[发明专利]一种应用在服务机器人上的宠物叫声识别方法与系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种发明专利：一种应用在服务机器人上的宠物叫声识别方法与系统，是通过服务机器人本体的上语音识别系统将宠物叫声识别为一个特征值文本，然后从宠物叫声识别系统的数据库中按照场景、动作、意图三个数据项进行匹配获取表达内容。这个系统采用了一个由宠物的主人辅助实施的宠物叫声识别学习模型，让系统通过一个闭环强化学习：宠物叫声→机器人宠物叫声识别给出特征值文本→系统数据库根据场景、动作、意图匹配出表达内容并让用户修改或者无匹配时由用户添加表达内容→该表达内容作为下次识别时的匹配项。本系统同时建立云端平台，将每个服务机器人上的宠物叫声识别系统数据与云端平台连接，让云平台的宠物叫声识别系统获得每个服务机器人上的宠物叫声识别交互数据并通过机器学习形成宠物叫声云识别方案，服务机器人每次对宠物叫声识别时，都将云识别方案获得的表达内容作为关联词条给出，供宠物主人参考，必要时将云识别获取的表达内容作为最终的表达内容。

背景技术

语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的 语音识别系统由以下几个基本模块所构成信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。

目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的 语音识别系统由以下几个基本模块所构成：

l. 信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。

2. 统计声学模型。典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。

3. 发音词典。发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。

4. 语言模型。语言模型对系统所针对的语言进行建模。理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。

解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。

发明内容

本发明以服务机器人应用软件的形态在服务机器人本体中安装、保存、运行，并通过服务机器人本体的通讯网络与云端数据库连接。适用于包括桌面陪伴型机器人、地面移动型服务机器人、家庭服务机器人、迎宾接待机器人、扫地机器人等各类功能与形态的服务机器人。

本发明建立的是一种人工辅助的机器学习系统，这个系统采用了一个由宠物的主人辅助实施的宠物叫声识别学习模型，让系统通过一个闭环强化学习：宠物叫声→机器人宠物叫声识别给出特征值文本→系统数据库根据场景、动作、意图匹配出表达内容并让用户修改或者无匹配时由用户添加表达内容→该表达内容作为下次识别时的匹配项。