人的语音具有一定的上下文相关性，传统语音识别模型对历史信息记忆能力不足，无法充分学习语音序列的相关性。根据人对机器人控制的语音特点，设计了一种基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络的控制机器人的语音识别模型，并在自己制作的语音库中训练，优化了模型参数。实验结果表明：远端控制命令通过语音识别模型转化为控制命令，传送到机器人的人际交互系统，较好地完成了人对机器人发出的运动控制、状态反馈和环境监测的任务，控制机器人命令语音识别的准确率达到80%以上。
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