机器人语音识别技术研究文献综述

随着机器人技术的不断发展，机器人语音识别技术作为实现人机交互的关键技术之一，正逐渐成为学术界和工业界的研究热点。

语音识别技术使机器人能够理解和响应人类语音指令，极大地拓展了机器人的应用场景，使其能够更好地服务于人类社会。

本文将从机器人语音识别的概念、国内外研究现状、关键技术、应用领域以及未来发展趋势等方面进行综述，旨在为相关领域的研究者提供参考。

关键词：机器人；语音识别；人机交互；深度学习；声学模型

机器人语音识别技术是指利用计算机自动识别和理解人类语音信息的技术，其目的是让机器人能够像人类一样“听懂”人类的语言，并根据语音指令做出相应的反应。

作为人机交互的重要组成部分，机器人语音识别技术近年来取得了显著的进步，其应用领域也从最初的简单指令控制扩展到智能家居、医疗服务、教育娱乐、工业生产等多个领域。

语音识别技术的基本原理是将人类的语音信号转换成计算机可以处理的数字信号，然后利用声学模型、语言模型和解码器等算法对数字信号进行处理，最终识别出语音的内容。

传统的语音识别系统通常采用基于统计模型的方法，例如隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）和高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM），但近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）的语音识别系统逐渐成为主流，并在识别准确率和鲁棒性等方面取得了突破性的进展。

机器人语音识别技术与传统的语音识别技术相比，面临着更为复杂和严峻的挑战。

机器人所处的环境通常较为复杂，存在着各种噪声干扰、回声、混响等因素，这些因素都会对语音识别的准确率造成影响。