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[發(fā)明專利]一種適用于語音信息的智能交互方法及裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110969031.8 申請日: 2021-08-23
公開(公告)號: CN113687719A 公開(公告)日: 2021-11-23
發(fā)明(設計)人: 吳浩珊;黃達文;姜南;梁維鏗;蘇建華;陳詒釗;吳葉輝 申請(專利權)人: 廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司肇慶供電局
主分類號: G06F3/01 分類號: G06F3/01;G06F40/151;G06F40/205;G06N3/04;G06Q50/06;G10L15/06;G10L15/16;G10L15/26;G10L21/02
代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 代理人: 彭東威
地址: 510600 廣東*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 適用于 語音 信息 智能 交互 方法 裝置
【說明書】:

發(fā)明提供了一種適用于語音信息的智能交互方法及裝置,通過對采集到的語音信息進行預處理,獲得語音特征信息,并通過預先訓練好的卷積神經網絡對語音特征信息進行過濾,獲得新語音特征信息,并通過智能語音識別模型將新語音特征轉換為文本信息,在意圖識別模型的解析下生成對應的業(yè)務操作信息,在符合校驗庫規(guī)則的前提下按照該業(yè)務操作信息即可執(zhí)行對應的業(yè)務操作。本發(fā)明由于采用了智能語音識別模型可以對語音信息進行高效準確的識別,還通過意圖識別模型自動根據(jù)文本信息生成對應的業(yè)務操作信息,使得效率得到了提升,還避免了采用自然語言的形式溝通業(yè)務信息,導致業(yè)務管理效率較低、自動化程度不高的問題。

技術領域

本發(fā)明涉及語音信息處理技術領域,具體涉及一種適用于語音信息的智能交互方法及裝置。

背景技術

在電力業(yè)務中,語音信息的正確交互是為了保證電網安全穩(wěn)定運行、對外可靠供電、各類電力生產工作有序進行而采用的一種有效的管理手段。電力業(yè)務的具體工作內容是依據(jù)各類信息采集設備反饋回來的數(shù)據(jù)信息,或監(jiān)控人員提供的信息,結合電網實際運行參數(shù),如電壓、電流、頻率、負荷等,綜合考慮各項生產工作開展情況,對電網安全、經濟運行狀態(tài)進行判斷,通過電話或自動系統(tǒng)發(fā)布操作指令,指揮現(xiàn)場操作人員或自動控制系統(tǒng)進行調整,如調整發(fā)電機出力、調整負荷分布、投切電容器、電抗器等,從而確保電網持續(xù)安全穩(wěn)定運行。近年來隨著科技的不斷發(fā)展,現(xiàn)代化監(jiān)測、控制手段不斷完善,電力業(yè)務的技術支持也日趨強大。

在電力業(yè)務自動化與信息化的建設中,利用智能虛擬業(yè)務操作員代替人工進行現(xiàn)場業(yè)務信息的接收、驗證與發(fā)送等,有利于減少操作員的單一重復性工作量,提高配電業(yè)務管理的自動化程度和操作員的分析決策效率。由于配電網業(yè)務涉及到大量的電力設備以及相關的設備狀態(tài)和操作信息,近年來已有不少研究采用知識圖譜對配電業(yè)務信息進行更為有效的組織和分析。

但在實際電力業(yè)務工作中,現(xiàn)場人員通常都以自然語言的形式對業(yè)務信息進行復誦或匯報,在控制室的業(yè)務操作人員根據(jù)現(xiàn)場人員的指令,手動對電力電網進行業(yè)務管理,效率較低,自動化程度不高。

發(fā)明內容

有鑒于此,本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有采用自然語言的形式溝通業(yè)務信息,導致業(yè)務管理效率較低、自動化程度不高的問題。

為了解決上述技術問題,本發(fā)明提供以下技術方案:

第一方面,本發(fā)明提供了一種適用于語音信息的智能交互方法,包括如下步驟:

采集待識別的語音信息并進行預處理,獲得語音特征信息;

將語音特征信息輸入到預先訓練好的卷積神經網絡中,得到新語音特征;

利用智能語音識別模型將新語音特征轉換成文本信息;

根據(jù)意圖識別模型解析文本信息,生成業(yè)務操作信息,并將業(yè)務操作信息輸入至規(guī)則庫中進行校驗;

基于校驗后的業(yè)務操作信息執(zhí)行對應的業(yè)務操作。

進一步的,采集待識別的語音信息并進行預處理,獲得語音特征信息具體包括:

建立基于語音信號的二維分布數(shù)據(jù);

從二維分布數(shù)據(jù)中隨機選取一個空間點的信號,利用傅里葉變換計算空間點的信號的幅值和相位,得到空間點的信號的頻譜;

對空間點的信號的頻譜進行傅里葉變換的逆變換,得到增強語音信號,并提取增強語音信號的特征信息。

進一步的,智能語音識別模型包括熱詞訓練模型,熱詞訓練模型的表達式如下:

式中,S(z)表示熱詞粘聯(lián)度,n表示迭代次數(shù),c=2,P(zi)表示熱詞產生的概率,{z1,z2,z3,...,zi}為熱詞z的集合。

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