家庭服务机器人语音指令深层信息识别

摘要 针对机器人缺乏对语音指令的深层识别能力，提出一种基于DNN／GMM的深层信息识别方法．首先，在全息地图环境数据基础上，运用双隐层深度神经网络构建家庭环境神经网络模型；其次，基于该模型对语音指令进行目标对象深层信息识别，并据此提取相关预备指令；再次，基于语音指令高斯混合模型识别语音指令类型；最后，依据不同指令类型选定最优服务对象深层信息识别方法，之后提取服务指令．在一般家庭中构建实验环境，结果验证了该方法的正确性和有效性，且使得机器人依据指令的深层信息能够更加准确地理解并执行指令