机械臂语音控制系统研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 语音识别国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 语音去噪国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文工作与内容安排 | 第11-14页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 2 基于机器听觉的物流分拣系统分析 | 第14-22页 |
| 2.1 物流分拣系统组成 | 第14-15页 |
| 2.2 MOTOMAN机械臂平台 | 第15-21页 |
| 2.2.1 MOTOMAN机械臂硬件系统 | 第15-18页 |
| 2.2.2 MOTOMAN机械臂软件系统 | 第18-19页 |
| 2.2.3 MOTOMAN机械臂编程语言分析 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 语音指令的预处理及去噪研究 | 第22-34页 |
| 3.1 语音识别的方法步骤 | 第22页 |
| 3.2 语音信号采样和量化 | 第22-23页 |
| 3.2.1 语音信号的采样 | 第22页 |
| 3.2.2 语音信号的量化 | 第22-23页 |
| 3.3 语音信号的预处理 | 第23-24页 |
| 3.3.1 语音信号预加重 | 第23页 |
| 3.3.2 语音信号加窗分帧 | 第23-24页 |
| 3.4 语音信号的降噪方法研究 | 第24-29页 |
| 3.4.1 噪声的特性及其分类 | 第24页 |
| 3.4.2 谱减法 | 第24-26页 |
| 3.4.3 改进谱减法 | 第26-29页 |
| 3.5 语音信号的端点检测和特征提取 | 第29-33页 |
| 3.5.1 语音信号的端点检测 | 第29-31页 |
| 3.5.2 语音信号的特征提取 | 第31-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 语音指令识别决策研究 | 第34-46页 |
| 4.1 隐马尔柯夫模型 | 第34-39页 |
| 4.1.1 马尔科夫链 | 第34-35页 |
| 4.1.2 HMM定义 | 第35-36页 |
| 4.1.3 HMM的三个问题及其求解算法 | 第36-39页 |
| 4.1.4 HMM模型在语音识别中的应用 | 第39页 |
| 4.2 人工神经网络模型 | 第39-41页 |
| 4.2.1 人工神经网络介绍 | 第39-40页 |
| 4.2.2 BP神经网络分析 | 第40-41页 |
| 4.3 HMM/ANN混合模型语音识别 | 第41-45页 |
| 4.3.1 HMM/ANN识别算法模型结构 | 第42-43页 |
| 4.3.2 HMM/ANN识别算法仿真结果 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 物流分拣系统的设计与验证 | 第46-55页 |
| 5.1 PC主控制系统 | 第46-51页 |
| 5.1.1 主控制系统流程设计 | 第46-48页 |
| 5.1.2 机械臂状态控制 | 第48-49页 |
| 5.1.3 机械臂作业控制 | 第49-51页 |
| 5.2 主控制系统与NX100通信连接 | 第51页 |
| 5.3 物流分拣系统测试 | 第51-54页 |
| 5.3.1 机械臂状态控制测试 | 第52页 |
| 5.3.2 语音指令控制的物流分拣作业测试 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 结论与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 结论 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61页 |
