基于ROS的智能车语音控制系统设计
发布时间：2021-12-22 14:39
智能语音技术是人工智能领域发展最为快速的技术之一,也是近年来国内外研究的热点。本文以智能语音技术应用为背景,借助成熟稳定的新型机器人操作系统（ROS）,以智能车为硬件平台,设计出一套基于ROS的智能车语音控制系统解决方案。本论文对语音控制技术进行了一定的研究,通过对本系统设计中所需要的技术进行分析,确定了该智能车系统的具体功能。根据智能车系统的发展趋势和语音识别的难点确定该系统的设计需求和目标,并在此基础上完成系统的整体设计和硬件方案的选型。针对复杂工业生活情境下各类噪声对语音识别的污染问题,引入了语音增强技术。进而对语音增强的算法进行比较,分析维纳滤波增强和广义旁瓣抵消器增强的优缺点,选择基于后者的语音增强方式。同时针对传统广义旁瓣抵消器性能受到散漫噪声影响的缺点,提出了一种基于GSC结构的可调延迟矩阵方法。根据仿真效果和软件实测结果可以得出,在不同类型和强度的噪声干扰下,该方法在保持一定语音质量的同时,能有效提高语音识别率,具有良好的性能。最后对系统软件进行设计,完成相应的功能:按照软件开发流程在树莓派上搭建Ubuntu系统,然后配置机器人操作系统ROS的开发环境。将采集到的多通道...
【文章来源】：青岛科技大学山东省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
智能车turtlebot3示意图
基于ROS的智能车语音控制系统设计10图2-1机器人操作系统文件结构图Fig.2-1filestructureofRobotoperatingsystem工作空间catkin_ws是一个包含源文件空间、编译空间和开发空间的文件夹。src源文件空间中存在多种拥有具体功能的包，对源文件空间的功能包进行编译和配置操作时，会产生对应的缓存或者中间文件，这些文件存在于编译空间中。devel开发空间则是用于放置功能包编译后产生的可执行程序，该程序不需要其它操作便可以运行。ROS机器人项目的开发和各种开源代码或共享软件密切相关，开发者将基于ROS的机器人软件和项目发布到各种开源社区中，为后来的机器人开发者提供代码和技术支持，进行移植和复用。2.1.2通讯方式从通讯方式进行分类，ROS通讯方式分为异步通讯方式和同步通讯方式，前者时基于话题的形式，后者则是属于服务的类型。（1）话题Topic机器人操作系统独特的通讯架构为多种程序间的信息传递提供了可能，在此通讯架构下，系统内的各个节点构成了通讯网络。机器人操作系统中的程序以节点的形式存在，节点通过话题的形式发布信息，其它节点通过订阅这个消息完成节点间的通讯。具体的通讯结构图如2-2所示。ROS系统提供多种标准类型的消息，开发者也可根据实际需要设置独有非标准的消息类型。节点的消息均由相应的话题进行发布，在机器人操作系统的计算图级中，节点进程之间信息传递的过程便是发布消息和订阅消息的过程。节点通过话题进行松散耦合，以多对多的广播方式进行消息传递。
青岛科技大学研究生学位论文11图2-2话题示意图Fig.2-2topicSketchMap（2）服务Service与通过话题的消息传递方式不同，服务是单个进程节点之间进行消息传递的过程。正在运行中的节点发出请求，目标节点对此请求做出响应，完成一次服务过程。服务类型中的请求和响应数据结构和话题消息的数据格式相似，区别是面对目标节点的数量不同。消息数据通过话题面向整个系统向所有节点提供信息，而服务类型面对特定单一节点进行数据获龋如下图所示左侧为客户端节点，向右侧的服务端节点发起请求并等待响应，服务端接受此请求并作出应答，完成一次进程服务通信过程。在使用服务方式进行进程通信时，需要对请求和响应数据结构进行设计。NodeA(client)NodeD(server)/ServiceNodeB(client)NodeC(server)图2-3服务示意图Fig.2-3serviceSketchMap两种通讯的方式各有特点，通讯原理均是基于TCP/IP协议。两者的区别主要体现在常用场景的不同，作为一种异步通讯方式，话题主要应用于高频数据发布的场景，而服务应用于偶尔调用的功能，具体对比如下表所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]声音检测类语音识别系统的测试方案分析[J]. 柳燕飞,蒋庆磊,牛林林. 南方农机. 2019(20)
[2]基于小波包与自适应维纳滤波的语音增强算法[J]. 董胡,徐雨明,马振中,李列文,任可. 计算机技术与发展. 2020(01)
[3]基于麦克风阵列的语音增强算法研究[J]. 闫姝,权建军. 自动化仪表. 2019(09)
[4]基于智能语音交互系统的翻译机器人[J]. 廖彬全,罗佩,马远佳. 信息与电脑(理论版). 2019(17)
[5]基于MATLAB语谱图的声乐研究[J]. 白燕燕,胡晓霞. 软件工程. 2019(09)
[6]基于ROS的远程车辆控制和目标跟随系统设计[J]. 谢萌,张世武,李旺,房景仕. 工业控制计算机. 2019(07)
[7]抑制多方向语音噪声的人工耳蜗语音增强算法[J]. 宫琴,饶诚,郑硕. 清华大学学报(自然科学版). 2020(02)
[8]基于ROS与RT-thread的飞思卡尔智能车实时软件系统架构的搭建与测试[J]. 冯梓安. 广东通信技术. 2019(06)
[9]嵌入式语音识别系统的测试方法研究[J]. 陈春玲,李雯雯,余瀚. 计算机技术与发展. 2019(07)
[10]低信噪比下高可懂度语音增强算法[J]. 刘鹏. 计算机系统应用. 2018(12)
博士论文
[1]无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法研究[D]. 辛煜.中国科学技术大学 2014
[2]基于深层神经网络的语音识别声学建模研究[D]. 周盼.中国科学技术大学 2014
[3]智能车辆自主导航中避障路径规划与跟踪控制研究[D]. 汪明磊.合肥工业大学 2013
硕士论文
[1]基于深度学习的远场语音识别技术研究[D]. 刘诚然.战略支援部队信息工程大学 2019
[2]面向终端硬件的智能语音识别及其应用研究[D]. 秦继丹.电子科技大学 2019
[3]端到端自动语音识别技术研究[D]. 蒋竺芳.北京邮电大学 2019
[4]远场语音识别系统中的语音增强技术研究[D]. 舒晓峰.重庆邮电大学 2019
[5]语音识别软件辅助汉英交传实验研究[D]. 秦欣.广东外语外贸大学 2019
[6]基于物联网的智能监控系统研究[D]. 郭威.青岛科技大学 2019
[7]基于ROS的室内自主移动抓取机器人平台设计与研究[D]. 郝奇.安徽工业大学 2019
[8]基于ROS的智能语音交互系统设计与实现[D]. 洪奕鑫.广东工业大学 2018
[9]基于ROS轮式机器人视觉导航系统的设计与实现[D]. 王鸿誉.天津工业大学 2018
[10]麦克风阵列语音增强方法研究[D]. 苏龙.沈阳航空航天大学 2016
本文编号：3546565
【文章来源】：青岛科技大学山东省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
智能车turtlebot3示意图
基于ROS的智能车语音控制系统设计10图2-1机器人操作系统文件结构图Fig.2-1filestructureofRobotoperatingsystem工作空间catkin_ws是一个包含源文件空间、编译空间和开发空间的文件夹。src源文件空间中存在多种拥有具体功能的包，对源文件空间的功能包进行编译和配置操作时，会产生对应的缓存或者中间文件，这些文件存在于编译空间中。devel开发空间则是用于放置功能包编译后产生的可执行程序，该程序不需要其它操作便可以运行。ROS机器人项目的开发和各种开源代码或共享软件密切相关，开发者将基于ROS的机器人软件和项目发布到各种开源社区中，为后来的机器人开发者提供代码和技术支持，进行移植和复用。2.1.2通讯方式从通讯方式进行分类，ROS通讯方式分为异步通讯方式和同步通讯方式，前者时基于话题的形式，后者则是属于服务的类型。（1）话题Topic机器人操作系统独特的通讯架构为多种程序间的信息传递提供了可能，在此通讯架构下，系统内的各个节点构成了通讯网络。机器人操作系统中的程序以节点的形式存在，节点通过话题的形式发布信息，其它节点通过订阅这个消息完成节点间的通讯。具体的通讯结构图如2-2所示。ROS系统提供多种标准类型的消息，开发者也可根据实际需要设置独有非标准的消息类型。节点的消息均由相应的话题进行发布，在机器人操作系统的计算图级中，节点进程之间信息传递的过程便是发布消息和订阅消息的过程。节点通过话题进行松散耦合，以多对多的广播方式进行消息传递。
青岛科技大学研究生学位论文11图2-2话题示意图Fig.2-2topicSketchMap（2）服务Service与通过话题的消息传递方式不同，服务是单个进程节点之间进行消息传递的过程。正在运行中的节点发出请求，目标节点对此请求做出响应，完成一次服务过程。服务类型中的请求和响应数据结构和话题消息的数据格式相似，区别是面对目标节点的数量不同。消息数据通过话题面向整个系统向所有节点提供信息，而服务类型面对特定单一节点进行数据获龋如下图所示左侧为客户端节点，向右侧的服务端节点发起请求并等待响应，服务端接受此请求并作出应答，完成一次进程服务通信过程。在使用服务方式进行进程通信时，需要对请求和响应数据结构进行设计。NodeA(client)NodeD(server)/ServiceNodeB(client)NodeC(server)图2-3服务示意图Fig.2-3serviceSketchMap两种通讯的方式各有特点，通讯原理均是基于TCP/IP协议。两者的区别主要体现在常用场景的不同，作为一种异步通讯方式，话题主要应用于高频数据发布的场景，而服务应用于偶尔调用的功能，具体对比如下表所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]声音检测类语音识别系统的测试方案分析[J]. 柳燕飞,蒋庆磊,牛林林. 南方农机. 2019(20)
[2]基于小波包与自适应维纳滤波的语音增强算法[J]. 董胡,徐雨明,马振中,李列文,任可. 计算机技术与发展. 2020(01)
[3]基于麦克风阵列的语音增强算法研究[J]. 闫姝,权建军. 自动化仪表. 2019(09)
[4]基于智能语音交互系统的翻译机器人[J]. 廖彬全,罗佩,马远佳. 信息与电脑(理论版). 2019(17)
[5]基于MATLAB语谱图的声乐研究[J]. 白燕燕,胡晓霞. 软件工程. 2019(09)
[6]基于ROS的远程车辆控制和目标跟随系统设计[J]. 谢萌,张世武,李旺,房景仕. 工业控制计算机. 2019(07)
[7]抑制多方向语音噪声的人工耳蜗语音增强算法[J]. 宫琴,饶诚,郑硕. 清华大学学报(自然科学版). 2020(02)
[8]基于ROS与RT-thread的飞思卡尔智能车实时软件系统架构的搭建与测试[J]. 冯梓安. 广东通信技术. 2019(06)
[9]嵌入式语音识别系统的测试方法研究[J]. 陈春玲,李雯雯,余瀚. 计算机技术与发展. 2019(07)
[10]低信噪比下高可懂度语音增强算法[J]. 刘鹏. 计算机系统应用. 2018(12)
博士论文
[1]无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法研究[D]. 辛煜.中国科学技术大学 2014
[2]基于深层神经网络的语音识别声学建模研究[D]. 周盼.中国科学技术大学 2014
[3]智能车辆自主导航中避障路径规划与跟踪控制研究[D]. 汪明磊.合肥工业大学 2013
硕士论文
[1]基于深度学习的远场语音识别技术研究[D]. 刘诚然.战略支援部队信息工程大学 2019
[2]面向终端硬件的智能语音识别及其应用研究[D]. 秦继丹.电子科技大学 2019
[3]端到端自动语音识别技术研究[D]. 蒋竺芳.北京邮电大学 2019
[4]远场语音识别系统中的语音增强技术研究[D]. 舒晓峰.重庆邮电大学 2019
[5]语音识别软件辅助汉英交传实验研究[D]. 秦欣.广东外语外贸大学 2019
[6]基于物联网的智能监控系统研究[D]. 郭威.青岛科技大学 2019
[7]基于ROS的室内自主移动抓取机器人平台设计与研究[D]. 郝奇.安徽工业大学 2019
[8]基于ROS的智能语音交互系统设计与实现[D]. 洪奕鑫.广东工业大学 2018
[9]基于ROS轮式机器人视觉导航系统的设计与实现[D]. 王鸿誉.天津工业大学 2018
[10]麦克风阵列语音增强方法研究[D]. 苏龙.沈阳航空航天大学 2016
本文编号：3546565
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