基于深度学习的机器人用语音识别系统

本申请涉及语音识别领域，公开了基于深度学习的机器人用语音识别系统，包括语音输入模块用于采集和降噪语音信号；特征提取模块将语音信号转换为梅尔频谱图或MFCC特征；深度学习模型模块基于Transformer‑XL架构，通过多头自注意力机制处理输入特征，并结合跨时间步的记忆单元捕捉上下文信息；最优记忆管理模块通过动态规划优化记忆刷新策略，动态调整记忆状态；自适应注意力机制模块基于拉格朗日乘数法自适应调整注意力头的权重；输出模块将模型输出转换为文本或机器人控制指令。方法提高了语音识别的准确性和鲁棒性，增强了系统在长时间对话和复杂语境中的处理能力，适用于机器人控制、家居管理等应用场景。