标准化作业流程.docx

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1、 标准化作业流程 摘要：由于对语音识别的须要来自不同的领域和部门，因此对语音识别系统应具有的性能和指标提出了差异极大的要求，语音识别系统要依据肯定的指标、要求设计，基于车内噪声和语音字数与语音识别率的相对关系绽开探讨和探讨。关键词：语音识别系统语音特征参数提取动态时间归整软件模拟中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：1017-31013（2022）006-001-021 引言目前的铁路运行系统中，司机工作呼喊用语种类较多，司机行车过程中呼喊的时机、语句存在种种问题，对行车平安存在隐患，因此须要通过一种系统来对司机的呼喊用语进行规范，使其趋向于标准化，确保司机工作更严谨、专业，进一步确保行

2、车平安。2 背景司机标准化用语识别系统作为一项新的技术正在飞速发展。近年来语音识别技术虽然取得了很大胜利，但是距离真正的人机自由沟通还有很大的距离。近年来，随着人们对平安要求的不断提高，语音识别技术正在日渐完善，则很有必要探讨司机标准化用语识别系统，使铁路部门对司机呼喊的考核更为智能化、自动化，为铁路平安保驾护航。3 识别的的基本结构3.1 语音识别系统结构相同的语音识别系统，尽管设计和实现的细微环节不同，但所采纳的基本技术是相像的。一个典型的语音识别系统。主要包括预处理、特征提取和模式匹配。首先是特征提取，把我们的声音转换成电信号，声音的三要素就包含在内，我们要做的是提取部分信息，对其分析进

3、行分析，最终得出结论。这包括了两个过程，首先是训练过程，这是在我们的系统投入引用之前研发阶段做的工作，须要通过训练形成模式参考库，以便模式匹配时运用。其次是识别过程。先介绍一下语音识别系统在火车上的应用。司机身上佩戴一个语音棒，记录司机沿途的口令，到站后，把语音棒插入服务台，那里有我们的语音识别系统，对录音进行识别，它包括司机有没有说口令，说得对不对，还有说的时间对不对，其识别过程是把语音分段，然后进行模式匹配。依据原理建立数学模型，就可以依据其算法进行编程，进行软件的开发，实现一特性能良好、满意要求的语音识别系统。3.2 语音识别系统的原理语音识别系统实质上是一种模式识别系统，与常规模式识别

4、系统一样包括有特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。语音识别的步骤分为三步。第一步是依据识别系统的类型选择一种识别方法，采纳语音分析方法分析出这种识别方法所要求的语音特征参数，这些参数作为标准模式由机器存储起来，形成参考模式库。其次步是语音识别的核心，采纳选择的语音识别方法进行模式匹配。语音识别核心部分又分别表现为模型的建立、训练和识别三个部分。第三步，语音识别可以进行后处理，后处理通常是一个音字转换过程，有可能包括更高层次的词法、句法和文法处理，另外也有可能作为某个详细的任务语法的输入。3.3 语音识别算法语音识别核心部分的作用是实现参数化的语音特征矢量到语音文字符号的映射，我们运用

5、的模型训练是指根据肯定的准则，从大量己知模式中获得表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是依据肯定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。要建立一个语音识别系统不仅要提取最能反映语音特征的参数，而且还要一个好的语音识别模型和算法。语音识别是依据模式匹配原则，计算未知语音模式与语音模板库中的每一个模板的距离测度，从而得到最佳的匹配模式。4 试验过程和数据处理下面对两款已开发的软件进行试验，通过对比测试来探讨哪个软件更适合火车语音识别系统。4.1 中科信利语音识别引擎测试记录测试结果：测试句子：122条。1次通过：93条，一次通过率：76.2%。2次通过：23条，二次通过率：95%

6、。3次通过：6条，三次通过率：101%。缺点：中科信利语音识别引擎不支持动态识别，只能将要识别的句子或者词语加入到词汇列表中才可以识别，例如句子中的站名、车次、多少公里、多少米等。4.2 科大讯飞语音识别引擎测试记录测试结果：结论：识别长句子效果不佳(尤其是30字以上的句子)，但是多识别几遍，最终是可以识别出来的。测试句子：122条。1次通过：101条，一次通过率：81.9%。2次通过：11条，二次通过率：90%。3次通过：3条， 三次通过率：93.4%。4次通过：3条，四次通过率：95.9%。5次通过：1条，五次通过率：96.7%。未通过：4条(40字以上句子)通过率：96.7%。总结：长句

7、子，未读完就停止识别，若不停顿，一口气读完，基本3-4次即可识别出来，凡是含有站名（如成都站）或含有数字（如6道、6调、8线等）的语句站名与数字基本上识别是错误的。4.3 科大讯飞关键字识别测试运用科大讯飞语音识别引擎测试关键字识别(语法编写、测试)。例如：四四洞八次，六道通过，去成都，司机明白。语法：$reg_1_1 = $car out.car = rules.car; $word3 $number out.dao = rules.number; $word3 $state out.state = rules.state; $word3 $station out.station_q = rules.station; $word3 $word3 ;须要识别到关键字：车次、多少道、状态(通过或者停车)、去哪里。识别结果如下： 第5页 共5页第 5 页 共 5 页第 5 页 共 5 页第 5 页 共 5 页第 5 页 共 5 页第 5 页 共 5 页第 5 页 共 5 页第 5 页 共 5 页第 5 页 共 5 页第 5 页 共 5 页第 5 页 共 5 页