语音控制技术是语音识别理论在控制领域的应用,具有十分重要的实用研究价值和应用意义。它不仅要求计算机能正确识别语音指令,还要求其能根据语音指令作出应答,以实现人和机器自由交互的目的。因此,本文从语音和语言两个角度对语音控制进行了研究。在声学信号层面,着重分析了端点检测及其在复杂噪声背景下的应用问题。双门限语音端点检测算法在低信噪比条件下准确率低,因此提出了结合经验模态分解(EMD)和交叉熵相结合的端点检测算法。在Matlab平台上进行仿真实验,证实了该方法在复杂噪声环境下的有效性。在控制方案的选择上,关键词系统比孤立词系统更为智能,比连续词语音控制系统运算速度更快,具有很大的优越性,因此选择了关键词的控制方式,并根据自然语言控制的特点选用了基于LVCSR的设计思路。以智能小车系统为研究背景,对其关键词表进行关键词检测实验。通过分析实验结果的不足,将关键词进行切分,重新建立了关键词表,并用多关键词检测方式同时检测,最后对检测结果进行修正。改进后的关键词检测试验大大提高了关键词检测的正确率,另一方面,它在检测的同时完成了中文分词的工作,大大减少了语义理解模块的工作量,为语义理解工作打下了良好的基础。在命令语言分析层面上,对关键词检测的结果进行进一步研究和讨论。由于控制系统的指令特点,多为以动词为中心词的祈使句,适合用格语法理论对其进行分析。结合应用背景,对格语法进行应用分析并提出改进思路,定义了“方向格”,修正了速度所属的格概念,合并了时间、长度、角度等格概念。填充格语义框架,并将其转化为机器指令。最后进行了系统实验,并对实验结果进行了分析和讨论。