[发明专利]一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统

说明书

本发明公开了一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统，涉及机器人技术领域；包括特定人识别分系统、非特定人识别分系统和语音收集处理模块，所述特定人识别分系统和非特定人识别分系统共用同一个语音收集初处理模块，所述语音收集处理模块包括端点检测模块和特征提取模块，所述特定人识别分系统包括模型训练与识别模块和模型更新模块，所述端点检测模块是以端点检测作为特征，可以确定一段包含语音的声音信号中确定语音的起点和终点，区分语音信号和非语音信号。本发明通过对特定人群和非特定人群采用不同分系统控制，对于特定人的语音识别采用训练模式，对于飞特定人群采用词汇库对比模式，大大的提高了语音识别的精确性。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统。

背景技术

目前我国人口老龄化问题日益严峻，在人口老龄化的背景下，老年护理机器人是社会生活所迫切需要的，老年护理机器人既能很好地提高老人的的生活质量，又能帮助解决伴随着少子老龄化带来的劳动力不足问题，减轻子女们养老的负担，缓解人口老龄化所带来的问题。

在现有技术中，老年护理机器人的识别系统设计还存在一定的缺陷，在实际使用中，机器人的使用存在特定人(老年人)和非特定人(家庭成员或者访客)，而在进行识别系统设计时，而对于特定人群使用时，如何能保证精确的识别命令发出者是否为设定人群，对于非特定人群时，如何能保证录入不同声纹特征的识别，保证其识别精确度，是本发明旨在解决的问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种交互式多功能的老年护理机器人识别系统，包括特定人识别分系统、非特定人识别分系统和语音收集处理模块，所述特定人识别分系统和非特定人识别分系统共用同一个语音收集初处理模块，所述语音收集处理模块包括端点检测模块和特征提取模块，所述特定人识别分系统包括模型训练与识别模块和模型更新模块。

优选地：所述端点检测模块是以端点检测作为特征，可以确定一段包含语音的声音信号中确定语音的起点和终点，区分语音信号和非语音信号。

优选地：所述特征提取模块包括前端处理、特征提取和特征归一化三个流程，其具体步骤如下：

A1：分帧：机器人麦克风采集语音参数，对语音流进行分帧处理，帧长为512个采样点，帧移128个采样点；

A2：预加重，以抵消口腔对高频部分声音的压制作用，对于每一帧，对如下处理：y(0)＝0.03×s(1)，y(n)＝s(n)-0.97×s(n-1)，n＝1，2，……，51，其中，s(n)表示一帧中第n+1个采样点；

A3：加窗：使用汉明窗，减弱分帧引起的信号在分界上的不连续性：其中，n＝0，1，……，T-1，T＝512.

A4：快速傅里叶变换：使用基2的离散傅里叶变换将时域能量转换为频域能量：其中，k＝0，1，……，N-1，N＝512，对其进行平放操作得到实数域的能量：X_k＝|X_k|²；

A5：MEL能量：通过40个MEL滤波器组，得40维的MELMEL频子带能量；

A6：Mel对数能量：对每个mel频子带能量去对视：mel(i)＝ln(filt(i))，i＝1，2，……，40；

A7：离散余弦变换：其中，i＝0，1……，M-1；M＝40；D＝13。

优选地：所述模型训练与识别模块采用高斯混合-通用背景模型，其通过无监督学习对人的发声系统进行拟合，根据每个人的声音特点构造不同的特定人模型，其在预先训练好的背景模型上对少量待识别用户语音数据进行自适应训练，其具体流程如下：