ROS 语音交互系统 开发与集成

📘 30章 · 从入门到实战
ROS简介 语音交互技术发展 课程目标与学习路径
节点 话题 服务 动作 参数服务器
Ubuntu系统安装 ROS Noetic安装 工作空间创建与编译
声音的物理特性 采样与量化 时域与频域分析
预加重 分帧 加窗 端点检测(VAD)
MFCC特征 Fbank特征 PLP特征原理与实现
传统GMM-HMM模型 深度学习DNN-HMM模型 端到端模型
CMU Sphinx Kaldi WeNet Whisper介绍与对比
麦克风驱动 ROS音频消息类型 audio_capture包使用
基于pocketsphinx的语音识别节点实现
语言模型定制 关键词唤醒 实时性优化
分词 词性标注 命名实体识别 意图识别
有限状态机 填槽模型 基于强化学习的对话策略
集成Stanford CoreNLP HanLP Rasa到ROS
拼接合成 参数合成 端到端合成(Tacotron、FastSpeech)
Festival eSpeak Mimic Coqui TTS介绍
基于Festival的TTS节点 基于Coqui TTS的节点
模块划分 数据流设计 接口规范
语音唤醒 语音识别 语义理解 对话管理 语音合成全链路集成
单元测试 集成测试 性能测试 鲁棒性测试
Docker容器化 嵌入式平台移植 云端部署方案
智能家居语音控制机器人开发
噪声环境下的语音增强与鲁棒识别
技术趋势 职业发展 项目经验总结