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　　隨著現(xiàn)代科技和計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們在與機(jī)器的信息交流中，需要一種更加方便、自然的交互方式，實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的語音交互，讓機(jī)器聽懂人話是人們夢寐以求的事情。語音識別技術(shù)的發(fā)展，使得這一理想得以實(shí)現(xiàn)，把語音識別技術(shù)與機(jī)器人控制技術(shù)相結(jié)合，正成為目前研究的熱點(diǎn)，不但具有較好的理論意義，而且有較大的實(shí)用價值。

　　語音識別技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器人系統(tǒng)大多是針對特定的環(huán)境，設(shè)計出語音命令來進(jìn)行控制的。只需要對幾十個字或詞的命令行進(jìn)語音識別，便可使得原本需要手工操作的工作由語音輕松完成。本文針對現(xiàn)有機(jī)器人平臺，設(shè)計一個非特定人的孤立詞語音識別系統(tǒng)。

　　1 語音識別原理及JuliUS簡介

　　1.1 基于HMM的語音識別原理

　　語音識別系統(tǒng)是一種模式識別系統(tǒng)，系統(tǒng)首先對語音信號進(jìn)行分析，得到語音的特征參數(shù)，然后對這些參數(shù)進(jìn)行處理，形成標(biāo)準(zhǔn)的模板。這個過程稱為訓(xùn)練或?qū)W習(xí)。當(dāng)有測試語音進(jìn)入系統(tǒng)時，系統(tǒng)將對這些語音信號進(jìn)行處理，然后進(jìn)行參考模板的匹配，得出結(jié)果。此時便完成了語音識別的過程。

　　目前，HMM作為語音信號的一種統(tǒng)計模型，是語音識別技術(shù)的主流建模方法，正在語音處理各個領(lǐng)域中獲得廣泛的應(yīng)用。現(xiàn)在許多商用語音軟件，以及各種具有優(yōu)良性能的語音識別系統(tǒng)，都是在此模型上開發(fā)的，已經(jīng)形成了完整的理論框架。

　　基于HMM模式匹配算法的語音識別系統(tǒng)表現(xiàn)為：在訓(xùn)練階段，采用HMM訓(xùn)練算法為每一個詞條建立一個HMM模型。詞條經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練后，將得到的對應(yīng)HMM模型加入HMM模型庫中以數(shù)據(jù)的形式保存。在匹配階段，也就是識別階段，采用HMM匹配算法將輸入的未知語音信號與訓(xùn)練階段得到的模型庫中的模型進(jìn)行匹配，輸出語音識別的結(jié)果。

　　1.2 JuliUS簡介

　　Julius是日本京都大學(xué)和日本IPA(Information-tech-nology Promotion Agency)聯(lián)合開發(fā)的一個實(shí)用高效雙通道的大詞匯連續(xù)語音識別引擎。目前已經(jīng)能較好地應(yīng)用于日語和漢語的大詞匯量連續(xù)的語音識別系統(tǒng)。Julius由純C語言開發(fā)，遵循GPL開源協(xié)議，能夠運(yùn)行在Lin-ux、Windows、Mac：OS X、Solaris以及其他Unix平臺。Julius最新的版本采用模塊化的設(shè)計思想，使得各功能模塊可以通過參數(shù)配置。

　　Julius的運(yùn)行需要一個語言模型和一個聲學(xué)模型。利用Julius，通過結(jié)合語言模型和聲學(xué)模型，可以很方便地建立一個語音識別系統(tǒng)。語言模型包括一個詞的發(fā)音字典和語法約束。Julius支持的語言模型包括：N-gram模型，以規(guī)則為基礎(chǔ)的語法和針對孤立詞識別的簡單單詞列表。聲學(xué)模型必須是以分詞為單位且由HMM定義的。

　　應(yīng)用程序可以有兩種方式與Julius交互：一種是基于套接字的服務(wù)器一客戶端通信方式，另一種是基于函數(shù)庫的嵌入方式。在這兩種情況下，要識別過程結(jié)束，識別結(jié)果就被送入應(yīng)用程序中，應(yīng)用程序就能得到Julius引擎的現(xiàn)有狀態(tài)和統(tǒng)計，并可以操作官。Julius概述如圖1所示。

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