嵌入式自動語音辨識系統應用於智慧型機器人

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Title:	嵌入式自動語音辨識系統應用於智慧型機器人
Authors:	朱銘傑黃國興楊勝智
Contributors:	電子工程系
Keywords:	HMM voice MFCC 語音辨識 speech recognition
Date:	2011-07
Issue Date:	2013-08-05 13:06:15 (UTC+8)
Publisher:	台中;國立勤益科技大學
Abstract:	本篇論文主要將自動語音辨識(ASR)系統應用於點餐服務機器人，利用SPCE3200開發板撰寫語音辨識的模組，使用此模組可以幫助統整語音資料。將語音辨識系統寫入嵌入式系統可提高機器人主系統的執行效率，減少資源佔用，且還能夠快速移植到其他機器人上進行作業。本篇論文中，先將聲音從麥克風輸入，經過SPCE3200內部的A/D轉換過後再進行取樣點的分析和音框的分割及加窗，再利用梅爾倒頻譜係數(MFCC)，通過13個不同頻率的三角濾波器組，優化訊號並減少背景雜訊，求得特徵參數。並以隱藏式馬可夫模型(HMM)作為辨識技術，利用維特比(Viterbi)演算法計算狀態內各個不同的機率值並選擇最佳路徑，最後計算總機率值和對結果。本篇論文的目的是要完成語音辨識之隱藏式馬可夫模型設計，並且縮小實體面積，低能量，短時間之消耗之外，且需快速取得菜單與即時辨識之效果。本論文訓練了20組中文語音，利用維特比訓練演算法計算出期望值並且使用k-mean類聚演算法來整理這些經過訓練的語音資料庫，再將已收斂的模組儲存下來，當作樣本。聲音的輸出採用預錄的方式，將已完成的聲音儲存至Flash中，再進行組合並經由SPCE3200中的D/A轉換後進行播放。本篇論文測試三個不同的環境下各個餐點的字句辨識率，最後利用MATLAB模擬MFCC於每個取樣點的參數值。單詞最高的辨識率可達92%，整體平均最高辨識率可達82.6%，其整合測試的結果可靠度相當高。
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