改进的智能机器人语音识别方法_英文_.docVIP

第 21卷第 6期2009年 12月重庆邮电大学学 第 21卷第 6期 2009年 12月 重庆邮电大学学报 (自然科学版 ) Journa l of C hon gq in g Un iver s ity of Po sts an d Te lecomm un ica t ion s( Na tura l Sc ien ce Ed it ion ) Vo l. 21 No. 6 D ec. 2009 Im proved speech recogn it ion m e thod for in te ll igen t robot ZHAN G Yi, L I Yan2hua, L IU Q uan2jie, YAN G Hong2m e i, ZEN G L i ( R e sea rch Cen ter of In te lligen t System and Robo tic s Chongq ing U n ive rsity of Po sts and Te lecomm un ica tion s, Chongq ing 400065 , P. R. Ch ina) A b stra c t:A s a comm un ica tion techno logy be tween m an m ach ine in te rac tive techno logy, sp eech recogn ition is w ide ly u sed. In th is p ap e r, we in troduce s the sp eech recogn ition system ba sed on the 16 b it SPCE061A se ria l single ch ip and p ropo se a sp eech recogn ition app roach w ith m ixed p a ram e te r, wh ich com b ine s the trad itiona l L inea r P red ic tive Cep stra l Coeffic ien ts (L PCC) and frac ta l fea tu re a s the fea tu re p a ram e te r. The L PCC m e thod is linea r p rocedu re ba sed on the a ssump tion tha t sp eake r fea tu re s have p rop e rtie s cau sed by the voca l trac t re sonance s. F rac ta l d im en sion is u sed to quan tita tive ly de sc ribe the chao s non linea rity in sp eech a ir flow. The exp e rim en ta l re su lts show tha t m ixed fea tu re p a ram e te r of L PCC and frac ta l d im en sion is be tte r than single L PCC fea tu re p a ram e te r in recogn ition ra te. Key word s: sp eech recogn ition; L PCC; frac ta l d im en sion; in te lligen t robo t A r t ica l ID : ( 2009 ) 0620799207 CL C n um ber: TP242 D ocum en t code:A 改进的智能机器人语音识别方法 张 毅 ,李艳花 ,刘全杰 ,杨红梅 ,曾 莉 (重庆邮电大学 智能系统及机器人研究所 ,重庆 400065 ) 摘 要 :作为一种人机信息交互技术 ,语音识别技术得到了广泛的应用 。介绍了基于凌阳十六位单片机 SPCE061A 的语音识别系统 ,并且采用了以传统的线性预测倒谱系数 (L PCC )与分形维数相结合的混合参数作为特征参数的 语音识别方法 。L PCC方法是体现说话人特定的声道共振特性的线性预测方法 ,而分形维数则可以定量的描述语 音气流中的非线性混沌特征 。实验结果表明 ,基于 L PCC 与分形维数混合参数的语音识别方法要比单一的 L PCC 参数语音识别方法识别效果好。 关键词 :语音识别 ; L PCC;分形维数 ;智能机器人 ib l