田懷谷，孔令云，龔元霞，徐教禮，戴 浩

（西京學(xué)院理學(xué)院，西安 710123）

1 人機(jī)交互模型

在大多數(shù)的情況下，語(yǔ)音控制機(jī)器人是方便的。但不可避免的是，有些事情不能用言語(yǔ)來(lái)表達(dá)，而此時(shí)，一個(gè)直觀的手勢(shì)可以讓機(jī)器人知道用戶的意圖。因此，將語(yǔ)音和手勢(shì)相結(jié)合，可以使人機(jī)交互更加方便和準(zhǔn)確。

在此人機(jī)交互模型中，當(dāng)用戶發(fā)出語(yǔ)音命令，通過(guò)Microsoft Speech SDK 獲取命令并轉(zhuǎn)換為文本。采用最大熵模型對(duì)文本進(jìn)行處理，從而讓機(jī)器人理解用戶的意圖。與此同時(shí)機(jī)器人確定是否有手勢(shì)指示在講話中，如果語(yǔ)音中包含了某些手勢(shì)指令，那么用戶的手勢(shì)就會(huì)被手部追蹤控制器（厲動(dòng)）所捕獲并進(jìn)行處理，處理后的數(shù)據(jù)將被視為用戶意圖的一部分。在此過(guò)程中如果語(yǔ)音指令是一個(gè)完整的命令，則語(yǔ)音指令將單獨(dú)控制機(jī)器人。否則即將手勢(shì)指令和語(yǔ)音指令相結(jié)合，為機(jī)器人控制提供完整的指令。人機(jī)交互模型的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖1所示。

圖1 人機(jī)交互模型的實(shí)現(xiàn)過(guò)程

2 語(yǔ)音識(shí)別

2.1 控制指令庫(kù)

在文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)多個(gè)控制指令庫(kù)的分析以及引入的四個(gè)屬性變量（ 、 、 、 ），設(shè)計(jì)了機(jī)器人控制命令。四個(gè)屬性變量表示機(jī)器人操作方向的關(guān)鍵字，即上、下、前、后、左或右，這四個(gè)屬性變量的定義使指令更加系統(tǒng)化，提高機(jī)器人的性能。例如，如果運(yùn)算符發(fā)送的“向上10mm”指令，它將被轉(zhuǎn)換為屬性變量[上，移動(dòng)，10，mm]等。在這種情況下，用戶的語(yǔ)音可以組合成大量特定的可執(zhí)行機(jī)器人命令。由于控制指令庫(kù)的存在，機(jī)器人的執(zhí)行效率會(huì)更高。

2.2 文本分析

最大熵的概念最早由杰恩提出，并首次應(yīng)用于語(yǔ)音的處理中。目前，最大熵模型在語(yǔ)音的處理任務(wù)中得到了廣泛的應(yīng)用。作為一種判別模型，最大熵模型的優(yōu)點(diǎn)是它可以將多個(gè)特征融合在一個(gè)模型中，并將這些特征建模并后驗(yàn)，另外，最大熵模型的分布是指數(shù)分布便于計(jì)算。最大熵模型的核心思想是在預(yù)測(cè)隨機(jī)變量的概率分布時(shí)，在滿足所有已知條件的情況下，不對(duì)未知條件作任何假設(shè)。此時(shí)，概率分布的信息熵是最大的，這就使各種可能性和預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)相吻合。

通過(guò)最大熵模型，可以識(shí)別用戶語(yǔ)音，轉(zhuǎn)換成文本并提取文本中包含的交互指令。然后將文本轉(zhuǎn)換為機(jī)器人控制指令，以控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。

3 手勢(shì)識(shí)別

手部追蹤控制器（厲動(dòng)）可以檢測(cè)和跟蹤類似手指的手指和工具。厲動(dòng)軟件分析了設(shè)備可見范圍內(nèi)的對(duì)象，如果對(duì)象存在于當(dāng)前幀中，則查詢函數(shù)將返回對(duì)象的引用。如果對(duì)象不存在，則查詢函數(shù)將返回一個(gè)特殊的無(wú)效對(duì)象。通過(guò)手勢(shì)識(shí)別算法，可以從測(cè)量數(shù)據(jù)中得到加速度和方位。

在本研究中，手勢(shì)是對(duì)語(yǔ)音的補(bǔ)充，主要用于指示方向。每個(gè)手指有三個(gè)關(guān)節(jié)，每?jī)蓚€(gè)關(guān)節(jié)的位置用區(qū)間卡爾曼濾波估計(jì)，以提高機(jī)器人界面的精度，與標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波[7]相比，可以用統(tǒng)計(jì)參數(shù)和不準(zhǔn)確的動(dòng)力學(xué)來(lái)處理這種情況。估計(jì)的數(shù)據(jù)將被視為用戶意圖的一部分。

4 手勢(shì)與語(yǔ)音的結(jié)合

手勢(shì)與語(yǔ)音的人機(jī)交互包括兩部分：語(yǔ)音和手勢(shì)。機(jī)器人將首先分析Microsoft Speech SDK 轉(zhuǎn)換的四個(gè)屬性變量。如果機(jī)器人得到某一動(dòng)作的方位和距離的具體描述，機(jī)器人就會(huì)知道語(yǔ)音指令可以在沒有手勢(shì)輔助的情況下單獨(dú)工作。相反，如果四個(gè)屬性變量不包含方位和距離的屬性，則手部追蹤控制器將捕獲用戶的手勢(shì)。對(duì)手勢(shì)進(jìn)行分析，利用區(qū)間卡爾曼濾波估計(jì)，作為對(duì)語(yǔ)音的補(bǔ)充估計(jì)的數(shù)據(jù)被視為用戶意圖的一部分。用語(yǔ)音來(lái)處理人與機(jī)器人之間的交流是非常方便和直接的，而手勢(shì)通常是在很難用言語(yǔ)來(lái)表達(dá)的情況下使用的。根據(jù)語(yǔ)音和手勢(shì)的結(jié)合，易于構(gòu)造四個(gè)屬性變量，使人機(jī)交互變得更加自然和高效。

5 結(jié)論

本文綜合考慮了前人研究的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的人機(jī)交互方法。智能機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)是由用戶的語(yǔ)音和手勢(shì)共同控制的。事實(shí)上，在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，機(jī)器人面臨著更復(fù)雜的任務(wù)和指令，語(yǔ)音與手勢(shì)交互的關(guān)鍵技術(shù)以及其他交互方式相結(jié)合等方面有許多問題亟待解決。

總之，智能機(jī)器人交互技術(shù)經(jīng)過(guò)近幾年的飛速發(fā)展，證明其具有很大的潛在市場(chǎng)，也是網(wǎng)絡(luò)時(shí)代最為方便的一種交流工具?；谡Z(yǔ)音和手勢(shì)的智能機(jī)器人必將在未來(lái)發(fā)揮重要作用，在家庭、教學(xué)、服務(wù)等領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。