[發(fā)明專利]一種機器人語音識別定位方法及系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2021-11-17
• 公開（公告）號: CN114236469A
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發(fā)明（設計）人: 張九華;陳興元;羅國平
• 申請（專利權(quán)）人: 樂山師范學院
• 主分類號: G01S5/18
• 分類號: G01S5/18;B25J13/00
• 代理公司: 成都拓荒者知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51254
• 代理人: 聶臣欣

1.一種機器人語音識別定位方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、構(gòu)建麥克風陣列模型；

S2、采集麥克風陣元的語音信號，并進行預處理；

S3、對預處理后的語音信號進行匹配識別；

S4、分別計算麥克風陣元之間匹配的語音信號的相對時延；

S5、根據(jù)計算的相對時延對機器人位姿進行估計。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機器人語音識別定位方法，其特征在于，所述步驟S1具體包括：

在世界坐標系中采用四個麥克風組成四元十字形麥克風陣列，上述四元十字形麥克風陣列的中心位于世界坐標系原點，每個麥克風均位于坐標軸上，且距離世界坐標系原點的距離相等。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機器人語音識別定位方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括以下分步驟：

S2-1、采集麥克風陣元的語音信號；

S2-2、采用設定采樣頻率對采集的語音信號進行采樣；

S2-3、對采樣的語音信號進行高頻提升處理；

S2-4、對處理后的語音信號進行分幀處理；

S2-5、對處理后的語音信號進行加窗處理；

S2-6、采用短時能量和短時平均過零率方法對處理后的語音信號進行端點檢測。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機器人語音識別定位方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括以下分步驟：

S3-1、對預處理后的語音信號分別提取線性預測系數(shù)特征和頻率倒譜系數(shù)特征，并建立語音識別特征矢量序列；

S3-2、計算每一個語音識別特征矢量序列與已知語音識別特征矢量序列的幀匹配距離矩陣；

S3-3、在幀匹配距離矩陣中遞歸搜索匹配距離最小的語音信號作為識別結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的機器人語音識別定位方法，其特征在于，所述步驟S3-3中在幀匹配距離矩陣中遞歸搜索匹配距離最小的語音信號具體包括以下分步驟：

S3-1-1、構(gòu)建搜索目標函數(shù)：

D(i,j)＝|t(i)-r(j)|+min{D(i-1,j),D(i-1,j-1),D(i,j-1)}

式中，D(i,j)表示語音識別特征矢量序列中第i個特征與已知語音識別特征矢量序列中第j個特征的匹配距離，t(i)表示語音識別特征矢量序列中第i個特征值，r(j)表示已知語音識別特征矢量序列中第j個特征值；

約束條件為：

D(1,1)＝|t(1)-r(1)|

S3-1-2、從D(1,1)開始，逐行或逐列計算D(i,j)的值，最終比較所有計算的值篩選得到匹配距離最小的語音信號。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機器人語音識別定位方法，其特征在于，所述步驟S4中相對時延的計算公式為：

τ₁₂＝argmaxE(αs(n-τ₁)s(n-τ₁-τ₂))

式中，τ₁₂表示語音信號到麥克風1和麥克風2的相對時延，E表示數(shù)學期望值，α表示語音信號的衰減系數(shù)，s(n)表示語音信號，τ₁,τ₂表示聲音信號到麥克風1和麥克風2的時間。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機器人語音識別定位方法，其特征在于，所述步驟S5中根據(jù)計算的相對時延估計機器人與聲源距離的表達式為：

式中，c表示聲速，τ₁₂表示語音信號到麥克風1和麥克風2的相對時延，τ₁₃表示語音信號到麥克風1和麥克風3的相對時延，τ₁₄表示語音信號到麥克風1和麥克風4的相對時延。