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目前，工业机器人的发展方兴未艾，市场潜力巨大，要使工
业机器人真正应用于生产线上的方方面面，满足人们日益增长
对的是生产上的实际需求，其最佳工作方式是机器人按照人们
最熟悉的、最常用的语音命令去完成指定的工作，并可进一步
与人进行语言交流。研究机器人的语音识别，开发实用的机器
人语音识别系统，对于工业机器人的普及与应用意义重大。
的策略，在工业噪声环境下建立规定为孤立词、小词表、非特定
人的机器人语音识别系统，同时采用 MEL 倒谱系数的特征提
取方法以及基于隐马尔可夫模型（HMM）的改进 K 均值分段语
音算法来进一步使工业机器人提高一定实时性需要的对规定
的语音做出相应的动作反应或语言反应的能力，在保证一定的
语音识别率的前提下增强工业机器人的智能性。
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