一种基于语音识别的数控机床交互控制方法及系统与流程

1.本发明涉及数控机床控制技术领域，尤其涉及一种基于语音识别的数控机床交互控制方法及系统。


背景技术：

2.传统模式下操作人员和数控机床交互（如指挥机床进行下一步操作或从机床内历史加工信息中检索或者调出特定信息）需要经过一系列物理按钮或触屏选择，效率低，并且对于不了解机床操作的工作人员是无法正确操作机床的，导致重复且繁琐的工作量。
3.因此，现有技术还有待改进和提高。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于语音识别的数控机床交互控制方法及系统，旨在解决现有技术中在对机床进行操作时，效率低，并且对于不了解机床操作的工作人员是无法正确操作机床的，导致重复且繁琐的工作量的问题。
5.为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：第一方面，本发明提供一种基于语音识别的数控机床交互控制方法，其中，所述方法包括：获取语音信号，并对所述语音信号进行识别，确定所述语音信号所对应的触发词，所述触发词专用于对数控机床的控制进行触发；在确定出所述触发词后，获取与所述触发词在时间上连贯的连续声音信号，并对所述连续声音信号进行识别，确定所述连续声音信号对应的语句文本；根据所述语句文本，确定所述语句文本所对应的类别信息，并根据所述类别信息确定意图信息；根据所述意图信息，生成与所述意图信息所对应的控制指令，并根据所述控制指令执行对应的交互操作。
6.在一种实现方式中，所述获取语音信号，并对所述语音信号进行处理与识别，确定所述语音信号所对应的触发词，包括：获取所述语音信号，对所述语音信号进行识别，获取所述语音信号所对应的文字信息；将所述文字信息与所述数控机床中预设的典型数据库进行匹配，确定所述文字信息所对应的触发词，其中，所述典型数据库中设置有若干使用频率超过预设频率阈值的触发词，并且，每一个所述触发词对应一个不同交互操作。
7.在一种实现方式中，所述对所述语音信号进行识别，获取所述语音信号所对应的文字信息，包括：使用最小均方算法滤波器对所述声音信号进行语音降噪处理，得到降噪处理后的
声音信号；将所述降噪处理后的声音信号进行傅里叶变换，得到所述声音信号中的幅度谱和相位谱，所述幅度谱和相位谱用于反映所述声音信号随着时间变化的波动信息；将所述幅度谱和相位谱输入至预设的残差神经网络，得到所述文字信息，其中，所述残差神经网络预先基于若干不同的文字信息所对应的声音信号的幅度谱和相位谱进行训练得到的。
8.在一种实现方式中，所述在确定出所述触发词后，获取与所述触发词在时间上连贯的连续声音信号，并对所述连续声音信号进行识别，确定所述连续声音信号对应的语句文本，包括：在确定出所述触发词后，确定所述触发词所对应的时间信息，并获取位于所述时间信息之后的所述连续声音信号；对所述连续声音信号进行降噪处理，并将所述降噪处理后的连续声音信号输入至预先训练好的语句识别模型中；根据所述语句识别模型，输出所述连续声音信号所对应的语句文本。
9.在一种实现方式中，所述语句识别模型的训练方式，包括：预先构建数控机床的典型场景信息词表，所述典型场景信息词表中设置有若干用于数控机床的词汇，用于数控机床的词汇用于反映所述数控机床的控制信息与操作参数信息；利用所述典型场景信息词表对若干样本声音信号进行标注，构建出样本声音信号与典型场景信息词表中的词汇之间的映射关系；根据所述映射关系，对预设的神经网络模型进行训练，得到所述语句识别模型。
10.在一种实现方式中，所述根据所述语句文本，在数控机床的数据库中获取与所语句文本所对应的控制信息，并根据所述控制信息确定控制意图，包括：根据所述语句文本，对所述语句文本进行分词处理，得到分词信息，并从所述分词信息中筛选出用于反映控制意图或者查询意图的关键词；将所述关键词输入至预先训练好的bert模型中，确定所述关键词所对应类别信息，所述类别信息包括机床工作控制类别或者机床信息查询类别；根据所述关键词所对应的类别信息，确定所述关键词所对应的意图信息。
11.在一种实现方式中，所述根据所述意图信息，生成与所述意图信息所对应的控制指令，并根据所述控制指令执行对应的交互操作，包括：将所述意图信息与所述关键词输入至指令生成模板中，生成所述控制指令，所述控制指令包括用于控制数控机床工作的指令或者用于查询机床信息的指令；对所述控制指令进行解析，得到所述意图信息，执行与所述意图信息所对应的交互操作。
12.第二方面，本发明实施例还提供一种基于语音识别的数控机床交互控制系统，其特征在于，所述系统包括：触发词确定模块，用于获取语音信号，并对所述语音信号进行识别，确定所述语音信号所对应的触发词，所述触发词专用于对数控机床的控制进行触发 ；语句识别模块，用于在确定出所述触发词后，获取与所述触发词在时间上连贯的
连续声音信号，并对所述连续声音信号进行识别，确定所述连续声音信号对应的语句文本；意图确定模块，用于根据所述语句文本，确定所述语句文本所对应的类别信息，并根据所述类别信息确定意图信息；交互控制模块，用于根据所述意图信息，生成与所述意图信息所对应的控制指令，并根据所述控制指令执行对应的交互操作。
13.第三方面，本发明实施例还提供一种数控机床，数控机床包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的基于语音识别的数控机床交互控制程序，处理器执行基于语音识别的数控机床交互控制程序时，实现如上述方案中任一项的基于语音识别的数控机床交互控制方法的步骤。
14.第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有基于语音识别的数控机床交互控制程序，基于语音识别的数控机床交互控制程序被处理器执行时，实现如上述方案中任一项的基于语音识别的数控机床交互控制方法的步骤。
15.有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种基于语音识别的数控机床交互控制方法，本发明首先获取语音信号，并对所述语音信号进行识别，确定所述语音信号所对应的触发词，所述触发词专用于对数控机床的控制进行触发。然后在确定出所述触发词后，获取与所述触发词在时间上连贯的连续声音信号，并对所述连续声音信号进行识别，确定所述连续声音信号对应的语句文本。接着，根据所述语句文本，确定所述语句文本所对应的类别信息，并根据所述类别信息确定意图信息。最后，根据所述意图信息，生成与所述意图信息所对应的控制指令，并根据所述控制指令执行对应的交互操作。本发明可基于语音识别技术来识别语音信号，语音控制数控机床动作，无需用户手动操作，给用户的使用提供了方便。并且，本发明所识别的触发词是专用于数控机床的，因此可更为准确地对数控机床进行控制，提高了效率。
附图说明
16.图1为本发明实施例提供的基于语音识别的数控机床交互控制方法的具体实施方式的流程图。
17.图2为本发明实施例提供的基于语音识别的数控机床交互控制系统的原理框图。
18.图3为本发明实施例提供的数控机床的原理框图。
具体实施方式
19.为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
20.本实施例提供一种基于语音识别的数控机床交互控制方法，基于该方法可实现语音控制数控机床，有效提高了数控机床的控制效率，给用户的使用提供了方便。具体地，本实施例首先获取语音信号，并对所述语音信号进行识别，确定所述语音信号所对应的触发词，所述触发词专用于对数控机床的控制进行触发。然后，在确定出所述触发词后，获取与所述触发词在时间上连贯的连续声音信号，并对所述连续声音信号进行识别，确定所述连
续声音信号对应的语句文本。接着，根据所述语句文本，确定所述语句文本所对应的类别信息，并根据所述类别信息确定意图信息。最后，根据所述意图信息，生成与所述意图信息所对应的控制指令，并根据所述控制指令执行对应的交互操作。本实施例无需用户手动操作机床，给用户的使用提供了方便。并且，本发明所识别的触发词是专用于数控机床的，因此可更为准确地对数控机床进行控制，提高了效率。
21.示例性方法本实施例的基于语音识别的数控机床交互控制方法可应用于数控机床中，所述数控机床中设置有主控装置，所述主控装置可为智能电脑等终端平台，如图1中所示，所述数控机床在执行所述基于语音识别的数控机床交互控制方法时，包括如下步骤：步骤s100、获取语音信号，并对所述语音信号进行识别，确定所述语音信号所对应的触发词，所述触发词专用于对数控机床的控制进行触发。
22.本实施例的数控机床首先采集语音信号，该语音信号可为用户对着所述数控机床说出的一句话，当数控机床获取到语音信号后，所述数控机床可对该语音信号进行识别，然后确定出所述语音信号所对应的触发词。在本实施例中，所述触发词可基于数控机床在日常使用过程中的常用的功能或者常用的控制信息进行设置，因此，所述触发词是专用于对数控机床的控制进行触发，数控机床识别出该触发词之后，则就表示此时数控机床被语音唤醒。
23.在一种实现方式中，本实施例在识别触发词时包括如下步骤：步骤s101、获取所述语音信号，对所述语音信号进行识别，获取所述语音信号所对应的文字信息；步骤s102、将所述文字信息与所述数控机床中预设的典型数据库进行匹配，确定所述文字信息所对应的触发词，其中，所述典型数据库中设置有若干使用频率超过预设频率阈值的触发词，并且，每一个所述触发词对应一个不同交互操作。
24.具体地，本实施例中的数控机床上可设置有声音采集装置，比如麦克风，该麦克风可实时采集用户的语音信号，然后基于语音识别技术，将所述语音信号转换成文字信息。在具体应用时，本实施例可在采集到语音信号后，使用最小均方算法滤波器（lms）对所述声音信号进行语音降噪处理，得到降噪处理后的声音信号。然后将所述降噪处理后的声音信号进行傅里叶变换，得到所述声音信号中的幅度谱和相位谱，所述幅度谱和相位谱用于反映所述声音信号随着时间变化的波动信息。挤着，将所述幅度谱和相位谱输入至预设的残差神经网络，就可以得到所述文字信息，其中，所述残差神经网络预先基于若干不同的文字信息所对应的声音信号的幅度谱和相位谱进行训练得到的。也就是说，本实施例建立文字信息对应的声音信号与幅度谱和相位谱之间对应关系，根据该对应关系来训练神经网络模型，可得到所述残差神经网络。当识别出所述声音信号所对应文字信息后，本实施例将所述文字信息与所述数控机床中预设的典型数据库进行匹配，确定所述文字信息所对应的触发词。在本实施例中，所述典型数据库中设置有若干使用频率超过预设频率阈值的触发词，并且，每一个所述触发词对应一个不同交互操作，而所述交互操作是根据数控机床在历史使用中所归纳总结出来的一些常见操作，这样就使得所述触发词是专用于对数控机床的触发。因此，当将文字信息与所述典型数据库进行匹配后，就可以找出所述文字信息中的触发词。比如，所述触发词为“下一步”或者“获取”又或者“开始执行”等，这些触发词都是数控机
床在历史使用中使用频率较高的操作所对应的词汇。由于本实施例中的触发词是基于数控机床领域的词汇，因此识别的准确率更好，且更有利于触发数控机床。
25.步骤s200、在确定出所述触发词后，获取与所述触发词在时间上连贯的连续声音信号，并对所述连续声音信号进行识别，确定所述连续声音信号对应的语句文本。
26.当确定出触发词后，本实施例可继续采集声音信号，并采集所述触发词之后的连续声音信号，由于数控机床在识别出触发词后，就可以开始准备接收语音控制指令，因此就需要采集该触发词之后的连续声音信号，并对该连续声音信号进行识别，以确定出所述连续声音信号所对应的语句文本。
27.在一种实现方式中，本实施例在识别所述连续声音信号所对应的语句文本时，包括如下步骤：步骤s201、在确定出所述触发词后，确定所述触发词所对应的时间信息，并获取位于所述时间信息之后的所述连续声音信号；步骤s202、对所述连续声音信号进行降噪处理，并将所述降噪处理后的连续声音信号输入至预先训练好的语句识别模型中；步骤s203、根据所述语句识别模型，输出所述连续声音信号所对应的语句文本。
28.具体地，本实施例首先确定所述触发词所对应的时间信息，然后基于该时间信息，获取位于该时间信息之后的连续声音信号，此时获取到的连续声音信号是用户发出触发词之后所说出的话，这些位于触发词之后的连续声音信号即为用于控制数控机床执行具体操作的声音信号。因此，本实施例以触发词所对应的时间信息为节点，位于该时间信息后的连续声音信号即为用于对数控机床进行控制的声音信号。在另一种实现方式中，本实施例获取所述连续声音信号的方式还可以基于所述触发词之后的停顿时长来获取，比如，用户发出所述声音信号并被数控机床识别出所述触发词之后，用户再次发出声音信号的停顿时长超过2秒，则此时在这2秒后所接收到的声音信号就为连续声音信号。在具体应用时，数控机床在接收到包括触发词声音信号后，停顿时长超过2秒，则2秒后又重新接收到连续的声音信号开始就对该连续声音信号进行识别。
29.具体地，当本实施例获取到所述连续声音信号后，本实施例对这些连续声音信号进行降噪处理，在降噪处理时，本实施例仍然可采用最小均方算法滤波器对所述连续声音信号进行语音降噪处理，得到降噪处理后的连续声音信号。在降噪处理完成后，本实施例将所述降噪处理后的连续声音信号输入至预先训练好的语句识别模型中，根据所述语句识别模型，输出所述连续声音信号所对应的语句文本。本实施例可预先构建数控机床的典型场景信息词表，所述典型场景信息词表中设置有若干用于数控机床的词汇，用于数控机床的词汇用于反映所述数控机床的控制信息与操作参数信息。然后利用所述典型场景信息词表对若干样本声音信号进行标注，构建出样本声音信号与典型场景信息词表中的词汇之间的映射关系。最后，根据所述映射关系，对预设的神经网络模型进行训练，得到所述语句识别模型。在本技术中，所述典型场景信息词表是根据所述数控机床在具体执行某个或者某种工件时的加工过程来设置的，该典型场景信息中包括控制信息与操作参数信息，这些控制信息与操作参数信息都可以对应有相应的词汇。因此，当本实施例利用该典型场景信息词表来是对样本声音信号进行标注后，就可以标注出该样本声音信号中与该典型场景信息词表中的词汇所对应的信号，也就构建出了样本声音信号与典型场景信息词表中的词汇之间
的映射关系，基于该映射关系就可以构建出语句识别模型。当数控机床采集到连续声音信号后，就可以将采集到的连续声音信号输入至语句识别模型后，就可以基于该语句识别模型来识别出所述连续声音信号所对应的词汇，形成语句文本。在另一种实现方式中，本实施例可基于语音识别技术来对所述连续声音信号进行识别，识别出所述连续声音信号对应的词汇，形成语句文本。
30.步骤s300、根据所述语句文本，确定所述语句文本所对应的类别信息，并根据所述类别信息确定意图信息。
31.本实施例在得到所述语句文本后，对所述语句文本进行分析，确定所述语句文本的类别信息，本实施例中的类别信息是用于区分所述语句文本对应是控制类别还是查询类别，当所述语句文本的类别信息为控制类别时，则说明此时用户想要控制数控机床执行相应的动作。当所述语句文本的类别信息为查询类别，则说明此时用户想要从所述数控机床中查询相关信息，因此，本实施例可基于类别信息确定出意图信息。
32.在一种实现方式中，本实施例中在确定意图信息时包括如下步骤：步骤s301、根据所述语句文本，对所述语句文本进行分词处理，得到分词信息，并从所述分词信息中筛选出用于反映控制意图或者查询意图的关键词；步骤s302、将所述关键词输入至预先训练好的bert模型中，确定所述关键词所对应类别信息，所述类别信息包括机床工作控制类别或者机床信息查询类别；步骤s303、根据所述关键词所对应的类别信息，确定所述关键词所对应的意图信息。
33.具体地，本实施例首先对所述语句文本进行分词处理，得到所述语句文本中的分词信息，然后从所述分词信息中筛选出用于反映控制意图或者查询意图的关键词，比如，所述关键词可为“执行”、“启动”、“获取”等。接着，本实施例将关键词输入至预先训练好的bert模型中，确定所述关键词所对应类别信息，所述类别信息包括机床工作控制类别或者机床信息查询类别。本实施例中的bert模型是预先基于样本词汇及其该样本词汇所对应的类别信息训练得到的，因此基于所述bert模型就可以直接确定出每个关键词所对应的类别信息。当所述关键词的类别信息为控制类别时，则说明此时用户的意图为控制数控机床执行相应的动作。当所述关键词的类别信息为查询类别，则说明此时用户的意图为从所述数控机床中查询相关信息。因此，本实施例可基于类别信息确定出意图信息。
34.步骤s400、根据所述意图信息，生成与所述意图信息所对应的控制指令，并根据所述控制指令执行对应的交互操作。
35.本实施例在确定出所述意图信息后，即明确了此时用户想要数控机床执行什么动作，因此数控机床就可以基于该意图信息生成对应的控制指令，然后就可以根据控制指令执行对应的交互操作。
36.在一种实现方式中，本实施例在执行交互操作时，包括如下步骤：步骤s401、将所述意图信息与所述关键词输入至指令生成模板中，生成所述控制指令，所述控制指令包括用于控制数控机床工作的指令或者用于查询机床信息的指令；步骤s402、对所述控制指令进行解析，得到所述意图信息，执行与所述意图信息所对应的交互操作。
37.在本实施例中，本实施例预先设置指令生成模板，该指令生成模板可根据意图信
息和关键词来生成控制指令，由于所述意图信息可包括用于控制数控机床执行相应的动作或者用于从所述数控机床中查询相关信息。因此指令生成模板可根据意图信息生成不同的控制指令，该控制指令包括用于控制数控机床工作的指令或者用于查询机床信息的指令。此外，在另一种实现方式中，本实施例可根据启发式规则自动根据意图信息生成plc控制指令，然后数控机床根据该plc控制指令执行对应的交互操作，比如，所述plc控制指令控制数控机床更换刀具。本实施例还可以基于数控机床内部数据库结构中记载的键值对自动生成sql查询指令，数控机床就可以根据该sql查询指令获取到所需信息，比如，所述sql查询指令为查询数控机床的历史加工信息。由此可见，本实施例基于声音识别技术自动控制数控机床执行相应的交互操作。
38.综上，本实施例首先获取语音信号，并对所述语音信号进行识别，确定所述语音信号所对应的触发词，所述触发词专用于对数控机床的控制进行触发。然后，在确定出所述触发词后，获取与所述触发词在时间上连贯的连续声音信号，并对所述连续声音信号进行识别，确定所述连续声音信号对应的语句文本。接着，根据所述语句文本，确定所述语句文本所对应的类别信息，并根据所述类别信息确定意图信息。最后，根据所述意图信息，生成与所述意图信息所对应的控制指令，并根据所述控制指令执行对应的交互操作。本实施例无需用户手动操作机床，给用户的使用提供了方便。并且，本发明所识别的触发词是专用于数控机床的，因此可更为准确地对数控机床进行控制，提高了效率。
39.示例性系统基于上述实施例，本发明还提供一种基于语音识别的数控机床交互控制系统，如图2中所示，所述系统包括：触发词确定模块10、语句识别模块20、意图确定模块30以及交互控制模块40。具体地，所述触发词确定模块，用于获取语音信号，并对所述语音信号进行识别，确定所述语音信号所对应的触发词，所述触发词专用于对数控机床的控制进行触发。所述语句识别模块，用于在确定出所述触发词后，获取与所述触发词在时间上连贯的连续声音信号，并对所述连续声音信号进行识别，确定所述连续声音信号对应的语句文本。所述意图确定模块，用于根据所述语句文本，确定所述语句文本所对应的类别信息，并根据所述类别信息确定意图信息。所述交互控制模块，用于根据所述意图信息，生成与所述意图信息所对应的控制指令，并根据所述控制指令执行对应的交互操作。
40.在一种实现方式中，所述触发词确定模块10包括：信号识别单元，用于获取所述语音信号，对所述语音信号进行识别，获取所述语音信号所对应的文字信息；触发词匹配单元，用于将所述文字信息与所述数控机床中预设的典型数据库进行匹配，确定所述文字信息所对应的触发词，其中，所述典型数据库中设置有若干使用频率超过预设频率阈值的触发词，并且，每一个所述触发词对应一个不同交互操作。
41.在一种实现方式中，所述信号识别单元，包括：降噪处理子单元，用于使用最小均方算法滤波器对所述声音信号进行语音降噪处理，得到降噪处理后的声音信号；信号处理子单元，用于将所述降噪处理后的声音信号进行傅里叶变换，得到所述声音信号中的幅度谱和相位谱，所述幅度谱和相位谱用于反映所述声音信号随着时间变化的波动信息；
文字识别子单元，用于将所述幅度谱和相位谱输入至预设的残差神经网络，得到所述文字信息，其中，所述残差神经网络预先基于若干不同的文字信息所对应的声音信号的幅度谱和相位谱进行训练得到的。
42.在一种实现方式中，所述语句识别模块20，包括：时间信息确定单元，用于在确定出所述触发词后，确定所述触发词所对应的时间信息，并获取位于所述时间信息之后的所述连续声音信号；信号降噪处理单元，用于对所述连续声音信号进行降噪处理，并将所述降噪处理后的连续声音信号输入至预先训练好的语句识别模型中；语句识别单元，用于根据所述语句识别模型，输出所述连续声音信号所对应的语句文本。
43.在本实施例中，所述系统还包括语句识别模型训练模块，所述语句识别模型训练模块包括：信息词表构建单元，用于预先构建数控机床的典型场景信息词表，所述典型场景信息词表中设置有若干用于数控机床的词汇，用于数控机床的词汇用于反映所述数控机床的控制信息与操作参数信息；映射关系构建单元，用于利用所述典型场景信息词表对若干样本声音信号进行标注，构建出样本声音信号与典型场景信息词表中的词汇之间的映射关系；语句模型训练单元，用于根据所述映射关系，对预设的神经网络模型进行训练，得到所述语句识别模型。
44.在一种实现方式中，所述意图确定模块30，包括：分词处理单元，用于根据所述语句文本，对所述语句文本进行分词处理，得到分词信息，并从所述分词信息中筛选出用于反映控制意图或者查询意图的关键词；类别确定单元，用于将所述关键词输入至预先训练好的bert模型中，确定所述关键词所对应类别信息，所述类别信息包括机床工作控制类别或者机床信息查询类别；意图信息单元，用于根据所述关键词所对应的类别信息，确定所述关键词所对应的意图信息。
45.在一种实现方式中，所述交互控制模块40，包括：指令生成单元，用于根据所述语句文本，对所述语句将所述意图信息与所述关键词输入至指令生成模板中，生成所述控制指令，所述控制指令包括用于控制数控机床工作的指令或者用于查询机床信息的指令；指令执行单元，用于对所述控制指令进行解析，得到所述意图信息，执行与所述意图信息所对应的交互操作。
46.本实施例的基于语音识别的数控机床交互控制系统中各个模块的工作原理与上述方法实施例中各个步骤的原理相同，此处不再赘述。
47.基于上述实施例，本发明还提供了一种数控机床，该数控机床中包括有主控装置，所述主控装置可为智能电脑等终端平台，所述数控机床的原理框图可以如图3所示。该数控机床包括通过系统总线连接的处理器、存储器，处理器与存储器设置在主机中。其中，该数控机床的处理器用于提供计算和控制能力。该数控机床的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存
储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该数控机床的网络接口用于与外部的终端通过网络通讯连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于语音识别的数控机床交互控制方法。
48.本领域技术人员可以理解，图3中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的数控机床的限定，具体的数控机床以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
49.在一个实施例中，提供了一种数控机床，数控机床包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的基于语音识别的数控机床交互控制方法程序，处理器执行基于语音识别的数控机床交互控制方法程序时，实现如下操作指令：获取语音信号，并对所述语音信号进行识别，确定所述语音信号所对应的触发词，所述触发词专用于对数控机床的控制进行触发；在确定出所述触发词后，获取与所述触发词在时间上连贯的连续声音信号，并对所述连续声音信号进行识别，确定所述连续声音信号对应的语句文本；根据所述语句文本，确定所述语句文本所对应的类别信息，并根据所述类别信息确定意图信息；根据所述意图信息，生成与所述意图信息所对应的控制指令，并根据所述控制指令执行对应的交互操作。
50.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、运营数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（rom）、可编程rom（prom）、电可编程rom（eprom）、电可擦除可编程rom（eeprom）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（ram）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram（sram）、动态ram（dram）、同步dram（sdram）、双运营数据率sdram（ddrsdram）、增强型sdram（esdram）、同步链路（synchlink） dram（sldram）、存储器总线（rambus）直接ram（rdram）、直接存储器总线动态ram（drdram）、以及存储器总线动态ram（rdram）等。
51.综上，本发明公开了一种基于语音识别的数控机床交互控制方法及系统，方法包括：获取语音信号，并对语音信号进行识别，确定语音信号所对应的触发词；在确定出触发词后，获取与触发词在时间上连贯的连续声音信号，并对连续声音信号进行识别，确定连续声音信号对应的语句文本；根据语句文本，确定语句文本所对应的类别信息，并根据控制信息确定意图信息；根据意图信息，生成与意图信息所对应的控制指令，并根据控制指令执行对应的交互操作。本发明可基于语音识别技术来识别语音信号，语音控制数控机床动作，无需用户手动操作，给用户的使用提供了方便。并且，本发明所识别的触发词是专用于数控机床的，因此可更为准确地对数控机床进行控制，提高了效率。
52.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和
范围。