基于HMM和RNN的无人机语音控制方案与仿真研究

作者：周楠; 艾剑良

来源：系统仿真学报, 2020, 32(03): 464-471.

DOI：10.16182/j.issn1004731x.joss.18-0167

• 无人机
• 语音控制
• 隐马尔可夫模型
• 循环神经网络

为简化无人机操作,避免误操作,设计了一套基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的无人机语音控制方案。该方案采用HMM识别无人机语音指令;同时采用RNN对多套无人机操作指令串进行训练,并对当前时刻指令进行预测,通过计算二者的相关性判断是否执行。仿真结果表明,该方案对HMM识别错误指令的辨别率达到61.90%,使整体错误率降至1.43%,表明该方案具有较为优异的性能。

• 单位
  复旦大学