1. 研究目的与意义（文献综述）

语言是人类相互交流信息的手段，在高速发达的信息社会中，用数字化的方法进行语音的传送、存储、识别、合成以及增强是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。

语音识别是语音信号处理中非常重要的应用技术，正逐步成为信息技术中人机交互的关键技术。目前，语音识别技术己经在诸多领域得到应用。随着信息产业的迅速发展，包括计算机、办公自动化、通信、国防、机器人在内的各个领域，都迫切需要采用语音识别技术来改变以往不方便的人机交互方式。

与机器进行语音交流，让机器明白人说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的一种技术，其根本目的是研究出一种具有听觉功能的机器，这种机器能直接接受人的语音，理解人的意图，并做出相应的反应[fll。如果能把这种具有语音信息处理能力的机器和设备纳入人的语音交互对象，使之像人一样具备听、说、写功能，能对语音做出理解和反应，并在交互方式上不受时间和地点的限制，将使人类的生活和工作方式发生革命性的变化。

在机器人研究领域，智能机器人成为研究的热点。智能机器人系统综合运用了多种人工智能技术，让机器人听懂人的语言，语音识别技术的重要性也得以体现。人机交互系统是当前机器人控制系统的重要组成部分，机器人的听觉与语言系统以语音识别和语音合成技术为基础，语音识别使机器人能听懂人的自然语言，由识别得到的信息可以作为声控信号应用到机器人的多种技术领域。因此，研究面向机器人对话的语音识别关键技术具有重要的意义。

2. 研究的基本内容与方案

从研究现状来看，作为语音识别的标志性技术的无限词汇量、非特定人、连续语音识别系统。在特定情况下仍达不到很好的效果我们要增强在不同环境下对不同说话者不同说话内容识别的稳定性。
拟从五个方面进行技术方案的实施
(1)预处理:包括语音信号采样、反混叠带通滤波、去除个体发音差异和设备、环境引起的噪声影响等，并涉及到语音识别基元的选取、端点检测、语音分帧以及预加重等处理工作。
(2)特征提取:从语音信号中提取用于语音识别的有用信息，去掉冗余参数，提取反映语音本质特征的声学参数，如平均能量、平均过零率、共振峰等，并提取特征参数，如线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient LPCC )、Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coeficient, MFCC)等。
(3)模式匹配(识别算法):这一部分是整个语音识别系统的核心，它是根据一定规则(如某种距离测度)以及专家知识(如构词规则、语法规则、语义规则)，计算输入特征与库存模式之间的相似度(如匹配距离、似然概率)，判断出输入语音的语义信息，将相似度最高的模式所属的类别作为识别的中间候选结果输出，得到最佳的识别结果。
(4)参考模式库:在识别之前首先建立参考模式库，通过讲话者多次重复语音，从原始语音样本中去除冗余信息，保留关键数据，再按照一定规则对数据加以聚类，形成模式库。
(5)后处理模块为可选模块，对候选识别结果继续处理，通过语言模型、词法、句法、和语义信息的约束，得到最终的识别结果。

3. 研究计划与安排

1. 调研选题 1-3周 调研资料、选题报告

2. 总体设计 4-5周 总体设计报告

3. 学习并构建模式匹配这一识别算法 5-6周 关键技术研究报告

4. 参考文献（12篇以上）

1. 深度学习概述:从感知机到深度网络[EB/OL]. http://www.52ml.net/l5104.html. 2014.5.
2. 飞思科技产品研发中心.神经网络理论与MATLAB7实现[M].北京:电子工业出版社, 2005.
3. 赵力. 语音信号处理. 机械工业出版社, 北京. 2016
4. 机器人嵌入式语音识别系统设计与开发 周艳萍 华南理工大学 2012-11-27
5. 机器人语音控制及其实现 罗志增; 赵敬斌 杭州电子工业学院学报 2004-02-25
6. 基于语音识别的机器人控制技术研究 白琳 西南石油大学 2014-06-01
7. 面向机器人对话的语音识别关键技术的研究 刘旸 西安电子科技大学 2009-04-01
8. 情感语音识别技术在军用智能机器人中的应用 徐英欣; 黄斌 计算机工程与设计 2010-10-16
9. 智能机器人的语音技术研究 廖正和 贵州大学 2006-05-01
10. 面向智能机器人的Teager语音情感交互系统设计与实现 李翔; 李昕; 胡晨; 卢夏衍 仪器仪表学报
11. 模式匹配算法性能测试 程圣宇; 白英杰; 肖瀛; 芦东昕 计算机应用 2003-12-30
12. Yukiko Miura; He Yihao; Shigeru Kuchii; Goh Chung Sern. Research and development of the social robot using speech recognition and image sensing technology. 2015 7th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE)
13.Improving Humanoid Robot Speech Recognition with Sound Source Localisation Jorge Dávila-Chacón 2014-06-15
14.Kinect microphone array-based speech and speaker recognition for the exhibition control of humanoid robots Ing-Jr Ding Computers and Electrical Engineering 2015-06-15
15.Research on Speech Recognition Robot Based on Embedded System and DSP Xuan Gong Applied Mechanics and Materials 2015-01-26