基于语音控制的弹奏机器人系统设计与实现

智能语音控制器系统设计与实现智能语音控制器系统（Intelligent Voice Control System）是一种先进的人机交互技术，它能够通过识别人的语音指令来完成特定的控制任务，这使得我们的生活和工作变得更加便捷和高效。

本文将从智能语音控制器系统设计、实现和应用方面进行详细介绍。

一、智能语音控制器系统设计智能语音控制器系统的设计需要考虑以下几个方面：1.硬件部分智能语音控制器系统需要一个具有良好性能的中央处理器（CPU），这可以确保系统的快速响应和高效运行。

同时，系统还需要一些必要的外围设备，如麦克风、声音处理器和扬声器等。

2.软件部分智能语音控制器系统的软件部分主要包括语音识别、指令分析和控制等模块。

其中，语音识别模块采用某种特定的语音识别算法，将语音信号转化为数字信号，并进行初步的预处理和分析。

指令分析模块根据用户的语音指令来进行语义分析和语法分析，并将结果传递给控制模块，实现用户指令的有效控制。

3.用户界面设计一个易于使用和友好的用户界面是智能语音控制器系统设计中非常重要的一部分。

用户界面应该清晰明了，并且对用户提供必要的提示和帮助信息。

二、智能语音控制器系统实现在智能语音控制器系统的实现过程中，需要进行以下几个方面的工作：1.语音数据库构建语音数据库是智能语音控制器系统的重要组成部分之一，它存储了用户所说的各种语音指令。

构建语音数据库需要有一个专门的工具来录制和编辑语音，将不同类型的语音指令分别存储在相应的数据库中。

2.语音信号处理语音信号处理要完成的任务包括：信号前端处理、语音识别、声音分割、特征提取和语音编码等。

这些处理步骤都非常复杂，需要使用专业的语音处理库或软件来解决。

3.语音识别算法选择语音识别算法是智能语音控制器系统实现的核心部分。

常用的语音识别算法包括隐马尔可夫模型（HMM）和人工神经网络（ANN）等。

选择合适的语音识别算法可以提高系统的识别率和稳定性。

4.指令分析和控制语音识别后，系统需要根据用户的指令进行语义分析和语法分析，从而理解用户的意图。

机器人钢琴演奏控制系统设计与实现近年来，机器人技术的飞速发展让我们看到了越来越多的机器人在不同领域的应用。

机器人钢琴演奏控制系统，则是一个相对较为小众但同样非常有趣的机器人应用。

本篇文章将介绍机器人钢琴演奏控制系统的设计与实现过程。

一、问题与需求在开始设计机器人钢琴演奏控制系统之前，我们首先需要明确我们所面临的具体问题和实现的需求。

具体来说，我们要实现的是一个能够让机器人按照程序精准演奏钢琴曲目的系统。

这个系统需要具备以下两个基本功能：- 钢琴演奏程序生成与储存- 机器人运动控制其中，“钢琴演奏程序生成与储存”这一功能可以由我们通过编写代码来实现。

而“机器人运动控制”这一功能则需要一些传感器和执行机构来实现。

在设计过程中，我们要兼顾两个方面的需求。

一方面，我们需要保证钢琴演奏程序的精准性和美感；另一方面，我们需要保证机器人运动的安全性。

这需要我们在硬件选型和控制策略上做出相应的优化和协调。

二、硬件选型在开始设计机器人钢琴演奏控制系统之前，我们需要做好硬件选型的工作。

具体来说，我们需要选购适合我们需求的以下硬件：- 单片机控制模块- 步进电机- 电机驱动模块- 钢琴演奏装置- 触摸传感器在选购时，我们需要根据实际需求进行综合评估。

比如，我们需要根据所需程序复杂度来确定单片机的处理速度要求；需要考虑步进电机的输出扭矩和精度等因素；需要考虑触摸传感器的可靠性和响应速度等因素。

三、程序设计在硬件选型的基础上，我们需要进行程序设计。

程序设计包括钢琴演奏程序生成与储存以及机器人运动控制两个方面。

钢琴演奏程序生成与储存在钢琴演奏程序生成与储存方面，我们需要编写钢琴演奏程序，并将其存储在单片机控制模块中。

具体来说，我们需要在程序中实现以下功能：- 钢琴键盘映射- 钢琴曲目输入与储存- 钢琴曲目演奏其中，“钢琴键盘映射”这一模块实现了钢琴键盘与单片机控制模块输入信号的对应关系，是程序编写的基础。

在“钢琴曲目输入与储存”这一模块中，我们需要将钢琴曲目编写成程序的形式，并存储在单片机控制模块中。

机器人声控系统的设计与实现近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器人技术正变得越来越智能化和普及化。

其中，声控系统是机器人智能化的重要组成部分之一。

本文将介绍机器人声控系统的设计与实现。

一、声控系统的设计原理声控系统是一种通过声音指令来控制机器人行动的系统。

其设计原理主要包括声音采集、声音识别和声音指令执行三个环节。

1. 声音采集：声音采集是通过麦克风等设备将声音转化为电信号的过程。

麦克风会将声音转化为电压信号，然后通过模数转换器将模拟信号转化为数字信号。

2. 声音识别：声音识别是将采集到的声音信号转化为可以理解的文本或命令的过程。

在声音识别过程中，需要使用语音识别算法来将声音信号转换为文本指令。

3. 声音指令执行：声音指令执行是根据识别出的文本指令来控制机器人行动的过程。

在这个过程中，需要将文本指令与机器人的控制系统进行对接，实现具体的行动。

二、声控系统的实现方式声控系统可以采用云端识别和本地识别两种不同的实现方式。

1. 云端识别：云端识别将声音采集和声音识别的工作都放在云端服务器上进行。

用户通过麦克风采集声音，然后通过网络将声音传输到云端服务器进行识别，最后将识别结果返回给机器人执行指令。

云端识别的优势是识别效果较好，可以提供更加准确的语音识别结果。

2. 本地识别：本地识别将声音采集和声音识别的工作都放在机器人本地进行。

用户通过麦克风采集声音，然后机器人内置的声音识别模块将声音转换为文本指令进行执行。

本地识别的优势是实时性较好，不会受到网络延迟等因素的影响。

三、声控系统的实现步骤在具体实现声控系统时，可以按照以下步骤进行：1. 设计硬件平台：选择合适的硬件平台，包括麦克风、声音识别模块和机器人控制系统等。

2. 声音采集：使用麦克风等设备对声音进行采集，并将模拟信号转化为数字信号。

3. 声音识别：使用合适的语音识别算法对声音信号进行处理，将声音转化为文本指令。

4. 指令执行：根据识别出的文本指令，将指令与机器人的控制系统对接，实现机器人的相应行动。

《基于ROS的智能工业机器人系统的设计与实现》一、引言随着科技的进步和工业自动化的快速发展，智能工业机器人系统在制造业中扮演着越来越重要的角色。

而机器人操作系统（ROS）作为一种开源的、灵活的机器人开发平台，为智能工业机器人系统的设计与实现提供了强大的支持。

本文将详细介绍基于ROS的智能工业机器人系统的设计与实现过程。

二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先进行需求分析。

明确智能工业机器人系统的任务目标，包括物品搬运、加工、检测等。

同时，还需考虑系统的实时性、稳定性、灵活性以及扩展性等要求。

2. 系统架构设计基于需求分析，设计智能工业机器人系统的整体架构。

系统采用分层设计，包括感知层、决策层、执行层。

感知层负责获取环境信息，决策层进行数据处理和决策规划，执行层负责机器人的动作执行。

此外，系统还采用ROS作为开发平台，利用其强大的社区支持和丰富的开发资源。

3. 硬件设计根据系统需求和架构设计，选择合适的硬件设备，包括机器人本体、传感器、执行器等。

同时，考虑硬件的兼容性、稳定性以及成本等因素。

4. 软件设计在软件设计方面，利用ROS平台进行开发。

首先，设计机器人系统的通信机制，确保各部分之间的信息传递畅通。

其次，设计机器人系统的算法和模型，包括感知算法、决策算法、执行算法等。

最后，进行系统集成和调试，确保系统的稳定性和可靠性。

三、系统实现1. 感知层实现感知层主要通过传感器获取环境信息，包括视觉传感器、激光雷达等。

利用ROS提供的传感器驱动程序，实现对传感器的控制和数据的获取。

同时，利用图像处理、物体识别等技术，对获取的数据进行处理和分析。

2. 决策层实现决策层主要负责数据处理和决策规划。

利用ROS提供的各种算法库和工具，实现对数据的处理和分析。

同时，结合机器学习、深度学习等技术，实现决策规划功能。

在决策过程中，还需考虑机器人的运动学模型、动力学模型等因素。

3. 执行层实现执行层主要负责机器人的动作执行。

钢琴自动弹奏机械手系统及其控制算法设计魏新宇(沈阳音乐学院音乐科技系,沈阳110818)摘要:在机器人控制理论和钢琴演奏技法的基础上,文章提出了一种通过在机械控制㊁电磁控制㊁软件控制等层面对钢琴自动弹奏系统进行综合设计优化的方法,并设计了一种基于可控力度的琴键击锤系统,以实现钢琴的机器人自动弹奏㊂研究结果表明,在应用机械手弹奏系统时,50名音乐学院钢琴专业本科四年级学生中,有26人认为该机器人的演奏技法达到或者超过了他们的技法掌握程度,占总数的52%㊂另外,音乐厅邀请的50位专业资深钢琴教师中,有22人表示该机器人的演奏水平达到了商业演出标准,占总数的44%㊂虽然该机器人在情感表达上尚有不足,但已经得到了较大比例听众的认可㊂关键词:自动控制;机器人钢琴;自动弹奏;力度控制;主观评价中图分类号:J624.1文献标识码:A 文章编号:2095 9699(2023)06 0032 06早期电子音乐来自M I D I合成技术(M u s i c a l I n s t r u m e n t D i g i t a l I n t e r f a c e),该技术通过电子合成音源,控制扬声器同时发出多个频率声音,拟声合成相应的音乐旋律㊂后期M I D I合成技术通过不断发展,在前者的基础之上可以进行不同力度㊁揉弦等乐器演奏技巧的音乐表达效果高保真还原㊂但是M I D I合成技术最大的短板是其没有原始音源设备,在极端演奏条件下其合成音源的保真度依然不尽如人意,并且无法达到真实乐器的低频共鸣带来的重低音效果,也无法表现出不同乐器因为共鸣腔结构微小差异而带来的听觉感官差异㊂所以音乐从事人员和研究人员找到了新的解决问题思路,即使用机械手系统直接弹奏乐器,且该思路已经成为当前电子拟声音乐的研究重点[1]㊂杭小羽等[2]研究人员以儿童钢琴学习为主要研究对象,分析个性化教学对儿童钢琴学习欲望的作用,明确个性化教学价值,提高儿童钢琴学习效果;余嘉安等[3]研究人员基于人工智能时代背景下,合理应用人工智能技术,创新高校钢琴教学模式,优化教学流程,提高教学效果;杨小影等[4]研究人员通过 智能+钢琴 教育构想,使用全新设计的机械手硬件系统,配合相关算法,实现了对人手演奏的相关触感㊁力度及常见弹奏技法的模拟,改变了早期研究中只可对节奏进行有效控制的系统缺陷,使机械手的钢琴弹奏效果更接近人手,且因为机械手为每个琴键均配置对应击锤,有效拓展了人手手指数量的限制㊂从钢琴演奏模式分析,其属于按键式击弦乐器,且有弱音(落下弱音板)㊁延音(抬起切音板)等功能模式㊂受限于手指生理构造限制,人手演奏时手指的岔开距离限制了和弦音的表达方式,在弹奏大跨度四联和弦音时,局限性即被表现出来㊂使用机械手系统可以为每个琴键布置专用击锤,且对钢琴的多个功能踏板布置按压装置,这就让钢琴的实际表现能力得到有效提升㊂文章重点研究琴键击锤的机械控制模式和音乐解码模式,以进一步提升钢琴弹奏机器人的实际演奏效果㊂1琴键击锤的机械控制模式设计从机械原理分析,钢琴琴键按下时,并非直接作用于琴弦,而是根据按下力度和时间,由打弦机判断控制击弦锤和止音器对琴弦作出相应操作㊂打弦机由一系列连杆滑块机构构成,不同品牌和价位的钢第38卷第6期2023年12月景德镇学院学报J o u r n a l o f J i n g d e z h e n U n i v e r s i t yV o l.38N o.6D e c.2023收稿日期:2021 09 24作者简介:魏新宇(1982 ),男,辽宁葫芦岛人,讲师,主要从事钢琴调律教学研究㊂琴,打弦机结构有所差异,但基本保证按下琴键时,止音器抬起,击弦锤落下并迅速复位,抬起琴键时,止音器复位㊂该机械手操作一个外部击锤以不同的弹奏手法击发琴键,触动打弦机操作㊂此时应该严格控制机械手击锤按下的力度和抬起的时间[5]㊂上述机械手琴键击锤与打弦机的联合控制模式,如图1所示㊂图1琴键击锤与钢琴内打弦机的机械耦合模式图1中,机械手控制模组共有2套结构,当提键电磁组通电时,琴键击锤被提起,弹簧片蓄力,当其断电时,琴键击锤在弹簧片的蓄力释放作用下落下,敲击琴键㊂根据弹簧片的预应力状态不同,琴键击锤敲击琴键后,可能因弹簧片地正校核而直接弹起,也可能因为弹簧片地过校核而始终按压琴键并等待提键电磁组的下一次通电作用㊂弹簧片的预紧力通过承力支点后部的力度电磁组吸引弹簧片尾端的力度永磁体来实现㊂早期的钢琴弹奏机器人,使用螺杆定位法控制击锤弹簧片的预紧力,但其受制于步进电机的转速而有较大的力度调整延迟时间,演奏需要快速调整力度时,此模式无法提供快速响应功能[6],所以,该设计将螺杆系统转为力度电磁组系统,该系统采用给不同电磁组通电的方式,快速调整弹簧片力度,使其的响应速度高于人手的响应速度㊂上述机械手控制机构中最复杂的部分为力度电磁组部分,其结构图局部放大后,如图2所示㊂图2力度电磁组局部放大图图2中,共给出7种不同力度,其中ʃ0㊁-1㊁-2控制了琴键击锤的弹性抬起过程;1㊁2㊁3㊁4控制了琴键击锤的持续按压过程㊂7个电磁装置呈扇形安装在一个回转机构上,该回转机构在步进电机的控制下,可以做出小角度回转,以实现对按键力度的高精度微调[7]㊂上述琴键击锤的力度电磁组功能定义,如表1所示㊂表1力度电磁组功能定义表力度级别按键力度按键后按键释放模拟手法-2极轻弹起弹力轻抚-1轻弹起弹力轻柔ʃ0普通抬起弹力常规1普通轻按电磁保持2重按压电磁发力3较重按压电磁重击4极重重压电磁重击表1中,通过按键力度步进电机进行精确定位,在对应的力度电磁组中选择某个电磁阀通电实现对按键击锤弹簧片力度永磁体的吸引并设定按键力度㊂松开提键电磁组后,实现琴键激发,同时控制提键电磁组的复电时间,控制琴键提起㊂2机械手的电控模式设计该机械手的核心控制目标是控制88个琴键上配置的88个琴键击锤㊂常规的钢琴配置,分为88键㊁85键㊁83键㊁65键㊁92键等,其中88键布局(含52个白键和36个黑键)是最为常见的钢琴键盘布局[8]㊂该研究针对88键布局进行电控模式设计㊂根据前文分析,为了实现对琴键击锤的控制,每个琴键击锤的机械手控制模组中共包含8个电磁铁阀组(7个力度阀和1个提键阀)和1个步进电机㊂电磁控制阀通过1个数据位控制,步进电机通过4个数据位控制,控制过程共使用12个数据位[9],控制系统详见图3㊂图3中,步进电机控制器中的控制模块包括电磁控制阀(每个琴键击锤配置8个,共704个)和解码模块(每个琴键击锤配置1个,共88个)㊂㊃33㊃第6期魏新宇:钢琴自动弹奏机械手系统及其控制算法设计图3机械手电控模块示意图(1)电磁控制阀设计思路㊂电磁控制阀的核心控制思路是通过大容量电容器控制电磁绕组的瞬时力度㊂首先晶闸管接收控制信号后,将电磁控制阀释放㊂在释放过程中,电容器的充电状态不应中断㊂此时,D t-I N的高电平为+3.3V,V C C保持+12 V供电,G N D给出ʃ0V参照零电势㊂当晶闸管激发时,V C C和电容器同时向电磁绕组输出电量,控制阀连通从电磁绕组尾端接地到电容器负极侧接地的回路㊂在回路上布置一个保护电阻器,保护电阻和电磁绕组的阻抗同时提供电磁吸合回路负荷㊂此时,从D t-I N到V C C的单向二极管并不导通,但可以为其下方的反向晶闸管主回路提供保护电流回路,防止较大功率和杂波将晶闸管击穿㊂此时电容器作为高频杂波的滤波电容[10]㊂综上,该电磁控制阀的核心作用是当D t-I N 输入一个+3.3V高电平时,D t-O U T输出一个+ 12V高电平;当D t-I N恢复ʃ0V或-3.3V低电平时,D t-O U T处于开路浮空状态㊂该模式实现了对复杂电磁阀组的高速模式切换控制,且保持了系统的可靠性和安全性㊂(2)解码模块设计思路㊂解码模块接收一组8位的地址码㊁1位的触发码和16位的数据码㊂当8位地址码与跳线配置结构一致时,对状态锁存器写入信息㊂当触发码置于高电平时,执行锁存器动作㊂解码模块的核心设计思路是接收中央控制器发出的琴键击锤信号并将其翻译为控制器可识别的电控信号[11]㊂因为每个琴键击锤的控制信号均较为复杂,传统模式下,每个琴键击锤都应有独立的嵌入算力进行单独控制,但此举容易因为时钟偏差而造成节奏偏差㊂所以,该解码器的控制时钟应与中央控制器保持一致㊂(3)接地线分层㊂为了增加控制精度,该系统的接地分为:做功接地,提供所有电磁绕组的0~+ 12V做功电流的接地回馈;信号接地,提供0~+3. 3V控制信号的接地回馈,该信号接地与中央控制器嵌入算力系统的G N D引脚相连,确保其信号地0电势与中央控制器0电势相等;安全接地,提供控制系统外壳的安全接地,确保内部电磁屏蔽环境,为整个系统运行提供可靠性保障措施[12]㊂不同线路板之间的接地耦合模式,通过杜邦线连接实现㊂3软件控制模式设计3.1系统控制模式该系统软件控制的核心目标是将乐谱信息翻译成硬件系统可以识别的控制信号,即对乐谱中每个音符进行分解[13],形成如下表2所示的数据结构㊂表2控制信号数据位定义表分段名称数据长度b i t电气意义1时间戳32触发该状态的时间点2动作琴键序号16该指令作用的琴键3力度控制16执行动作的力度电磁阀序号4辅助力度控制8力度步进电机的目标位置5激发状态8提键电磁阀的通断控制6命令种类8选择2~5中的可执行段,可多选7校验8命令校验码在表2中,每行可执行命令都包含96字节的有效信息㊂每个命令分段之间使用4b i t的分隔符(H1001)进行分隔,命令前使用8b i t的起始符(H10101100),命令后使用8b i t的终止符(H00111010)㊂因此,每行命令的最终存储占用量为144b i t㊂由于每条命令只能实现一次琴键抬起或者落下,实际控制中,每一次按键需要两条命令组合完成㊂因此,在实际操作中,每次按键需要占用288b i t的存储空间㊂按照常规的16乐句(64小节)乐谱计算,常规演奏条件下,按键次数可以达到3000~7000次㊂当这个乐谱被编译为可执行文件后,长度约为108K B y t e~252K B y t e㊂为了充分发挥机器人演奏的自由度,在 炫技 的条件下,每16㊃43㊃景德镇学院学报2023年乐句的按键次数可能超过20000次,此时,可执行文件的长度约为720K B y t e㊂这些数据量都在嵌入系统的控制范围内[14]㊂在表2中,除了时间戳和校验分段外,其他控制分段的定义如下:(1)动作琴键序号,控制该命令对应的琴键㊂在常规操作下,同一节拍下可能同时触发3~8个琴键,每个琴键有不同的触发力度和按压延迟,以实现两声部和弦控制㊂所有指令会被硬件部分的解码模块锁定在锁存器中,在时钟计数模块的触发下,这些指令会同时向执行机构释放电信号㊂(2)力度控制和辅助力度控制,用于控制弹簧片的张紧力度㊂在常规演奏下,辅助力度控制的步进电机动作并不频繁㊂这个控制过程也会在锁存器触发的情况下进行㊂(3)激发状态,控制提键电磁阀组㊂例如,当需要大力度弹性重击琴键时,提键电磁阀会在释放瞬间同时加电㊂这样,即使落下的击锤被弹簧片的高蓄力按下,也可以在触发琴键的同时被收回㊂在常规控制模式下,特别是在轻微力度控制下,提键电磁阀组,一般可以在两个节拍中间或者下一次触发之前进行提键操作㊂(4)命令种类与校验码联合控制命令的完整性㊂其中校验码运行在物理层,控制所有数据位的奇偶性;而命令种类运行在逻辑层,判断上述命令中的命令构成是否与命令种类给出的代码一致㊂3.2系统控制算法设计综合上述分析,在系统控制算法的设计中,该系统控制算法的神经网络共有12个双精度浮点变量(D o u b l e格式)输入,6个双精度浮点变量和1个逻辑型变量(L o g i c a l格式)输出,其数据流结构如图4所示㊂图4中,该神经网络计算模块在本质上是一个由外围变量控制的6列并行神经网络系统㊂外围控制变量为当前钢琴机械手控制中心点坐标及其目标坐标㊂6列并行神经网络的目标是从6个钢琴按键转动角度计算目标转动角度㊂而判断模块数据取自干预变量的降维模块输出量和6列并行神经网络模块的输出量㊂最终,输出一个二值化的L o g i c a l变量C h e c k㊂图4神经网络模块数据流图在图4中,神经网络模块共有3个表达形式㊂(1)降维模块的统计学意义是将6个三维直角坐标系数据信息充分保留㊂这意味着它需要有足够丰富的待回归变量用于保存数据信息㊂在不发生信息损失的前提下,它实现数据降维,将6个D o u b l e 型变量降维为1个D o u b l e型变量,且无数据损失㊂因此,它应采用待回归变量较为丰富且回归曲线细节较为丰富的多项式变量进行控制㊂其基函数如公式(1):Y=ðð5j=0A j X j i(1)式中:X i为输入变量的第i项;Y为节点输出变量; j为多项式阶数,该公式采用0至5阶多项式构成6个多项式项叠加的待回归函数;A j为第j项多项式的待回归系数㊂为增加降维模块的信息容纳能力,该模块应设计为5层,分别为6节点㊁17节点㊁31节点㊁13节点㊁3节点㊂(2)控制模块共有6个结构相同但数据相互独立的神经网络模块,其统计学意义是确定输入角度信息和输出角度信息的线性关系㊂每个模块都有2个D o u b l e型变量输入㊁1个D o u b l e型变量输出,因此,它应使用线性函数进行节点设计㊂其基函数应写作公式(2):Y=ðA㊃X i+B(2)式中:X i为输入变量的第i项;Y为节点输出变量; A㊁B为待回归系数㊂该模块的信息处理任务并不重,且数据损失量并不显著,所以为提高系统的运行效率,其隐藏层设计为2层,每层3个节点㊂(3)判断模块的统计学意义是判断上述数据处理过程是否合法,即是否有关节运动控制超限的问㊃53㊃第6期魏新宇:钢琴自动弹奏机械手系统及其控制算法设计题㊂它的输入量为7个D o u b l e型变量,输出量为1个L o g i c a l型变量㊂因此,它的节点函数应采用二值化函数进行节点设计,其基函数应写作公式(3):Y=ð1A㊃e X i+B(3)式中:X i为输入变量的第i项;Y为节点输出变量; A㊁B为待回归系数;e为自然常数,此处取近似值e =2.718281828㊂该过程无须考虑数据损失,仅做出数据合法性判断㊂考虑到系统运行效率,其隐藏层也应尽可能简化,将隐藏层设计为2层,分别为7节点和3节点㊂考虑到数据降维需求,将7个输入变量降维到1个输出变量㊂4演奏效果评价研究者邀请了50名音乐学院钢琴专业的四年级本科生和50名钢琴专业的资深老师,来实验室内感受该机器人的演奏过程㊂演奏的曲目包括‘小夜曲“‘天鹅湖“‘命运“和‘土耳其进行曲“等,这些乐曲都有不同的表现手法㊂演奏现场设在学校的排练中心乐池,这里具有音乐欣赏的基础隔音和混响环境[15]㊂演奏过程中并未使用电子扩音设备,而是使用立式钢琴直接原声演奏㊂研究者要求上述100名钢琴专业的评委根据他们的主观感受给出评价,满分10分,最差0分㊂评价结果如表3所示㊂表3演奏效果评价结果表比较项目音乐学院学生钢琴专业资深老师最低平均最高最低平均最高小夜曲7.68.529.38.28.859.6天鹅湖7.18.599.57.98.809.5命运4.77.138.25.87.948.7土耳其进行曲5.26.947.46.68.318.9在表3中可以看到,‘小夜曲“和‘天鹅湖“等乐谱的情感表达技巧相对简单;‘命运“的情感表达则需要提供更多的大力度演奏,但同时也需要考虑到钢琴本身的表现能力;‘土耳其进行曲“中快节奏乐句较多,对机器人的高速动作控制能力要求较强㊂在实际的主观感受中,两组评价者均认为机器人在演奏‘小夜曲“和‘天鹅湖“等乐谱时的表达能力超过在演奏‘命运“和‘土耳其进行曲“等乐谱时的表达能力㊂同时,在额外的调查中,50名音乐学院钢琴专业的四年级本科生中,有26人(占52%)认为该机器人的演奏技法达到或者超过他们自己的技法掌握程度㊂而在被邀请的50名专业资深钢琴教师中,有22人(占44%)表示该机器人的演奏水平达到了商业演出的标准㊂这些调查结果表明,尽管机器人演奏在情感表达上尚不健全,但已经可以得到较大比例听众的认可㊂5结论该研究的核心创新点在于对钢琴演奏机器人的机械手控制系统进行了机械控制㊁电磁控制和软件控制层面的综合设计,使其在钢琴演奏过程中的表现技法更为丰富,有效提升了钢琴演奏机器人演奏音乐的现场表现程度㊂由于研究条件的限制,本研究仅涉及了钢琴演奏机器人的机械和机械控制部分,仅从硬件控制角度进行钢琴弹奏机器人的控制升级,未涉及人工智能乐谱识别等人工智能功能㊂在后续的研究中,研究者将通过软件优化等技术路径,进一步提升机器人演奏的技法表达和感情的诠释能力,使其演奏效果得到进一步提升㊂参考文献:[1]人工智能解放双手,科技助力艺术传播[J].钢琴艺术, 2021(1):61 62.[2]杭小羽.个性化教学对儿童钢琴学习动机的激发[J].北方音乐,2020(21):142 144.[3]余嘉安.人工智能时代下高校钢琴集体课教学创新研究[J].黄河之声,2020(19):118 119.[4]杨小影.冷楚楚. 智能+钢琴教育 初步构想浅析[J].音乐探索,2020(4):82 86.[5]陈胜国,孔家星.智能化时代音乐教育面临的挑战与对策[J].艺术评鉴,2020(15):102 104.[6]李泽慧,李季.基于用户体验的智能钢琴在线教学产品设计策略研究:以K L S W智能钢琴为例[J].铜陵学院学报, 2020,19(4):82 87.[7]林宽雨.越来越 聪明 的机器人[J].小雪花(小学生成长指南),2018(Z2):10 13.[8]张初一.人工智能时代,机器人钢琴家给你好听的! [N].中国艺术报,2018 05 07(4).[9]宋致.2017世界机器人大会:机器人的大狂欢[J].科学启蒙,2017(12):53,1 2.[10]赵悦.一种钢琴演奏机器人[J].机械制造与自动化, 2017,46(2):143 145.[11]黄承承.钢琴演奏自动评估系统开发与设计[J].自动化技术与应用,2020,39(9):151 154.㊃63㊃景德镇学院学报2023年[12]跨时空的变革:雅马哈自动演奏钢琴D i s k l a v i e r 帮考生圆梦[J ].钢琴艺术,2020(8):62 63.[13]雅马哈跨界钢琴将音乐带进每个家庭[J ].钢琴艺术,2020(5):62 63.[14]刘南.以听众视角聆听自我的新途径:论现代自动演奏钢琴复奏功能的应用[J ].南京艺术学院学报(音乐与表演),2018(4):147 151.[15]本刊+K L A S S I K OM 音乐资讯中心.施坦威全球典藏版系列钢琴与施坦威㊃S P I R I O 新悦高解析度自动演奏钢琴亮相中国(上海)国际乐器展[J ].音乐爱好者,2016(12):71.责任编辑:肖祖铭D e s i g n o f A u t o m a t i c P i a n o p l a y i n g M a n i p u l a t o r S y s t e m a n d I t s C o n t r o l A l go r i t h m W E I X i n yu (M u s i c T e c h n o l o g y D e p a r t m e n t ,S h e n y a n g C o n s e r v a t o r y O f M u s i c ,S h e n y a n g 110818,C h i n a )A b s t r a c t :B a s e d o n r o b o t c o n t r o l t h e o r y a n d p i a n o p l a y i n g t e c h n i q u e s ,i n t e g r a t e d d e s i g n o pt i m i z a t i o n o f a n a u t o m a t i c p i a n o p l a y i n g s y s t e m t h r o u g h m e c h a n i c a l ,e l e c t r o m a g n e t i c a n d s o f t w a r e c o n t r o l i s p r o p o s e d .A u t o m a t i c p i a n o p l a y i n g b y ro b o t s c a n b e r e a l i z e d b y d e s i g n i n g a k e y b o a r d h a mm e r i n g s y s t e m b a s e d o n c o n t r o l l a b l e f o r c e .T h e r e s u l t s o f t h e s t u d y s h o w t h a t 26o u t o f 50s e n i o r u n d e r g r a d u a t e s m a j o r i n g i n p i a n o a t t h e C o n s e r v a t o r y o f M u s i c f e l t t h a t t h e r o b o t 's p e r f o r m a n c e t e c h n i qu e w i t h a m a n i p u l a t o r p l a y i n g s y s t e mm e t o r e x c e e d e d t h e i r m a s t e r y o f t e c h n i q u e ,a c c o u n t i n g fo r 52%;24o u t o f 50p r o f e s s i o n a l s e n i o r p i a n o t e a c h e r s i n v i t e d b y t h e c o n c e r t h a l l c o n s i d e r e d t h a t t h e r o b o t 's p e r f o r m a n c e l e v e l w a s u p t o t h e s t a n d a r d o f c o mm e r c i a l p e r f o r m a n c e ,a c c o u n t i n g f o r 44%.T h e r e s u l t s s u g g e s t t h a t t h e r o b o t 's p e r f o r m a n c e c a n b e r e c o g n i z e d b y a l a r g e p e r c e n t a g e o f t h e a u d i e n c e ,a l t h o u g h i t i s n o t y e t s o u n d i n t e r m s o f e m o t i o n a l e x pr e s s i o n .K e y wo r d s :a u t o m a t i c c o n t r o l ;r o b o t p i a n o ;a u t o m a t i c p l a y i n g ;f o r c e c o n t r o l ;s u b j e c t i v e e v a l u a t i o n ㊃73㊃第6期 魏新宇:钢琴自动弹奏机械手系统及其控制算法设计。

基于语音识别的机器人控制系统设计第一章：引言随着计算机技术的迅猛发展，机器人技术也得到了很大的发展。

机器人控制系统是机器人技术不可或缺的一部分，其设计水平是机器人技术是否成熟的重要标志。

语音识别技术则成为了解决人机交互问题的重要手段之一，被广泛应用于语音控制、语音翻译和智能客服等领域。

本文将利用语音识别技术来设计控制机器人的系统，通过高效准确的语音指令来控制机器人，提高机器人控制的精度和效率。

第二章：机器人控制系统的需求分析机器人控制系统一般由硬件和软件两部分组成。

硬件包括机器人的各种传感器和执行器，人机交互设备和控制终端等。

软件则是指机器人控制算法、控制软件和操作系统等。

而机器人控制系统的需求分析则是衡量系统是否优秀的重要标志。

因此我们首先需要对机器人控制系统进行需求分析，从机器人动作的精度、反应速度、安全性等方面来确定控制系统的具体需求。

要实现高效的机器人控制，需要满足以下几个方面的需求：1、控制系统需要对语音输入进行快速响应和处理，使得机器人能够在收到语音指令后迅速准确地执行动作。

2、控制系统需要满足多样化的机器人控制需求，包括机械臂、移动机器人等。

3、控制系统需要保证机器人动作的精度，能够实现高精度的操作。

4、控制系统需要保证机器人的安全性，如果机器人在执行任务时遇到危险，需要能够立即响应停止机器人的运动。

第三章：语音识别技术原理分析语音识别技术是目前最为普及的人机交互方式之一。

该技术利用计算机对人的语音信号进行分析，将语音信号转换成文字，然后通过自然语言处理将文字转换成计算机可识别的指令。

语音识别技术主要分为两个步骤：语音信号的特征提取和语音数据的模型匹配。

在语音识别技术中，语音信号的特征提取是很关键的一环。

为了提取到更加准确的语音特征，需要使用特定的算法来对语音信号进行预处理。

预处理步骤一般包括语音信号的滤波、加窗和傅里叶变换等操作。

通过滤波处理可以去除噪声、加窗操作可以分割出语音信号的片段，来进行针对性处理，最后通过傅里叶变换将语音信号转换为频域表示。

基于语音识别技术的机器人控制系统设计随着技术的发展，人工智能已经成为了一个备受关注的话题，尤其是近年来，机器人技术的进步更是让人感到惊讶。

在以前的时候，我们想要控制机器人，往往需要使用遥控器或者是键盘等设备，但是这样的方法使得控制过程不够方便，这也促进了语音识别技术的发展。

基于语音识别技术的机器人控制系统在控制过程中可以大大提高我们的控制体验以及控制效率，本文将从以下几个方面来探讨基于语音识别技术的机器人控制系统设计。

一、语音识别技术的介绍语音识别技术是一种将人类声音转化成电子信号的技术，它利用电子设备将声音转化为数字信号，然后通过计算机处理，最终将这些数据转化为文本或命令等信息的过程。

语音识别技术目前已经在生活中得到普遍应用，在智能手机的语音助手中，语音识别技术已经成为了我们日常生活的一部分。

二、基于语音识别技术的机器人控制系统的设计基于语音识别技术的机器人控制系统的设计需要包括如下几个方面：1.声音采集：首先，采集到声音信号是控制机器人的第一步。

常用的方法是利用麦克风将声音信号采集下来，然后通过A/D转换将其转化为数字信号。

2.信号处理：语音信号的采样频率通常很高，但是大部分的音频处理器和计算机都无法处理如此高频率的数据，因此需要对数据进行预处理。

这个过程包括抽样率转换、去除白噪声、滤波、降噪等。

3.特征提取：在预处理过程中，声音信号转化为了数字信号，但这仅仅是一个基础工作，我们在使用机器人控制系统时，还需要对语音信号进行进一步的分析和处理。

特征提取是一种将语音信号转换为能够计算机理解的数字特征向量的过程，这个过程中主要需要提取信号的时域、频域和功率等信息。

4.语音识别：在特征提取之后，我们就可以将其输入到语音识别模型中，进行语音识别。

语音识别模型通常分为前端和后端。

前端主要完成特征提取和信号归一化的工作，后端则负责计算语音识别结果。

在算法方面，现在主流的语音识别算法包括基于HMM和深度学习的算法等。

机器人语音交互系统设计与实现随着科技的不断发展，机器人技术也得到了越来越广泛的应用。

机器人不仅可以用于生产制造、医疗保健等领域，还能够广泛应用于日常生活中。

机器人语音交互系统是机器人应用的重要组成部分之一，因为它能够提高机器人与人类交互的效率和实用性。

本文将探讨如何设计和实现机器人语音交互系统。

一、机器人语音交互系统的基本原理机器人语音交互系统是指机器人通过语音识别、语音合成等技术与人类进行语音交互的系统，其主要原理是将人类的语音输入转换为机器能够识别的数字信号，并且将机器的输出转换为人类能够理解的声音信号。

为了实现这个目标，机器人语音交互系统需要有很多复杂的技术支持。

二、机器人语音交互系统的技术架构机器人语音交互系统的技术架构主要包括以下几个方面：1. 语音输入模块：该模块包括麦克风、录音机等设备，它们能够将人类的语音输入转换为机器可以识别的数字信号。

2. 语音识别模块：该模块是机器人语音交互系统的核心技术之一。

它能够将数字信号转换为机器可识别的语音信号，并且通过语音识别算法将语音信号转化为文字或命令，以实现机器人的控制。

3. 对话管理模块：该模块包括对话管理器、对话策略生成器等，能够根据用户输入的命令和语句，对机器人进行指令执行和反馈信息的管理。

4. 语音合成模块：该模块是将机器的输出转换为人类可以理解的声音信号的重要组成部分。

它能够通过文本转语音技术，将机器人的反馈信息转化为语音信号，从而进行语音交互。

5. 数据存储模块：该模块主要用于存储用户数据和系统数据，通过数据处理技术可以提高机器人语音交互系统的智能化和个性化。

三、机器人语音交互系统的关键技术机器人语音交互系统的关键技术主要包括语音识别、语音合成、自然语言处理等。

这些技术能够使机器人与人类之间的语音交互更加顺畅、便利和智能化。

1. 语音识别技术语音识别技术是机器人语音交互系统的核心技术之一，是将人类的语音输入转换为机器可以识别的数字信号的重要技术。

《基于声纹识别机械手声控系统的研究与实现》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，声纹识别技术逐渐成为人机交互领域的重要研究方向。

声纹识别技术通过分析人的声音特征，实现身份验证和语音控制等功能。

本文旨在研究并实现一种基于声纹识别的机械手声控系统，通过该系统，人们可以更便捷地控制机械手进行各种操作。

二、声纹识别技术概述声纹识别技术是一种基于声音特征的身份验证技术。

它通过提取人的声音特征，如音色、音调、语速等，建立声纹模型。

在验证过程中，系统将输入的语音与预存的声纹模型进行比对，从而实现身份验证或语音控制。

声纹识别技术具有高精度、便捷、非接触性等优点，在人机交互领域具有广泛的应用前景。

三、机械手声控系统设计1. 系统架构设计：本系统采用客户端-服务器架构。

客户端负责采集用户的语音信息，并将其发送至服务器端进行声纹识别。

服务器端存储用户的声纹模型，并进行实时验证。

2. 硬件设备选型：机械手部分选用高精度、高稳定性的工业机器人手臂。

麦克风选用具有较高信噪比的电容式麦克风，以保证语音信息的采集质量。

3. 声纹识别算法：采用基于深度学习的声纹识别算法，通过训练大量的语音数据，提取出有效的声音特征，建立准确的声纹模型。

4. 人机交互界面：设计简洁、易操作的人机交互界面，方便用户进行语音输入和系统设置。

四、系统实现1. 数据采集与预处理：通过麦克风采集用户的语音信息，进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以便后续的声纹识别。

2. 声纹模型训练：利用深度学习算法，对大量语音数据进行训练，提取出有效的声音特征，建立准确的声纹模型。

3. 声纹识别与验证：将用户输入的语音信息与预存的声纹模型进行比对，实现身份验证或语音控制功能。

4. 系统调试与优化：对系统进行调试和优化，提高声纹识别的准确性和系统的稳定性。

五、实验与分析1. 实验环境与数据集：在实验室环境下，采用自建立的数据集进行实验。

数据集包含不同人的语音信息，以及对应的声纹模型。

一种语音控制的智能机器人设计与实现
游红;赵展飞;马南丞;黄峰
【期刊名称】《湖南工程学院学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(32)3
【摘要】以STM32单片机作为控制核心,设计了一种高精度语音控制的智能机器人.硬件包括电源模块、显示模块、交互模块及电机控制模块等,硬件电路分为底盘控制、身体控制与头部控制三部分.软件包括嵌入式系统C语言程序和以Android 系统为平台开发的软件程序.可精准识别语音指令,并进行语音控制.机器人参数可在系统软件平台内进行个性化设置.
【总页数】5页(P21-25)
【作者】游红;赵展飞;马南丞;黄峰
【作者单位】湖南工程学院电气与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6
【相关文献】
1.一种基于云平台的智能机器人语音交互系统设计
2.智能机器人语音控制方法的设计与实现
3.基于Arduino UNO无线语音识别智能机器人的设计与实现
4.基于Arduino UNO无线语音识别智能机器人的设计与实现
5.面向智能机器人的Teager语音情感交互系统设计与实现
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