The invention provides a voice recognition method for semantic service robot, and includes the following steps: System Modeling: establish thesaurus thesaurus database; establishing semantic database framework; the establishment of lip pattern library; system by speech recognition system to collect user input voice commands and facial video, respectively for voice and video clips for recognition of semantic recognition, according to the two the combination of recognition results, the Chinese semantic judgment through the display interface display. The present invention for different services set noun database and the semantic database framework, the robot through a combination of thesaurus database, semantic frame database and lip pattern library, Chinese meaning to understand the identified voice instructions need to express, make speech recognition more accurate semantic.
【技术实现步骤摘要】
一种服务机器人的语音语义识别方法
本专利技术涉及一种语音语义识别方法,尤其涉及一种服务机器人的语音语义识别方法。
技术介绍
计算机科学领域的一个重要分支就是“人工智能”,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在自然语言处理方面,如何让机器人识别和理解人类的语言,并且模拟人类思维方式去思考、推理问题,是完成“人工智能”这个人类伟大理想的重要举措。不管是中文,还是英文的语言环境中,除了“你”“我”“他”等这类个别的例外之外,词组才是人类表达语义的最小单位。什么是语义?语义就是自然语言文本的涵义。对机器人来说,就是当机器人遇到这个文本输入的时候,应该进行的回答或响应。例如,当用户问“北京明天什么天气”,计算机能够理解这句话的意图是问天气信息,且城市是北京,时间是明天,从而执行的操作是从特定数据源中查询到北京明天的天气信息并呈现给用户。语义技术比较适合的应用类型至少有两种:一是操控类的应用,通过语音可以直接发出指令,如语音拨号,发短信等;二是信息查询类的应用,特别是查询条件比较多的情况,传统的交互方式需要用户用文字输入很多查询条件,这对用户来说很繁琐。而语义的交互方式可以让用户通过一句话或者多回合的对话方式获取其所要的信息。中国服务机器人的应用领域包括金融、家庭服务、教育、医疗、物流、国防、住宿餐饮、电子商务等。对于服务型机器人我们现阶段主要有的就是餐饮机器人、家居机器人、娱乐机器人以及医疗看护机器人等。而且现在的这种类型的机器人已经逐渐被人们接受,使用 ...
【技术保护点】
一种服务机器人的语音语义识别方法,其特征在于,具体包括如下步骤:S1、系统词库建模:S101、建立词库数据库,所述词库数据库包括代词数据库、动词数据库和名词数据库,将中文汉字中为代词、动词和名词属性的词语和成语分别存入相应的代词数据库、动词数据库和名词数据库;S102、同时,建立语义框架数据库,所述语义框架数据库包括存入的词语可能的组合方式及组合在一起对应的中文意思;S2、系统通过语音识别系统采集用户输入的语音指令和面部视频,将语音指令识别为中文语句,然后将中文语句进行拆解,拆解形式为:代词+动词+名词,并对应词库数据库和语义框架数据库,得到该语音指令的中文语义;S3、根据语义解析矫正语音识别结果,并输出综合评价概率Pa,其中,Pa为归一化值;S4、取参数C0,当Pa<C0时,进入S5;否则进入S10;S5、输出各语义片段识别结果可信概率Ps(1)~Ps(N);S6、取参数C1、K,当某语音片段识别结果可信概率Ps(n)<C1(n=1~N)时,语义识别输出可信概率最大的K个识别结果(K≥2),否则进入S9;S7、建立唇语模式库,获取步骤S6中K个识别结果的唇语模式特征RTs ...
【技术特征摘要】
1.一种服务机器人的语音语义识别方法,其特征在于,具体包括如下步骤:S1、系统词库建模:S101、建立词库数据库,所述词库数据库包括代词数据库、动词数据库和名词数据库,将中文汉字中为代词、动词和名词属性的词语和成语分别存入相应的代词数据库、动词数据库和名词数据库;S102、同时,建立语义框架数据库,所述语义框架数据库包括存入的词语可能的组合方式及组合在一起对应的中文意思;S2、系统通过语音识别系统采集用户输入的语音指令和面部视频,将语音指令识别为中文语句,然后将中文语句进行拆解,拆解形式为:代词+动词+名词,并对应词库数据库和语义框架数据库,得到该语音指令的中文语义;S3、根据语义解析矫正语音识别结果,并输出综合评价概率Pa,其中,Pa为归一化值;S4、取参数C0,当Pa<C0时,进入S5;否则进入S10;S5、输出各语义片段识别结果可信概率Ps(1)~Ps(N);S6、取参数C1、K,当某语音片段识别结果可信概率Ps(n)<C1(n=1~N)时,语义识别输出可信概率最大的K个识别结果(K≥2),否则进入S9;S7、建立唇语模式库,获取步骤S6中K个识别结果的唇语模式特征RTs(k),其中k=1~K;S8、根据语音识别系统截取的对应的面部视频片段,通过视频唇部运动模式提取,并形成唇部运动模式特征码RTs0;S8、使用模式匹配算法,以RTs0和RTs(1)~RTs(k)作为输入,获得VP(1)~VP(K),并取最小值,即Vpmin(k)=min//PTs(k)-PT0//(k=1~K),其中////为距离算子;S9、输出Vpmin对应的结果作为识别结果,进入S5循环直至N片段识别完成,进入S10;S10、所述中文语义通过显示界面显示。2.根据权利要求1所述的一种服务机器人的语音语义识别方法,其特征在于,所述步骤S101中所述名词数据库中的名词按不同服务领域进行分类存储,所述服务领域包括餐饮、医疗、购物、运动、住宿、交通;步骤S102中对应的语音框架...
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