电力自主移动机器人运检AI助手语音多路信号端点切分

摘要

研究了电力自主移动机器人运检AI助手语音多路信号端点切分仿真，解决语音端点切分运算复杂、不准确问题。机器人运检AI助手语音服务包括语音多路信号采集、播报、理解、控制等，采集到的AI助手语音多路信号经客户端降噪处理后，通过主分量分析筛选语音多路信号矩阵的特征值和特征向量，确定最有用因素作为基底向量，获取语音多路信号中最典型特征，经线性区分分析使语音多路信号的特征布局集中，获取用于切分的特征并构建变化矩阵，利用MLLT计算变化矩阵，完成语音多路信号样本的协方差矩阵对角化，并将特征信息作为服务端卷积神经网络预测模型输入，从帧级上实时分类语音多路信号数据，实现语音多路信号端点的切分。仿真实验结果显示：该方法可有效去除语音多路信号噪声，并完成语音多路信号端点准确切分。

关键词

语音多路信号 / 机器人 / AI助手 / 语音特征提取 / 预测模型 / 端点切分