基于语音识别技术的智能机器人控制系统设计与应用

李焕贞,孙 茜

(江西科技学院,江西 南昌 330098)

0 引言

随着科技的不断发展,智能机器人已经成为现代工业生产和生活中不可或缺的组成部分。智能机器人可以被应用于各种不同的领域,如制造业、医疗保健、家庭服务等。在这些领域中,智能机器人的语音识别技术被广泛应用,以帮助机器人与人类之间的交流和互动。语音识别技术可以让机器人通过听懂人类的语言指令来执行任务。为了实现这一目标,本文开发了一种基于语音识别技术的智能机器人控制系统。该系统可以让用户通过语音指令来控制机器人的运动、执行任务等操作。

1 语音识别技术的原理

语音识别技术原理包括:语音信号特征提取、语音识别模型、语音识别算法3个基本单位。基本结构如图1所示。

图1 语音识别基本机构

1.1 语音信号的特征提取

语音信息的特征提取是基于语音信号进行分析和处理,将其转化为机器学习模型能够处理的数字化特征。常见的语音特征包括声谱图、梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码系数(LPCC)等。声谱图是语音信号的时频图,表示语音信号在时间和频率上的变化。它可以通过短时傅里叶变换(STFT)得到,将语音信号分成多个时间窗口,并对每个时间窗口进行傅里叶变换,最终得到声谱图。声谱图可以直观地反映语音信号的能量和频率分布情况。

MFCC是一种常用的语音特征,它在人类听觉模型的基础上设计而来。MFCC通过将声谱图映射到梅尔频率尺度上,再对其进行离散余弦变换(DCT)处理,得到多个频带的系数。这些系数通常被认为是语音信号的主要特征,可以用于语音识别任务。LPCC也是一种常用的语音特征,它将语音信号看作是一个线性滤波器的输出,通过对该滤波器的参数进行建模,得到语音信号的特征。LPCC与 MFCC相似,但在处理高频分量时更为准确。

1.2 语音识别模型

语音识别模型是基于语音特征对输入语音进行分类和识别的机器学习模型。常见的语音识别模型包括:隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)等。

1.3 语音识别算法

语音识别算法是指通过对语音信号进行分析和处理,将其转换成相应的文字或命令的一种算法。常用的语音识别算法主要有隐马尔可夫模型、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络。

2 问题分析及解决方案设计

2.1 存在问题分析

语音识别技术作为一种重要的人机交互方式,被广泛应用于智能音箱、语音助手等领域。然而,目前在机器人控制领域中,语音控制仍存在一些问题。(1)识别准确度不高:由于语音信号受到环境噪声、语音发音不准确等因素的影响,导致语音识别系统的准确率不高。(2)命令语音多样性不足:目前的语音识别系统对于命令语音的多样性支持不足,无法识别复杂的语音指令。(3)实时性不足:语音识别系统的处理时间较长,无法满足对机器人实时控制的需求。基于以上问题分析,针对语音识别技术在机器人控制领域中存在的问题,需要设计一种解决方案来提高语音识别的准确率、多样性和实时性。

2.2 解决方案设计

本文提出了一种基于语音识别技术的智能机器人控制系统设计方案。该方案主要包括以下步骤:(1)语音信号采集。通过麦克风等设备采集用户的语音指令。(2)语音信号处理。对采集的语音信号进行降噪、预处理等处理,提高信号的质量。(3)语音识别。利用深度学习技术,训练语音识别模型,实现对用户语音指令的识别。(4)控制信号生成。根据识别结果生成对机器人的控制信号。(5)机器人控制。将生成的控制信号传输给机器人,实现对机器人的控制。该方案采用深度学习技术,能够提高语音识别的准确率和多样性,并通过实时性优化算法实现对机器人的实时控制。

3 智能机器人控制系统总体方案设计

3.1 系统总体框架设计

智能机器人控制系统的总体设计是一个复杂的过程,需要综合考虑机器人的任务、结构、PLC、传感器、执行器、人机交互界面和网络通信模块等多个因素;总体框架包括:执行器模块、PLC控制模块、人机交互模块、语言识别模块,如图2所示。

图2 系统总体结构

3.1.1 执行器模块

执行器模块是智能机器人控制系统不可或缺的部分,它主要负责控制机器人的动作和执行任务。该模块由电机、舵机、气动元件等设备组成,用于驱动机器人的运动和动作。实际应用中通过执行器模块可以实现机器人的各种运动、动作和任务,如移动、转弯、抓取、放置等作业。

3.1.2 PLC控制模块

PLC是智能机器人控制系统的核心。该模块由传感器、网络通信模块、运动控制模块、自动化控制模块等构成。起着控制机器人行动,监测机器人状态功能作用。

3.1.3 人机交互界面

该模块是人与机器人之间的桥梁,直接影响着用户的使用体验和操作效率,包括触摸屏、语音控制、手柄等。

3.1.4 语音识别模块

语音识别模块主要负责将用户的语音指令转化为可执行的指令,以实现机器人的控制和操作,通常由自学习模块、语音输入识别模块、语音输出合成模块、语意理解模块等构成。

3.2 智能机器人控制系统硬件设计

智能机器人控制系统的硬件设计需考虑机器人功能需求、控制器选型、传感器与执行器选型、通信接口设计等多方面因素,具体有以下几点。

3.2.1 机器人结构设计

机器人的结构设计要考虑机械结构、机器人部件的安装方式及各部件之间的连接方式,并根据机器人的具体应用场景,设计出稳定性和可靠性强的机械结构[1]。

3.2.2 控制器选型

控制器选型要结合机器人的作业复杂度选择合适的控制器,如PLC、单片机等。同时,在选型时要考虑控制器的稳定性、扩展性、运算速度等方面影响。

3.2.3 传感器与执行器选型

传感器与执行器的选型需要考虑传感器的测量范围、精度、响应时间等因素。

3.2.4 通信接口设计

考虑智能机器人需要与上位机、外设设备进行通信,需要考虑通信的稳定性、带宽、传输速度等因素并设计合适的通信接口,如串口、以太网、CAN等。

3.3 智能机器人控制系统软件设计

智能机器人控制软件框架主要分为硬件驱动层、控制算法层、网络通信层、用户界面层、自动化控制层、语音识别层、视觉识别层、数据存储层、故障诊断层。具体功能分类如下:

一是硬件驱动层。该层主要负责与硬件设备进行通信,如与电机驱动器、传感器、执行器等设备进行通讯。二是控制算法层。该层主要功能是实现机器人控制算法,如运动控制算法、力矩控制算法、姿态控制算法等[2]。三是通信层。该层主要功能是实现机器人与上位机、其他设备之间的通信,如通过TCP/IP、CAN等通信协议进行数据交互。四是用户界面层。该层承担着用户与机器人人机交互,能够提供图形化的指令输入界面、可视化显示机器人的位置和状态等。五是自动化控制层。该层承担着自动化控制功能,如自动装配、拆卸、检测等。六是语音识别层。该功能模块成集成着语音识别技术,可以实现机器人对用户语音指令的识别和理解。七是视觉识别层。该层承载着机器人对物体、障碍物等的识别和分析功能。八是数据存储层。该层实现着机器人的数据存储功能,将机器人的运行数据、历史数据等存储在数据库中,便于后续分析和优化。九是故障诊断层。该层主要功能是实现机器人故障智能诊断与处理,如自动检测和判断可能出现的故障,并提供相应的解决方案。

3.4 系统核心功能模块设计

3.4.1 传感器功能模块

传感器功能模块主要用于采集机器人周围环境的数据,包括距离、颜色、声音、温度等信息,以实现机器人的感知和控制。传感器功能模块通常由以下几部分组成:(1)传感器采集器。用于采集机器人周围的环境信息,如声音、图像、温度、湿度等。(2)信号处理器。对采集的信号进行滤波、增益、降噪等处理,以提高信号的质量。(3)特征提取器。对处理后的信号提取特征,如图像特征、声音特征等,以便后续的感知和识别处理。(4)感知识别引擎。根据不同的感知需求,采用不同的识别算法,对特征向量进行处理,以识别环境中的物体、人物等信息[3]。(5)控制器。将识别后的信息传输给机器人执行器模块,以控制机器人的运动和动作。

3.4.2 硬件驱动模块

硬件驱动层是智能机器人控制系统的底层,主要功能是与硬件设备进行通信和控制。常见的硬件设备包括:电机、舵机、传感器、显示屏、键盘等。硬件驱动层功能模块主要包括以下几个方面:(1)电机驱动模块。该模块用于控制机器人的运动,包括前进、后退、左右转等。电机驱动模块需要能够控制各种类型的电机,包括直流电机、步进电机等。(2)舵机驱动模块。该模块用于控制机器人的舵机,包括头部、手臂等各个部位的舵机。舵机驱动模块需要能够控制不同类型的舵机,包括模拟舵机、数字舵机等。(3)传感器驱动模块。该模块用于接收传感器采集到的数据。传感器驱动模块需要能够驱动多种类型的传感器,包括超声波、红外线、光电等。(4)显示屏驱动模块。显示屏驱动模块需要能够控制各种类型的显示屏,包括液晶显示屏、OLED显示屏等。能够清晰地显示出机器人运行的状态信息、用户指令等信息数据。(5)通信接口模块。该模块主要包括串口、SPI、I2C等通信接口。通信接口模块需要支持多种通信协议,以实现不同设备的连接和数据传输。(6)电源管理模块。该模块用于管理机器人的电源,包括电池管理、充电管理等。电源管理模块需要能够监测电池电量、控制电源开关等[4]。

3.4.3 PLC控制功能模块

PLC控制功能模块用于实现对输入信号的采集、处理、控制的模块。PLC控制功能模块包括以下几个方面:(1)输入模块。用于实现对输入电信号的采集,包括传感器信号、控制开关信号、按钮信号等。(2)输出模块。用于实现对输出电信号的控制,包括控制电机、执行器、开关等。(3)中央处理器。用于对输入信号进行处理和逻辑控制,实现对输出信号的控制和决策。中央处理器也可以实现数据采集、存储、通信等功能。(4)人机界面。用于实现人机交互,包括显示图像、输入指令等功能。一般采用触摸屏、键盘、鼠标等设备。(5)总线模块。用于实现各个模块之间的通信,包括输入模块、输出模块、中央处理器等模块之间的通讯。(6)时序模块。用于实现时间控制功能,包括计时、延时、定时等功能。可以实现对工艺流程的控制。

3.4.4 语音识别功能模块

语音识别功能模块是智能机器人控制系统中的一个重要模块,它可以实现机器人与用户之间的自然语言交互。语音识别技术是将人类语言自然语音转化为计算机可识别的指令或文本。语音识别功能模块实现的主要功能包括:(1)语音采集。语音识别功能模块需要能够采集用户自然语言的语音信号,包括话筒、麦克风等采集设备。采集到的语音信号需要进行预处理,如去噪、滤波等[5]。(2)语音分析。语音识别功能模块不仅需要将采集到的语音信号进行分析,提取语音特征,如声音音高、音强、语速等;还需要进行语音识别模型的匹配,比对语音特征与识别库中的语音模型,得出匹配度。(3)语音识别。语音识别功能模块需要根据语音采集和分析结果,将语音转换成计算机可识别的指令或文本。具体流程为:语音识别模块打开了一个语音流进行录音,将录音数据保存成WAV格式的文件再使用语音识别器对预处理后的语音文件进行解码,最后输出识别结果。(4)语义分析。语音识别功能模块需要将语音识别结果进行语义分析,对指令或文本进行理解和处理。通过语义分析,可以深入挖掘用户的需求和意图。(5)指令执行。根据语义分析结果,语音识别功能模块需要将用户的命令转化为机器人的行动,实现机器人的动作控制和应答。语音识别功能模块可以为智能机器人控制系统增加自然语言交互能力,提高机器人的人机交互体验,扩展机器人的应用场景。

4 结语

人工智能时代下智能机器人的应用与研究迎来了前所未有的热潮,语音识别技术作为智能机器运行的核心内容是采集信息、处理信息的先行者,借助语音识别技术可拓宽智能机器人应用场景和服务功能,是智能机器人发展的未来趋势。