摘要

本文介绍了一种用于控制Tello无人机的语音命令系统，通过比较三种不同的语音命令处理管道，旨在提高人机交互的直观性和效率。这三种管道包括：传统的语音转文本（STT）后接大型语言模型（LLM）、直接的语音到功能映射模型，以及基于孪生神经网络（Siamese Networks）的系统。每种管道都通过推理时间、准确性、效率和灵活性进行了评估，展示了它们在不同操作场景中的优势和适用性。

原理

本文的核心在于三种不同的语音命令处理管道的工作原理。首先是STT和LLM管道，它通过将语音转换为文本，然后使用大型语言模型来解释文本并生成无人机命令。其次是直接分类模型管道，它直接从音频输入预测无人机命令，无需中间的文本转换步骤。最后是孪生神经网络管道，它通过比较音频输入与预训练示例的相似性来识别命令。这些方法各具特色，分别在准确性、推理时间和灵活性方面展现了其先进性。

流程

每种管道的工作流程包括音频录制、预处理、模型应用和功能调用。在STT和LLM管道中，音频首先被转换为文本，然后由LLM解释并生成命令。在直接分类模型管道中，音频直接被模型处理以预测命令。在孪生神经网络管道中，音频被编码并与预存向量进行比较，以识别最匹配的命令。这些流程展示了如何将语音命令高效地转换为无人机操作。

应用

这些语音命令处理管道在无人机控制领域具有广泛的应用前景。它们可以用于需要快速反应的实时操作，如紧急响应和动态环境下的任务执行。此外，这些技术还可以扩展到其他需要语音控制的自动化系统中，如智能家居和工业自动化。