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首页> 外文会议>Annual Applied Science and Engineering Conference >The Implementation of Speech Recognition using Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) and Support Vector Machine (SVM) method based on Python to Control Robot Arm
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The Implementation of Speech Recognition using Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) and Support Vector Machine (SVM) method based on Python to Control Robot Arm

机译：基于Python的Mel-ercent ePtstrum系数（MFCC）和支持向量机（SVM）方法的语音识别的实现控制机器人臂

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In this paper describe an implementation of speech recognition to pick and place an object using Robot Arm. To get the feature extraction of speech signal used Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) method and to learn the database of speech recognition used Support Vector Machine (SVM) method, the algorithm based on Python 2.7. The data learning which used to SVM process are 12 features, then the system tested using trained and not trained data show the best agreement to identifying the speech recognition. The speech recognition system has been implemented for control the 5 DoF Robot Arm based Arduino microcontroller to doing task pick and place the object.
机译：在本文中描述了语音识别的实现，以使用机器人臂挑选并放置一个物体。为了获得语音信号的特征提取，使用MEL-频率谱系数（MFCC）方法，并学习语音识别的数据库使用的支持向量机（SVM）方法，基于Python 2.7的算法。用于SVM过程的数据学习是12个功能，然后使用培训和未经训练的数据测试的系统显示了识别语音识别的最佳协议。语音识别系统已经实现，用于控制基于5个基于AFOF机器人臂的Arduino微控制器，以执行任务拾取并放置对象。

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