等功能。一般采用觸摸屏、鍵盤、鼠標等設備。(5)總線模塊。用于實現各個模塊之間的通信,包括輸入模塊、輸出模塊、中央處理器等模塊之間的通訊。(6)時序模塊。用于實現時間控制功能,包括計時、延時、定時等功能?？梢詫崿F對工藝流程的控制。

3.4.4 語音識別功能模塊

語音識別功能模塊是智能機器人控制系統中的一個重要模塊,它可以實現機器人與用戶之間的自然語言交互。語音識別技術是將人類語言自然語音轉化為計算機可識別的指令或文本。語音識別功能模塊實現的主要功能包括:(1)語音采集。語音識別功能模塊需要能夠采集用戶自然語言的語音信號,包括話筒、麥克風等采集設備。采集到的語音信號需要進行預處理,如去噪、濾波等[5]。(2)語音分析。語音識別功能模塊不僅需要將采集到的語音信號進行分析,提取語音特征,如聲音音高、音強、語速等;還需要進行語音識別模型的匹配,比對語音特征與識別庫中的語音模型,得出匹配度。(3)語音識別。語音識別功能模塊需要根據語音采集和分析結果,將語音轉換成計算機可識別的指令或文本。具體流程為:語音識別模塊打開了一個語音流進行錄音,將錄音數據保存成WAV格式的文件再使用語音識別器對預處理后的語音文件進行解碼,最后輸出識別結果。(4)語義分析。語音識別功能模塊需要將語音識別結果進行語義分析,對指令或文本進行理解和處理。通過語義分析,可以深入挖掘用戶的需求和意圖。(5)指令執行。根據語義分析結果,語音識別功能模塊需要將用戶的命令轉化為機器人的行動,實現機器人的動作控制和應答。語音識別功能模塊可以為智能機器人控制系統增加自然語言交互能力,提高機器人的人機交互體驗,擴展機器人的應用場景。

4 結語

人工智能時代下智能機器人的應用與研究迎來了前所未有的熱潮,語音識別技術作為智能機器運行的核心內容是采集信息、處理信息的先行者,借助語音識別技術可拓寬智能機器人應用場景和服務功能,是智能機器人發展的未來趨勢。