The article describes a speech-based robotic prototype designed to aid the movement of elderly or handicapped individuals. Mel frequency cepstral coefficients (MFCC) are used for the extraction of speech features and a deep belief network (DBN) is trained for the recognition of commands. The prototype was tested in a real-world environment and achieved an accuracy rate of 87.4%.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.