摘要：人的语音具有一定的上下文相关性,传统语音识别模型对历史信息记忆能力不足,无法充分学习语音序列的相关性。根据人对机器人控制的语音特点,设计了一种基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络的控制机器人的语音识别模型,并在自己制作的语音库中训练,优化了模型参数。实验结果表明:远端控制命令通过语音识别模型转化为控制命令,传送到机器人的人际交互系统,较好地完成了人对机器人发出的运动控制、状态反馈和环境监测的任务,控制机器人命令语音识别的准确率达到80%以上。

摘要：以巢湖水质为研究对象,设计和开发了基于SSM的轻量级水质在线监测系统,对巢湖水中的总磷、氨氮等9种成分数据进行采集、传输和预测分析。在监测系统中,智能传感器通过现场总线协议Modbus将采集的数据发到监测站,监测站再将数据通过TCP/IP协议传送到系统主机,基于Vue的系统主机对数据进行分析处理后,在网页上实时展示。基于SSM框架构建水质监测系统降低了开发难度,系统稳定可靠,实现了设计目标。