【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于信號處理，尤其涉及一種用于機器人語音電信號處理優化方法。
技術介紹
1、機器人語音電信號處理是實現人機交互的關鍵技術之一，能夠幫助機器人識別并執行語音指令，然而，在實際應用中，語音電信號處理面臨諸多挑戰，首先，機器人在復雜多變的環境中工作，常常受到環境噪聲的干擾，如風聲、機械噪音等，外界噪音會顯著降低語音信號的信噪比，使得語音識別的準確性大大降低，尤其是在戶外或工業場景下，問題尤為明顯，因此，現有的語音處理系統難以穩定、準確地獲取清晰的語音信號。
2、盡管已有多種語音信號處理算法被用于降噪和增強語音信號，但在應對復雜環境下的實時性和準確性時存在不足，傳統的語音信號處理大多依賴于靜態特征提取和規則性模型，難以適應復雜的聲音變化，此外，實時處理是機器人語音交互中的關鍵要求，然而為了提高準確性，現有方法往往需要較高的計算資源，增加了處理延遲，導致系統響應速度無法滿足實時交互的需求，影響了機器人的操作效率和用戶體驗。
3、此外，機器人語音處理的個性化和適應性也存在問題，不同用戶的語音特征、口音和語速差異較大，且同一用戶在不同情境下的語音特征也可能發生變化，目前的語音處理技術在處理個體差異時表現出有限的靈活性，難以動態調整算法以適應多樣化的語音輸入。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種用于機器人語音電信號處理優化方法，旨在提出機器人語音電信號處理模型，其中初步提取模塊通過卷積層對機器人語音電信號作初步處理，有效地提取語音電信號中的空間特征，選擇可訓練的
2、為了實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種用于機器人語音電信號處理優化方法，具體步驟如下。
3、s1、收集機器人語音電信號數據并作預處理。
4、s2、構建初步提取模塊，包含卷積層、激活函數、最大池化層。
5、s3、構建整體處理模塊，包含卷積層、池化層、激活函數。
6、s4、構建局部處理模塊，包含局部處理塊。
7、s5、構建整合提取模塊，包含全局最大池化和全局平均池化。
8、s6、構建機器人語音電信號處理模型，包含輸入、初步提取模塊、整體處理模塊、局部處理模塊、整合提取模塊和輸出。
9、s7、機器人語音電信號處理模型訓練及檢測，使用機器人語音電信號數據集訓練機器人語音電信號處理模型，訓練完成后，獲取需要檢測的機器人語音電信號，輸入到機器人語音電信號處理模型，得到輸入的機器人語音電信號的檢測結果。
10、優選地，在s1步驟中，獲取機器人的語音指令并轉化為電信號，對電信號進行標注，使用帶通濾波器對電信號進行數據預處理操作，去除機器人語音電信號中的噪聲干擾。
11、優選地，在s2步驟中，對于初步提取模塊，輸入是機器人語音電信號，其中，表示樣本數，代表通道數，所述機器人語音電信號首先經過卷積層，然后經過激活函數處理，再通過最大池化層，得到最終輸出，，其中，代表最大池化，代表激活函數，代表卷積層。
12、優選地，在s2步驟中，對于初步提取模塊，通過卷積層對機器人語音電信號作初步處理，能夠有效地提取信號中的空間特征，卷積層的權重是可訓練的，意味著可以通過訓練數據自適應地調整，提取到最具判別力的特征，使用激活函數對卷積層的輸出進行處理，能夠引入非線性變換，選擇可訓練的激活函數進一步增強了模型的表達能力，能夠更好地擬合復雜數據，可以在初始階段提取到更具判別力的特征，從而提高分類性能，對于機器人語音電信號的檢測和分類任務尤為重要，因為語音電信號的特征易受噪聲干擾，準確的特征提取直接影響最終分類效果。
13、優選地，在s3步驟中，對于整體處理模塊，輸入為，來自，經過一個卷積層得到，，其中，代表卷積層，接著通過一個并行的雙分支，其中，一個分支包括最大池化層、深度可分離卷積，輸出為，，其中，代表深度可分離卷積，代表最大池化層，另一個分支包括平均池化層、深度可分離卷積，輸出為，，其中，代表平均池化層，將所述雙分支的輸出逐元素相加，并通過激活函數，得到，，其中，代表逐元素相加，代表激活函數，與做逐元素相乘操作，將結果送入激活函數，得到最終輸出，，其中，代表逐元素相乘，代表激活函數。
14、優選地，在s3步驟中，對于整體處理模塊，深度可分離卷積相比于標準卷積極大地減少了參數量和計算量，將空間卷積和通道卷積分開進行，既能保持較高的特征提取能力，又能顯著降低計算復雜度，提高處理效率，通過并行的最大池化和平均池化分支，可以提取不同尺度的信息，最大池化保留了最顯著的特征，平均池化則捕捉了整體趨勢，將兩種池化后的特征通過深度可分離卷積處理后逐元素相加，能夠融合多尺度信息，使得特征表示更加豐富和全面，在特征融合后通過激活函數進行非線性變換，可以增強模型的表達能力，通過逐元素相加和激活操作，進一步豐富了特征表達，隨后再進行逐元素相乘操作和激活函數處理，增加了特征之間的非線性組合，提高了模型對復雜模式的捕捉能力。
15、優選地，在s4步驟中，對于局部處理模塊，由四個局部處理塊組成，對于每個局部處理塊，輸入為，輸入首先經過一個卷積層，接著經過激活函數、卷積層，得到的輸出與輸入做逐元素相加操作，最后獲得局部處理塊的輸出，，其中，代表卷積層，代表逐元素相加，代表激活函數，將輸入經過四個局部處理塊的處理之后，得到最終局部處理模塊的輸出。
16、優選地，在s4步驟中，對于局部處理模塊，由四個局部處理塊組成，每個局部處理塊包含兩個卷積層和一個激活函數，可以在局部范圍內提取更復雜和更具判別力的特征，通過引入殘差連接，允許梯度直接通過跳躍連接傳播，緩解深層網絡中的梯度消失問題，提高訓練的穩定性和效果，由于局部處理模塊使用了四個局部處理塊，局部處理塊有更高的過擬合風險，因此，在激活函數后加入隨機失活層，隨機失活部分神經元，防止局部處理塊中出現過擬合的情況，從而提高模型的泛化能力，增強了模型對輸入數據的魯棒性，雖然每個局部處理塊具有較高的特征提取能力，但通過增加隨機失活層和殘差連接，避免了由于高復雜度帶來的過擬合風險，整個局部處理模塊可以在保持高性能的同時，避免過擬合，提高整體處理效果。
17、優選地，在s5步驟中，對于整合提取模塊，將整體處理模塊的輸出與局部處理模塊的輸出做逐元素相加操作，得到，，其中，代表逐元素相加，然后分別同時并行經過平均池化和最大池化，將得到的結果做拼接操作，再本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種用于機器人語音電信號處理優化方法，其特征在于，具體包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種用于機器人語音電信號處理優化方法，其特征在于，所述S1步驟中，獲取機器人的語音指令并轉化為電信號，對電信號進行標注，使用帶通濾波器對電信號進行數據預處理操作，去除機器人語音電信號中的噪聲干擾。
3.根據權利要求2所述的一種用于機器人語音電信號處理優化方法，其特征在于，所述S2步驟中，對于初步提取模塊，輸入是機器人語音電信號，其中，表示樣本數，代表通道數，所述機器人語音電信號首先經過卷積層，然后經過激活函數處理，再通過最大池化層，得到最終輸出，，其中，代表最大池化，代表激活函數，代表卷積層。
4.根據權利要求3所述的一種用于機器人語音電信號處理優化方法，其特征在于，所述S3步驟中，對于整體處理模塊，輸入為，來自，經過一個卷積層得到，，其中，代表卷積層，接著通過一個并行的雙分支，其中，一個分支包括最大池化層、深度可分離卷積，輸出為，，其中，代表深度可分離卷積，代表最大池化層，另一個分支包括平均池化層、深度可分離卷積，輸出為，，其中，代表平均池化層，
5.根據權利要求4所述的一種用于機器人語音電信號處理優化方法，其特征在于，所述S4步驟中，對于局部處理模塊，由四個局部處理塊組成，對于每個局部處理塊，輸入為，輸入首先經過一個卷積層，接著經過激活函數、卷積層，得到的輸出與輸入做逐元素相加操作，最后獲得局部處理塊的輸出，，其中，代表卷積層，代表逐元素相加，代表激活函數，將輸入經過四個局部處理塊的處理之后，得到最終局部處理模塊的輸出。
6.根據權利要求5所述的一種用于機器人語音電信號處理優化方法，其特征在于，所述S5步驟中，對于整合提取模塊，將整體處理模塊的輸出與局部處理模塊的輸出做逐元素相加操作，得到，，其中，代表逐元素相加，然后分別同時并行經過平均池化和最大池化，將得到的結果做拼接操作，再輸入到全連接層，獲得最終的輸出，，其中，代表全連接層，代表拼接操作，代表全局平均池化，代表全局最大池化。
7.根據權利要求6所述的一種用于機器人語音電信號處理優化方法，其特征在于，所述S6步驟中，對于機器人語音電信號處理模型，首先將機器人語音電信號數據輸入到模型中，語音電信號首先經過初步提取模塊作初步處理，接著把處理結果分別輸入到整體處理模塊和局部處理模塊作并行處理，進一步提取機器人語音電信號特征，最后將并行處理的結果輸入到整合提取模塊，處理結束后獲得最終的機器人語音電信號處理模型。
...【技術特征摘要】
1.一種用于機器人語音電信號處理優化方法，其特征在于，具體包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種用于機器人語音電信號處理優化方法，其特征在于，所述s1步驟中，獲取機器人的語音指令并轉化為電信號，對電信號進行標注，使用帶通濾波器對電信號進行數據預處理操作，去除機器人語音電信號中的噪聲干擾。
3.根據權利要求2所述的一種用于機器人語音電信號處理優化方法，其特征在于，所述s2步驟中，對于初步提取模塊，輸入是機器人語音電信號，其中，表示樣本數，代表通道數，所述機器人語音電信號首先經過卷積層，然后經過激活函數處理，再通過最大池化層，得到最終輸出，，其中，代表最大池化，代表激活函數，代表卷積層。
4.根據權利要求3所述的一種用于機器人語音電信號處理優化方法，其特征在于，所述s3步驟中，對于整體處理模塊，輸入為，來自，經過一個卷積層得到，，其中，代表卷積層，接著通過一個并行的雙分支，其中，一個分支包括最大池化層、深度可分離卷積，輸出為，，其中，代表深度可分離卷積，代表最大池化層，另一個分支包括平均池化層、深度可分離卷積，輸出為，，其中，代表平均池化層，將所述雙分支的輸出逐元素相加，并通過激活函數，得到，，其中，代表逐元素相加，代表激活函數，與做逐元素相乘操作，將結果送入激活函數，得到最終輸出，，其中，代表逐元素相乘，代表激活函數...
【專利技術屬性】
技術研發人員：胡裕，孟昊宇，
申請(專利權)人：安徽榮洲智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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