《表2 不同噪声环境下机器人语音命令各特征提取算法的识别准确率》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《车间环境下机器人语音控制的特征提取算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

%

为了验证笔者提出的算法在车间环境下的抗噪性，采用Noisex-92标准库[15]中的白噪声、粉红噪声、汽车噪声和车间噪声，并对所有的语音命令分别生成信噪比为-5dB、0dB、5dB、10dB、15dB和20dB的语音信息。然后对Turtlebot机器人语音控制命令分别提取其梅尔倒谱系数特征、伽玛通倒谱系数特征、基于Teager能量算子的GFCC特征和混合特征进行对比实验，结果如表2所示。通过对表2中的实验数据分析可知：