语音识别控制方面的仿生机器人的制作方法

本发明涉及语音识别控制，尤其涉及语音识别控制方面的仿生机器人。

背景技术：

1、语音识别控制技术领域专注于开发和优化能够理解、处理和执行人类语音命令的系统。在这个领域中，技术的核心是将语音输入转换为机器可理解的格式，进而执行相应的动作或命令。包括从简单的命令识别到复杂的对话和交互理解。该领域结合了语音处理、自然语言理解等多个技术，旨在提升机器的自然交互能力，使之能更加智能地响应人类用户的需求。

2、其中，语音识别控制方面的仿生机器人是集成了语音识别和控制技术的机器人，旨在通过语音指令进行操作和交互。目的是实现一种更自然、直观的人机交互方式，允许用户通过口头命令控制机器人，从而提高操作的便捷性和效率。通过模拟人类或动物的行为和功能，机器人能够在执行特定任务时展现出更高的灵活性和适应性。效果的达成意味着机器人能够准确理解和响应复杂的语音命令，执行如搜索、搬运、导航等多样化任务，进而提升用户体验和机器人的实用性。

3、传统语音识别控制方面的仿生机器人在语音识别的准确性和效率、用户意图的精确解析、行为模式的识别、安全性验证、任务优先级调整、异常状态检测、决策支持及响应执行等方面存在明显不足，传统语音识别控制方面的仿生机器人依赖于较为简单的算法，缺乏深度学习技术的支持，导致语音识别误差较大，难以准确捕获用户意图和行为模式，安全性验证多依赖于静态密码或简单的身份验证方式，易受到安全威胁，在任务调度和异常状态识别方面，由于缺乏高效的算法支持，常导致资源分配不当和异常状态漏检，影响系统的整体性能和用户体验。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的语音识别控制方面的仿生机器人。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：语音识别控制方面的仿生机器人包括语音识别模块、用户意图分析模块、行为模式识别模块、安全性增强模块、任务优先级调整模块、异常状态识别模块、决策支持模块、响应执行模块；

3、所述语音识别模块基于用户的语音输入，采用卷积神经网络算法，处理语音信号提取时频特征，通过长短期记忆网络，处理特征捕获语音指令中的依赖关系，并转换成文本格式的语音指令，生成语音文本信息；

4、所述用户意图分析模块基于语音文本信息，利用双向编码器表示从变换器模型，分析文本内容，解析用户的指令含义和上下文环境，识别用户需求和意图，生成用户意图信息；

5、所述行为模式识别模块基于用户意图信息，运用隐马尔可夫模型，分析用户的历史交互数据，识别用户的行为习惯和模式，通过比较当前行为与历史模式，识别异常行为模式，生成行为模式分析结果；

6、所述安全性增强模块基于行为模式分析结果，结合声纹识别技术和用户的行为模式，运用深度神经网络，进行声音身份验证，并分析行为是否与已知的安全模式一致，对潜在安全威胁进行评估，根据风险等级动态调整安全措施，生成安全性验证结果；

7、所述任务优先级调整模块基于安全性验证结果，运用遗传算法，分析当前系统资源状况和任务紧急程度，对待执行的任务列表进行优先级排序，分析资源分配效率和任务完成的时效性，动态调整任务队列，生成任务执行计划；

8、所述异常状态识别模块基于任务执行计划，结合自机器人多传感器的数据输入，利用隔离森林算法，对数据进行实时监控和分析，识别与正常行为模式偏离的异常状态，对机器人内部状态和外部环境因素进行评估，生成异常状态结果；

9、所述决策支持模块基于异常状态结果，运用决策树和贝叶斯网络，对行动方案进行风险与收益分析，分析多行动方案的潜在后果，通过评估差异化决策路径，选择匹配的行动策略，生成决策支持方案；

10、所述响应执行模块基于决策支持方案，采用状态机模型，确定当前机器人的操作状态和预期转换，应用规则引擎，根据操作状态、安全警报需求和故障恢复需求，匹配对应的执行规则，执行响应措施，包括行为调整、安全警报发出和故障恢复，生成决策执行方案。

11、作为本发明的进一步方案，所述语音文本信息包括转录内容、置信度评分和时间戳，所述用户意图信息包括操作目标、操作对象和操作属性，所述行为模式分析结果包括常规行为模式、异常行为指标和行为趋势分析，所述安全性验证结果具体为用户身份验证状态、行为合规性评估和安全风险等级，所述任务执行计划包括任务序列、任务优先级和预计完成时间，所述异常状态结果包括异常类型、异常程度和推荐的响应措施，所述决策支持方案包括推荐行动方案、潜在风险分析和预期效果评估，所述决策执行方案包括执行状态、执行结果评估。

12、作为本发明的进一步方案，所述语音识别模块包括特征提取子模块、时序分析子模块、文本转换子模块；

13、所述特征提取子模块基于用户的语音输入，此子模块采用深度卷积神经网络算法，对语音信号进行分析，通过构建多层卷积和池化层，从原始音频信号中提取时频特征，生成时频特征数据；

14、所述时序分析子模块基于时频特征数据，利用长短期记忆网络算法，对提取的特征进行时序分析，通过门控制机制，处理并记忆长期依赖信息，捕获语音指令的结构和语境，生成结构化语音特征；

15、所述文本转换子模块基于结构化语音特征，采用序列到序列学习模型，通过带有注意力机制的序列到序列学习模型，将结构化的语音特征转换成对应的文本指令，生成语音文本信息。

16、作为本发明的进一步方案，所述用户意图分析模块包括语义解析子模块、意图识别子模块、需求映射子模块；

17、所述语义解析子模块基于语音文本信息，采用双向编码器表示从变换器模型，对文本内容进行语义解析，通过预训练的文本语料库学习语义信息，解析文本中的含义和上下文关系，生成语义分析结果；

18、所述意图识别子模块基于语义分析结果，应用自然语言处理技术中的意图识别算法，分析和识别用户的需求，通过对语义分析结果中的动词、名词和短语进行分析，识别用户意图，生成意图信息；

19、所述需求映射子模块基于意图信息，运用逻辑推理算法，将用户的意图映射到执行操作上，通过分析用户意图与机器人服务和功能间的关系，匹配服务和操作，生成用户意图信息。

20、作为本发明的进一步方案，所述行为模式识别模块包括数据分析子模块、模式建立子模块、异常检测子模块；

21、所述数据分析子模块基于用户意图信息，采用统计分析方法，对用户的历史交互数据进行分析，识别用户行为的频率、时间分布和偏好模式，生成用户行为统计分析结果；

22、所述模式建立子模块基于用户行为统计分析结果，采用隐马尔可夫模型，对用户行为的序列和转换概率进行建模，通过分析用户行为的转换概率，揭示用户行为的潜在状态和转换规律，建立用户的行为习惯和模式，生成用户行为模式信息；

23、所述异常检测子模块基于用户行为模式信息，运用异常检测算法，识别当前行为与历史行为模式的偏差，量化行为模式的偏差程度，进行异常行为识别，生成行为模式分析结果。

24、作为本发明的进一步方案，所述安全性增强模块包括身份验证子模块、行为合规性子模块、风险评级子模块；

25、所述身份验证子模块基于行为模式分析结果，结合声纹识别技术，采用深度神经网络，对用户的声音进行身份验证，通过分析声音的特征，包括音调、节奏和声音纹理，并进行声纹模型匹配，生成声音身份验证结果；

26、所述行为合规性子模块基于声音身份验证结果，采用行为模式匹配算法，分析用户当前的行为是否与记录的安全行为模式一致，通过比较用户的行为模式与预定义的合规性标准，识别潜在的非合规行为，生成行为合规性分析结果；

27、所述风险评级子模块基于行为合规性分析结果，运用风险评估模型，对潜在安全威胁进行评估和等级划分，通过分析行为偏差程度、历史安全事件和当前操作环境因素，评定风险等级，并调整安全措施，生成安全性验证结果。

28、作为本发明的进一步方案，所述任务优先级调整模块包括紧急度分析子模块、资源匹配子模块、调度策略子模块；

29、所述紧急度分析子模块于安全性验证结果，采用多因素决策分析法，对多项任务的紧急程度进行评估，分析任务的截止时间、关联性、对资源的需求因素，分配每项任务的紧急度评分，生成任务紧急度评分信息；

30、所述资源匹配子模块基于任务紧急度评分信息，运用线性规划算法，对当前系统资源进行分析和匹配，通过优化资源分配方案，匹配任务获得所需资源的优先级，生成资源匹配方案；

31、所述调度策略子模块基于资源匹配方案，采用遗传算法，对待执行的任务列表进行优先级排序和调度策略优化，通过模拟自然选择和遗传机制，迭代捕捉任务执行序列，生成任务执行计划。

32、作为本发明的进一步方案，所述异常状态识别模块包括状态监控子模块、异常分析子模块、结果生成子模块；

33、所述状态监控子模块基于任务执行计划，结合机器人多传感器的数据输入，采用时间序列分析法，对机器人的工作状态和外部环境进行实时监控，生成状态监控结果；

34、所述异常分析子模块基于状态监控结果，应用隔离森林算法，对监控数据进行异常点检测，通过构建多棵隔离树，识别数据点的隔离程度，识别与正常行为模式偏离的异常状态，生成异常状态分析结果；

35、所述结果生成子模块基于异常状态分析结果，采用报告生成技术，对异常状态进行评估，包括异常类型、程度和影响，通过整合分析结果和上下文信息，提供异常状态描述和响应方案，生成异常状态结果。

36、作为本发明的进一步方案，所述决策支持模块包括风险分析子模块、方案优化子模块、策略制定子模块；

37、所述风险分析子模块基于异常状态结果，采用决策树算法，分析每个行动方案的潜在风险与收益，通过构建差异化的决策路径，评估差异化方案导致的结果，结合贝叶斯网络，对不确定因素进行概率性分析，为每个行动方案赋予风险评分和收益预期，生成行动方案风险评估结果；

38、所述方案优化子模块基于行动方案风险评估结果，运用多目标优化算法，通过帕累托前沿分析，对行动方案进行优化，识别行动方案组合，优化方案风险可控，生成优化后行动方案；

39、所述策略制定子模块基于优化后行动方案，采用规则引擎，结合当前机器人的操作能力和环境状况，制定行动策略，通过分析方案的内容和实施条件，制定执行步骤和预期目标，生成决策支持方案。

40、作为本发明的进一步方案，所述响应执行模块包括操作实施子模块、安全措施子模块、反馈整理子模块；

41、所述操作实施子模块基于决策支持方案，应用状态机模型，分析机器人当前的操作状态和所需转换，根据方案的指导，调整机器人的行为模式，执行行为调整、任务启动操作，生成操作调整结果；

42、所述安全措施子模块基于操作调整结果，采用动态风险管理策略，根据行动风险等级和当前环境条件，动态调整安全措施，通过实时监控操作环境和机器人状态，发出安全警报和激活故障恢复程序，生成安全调整方案；

43、所述反馈整理子模块基于安全调整方案，采用反馈分析技术，收集操作实施和安全调整结果，对执行过程和结果进行评价和整理，通过对操作的成功率、安全事件的处理效率指标进行分析，制定改进意见和后续方案，生成决策执行方案。

44、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

45、本发明中，通过采用卷积神经网络和长短期记忆网络，对语音信号进行深度分析，能够高效提取时频特征并捕获语音指令中的依赖关系，进而转换成文本格式的语音指令，大幅提升语音识别的准确性与效率，双向编码器表示从变换器模型的应用，使得文本内容的语义解析更为深入，能够精确解析用户的指令含义和上下文环境，从而更准确地把握用户意图，隐马尔可夫模型在行为模式识别中的使用，优化了对用户历史交互数据的分析过程，有效识别用户的行为习惯和模式，结合声纹识别技术和深度神经网络，安全性增强模块能够在身份验证和行为分析方面提供更高的安全保障，遗传算法和隔离森林算法的引入，分别在任务优先级调整和异常状态识别上，实现了资源的优化分配和异常状态的精确检测，显著提高系统的响应速度和稳定性，决策支持模块运用决策树和贝叶斯网络，对行动方案进行风险收益分析，为决策提供了科学依据，而状态机模型和规则引擎的应用，使响应执行更加灵活和精准。