[发明专利]面向智能服务机器人的语音交互系统的实现方法

摘要

本发明公开了一种面向智能服务机器人的语音交互系统的实现方法，通过改进的鲁棒性模板训练法训练语音模板，挑选出可用于人机交互的鲁棒性较强的词汇表，弱化了不同说话人的个性信息，在系统的抗噪声和与说话人无关方面得以改进。当输入待测语音时，基于挑选的词汇表计算待测语音与各语音模板的匹配距离，选择最小距离对应的模板为识别结果，如果该识别结果信赖度较高，则输出识别结果，如果信赖度较低，则拒绝该识别结果，同时选择次小距离对应的模板为识别结果，再次判定，如此循环，直至找到信赖度较高的识别结果为止，有效屏蔽了信赖度较低的待测语音，同时又可以修正识别结果，提高识别性能，实现了说话人与机器人安全、友好地交互。

主权项

1.一种面向智能服务机器人的语音交互系统的实现方法，包括如下步骤；1)预定义语音词汇表，同时根据该词汇表采集语音样本数据组成样本集和测试集；2)使用下述改进的鲁棒性模板训练法训练语音模板：首先对样本集内的N个语音样本全排列，得到N！个排列；分别将每一个排列输入训练系统中，得到一个训练好的语音矢量中心；最后求出N！个语音矢量中心的平均矢量和方差参数，得到最终的语音训练模板；其中N为大于1的整数；3)使用测试集中的语音样本作为待测语音进行测试，得到预定义词汇表中每个单词的鲁棒性程度，包括每个单词的正确识别率和单词平均正确识别率；4)按照单词正确识别率的大小对单词进行排序，选择单词正确识别率大于平均正确识别率的单词组成候选词汇表；5)针对候选词汇表，再次使用步骤2)中所述的改进的鲁棒性模板训练法训练语音模板，得到各个语音模板的平均矢量μ和平均方差σ；6)当待测语音输入时，计算待测语音与各语音模板的匹配距离，选择最小匹配距离对应的语音模板为识别结果；7)计算待测语音与识别结果对应的矢量中心的方差；8)根据多元统计分析中的3西格玛法则，判断该识别结果是否在置信区间[(μ-3σ)，(μ+3σ)]内：是，则接受识别结果，跳转到步骤10)；否，则拒绝识别结果，跳转到步骤9)；9)选择次小匹配距离对应的语音模板为识别结果，回到步骤8)再次进行判断，直至接受识别结果进入步骤10)，或者拒绝了所有的识别结果，输出拒绝信息；10)输出待测语音的识别结果。