Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권1호
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pp.51-57
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2001
How to promote students interest is very important in undergraduate engineering education. One of the techniques for achieving this is select appropriate projects and to integrated them with regular courses. In this paper, a voice recognition system for autonomous robots is proposed as a project to educate students about microprocessors efficiently. The proposed system consists of a microprocessor and a voice recognition processor that can recognize a limited unmber of voice patterns. The commands of autono-mous robots are classified and are organized such that one voice recognition processor can distinguish robot commands under each directory. Thus. the proposed system can distinguish more voice commands than one voice recognition processor can. A voice com-mand systems for three autonomous robots is implemented with a microprocessor Inter 80CI196KC and a voice recognition processor HM2007. The advantages in integrating this system with regular courses are also described.
The teach pendant and keyboard have been used as an input device of control command in human-robot sustem. But, many problems occur in case that the usef is a novice. So, speech recognition system is required to communicate between a human and the robot. In this study, Korean voice commands, eitht robot commands, and ten digits based on the broad phonetic analysis are described. Applying broad phonetic analysis, phonemes of voice commands are divided into phoneme groups, such as plosive, fricative, affricative, nasal, and glide sound, having similar features. And then, the feature parameters and their ranges to detect phoneme groups are found by minimax method. Classification rules are consisted of combination of the feature parameters, such as zero corssing rate(ZCR), log engery(LE), up and down(UD), formant frequency, and their ranges. Voice commands were recognized by the classification rules. The recognition rate was over 90 percent in this experiment. Also, this experiment showed that the recognition rate about digits was better than that about robot commands.
This paper describes the control of a health care robot (called Welfare Liferobot) with voice commands. The welfare liferobot is an intelligent autonomous mobile robot with its own control system on-board and the set of sensors to perceive an environment. It is a natural way to control the welfare liferobot by use of voice command for the usage of keyboard and mouse may present a difficult problem to the elderly and the handicapped. Voice input as the main control modality can offer many advantages. A set of oral commands is included, and each command has its associated function. These control words (commands) have to be chosen by user. Each time a voice command is recognized by the robot, it executes the pre-assigned action ...
Study of human-robot communication is one of the most important research areas. Among various communication media, any useful law we find in voice communication in human-human interactions, is significant in human-robot interactions too. Control strategy of most of such systems available at present is on/off control. These robots activate a function if particular word or phrase associated with that function can be recognized in the user utterance. Recently, there have been some researches on controlling robots using information rich fuzzy commands such as "go little slowly". However, in those works, although the voice command interpretation has been considered, learning from such commands has not been treated. In this paper, learning from such information rich voice commands for controlling a robot is studied. New concepts of the coach-player model and the sub-coach are proposed and such concepts are also demonstrated for a PA-10 redundant manipulator.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권3호
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pp.212-220
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2024
A recently the advancement of society, AI technology has made significant strides, especially in the fields of computer vision and voice recognition. This study introduces a system that leverages these technologies to recognize users through a camera and relay commands within a vehicle based on voice commands. The system uses the YOLO (You Only Look Once) machine learning algorithm, widely used for object and entity recognition, to identify specific users. For voice command recognition, a machine learning model based on spectrogram voice analysis is employed to identify specific commands. This design aims to enhance security and convenience by preventing unauthorized access to vehicles and IoT devices by anyone other than registered users. We converts camera input data into YOLO system inputs to determine if it is a person, Additionally, it collects voice data through a microphone embedded in the device or computer, converting it into time-domain spectrogram data to be used as input for the voice recognition machine learning system. The input camera image data and voice data undergo inference tasks through pre-trained models, enabling the recognition of simple commands within a limited space based on the inference results. This study demonstrates the feasibility of constructing a device management system within a confined space that enhances security and user convenience through a simple real-time system model. Finally our work aims to provide practical solutions in various application fields, such as smart homes and autonomous vehicles.
This paper proposes a layered protocol to interpret voice commands of the user´s own language to a machine, to control it in real time. The layers consist of speech signal capturing layer, lexical analysis layer, interpretation layer and finally activation layer, where each layer tries to mimic the human counterparts in command following. The contents of a continuous voice command are captured by using Hidden Markov Model based speech recognizer. Then the concepts of Artificial Neural Network are devised to classify the contents of the recognized voice command ...
Recently, usability has become very important in voice user interface systems. In this paper, we have designed and implemented a wizard-of-oz (WOZ) usability testing tool for command-and-control voice user interfaces. We have proposed the VUIDML (Voice User Interface Design Markup Language) to design the usability test scenario of command-and-control voice interfaces in the early design stages. For highly satisfactory voice user interfaces, we have to select highly preferred voice commands and prompts. In VUIDML, we can specify possible prompt candidates. The WOZ usability testing tool can also be used to collect user-preferred voice commands and feedback from real users.
In this paper, we present a prototype system for controlling IoT home appliances via voice-based commands. A voice command has been widely deployed as one of unobtrusive user interfaces for applications in a variety of IoT domains. However, interoperability between diverse IoT systems is limited by several dominant companies providing voice assistants like Amazon Alexa or Google Now due to their proprietary systems. A global IoT standard, oneM2M has been proposed to mitigate the lack of interoperability between IoT systems. In this paper, we deployed oneM2M-based platforms for a voice record device like a wrist band and LED control device like a home appliance. We developed all the components for recording voices and controlling IoT devices, and demonstrate the feasibility of our proposed method based on oneM2M platforms and Google STT (Speech-to-Text) API for controlling home appliances by showing a user scenario for turning the LED device on and off via voice commands.
최근 입력 방식의 다양성이나 편리성 때문에 음성 게임 명령어에 대한 관심이 증가하고 있다. 음성 명령어의 인식률은 인식 엔진의 성능뿐만이 아니라, 명령어간의 거리에도 영향을 받는다. 명령어간 거리란 명령어 발음간의 음성적 차이를 말하는데, 이 거리가 클수록 인식률이 높아진다. 본 논문에서 우리는 명령별 명령어 후보들이 주어졌을 때 명령어간의 평균 거리를 최대화하는 명령어 조합을 선택하는 문제를 IP(Integer Programming)으로 모델링한다. 또한 명령어 선택 문제의 해를 구하는 SA(Simulated Annealing) 기반의 방법을 제안한다. 우리의 방법을 명령어 수, 허용되는 명령어 길이 등의 다양한 조건에 하에서 실험한 결과를 토대로 특징을 분석한다.
We have developed a speaker dependent voice command system(VCS) to control the sunroof in the car using RSC-164 VRP(Voice Recognition Processor). VCS consists of control circuits, microphone, speaker and user switch box. The control circuits include RSC-164, input audio preamplifier, memory devices, and relay circuit for sunroof control. It is designed robustly in various car noisy situations like audio volume, air conditioner, and incoming noise when window or sunroof opened. Each two users can control the car sunroof using seven voice commands on the Super TVS model and five voice commands on the Onyx model. It works well when we drive the car at over 100 km/h with the sunroof opened.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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