车间环境下机器人语音控制的特征提取算法

• 作者: 张蕾 王文杰 王晓华 要鹏超 马丽萍
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 伽玛通滤波器 Teager能量算子 特征提取 机器人控制
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 16-22
• 页数: 7页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 4343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2020.02.003

摘要

针对移动机器人在车间实际工作环境中,由于噪声的影响导致对语音控制命令识别性能差的问题,提出了一种基于伽玛通倒谱系数和Teager能量算子混合特征提取的新算法.该算法用伽玛通滤波器代替抗噪性比较普通的梅尔滤波器,在提取伽玛通倒谱系数的过程中加入反映语音信号能量的Teager能量算子组成新的特征,并考虑语音信号的动态特性,将其与一阶差分参数融合组成混合特征;应用主成分分析法降维,将得到的混合特征用于移动机器人控制命令的语音识别系统.实验结果表明,在车间噪声以及信噪比为10 dB的环境下,混合特征的识别率较梅尔倒谱系数提高了12.20％,通过主成分分析法得到的混合特征的识别率提高了1.02％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马丽萍	西安工程大学电子信息学院	25	59	4.0	7.0
2	王晓华	西安工程大学电子信息学院	76	316	10.0	13.0
3	张蕾	西安工程大学电子信息学院	69	224	8.0	10.0
4	王文杰	西安工程大学电子信息学院	10	2	1.0	1.0
5	要鹏超	西安工程大学电子信息学院	4	6	2.0	2.0