20、机器人语音交互功能实现：从理论到实践

机器人语音交互功能实现：从理论到实践

1. 机器人语音交互基础理论

机器人语音交互功能涉及多个复杂的组件和技术，主要包括语音识别、语义理解和语音合成。

1.1 语音合成系统

现代语音合成系统通常包含前端和后端两个模块：
- 前端模块 ：主要对输入文本进行分析，提取后端模块所需的语言信息。以中文合成系统为例，前端模块通常包含文本规范化、分词、词汇预测、多音节消歧和韵律预测等子模块。
- 后端模块 ：根据前端分析结果，通过特定方法生成语音波形。后端模块一般分为两条主要技术路线：基于统计参数建模的统计参数语音合成（SPSS），以及基于单元选择和波形拼接的语音合成。

传统语音合成系统常使用隐马尔可夫模型进行统计建模，近年来，由于深度学习神经网络具有较高的建模精度，如DNN、RNN、LSTM - RNN等模型在语音合成技术中得到了越来越多的应用。

1.2 语音交互技术整合

语音识别技术解决“听”的问题，语义理解技术解决“理解”的问题，语音合成技术则用于将文本转换为语音输出。通过这三项基础技术的整合和应用，能够实现机器人的基本语音交互功能。

2. 语音识别硬件需求

语音是人机交互最友好、自然的方式，实现机器人语音交互需要相应的硬件设备：
- 语音输入接口 ：通常需要一个麦克风，例如Etus V - Mic D1麦克风。
- 语音数据处理 ：通过计算机对语音数据进行处理。
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