【正文】 ：命令序號(hào)，范圍從0x100到0x105,并且對(duì)于每組訓(xùn)練語(yǔ)句都是唯一的?！続PI格式】C：int BSR_GetResult(Void)【功能說(shuō)明】辨識(shí)中獲取數(shù)據(jù)。中斷過(guò)程：【API格式】ASM：_BSR_FIQ_Routine【功能說(shuō)明】在中斷中調(diào)用。BSR_ExportSDWord(int CommandID)使用函數(shù)庫(kù)時(shí)，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)100Word的數(shù)組BSR_SDModel[100]，可以把某條訓(xùn)練命令的特征模型數(shù)據(jù)導(dǎo)出到這個(gè)數(shù)組中。當(dāng)一條指令被正確識(shí)別時(shí)會(huì)提示進(jìn)入下一條；如沒(méi)有被識(shí)別會(huì)要求重復(fù)該指令，直到正確識(shí)別為止。模式匹配，把輸入語(yǔ)音的特征參數(shù)與語(yǔ)音模型庫(kù)進(jìn)行比較分析，得到識(shí)別結(jié)果。s ViaVoice，for example，show a baseline recognition accuracy of only 60% to 80%，depending upon accent，background noise，type of utterance，etc．(Ehsani amp。隨著語(yǔ)音識(shí)別的深度研究，研究者發(fā)現(xiàn)，語(yǔ)音信號(hào)是一個(gè)復(fù)雜的非線性過(guò)程，如果語(yǔ)音識(shí)別研究想要獲得突破，那么就必須引進(jìn)非線性系統(tǒng)理論方法。語(yǔ)音識(shí)別包括訓(xùn)練和識(shí)別，我們可以把它看做一種模式化的識(shí)別任務(wù)。這兩種方法都是基于一種假設(shè)的線形程序，該假設(shè)認(rèn)為說(shuō)話者所擁有的語(yǔ)音特性是由于聲道共振造成的。4．自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)構(gòu)和特征自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別是一項(xiàng)尖端技術(shù)，它允許一臺(tái)計(jì)算機(jī)，甚至是一臺(tái)手持掌上電腦（邁爾斯，2000）來(lái)識(shí)別那些需要朗讀或者任何錄音設(shè)備發(fā)音的詞匯。在自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別產(chǎn)品中的幾種語(yǔ)音識(shí)別方式中，隱馬爾可夫模型（HMM）被認(rèn)為是最主要的算法，并且被證明在處理大詞匯語(yǔ)音時(shí)是最高效的(Ehsani amp。雖然語(yǔ)音識(shí)別已被普遍用于商業(yè)聽(tīng)寫和獲取特殊需要等目的，近年來(lái)，語(yǔ)言學(xué)習(xí)的市場(chǎng)占有率急劇增加(Aist，1999；Eskenazi，1999；Hinks，2003)。u 學(xué)習(xí)者發(fā)音的準(zhǔn)確度通常以數(shù)字7來(lái)度量（越高越好）u 那些發(fā)音失真的詞語(yǔ)會(huì)被識(shí)別出來(lái)并被明顯地標(biāo)注致　謝大學(xué)四年所收獲的不僅僅是愈加豐厚的知識(shí)，更重要的是在閱讀、實(shí)踐中所培養(yǎng)的思維方式、表達(dá)能力和廣闊視野。在此，我還要感謝在一起愉快的度過(guò)大學(xué)四年的同學(xué)。在未來(lái)的日子里，我會(huì)更加努力的學(xué)習(xí)和工作，不辜負(fù)父母對(duì)我的殷殷期望！我一定會(huì)好好孝敬和報(bào)答他們！在論文即將完成之際，我的心情無(wú)法平靜，從開(kāi)始進(jìn)入課題到論文的順利完成，有多少可敬的師長(zhǎng)、同學(xué)、朋友給了我無(wú)言的幫助，在這里請(qǐng)接受我誠(chéng)摯的謝意！。鄭老師不僅在學(xué)業(yè)上給我以精心指導(dǎo)，同時(shí)還在思想、生活上給我以無(wú)微不至的關(guān)懷，在此謹(jǐn)向鄭老師致以誠(chéng)摯的謝意和崇高的敬意。特別是內(nèi)里，（2002年）評(píng)論例如Talk to Me和Tell Me More等作品中的波形圖，因?yàn)樗麄兤诖∪A的買家，而不會(huì)提供有意義的反饋給用戶。也就是說(shuō)，一臺(tái)基于隱馬爾可夫模型的語(yǔ)音識(shí)別器可以計(jì)算輸入一個(gè)發(fā)音的音素可以和一個(gè)基于概率論相應(yīng)的模型達(dá)到的達(dá)到的接近度。更多的能超越以上兩個(gè)的昂貴的系統(tǒng)有Subarashii (Bernstein，et al．，1999)，EduSpeak (Franco，etal．，2001)，Phonepass (Hinks，2001)，ISLE Project (Menzel，et al．，2001) and RAD (CSLU，2003)。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入碼的數(shù)量是固定的，因此，現(xiàn)在是進(jìn)行正規(guī)化的特征參數(shù)輸入到前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9]，在我們的實(shí)驗(yàn)中，LPCC和每個(gè)樣本的分形維數(shù)需要分別地通過(guò)時(shí)間規(guī)整化的網(wǎng)絡(luò)，LPCC是一個(gè)4幀數(shù)據(jù)（LPCC1,LPCC2,LPCC3,LPCC4，每個(gè)參數(shù)都是14維的），分形維數(shù)被模范化為12維數(shù)據(jù)，（FD1,FD2,…FD12，每一個(gè)參數(shù)都是一維），以便于每個(gè)樣本的特征向量有4*14+12*1=68D維，該命令就是前56個(gè)維數(shù)是LPCC，剩下的12個(gè)維數(shù)是分形維數(shù)。3．理論與方法從語(yǔ)音信號(hào)中進(jìn)行獨(dú)立揚(yáng)聲器的特征提取是語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中的一個(gè)基本問(wèn)題。一般地，由于用戶不需要操作訓(xùn)練，獨(dú)立發(fā)聲式系統(tǒng)得到了更廣泛的應(yīng)用。 pronunciation accuracy is scored on a scale of seven (the higher the better)．u Words whose pronunciation fails to be recognized are highlighted．改進(jìn)型智能機(jī)器人的語(yǔ)音識(shí)別方法語(yǔ)音識(shí)別概述最近，由于其重大的理論意義和實(shí)用價(jià)值，語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)受到越來(lái)越多的關(guān)注。參考文獻(xiàn)[1][M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2003[2]李玉賢．基于SPCE061A單片機(jī)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的研究[M]，2004[3]李麟．家用機(jī)器人語(yǔ)音識(shí)別及人機(jī)交互系統(tǒng)的研究[M]，2007 [4][M]，2007[5]王雪松，田西蘭，[N].儀器儀學(xué)報(bào),2006,6[6][Z].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2005[7][Z].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2005[8][Z].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2005[9]趙定遠(yuǎn),[M].北京：中國(guó)水利出版社，2006[10]李曉靜,羅永革,[J].湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2007[11]王慧,王超陳,[M].世界科技研究與發(fā)展，2009[12][J].電子世界，1997[13][J].電子世界，2004[14]黃淞,蔣雪峰,[J].應(yīng)用科技，2002[15]Zili Zhou Chris of ConfigurationDependent Flexible Joints for a Parallel Robot. 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