面向电力调度的语音识别关键技术研究

面向电力调度的语音识别关键技术研究

王钟敏

国网山西省电力公司太原供电公司 山西省太原市 030000

摘要：近年来，我国的各行各业建设的发展迅速，电力基础建设的发展也有了创新。电话语音通信作为所有电力调度机构最重要的调度指挥通信方式，调度指令下发或现场情况报送均高度依赖于电力调度语音系统。应用语音语义识别技术、语音识别技术完成调控人员与现场人员的任务自动交互，使得调度软件系统也将由现在的被动静止结构转变为具有主动识别语音执行的智慧系统，让调度运行、信息检索更加人性化、智能化。因此需要开展对语音识别技术在调度领域的研究与应用。

关键词：电力调度；语音识别；关键技术研究

引言

电力调度是电力服务过程中极为重要组成部分，工作负荷大，需要有强大的信息处理能力，传统的电力调度技术无法满足电力需求。语音识别关键技术，作为语音识别的生物技术的一种，可以实现不同环境不同识别，对人的声音进行识别以此确认身份信息，进而保证电力调度的安全性以及有效性。

1语音识别的基本原理

语音识别，生物识别技术的一种。也称为说话人识别，有两类，即说话人辨认和说话人确认。不同的任务和应用会使用不同的语音识别技术，如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术，而银行交易时则需要确认技术。所谓语音(Voiceprint)，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，人在讲话时使用的发声器官--舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大，所以任何两个人的语音图谱都有差异。每个人的语音声学特征既有相对稳定性，又有变异性，不是绝对的、一成不变的。这种变异可来自生理、病理、心理、模拟、伪装，也与环境干扰有关。尽管如此，由于每个人的发音器官都不尽相同，因此在一般情况下，人们仍能区别不同的人的声音或判断是否是同一人的声音。语音识别的主要任务包括:语音信号处理、语音特征提取、语音建模、语音比对、判别决策等。而在系统应用中主要分为语音注册阶段和语音测试阶段。在语音注册阶段，每个可能的用户都会录制足够的语音然后进行说话人特征的提取，从而形成语音模型库。这个模型库就像字典，所有可能的字都会在该字典中被收录。节目中的大合唱阶段就是语音注册阶段。在语音测试阶段，测试者也会录制一定的语音，然后进行说话人特征提取，提取完成后，就会与语音模型库中的所有注册者进行相似度计算。相似度最高的注册者即为机器认为的测试者身份。

2语音技术的发展

从20世纪50年代开始，开展了语音识别技术的研究工作，20世80年代后，HMM技术基本成熟，21世纪以来语音识别技术飞速发展，伴随统计学被引入到语音识别中，语音识别技术从模板化匹配转向统计模型技术。语音识别技术发展到今天，国内关于文语转换技术和基于中小词汇量的语音命令识别技术已经达到比较实用的程度，特别是中小词汇量非特定人语音识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这为语音识别的实际应用扫除了障碍，众多领域已经开始实际应用这项技术，各类计算机软件也是如此，在电力系统调度过程中，也完全可以利用该技术进行语音控制。语音识别正确率的一些影响因素有：在噪声环境下识别率较低、口语化语言和方言识别率低等。在实际应用中，调度中心的工作环境很好，并不存在噪声干扰的问题;调度员在进行操作时也完全可以避免使用口语和方言。因此，语音识别技术的发展水平为电力调度领域的实际应用奠定了客观基础。电力行业一直以来都是国际国内先进技术的集中应用之地，代表了同类技术的最高水平。因此将语音识别及控制技术在电力系统尤其是调度中心进行深入应用研究是非常有意义的。

3技术于电力调度应用探究

3.1语音数据库生成

将电力系统所设计的命令进行录入后，通过控制系统生成语音关键文字，并且依据关键字的内容，实现语音关键词数据库的建立。数据库控制主机通过调度自动化主站系统实现有效的通信方式对其svg文件、g文件、cim文件、cime文件获取的信息及其他电力系统文件中的信息、关键字实施有效的语音技术识别，再利用人工建立的数据库实施不同配置，实现不同地区采集的电力术语进行关键字列表建立，进而保障语音数据库的完整性以及全面性。该项技术中通常涵盖两部分内容：（1）语法技术。该项技术作为语音识别技术的一种辅助性技术，对语音识别功能实现有着重要作用。语法文档编译后可以被网络识别，而且在语音识别器的作用下，可以对语法进行提取，提取后的语法与网络路径内容匹配，最后将用户的语音进行内容体现。简单讲语法技术是语音识别以及应用的关键内容，同时也是必要内容。（2）语音数据库表示列。语音数据库表示列主要作用是对语音文件进行存放。

3.2语音识别

语音识别过程较为复杂，需要通过对人员的语音数据进行录入，并且通过控制系统主机对语音录入进行采集。将采集后的语言进行解析，利用语法配置技术以及语音数据库表示列，进一步实现语音词库的检索，将采集的语音信息通过语音检索的方法，进而转换为文本信息，以此实现语音识别的作用。

3.3解析自然语言

现阶段人类在进行交流的过程中，都是以真实情感以及事实基础进行感受感应交换。同理在进行语音识别过程中机器也需要对语言的自然感受进行识别，并且将其进行转化。通过对语言的最真实感受内容进行识别，进一步保证识别的准确性以及有效性。而且电力调度系统是一个较为复杂的，极具专业性，综合性的系统。语音识别技术在电力调度过程中的应用需要加强对电力调度的专有名词以及细分实现进行研究。

3.4语音传输

其他安全的语音传输方式可以通过将能源的语音录制后保存为WAV的文件而后再将此文件进行二进制编码转换，将转换后的文件进行数据库存储，需要使用文件的时候读取二进制编码，将其转换为服务器可以接受的语言表达形式上传客户端，为保证文件内容的安全性可以对文件实施加密处理，需要用到文件的情况下将文件进行解压。

3.5软件控制

系统控制主机依据关键字搜索进行自动化电力调度图形界面控制，以此进一步保证电力调度过程中的智能性以及安全性。（1）操作命令可以通过语言生成进行命令指挥，通过智能解析实现动态预演，同时可以进行安全警告，通过语音控制界面实现语音检索。（2）在设备以及模型的辅助下，通过语音控制对信息各个内容进行建模，进一步实现电力调度过程中图表语音转换一体化发展，进而通过多维度，多角度，高互动性的动态，实现有效的电力调度应用。（3）改善传统的电力调度服务内容提高调度员的工作效率，并且使电力调度工作更加便捷操作。通过语音形式进行命令传输降低了手写输入的时间，使调度员可以更加安全的开展电力工作。（4）发出语音者通过命令的下达，进行选择任务接受界面，并将下达命令音频内容保存到数据存储中，通过有效的安全协议进行封装，保证相关人员收到指令后，可以通过语音获得对方指令。命令接收后通过完成操作进一步录制语音文件，进行回复。（5）语音识别可以将调度员的指令形成信息指令通过智能设备进行数据处理分析并且实现数据信息检索，有效的找出变电站以及线路的相关内容，通过对相关内容的操作可以进一步保障电力调度的安全性及有效性。（6）调度员进行电力调度服务中相关会议指令下达等信息都可以使用语音识别技术，进行文本翻译后将其在计算机内进行备份存储。通过该种信息采集的方式，可以进一步提升信息质量，保证信息安全。

结语

语音识别是一种高质量的身份辨认技术,基于语音识别技术可以实现调控中心现有调控管理工作的智能化升级，通过建立调度人员的语音识别模型，并依此进一步实现调度人员身份认证及语音识别，最终实现通过语音的程序化成票、下令、回签、统计、查找等全部工作任务，可以大幅有效减轻人工压力，提升调控工作的执行效率。

参考文献

[1]赵春昊,莫重骥,矫欣航,吕睿韬,杨宏云.语音识别技术发展与应用浅谈[J].中国安全防范技术与应用,2020(05):17-20.

[2]李豫芹,朱凯进.语音识别技术在调度录音分析的应用研究[J].电子世界,2013(22):254.

[3]语音识别技术与应用[J].中国安全防范技术与应用,2020(05):10.

[4]郭茗涵.基于深度学习的语音识别算法研究[D].吉林大学,2020.