[發(fā)明專利]一種玩具舞蹈機器人的控制方法和系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210384929.3 | 申請日: | 2022-04-13 |
| 公開(公告)號: | CN114699777A | 公開(公告)日: | 2022-07-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 謝軍;仇飛 | 申請(專利權(quán))人: | 南京曉莊學院 |
| 主分類號: | A63H13/04 | 分類號: | A63H13/04;G06V40/16;G10L15/06;G10L15/16;G10L15/22 |
| 代理公司: | 深圳市創(chuàng)富知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44367 | 代理人: | 朱江 |
| 地址: | 210017*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 玩具 舞蹈 機器人 控制 方法 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明提供了一種玩具舞蹈機器人的控制方法,通過語音采集裝置采集用戶的語音信息,將所述語音信息導(dǎo)入到預(yù)置的語音識別模型進行語音識別,確定出相應(yīng)語音信息的聲音識別結(jié)果;當聲音識別結(jié)果匹配時,啟動圖像采集裝置;圖像采集裝置移動到設(shè)定位置并采集圖像,將所述圖像信息導(dǎo)入到預(yù)置的圖像識別模型中,識別出圖像中的面部表情分類;當面部表情分類匹配時,啟動玩具舞蹈機器人;根據(jù)結(jié)束指令,關(guān)閉玩具舞蹈機器人;通過識別嬰兒的聲音和表情,當聲音信息和表情信息都匹配時啟動舞蹈機器人進行舞蹈,具有很好的功能性和趣味性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明舞蹈機器人領(lǐng)域,特別是指一種玩具舞蹈機器人的控制方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)
隨著科技的不斷發(fā)展,機器人的功能也越來越豐富,有的機器人能提高工業(yè)生產(chǎn)效率,有的機器人則具備娛樂功能(例如舞蹈機器人);
為了滿足人們的需求,近年來舞蹈機器人也越來越受到關(guān)注,不管在國內(nèi)外,設(shè)計舞蹈機器人技術(shù)已經(jīng)相當成熟。
現(xiàn)有的機器人大多采用舞蹈動作固化編程的方法進行舞蹈,或者能夠識別音樂節(jié)拍和風格進行舞蹈,功能較為簡單單一。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主要目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述缺陷,提出一種玩具舞蹈機器人的控制方法,通過識別嬰兒的聲音和表情,當聲音信息和表情信息都匹配時啟動舞蹈機器人進行舞蹈,具有很好的功能性和趣味性。
本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
一種玩具舞蹈機器人的控制方法,包括如下步驟:
通過語音采集裝置采集用戶的語音信息,將所述語音信息導(dǎo)入到預(yù)置的語音識別模型進行語音識別,確定出相應(yīng)語音信息的聲音識別結(jié)果;
當聲音識別結(jié)果匹配時,啟動圖像采集裝置;
圖像采集裝置移動到設(shè)定位置并采集圖像,將所述圖像信息導(dǎo)入到預(yù)置的圖像識別模型中,識別出圖像中的面部表情分類;
當面部表情分類匹配時,啟動玩具舞蹈機器人;
根據(jù)結(jié)束指令,關(guān)閉玩具舞蹈機器人。
具體地,所述預(yù)置的語音識別模型的訓練方法,具體為:
獲取多個歷史語音信號、所述歷史語音信號對應(yīng)的基礎(chǔ)聲音特征以及對應(yīng)的聲音標簽;
利用獲取的多個歷史語音信號、所述歷史語音信號對應(yīng)的基礎(chǔ)聲音特征以及對應(yīng)的聲音標簽,訓練所述語音識別模型;
語音識別模型中包括依次相連的編碼層和輸出層,編碼層具體包括:依次相連的門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)層,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層;其中,門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)層中包括多個依次相連的雙向門控循環(huán)單元。
具體地,將所述語音信息導(dǎo)入到預(yù)置的語音識別模型進行語音識別,確定出相應(yīng)語音信息的聲音識別結(jié)果,具體為:
根據(jù)語音信息提取對應(yīng)的基礎(chǔ)聲音特征;
將語音信息和對應(yīng)的基礎(chǔ)聲音特征輸入到訓練好的語音識別模型中;
語音識別模型的輸出層輸出聲音識別結(jié)果。
具體地,將所述圖像信息導(dǎo)入到預(yù)置的圖像識別模型中,識別出圖像中的面部表情分類之前還包括對圖像進行預(yù)處理,具體為:
對待識別的圖像進行歐拉放大處理;
利用中值濾波算法對歐拉放大后的圖像進行去噪處理,
利用Adaboost算法檢測圖像中的人臉,并進行裁剪,然后利用雙線性差值算法實現(xiàn)圖像尺寸的歸一化。
具體地,預(yù)置的圖像識別模型的訓練方法,具體為:
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