数控机床编程代码语音识别系统的研究与应用

2016-06-13江苏联合职业技术学院无锡机电分院江苏无锡214028

山东工业技术 2016年12期

郭昕（江苏联合职业技术学院无锡机电分院,江苏无锡 214028）

郭昕
（江苏联合职业技术学院无锡机电分院,江苏无锡 214028）

摘要：本文以华中系统为例，简要介绍了数控加工程序编制基础知识；然后给出了语音数控机床系统的总体设计方案。重点阐述了基于HMM模型的数控机床G代码识别的方法，并对实验室采样数据进行了系统语音识别率的试验。通过本文的研究，表明在实验室条件下数控机床编程代码语音识别系统可以达到较好的识别效果，可以进一步发展到满足实际应用要求。

关键词：语音识别；数控机床；自动数控编程；模拟加工

1 数控加工编程方法国内外研究概况

从20世纪中叶数控技术出现以来，给现代工业带来了巨大革命。目前数控加工编程分为手工编程和计算机辅助编程两种［1］。手工编程是使用一般的计算工具，以各种数学方法，人工进行运算和编制数控加工指令。手工编程虽然方法简单、容易掌握，但是其编程效率低下，规范性差、依赖编程人员经验而不易移植。我国的数控技术虽然起步比国外晚，但是伴随着人工智能技术的发展共同成长，使用的编程方法朝着计算机辅助编程方向不断发展，使得数控机床的智能化程度在不断提高；语音数控机床的开发与研究更是当前的热点之一。

2 数控加工程序编制基础

华中世纪星HNC-21T 数控装置的G代码指令用于对数控机床运动的常用控制，包括“模态代码”和“一般代码”。“模态代码”的功能在它被执行后会继续维持，常常被用做定义移动的代码，例如直线、圆弧和循环代码；反之，“一般代码” 仅仅在收到该命令时起作用，像回参考点代码。每一个代码都归属其各自的代码组。在“模态代码”里，当前的代码会被加载的同组代码替换［2］。数控机床的基本操作，如加工轴类零件所需的定位指令，回参考点指令，螺纹切削指令，大部分都可以由G代码实现。我们就是通过语音识别技术对数控机床的G代码进行识别，从而实现语音控制数控机床完成加工操作。

表1 华中系统G代码指令表

3 数控机床编程代码语音识别系统的总体设计

语音数控机床系统的主要组成分为语音识别、自动加工编程和模拟加工三大模块，其核心是语音识别技术在数控系统中的有效应用。

本文主要介绍MATLAB为开发平台进行语音识别模块设计的算法。因为要实现的是可以识别数控机床基本操作指令语音数控机床系统，这些基本操作指令的词汇量小，还有一些是孤立词，所以可以只建立专业词汇的语音特征模型库进行分析处理，进而提高系统的识别速率和准确度。自动加工编程模块使用了我国自主研发的华中数控系统，通过语音识别技术确认用户语音输入的华中数控系统的G指令和相关参数，数控系统自动编写数控加工G代码。OpenGL（Open Graphics Language，开放式的图形语言）是SGI公司的开发的三维图形编程工具，由于OpenGL已经配备成熟的、工业标准的接口，利用OpenGL图形开发平台初步建立的虚拟数控车床环境，如图1所示，可以测试语音识别技术用于控制数控机床自动加工编程，大大节约了开发成本［3］。

下面重点介绍在基本的HMM建模技术框架下，利用匹配追踪算法来提取所需的语音特征，实现对于数控加工G代码的准确识别。

4 基于HMM模型的数控机床编程代码语音识别

隐马尔可夫模型（HMM模型）是一种统计模型，在语音识别领域有重要作用。在对数控编程代码进行语音识别的时候，就是对这些专业词汇的语音信号进行分析，提取其语音特征；建立包含需要识别的专业词汇库，利用其语音特征计算每个单词的状态概率；然后使用HMM模型遍历每个状态概率，计算其生成“输入词”的概率，概率最大的为最优，给出识别结果。

本次试验利用WaveCN2.0录音系统进行样本采集，建立了“数控编程代码”语音词汇库，采集了信号长度为1024的80个实际语音信号样本，采样率为8 kHz。采用文献［4］提到的匹配追踪算法对其进行特征提取，提取样本信号的MFCC参数作为语音信号的特征参数。Mel滤波器的阶数为24，FFT变换（傅里叶变换）的长度为256。对上述语音特征进行HMM训练之后，将其模型参数存贮，获得了识别的HMM模型库，用于“数控编程代码”单个词识别之用。

在HMM模型训练的过程中可以看到，遍历过程中的输出概率是随着遍历次数的递增而增加的。图2列出了代码“G00”语音信号的MFCC参数，在HMM训练期间遍历次数与输出概率的log值之间的关系。由图2可以看出，遍历21次算法收敛，并且输出概率与遍历次数成正比关系。

在理想的实验室环境中，试验的测试内容为一个简单轴类零件编程的输入代码，共需输入8个词为：“G00”，“F”，“等于”，“30”，“G28”，“G32”，“P”以及“G29”。使用上文提到的虚拟机床实验平台，根据语音识别结果进行仿真加工，并统计了对单个词成功识别所需要重复输入的次数，作为数控机床编程代码语音识别系统性能好坏的评判标准。数控机床编程代码语音识别的试验结果见表2。

其中，语音识别率的计算公式为：