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目前，工業(yè)機器人的發(fā)展方興未艾，市場潛力巨大，要使工
業(yè)機器人真正應用于生產(chǎn)線上的方方面面，滿足人們?nèi)找嬖鲩L
的需求，就離不開高性能的語音識別系統(tǒng)。因為工業(yè)機器人面
對的是生產(chǎn)上的實際需求，其最佳工作方式是機器人按照人們
最熟悉的、最常用的語音命令去完成指定的工作，并可進一步
與人進行語言交流。研究機器人的語音識別，開發(fā)實用的機器
人語音識別系統(tǒng)，對于工業(yè)機器人的普及與應用意義重大。
的策略，在工業(yè)噪聲環(huán)境下建立規(guī)定為孤立詞、小詞表、非特定
人的機器人語音識別系統(tǒng)，同時采用 MEL 倒譜系數(shù)的特征提
取方法以及基于隱馬爾可夫模型（HMM）的改進 K 均值分段語
音算法來進一步使工業(yè)機器人提高一定實時性需要的對規(guī)定
的語音做出相應的動作反應或語言反應的能力，在保證一定的
語音識別率的前提下增強工業(yè)機器人的智能性。
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