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申请/专利权人：深圳市万德昌创新智能有限公司;深圳市万德昌科技有限公司

摘要：本申请涉及语音处理技术领域，具体涉及一种基于语音识别的养老服务机器人交互方法，该方法包括：采集老年人的语音信号，获得语音信号的Mel语谱图；构建Mel语谱图的每个频率带的能量序列和每帧的邻域区间的局部能量序列；获取Mel语谱图的每个频率带中每帧的邻域区间的各连续能量片段；确定每个频率带中每帧的邻域区间的能量度量系数；确定每个频率带的能量分布度量指数；获取语音信号中每帧的有效语音特征向量和MFCC系数特征向量；获得语音信号的识别结果，实现与养老服务机器人的语音交互。本申请结合多维特征的语音识别方法，有助于增强机器人对老人发出的语音指令接收的准确性，提升语音交互的质量。

主权项：1.一种基于语音识别的养老服务机器人交互方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集老年人的语音信号，获取语音信号的Mel语谱图；构建Mel语谱图的每个频率带的能量序列和每帧的邻域区间的局部能量序列；获取Mel语谱图的每个频率带中每帧的邻域区间的各连续能量片段；根据每个频率带中每帧的邻域区间的局部能量序列的分布混乱程度以及各连续能量片段的分布情况，确定每个频率带中每帧的邻域区间的能量度量系数；根据每个频率带的能量序列的混乱程度以及每帧的邻域区间的所述能量度量系数，确定每个频率带的能量分布度量指数；基于所述能量分布度量指数，获取语音信号中每帧的有效语音指令特征向量和MFCC系数特征向量；基于所述有效语音指令特征向量和所述MFCC系数特征向量，获得语音信号的识别结果，实现与养老服务机器人的语音交互；所述确定每个频率带中每帧的邻域区间的能量度量系数，包括：根据每个频率带中每帧的邻域区间的连续能量片段的分布情况和连续能量片段的数量，计算每个频率带中每帧的邻域区间的能量片段特征指数；根据每个频率带中每帧的邻域区间的局部混乱情况以及各连续能量低值片段的能量分布情况，计算每个频率带中每帧的邻域区间的能量分布特征系数；基于所述能量片段特征指数和所述能量分布特征系数，确定每个频率带中每帧的邻域区间的能量度量系数，所述能量度量系数分别与所述能量片段特征指数呈正协同关系，与所述能量分布特征系数呈负协同关系。

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