基于HMM和RNN的无人机语音控制方案与仿真研究
周楠 艾剑良
生成PDF 清样下载 引用

复制成功

导出题录

参考文献( GB/T 7714-2015 ) 复制

周楠 艾剑良,. 基于HMM和RNN的无人机语音控制方案与仿真研究[J]. 建模与系统仿真,2020.6. DOI:.
摘要:
为简化无人机操作,避免误操作,设计了一套基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的无人机语音控制方案。该方案采用HMM识别无人机语音指令;同时采用RNN对多套无人机操作指令串进行训练,并对当前时刻指令进行预测,通过计算二者的相关性判断是否执行。仿真结果表明,该方案对HMM识别错误指令的辨别率达到61.90%,使整体错误率降至1.43%,表明该方案具有较为优异的性能。
关键词: 无人机;语音控制;隐马尔可夫模型;循环神经网络
DOI:
基金资助:

》在线投稿系统

*文章题目:
*作者姓名:
*电子邮箱:
*通讯地址:
*联系方式:

  备      注:

*上传稿件:

支持上传.doc,.docx,.pdf,.txt,.wps文件

投稿须知:

1、审稿结果将于1~7个工作日以邮件告知,请注意查收(包含录用通知书、审稿意见、知网CNKI查重报告)。

2、提交投稿后,若7个工作日之内未接到录用通知,则说明该文章未被录用,请另投他刊。

3、凡投寄本刊稿件,如在内容上有侵权行为或不妥之处,均应文责自负。本刊有权对来稿进行文字编辑、加工和修改,如不同意,请附说明,以便妥善处理。

4、多作者文稿署名时须征得其他作者同意,排好先后次序,通知用稿后不再改动。

5、凡投往本刊稿件一经录用发表,其版权归本刊所有。

6、本刊已全文录入中国知网、万方、维普等数据库,如作者不同意被收录,请提前申明,未申明者,本刊一律视为同意被收录。

7、请勿一稿多投。