机器人听觉传感器获取的语音信号，通过识别和理解，转换为相应的文本或命令，驱动发声或动作部件工作。语音识别一般采用模板匹配法，包括特征提取、模型训练和模板匹配3 个步骤。

语音识别原理，如图9-32 所示。

图9-32　语音识别原理

语音信号通过预处理去掉噪声和与语音识别无关的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息，同时对语音信号进行压缩。语音特征识别单元可选用单词(句)、音节或音素，利用傅里叶变换将声波变换成频谱，以分析其频率组成和幅度，形成特征矢量。(www.daowen.com)

在训练阶段，用户对传声器将语音词汇表中的每个词句依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。

在识别阶段，按照传声器输入的语音词句的特征矢量依次搜索模板数据库中的每个模板数据，进行相似度比较、匹配选择、失真测试，将最佳匹配模板数据作为识别结果输出。

按识别结果从配置的语音词句表中查出词句文本或命令，驱动对应部件完成动作。

随着集成电路技术的发展，现已出现语音识别单芯片解决方案，其中ICRoute(非特定人语音识别芯片厂商)生产的LD3320、LD3321 芯片就是集成了高精度A/D(模/数转换)和D/A(数/模转换)接口的语音识别芯片，芯片内配有模板数据库(RAM)，安装有语音识别训练和匹配软件(ROM)，可直接集成在电子产品中，通过输入传声器和输出扬声器、动作控制机件，实现语音识别、人机对话和语音控制。