[发明专利]基于语音指令集的通用数据维护方法

说明书

本发明是一种基于语音指令集的通用数据维护方法。该方法根据数据维护过程中语音识别使用要求，将复杂多样的数据模型进行分类处理，统计各种数据模型人机交互方式，根据数据维护业务应用情况，建立语音识别指令集；然后建立数据模型人机交互方式和指令集之间映射表；再根据数据模型和指令集之间的映射关系，在数据模型调度之前，注册相应的语音指令模型；最后通过“学习”和“训练”，建立声学模型和语言模型，实现复杂环境的语音通用数据维护。本发明实现了基于语音指令集的通用数据维护，能够广泛地集成、调用数据维护过程中各类数据模型，有效地解决了管理人员无法在复杂环境下数据手动维护的问题，减轻了使用数据维护的复杂度及工作量。

技术领域

本发明涉及一种通用数据维护技术；特别是一种基于语音指令集的通用数据维护方法。

背景技术

在当今数字化信息时代，对各类大数据的管理成了至关重要的环节，应运而生的数据管理、信息分析、数据挖掘等软件百花齐放，解决了信息孤岛、数据难于管理等问题，但在复杂环境下，如单兵装备、舰载设备等无法通过手动操作获取有效的信息，随着语音识别技术的发展，通过语音识别对通用数据进行管理，向特定用户提供最自然、最灵活和最经济的人机接口界面，有效解决军用领域中遇到的大量复杂环境的数据录入和信息获取等问题。

虽然语音识别技术越来越成熟，但多数语音识别技术只应用在特定场景下的固定输入和识别，在对复杂的大数据维护软件方面，缺乏有效手段。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种新的基于语音指令集的通用数据维护方法，该方法通过设计语音指令集，实现对通用数据的语音维护和管理，根据业务设定数据模型，并与语音指令绑定，从而触发UI组件的动作事件，实现在特定环境下多种手段维护数据和信息获取。

本发明所要解决的技术问题是通过以下的技术解决方案来实现的。本发明是一种基于语音指令集的通用数据维护方法，其特点是，其步骤如下：

步骤一：对复杂数据进行模型化处理，根据统一算法封装为通用形式的模型文件，包括数据模型的输入输出参数个数和参数类型、人机界面显示方式；

步骤二：建立语音识别指令集，根据数据模型种类、显示方式、数据的容量信息建立语音识别指令集。

步骤三：建立数据模型和语音指令集之间的映射关系，在调度数据模型之前，注册相应的语音指令，并对数据模型和指令集正确性进行校验；

步骤四：通用数据维护，首先通过“学习”和“训练”，建立识别基本单元的声学模型和进行文法分析的语言模型，之后对数据模型进行解析，并加载相应的语音模型，对数据模型的图形化显示进行语音通用数据维护；

步骤五：语音识别边缘性检测，加载数据模型和调度语音模型后，对语音录入进行边缘化检测，若发现数据识别不匹配时，提供重新录入和手动校正，并加入训练模型库。

本发明所述的基于语音指令集的通用数据维护方法，其进一步优选的技术方案是：步骤一中，对复杂数据建模处理封装为通用形式的模型文件的步骤如下：

(1)复杂数据模型化

首先对复杂数据进行数据分析，并对关联数据进行清洗，最后进行封装为数据模型，其中其中封装配置包括以下内容：

a)封装后的模型接口名称；

b)输入参数列表，包含所有输入参数的输入列表；

c)输出参数列表，包含所有输出参数的输出列表；

d)模型算法输入参数信息；

e)模型算法输出参数信息；

最后将封装好的数据生成算法动态库，并存储到数据模型库中；

(2)实现数据模型调度的通用性