基于Julius的機器人語音識別系統(tǒng)構建
加入技術交流群
3．3．2 模塊間通信
由于系統(tǒng)的3個模塊不在同一個平臺上部署，運行過程中需要進行數(shù)據(jù)通信。GUI和Julius都部署在Atom Z510平臺上，但屬于2個進程，它們之間可以通過共享內(nèi)存來交互數(shù)據(jù)。而GUI和機器人控制模塊就需要通過網(wǎng)絡通信來實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。這里采用的是基于TCP的socket編程接口來實現(xiàn)模塊間的通信，模塊間通信流程如圖7所示。本文引用地址：http://www.104case.com/article/161552.htm
4 實驗測試
演示系統(tǒng)界面如圖8所示。本文使用大量的語音樣本來完成HTK的訓練和模式構建，語音樣本采用16 kHz采樣，16位量化。獨立的語音識別測試中，將訓練集以及測試集中語音樣本和識別結(jié)果進行了對比分析。本文語音樣本的內(nèi)容包括訓練集(語料庫中的語音成分)和測試集(本實驗中采集的語音)。由于本系統(tǒng)只用提取語音命令，不需要完整句子的識別，所以沒有針對句子做測試。
本文對于訓練集基于詞的識別率為71．7％，測試集基于詞的識別率為56．5％，測試結(jié)果如表1所列。
表中各符號所表示的意義如下所示：
H，正確；S，替代錯誤；D，刪除錯誤；I，插入錯誤；N，標記文件中單元總數(shù)；SENT，句子，WORD：基本單元。
結(jié)語
本文在給定的實驗室機器人平臺上，設計了基于語音控制的機器狗系統(tǒng)。其中，語音識別子系統(tǒng)通過HTK和Julius的開源平臺構建而成。經(jīng)過測試分析，該系統(tǒng)能夠較好地識別人發(fā)出的語音命令，簡化了機器人的操作，使機器與人的交互更加智能化。
評論