车间环境下机器人语音控制的特征提取算法

作者：王晓华; 要鹏超; 马丽萍; 王文杰; 张蕾

来源：西安电子科技大学学报, 2020, 47(02): 16-22.

DOI：10.19665/j.issn1001-2400.2020.02.003

• 伽玛通滤波器
• Teager能量算子
• 特征提取
• 机器人控制

针对移动机器人在车间实际工作环境中,由于噪声的影响导致对语音控制命令识别性能差的问题,提出了一种基于伽玛通倒谱系数和Teager能量算子混合特征提取的新算法。该算法用伽玛通滤波器代替抗噪性比较普通的梅尔滤波器,在提取伽玛通倒谱系数的过程中加入反映语音信号能量的Teager能量算子组成新的特征,并考虑语音信号的动态特性,将其与一阶差分参数融合组成混合特征;应用主成分分析法降维,将得到的混合特征用于移动机器人控制命令的语音识别系统。实验结果表明,在车间噪声以及信噪比为10dB的环境下,混合特征的识别率较梅尔倒谱系数提高了12.20%,通过主成分分析法得到的混合特征的识别率提高了1.02%。

• 单位
  西安工程大学