网络化智能控制系统研究 ——网络机器人语音识别技术研究

论文摘要

网络化控制系统是控制系统的重要发展方向,网络机器人是将机器人与计算机网络相连,通过网络通讯实现对网络上的机器人的控制、监视。本课题是《网络机器人》(贵州省科技厅攻关项目)的前期预研项目。随着计算机控制技术的快速发展,控制系统的应用领域越来越广泛,控制对象日益复杂,控制系统朝着更加分散化、智能化的方向发展。与此同时,网络技术越来越成熟,使得用户可以进行远程的数据传输及交互操作,由于网络技术的优点,大量的研究及应用开始集中在数据网络用于远程的工业控制及工业自动化领域中,当一个常规控制系统通过某个串联信道反馈信息,而此信道可能与控制系统以外的其它节点分享时,该控制系统称为网络控制系统。机器人领域一直在研究远程机器人,将它与网络联结可否开拓网络机器人领域以及应怎样拓展应用是我们所面临的一个新问题。语音识别及合成是智能控制系统新的研究热点,它是一门新兴的技术,不仅包括语音的录制和播放,还涉及语音的压缩编码和解码,语音的识别等各种处理技术。本论文所做的工作研究目的是为网络机器人项目中语音处理部分的研究作必要的前期技术准备,最终的目标是要通过语音输入,语音识别,实现机器人按指定内容的语音命令控制,及通过操作员的语音命令来操作和控制机器人,使其针对操作员的命令进行必要的正确响应。用以提高诸如邮包分拣这种需要大规模、高效、高强度流水线操作的应用场所的自动化水平,减轻工人的劳动强度。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 论文背景
• 1.2 网络化控制系统
• 1.2.1 网络化控制技术的现状及发展
• 1.2.2 网络化控制系统的定义
• 1.2.3 典型的网络化控制系统
• 1.3 网络化控制系统在机器人领域中的应用
• 1.3.1 全球涌动的机器人潮流
• 1.3.2 网络化控制系统在机器人应用中的优势
• 1.3.3 无线通信网络在网络机器人中的应用
• 1.4 语音识别是智能控制系统新研究热点
• 1.5 本论文的主要工作
• 第二章 语音识别技术综述
• 2.1 语音识别技术的发展史和国内外现状
• 2.2 语音识别原理
• 2.3 语音识别所面临的问题及发展趋势
• 2.3.1 研究面临的困难
• 2.3.2 语音识别的发展趋势
• 第三章 语音识别的模型
• 3.1 动态时间规整（DTW）
• 3.1.1 基本DTW算法
• 3.1.2 DTW算法的改进
• 3.2 隐马尔可夫模型（HMM）
• 3.2.1 隐马尔可夫模型的数学描述
• 3.2.2 HMM中的3个基本问题及解决方案
• 3.3 高斯混合模型（GMM）
• 3.3.1 高斯混合模型的定义
• 3.3.2 GMM参数迭代算法中的几个问题
• 3.4 人工神经网络
• 3.4.1 人工神经网络的基本模型
• 3.4.2 基于人工神经网络的语音识别
• 3.5 本论文设计所采用的语音识别算法
• 3.5.1 LM算法
• 3.5.2 基于黄金分割优化法的隐含层节点数的选取
• 3.5.3 基于LM算法神经网络的语音识别系统设计
• 第四章 语音识别系统硬件介绍
• 4.1 SPCE061A简介
• 4.1.1 凌阳16位单片机概述
• 4.1.2 SPCE061A在语音识别系统中的优势
• 4.1.3 SPCE061A的结构与性能
• TM的内核结构'>4.1.4 μ′nSP^TM的内核结构
• 4.1.5 SPCE061A存储器
• 4.1.6 SPCE061A的输入/输出接口
• 4.1.7 SPCE061A的中断系统
• 4.1.8 SPCE061A的模数转换器
• 4.1.9 SPCE061A的DAC音频输出
• 4.1.10 SPCE061A的通用异步串行接口
• 4.2 语音识别系统硬件设计
• 4.3 网络通信结构及无线通信模块CRM401ANC
• 4.3.1 网络通信结构
• 4.3.2 无线通信模块CRM401ANC性能简介
• 4.3.3 CRM401ANC管脚定义
• 4.4 语音控制车体硬件简介
• 4.4.1 LG9110的特点
• 4.4.2 LG9110的管脚定义及电气特性
• 第五章 语音识别系统的软件实现
• TM集成开发环境IDE'>5.1 μ′nSP^TM集成开发环境IDE
• 5.2 语音识别系统硬件的基本调试
• 5.2.1 I/O口的调试
• 5.2.2 A/D的调试
• 5.2.3 中断系统的调试
• 5.2.4 异步串行接口UART的调试
• 5.3 语音识别系统的程序设计
• 5.4 网络通信软件功能设计
• 5.4.1 语音识别模块
• 5.4.2 车体
• 第六章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录