[发明专利]动物机器人系统的语音导航系统及方法

权利要求书

1.一种动物机器人的语音导航系统，包括对动物机器人进行电脉冲刺激从而进行导航的微刺激器以及用于向该微刺激器输出控制指令的主控装置，其特征在于，还设有用于接收语音指令的麦克风；

所述主控装置包括：

用于识别语音指令并对识别结果进行决策的语音指令识别模块；

根据决策结果处理并输出刺激参数的刺激指令开关模块。

2.如权利要求1所述动物机器人的语音导航系统，其特征在于，所述主控装置通过无线通信将刺激参数发送到所述微刺激器。

3.一种动物机器人的语音导航方法，其特征在于，包括如下步骤：

S01，接收语音指令；

S02，识别语音指令并对识别结果进行决策，根据决策结果处理并输出刺激参数，具体为：

若识别结果为噪音，则不进行操作；

若识别结果为刺激参数调节指令，则根据刺激参数调节指令的内容修改当前刺激参数并保存；

若识别结果为运动控制指令，则根据运动控制指令的编号生成对应的刺激参数，进入步骤S03；

若识别结果为速度控制指令，则根据速度控制指令的编号调整生成对应的新刺激参数，进入步骤S03；

S03，根据接收到的刺激参数对动物机器人相应脑区发送刺激电脉冲从而进行导航。

4.如权利要求3所述动物机器人的语音导航方法，其特征在于，步骤S02中语音指令识别的步骤为：

201，对语音指令进行预处理，其中预处理包括端点检测；

202，对预处理结果进行特征参数的提取；

203，根据提取的特征参数进行模式识别，得到识别结果。

5.如权利要求4所述动物机器人的语音导航方法，其特征在于，在步骤201中，利用短时平均幅值进行端点检测。

6.如权利要求4所述动物机器人的语音导航方法，其特征在于，在步骤202中，提取的特征参数为梅尔倒谱系数。

7.如权利要求4所述动物机器人的语音导航方法，其特征在于，在步骤203中，语音指令识别方法采用DTW算法进行模式识别。

8.如权利要求7所述动物机器人的语音导航方法，其特征在于，其中DTW算法包括训练阶段，在DTW算法的训练阶段，选择满足如下条件的训练样本作为测试阶段的语音指令模板：该样本的MFCC特征矩阵和相同内容的语音指令的MFCC特征矩阵之间的DTW距离的方差最小。

9.如权利要求3所述动物机器人的语音导航方法，其特征在于，在步骤S02中刺激参数调节指令的调节参数为刺激的电压/电流以及每次刺激的脉冲个数。

10.如权利要求9所述动物机器人的语音导航方法，其特征在于，每个动物机器人带有一个个体编号，刺激指令开关根据动物机器人的个体编号及步骤S02中识别结果对应的控制指令编号与刺激参数之间的映射关系生成对应的刺激参数，其中控制指令包括运动控制指令和速度控制指令。