[发明专利]一种基于端到端模型的配电网调度任务智能语音识别系统

权利要求书

1.一种基于端到端模型的配电网调度任务智能语音识别系统，其特征在于，包括调度管理平台、语音分析单元、文本构建单元、对话匹配单元、问题构建单元、注册登录单元以及数据库；

所述语音分析单元用于对实时接收到的任务语音进行分析，具体分析过程如下：

步骤T1：获取到实时接收到的任务语音，并将任务语音进行解压，随后将解压后的任务语音声波点进行标记，随后将任务语音声波点进行排序连接获取到语音声波波形图；

步骤T2：对语音声波波形图首末两端的静音进行切除，随后对语音进行分帧处理，将语音分成若干个小段，并将若干个小段标记为帧，随后对若干个帧的帧长进行获取，同时将相邻帧的帧长进行比较，将相邻帧的帧长差值标记为帧移，若帧移≥5毫秒，则判定相邻两个帧均合格，若帧移＜5毫秒，则将相邻两个帧标记为废帧，并将对应帧长较小的帧进行删除，随后将废帧删除后的语音声波波形图的总帧数标记为r，r=1，2，…，v，v为正整数；

步骤T3：对废帧删除后的声波进行特征提取，将语音声波波形图转换为12行、r列的矩形阵列，阵列中每一个矩形表示为一帧，随后设置单个状态的帧数阈值，并根据单个状态的帧数阈值将矩形阵列划分为若干个状态，随后根据三个状态组合成一个因素，将若干个状态划分为若干个因素，三个因素组合成一个汉字，将若干个因素划分为若干个汉字，随后将若干个汉字标记为任务语音转化文本，并将任务语音转化文本发送至调度管理平台。

2.根据权利要求1所述的一种基于端到端模型的配电网调度任务智能语音识别系统，其特征在于，所述文本构建单元用于对厂站内设备工作数据进行分析，从而对任务文本进行预设，厂站内设备工作数据为指令次数数据、问题次数数据以及工作频率数据，指令次数数据为厂站内设备工作指令的种类数量与每天平均指令使用次数之和，问题次数数据为厂站内设备工作故障的种类数量与每天平均故障次数之和，工作频率数据为厂站内各个班组平均每天的工作频率与设备平均每天的工作频率之和，具体分析预设过程如下：

步骤S1：将厂站内工作区域划分为若干个班组，并将若干个班组标记为i，i=1，2，…，n，n为正整数，获取到班组内的设备并将班组内的设备标记为o，o=1，2，…，m，m为正整数；

步骤S2：获取到厂站内设备工作指令的种类数量与每天平均指令使用次数之和，并将厂站内设备工作指令的种类数量与每天平均指令使用次数之和标记为ZLio；

步骤S3：获取到厂站内设备工作故障的种类数量与每天平均故障次数之和，并将厂站内设备工作故障的种类数量与每天平均故障次数之和标记为GZio；

步骤S4：获取到各个班组平均每天的工作频率与设备平均每天的工作频率之和，并将各个班组平均每天的工作频率与设备平均每天的工作频率之和标记为PLio；

步骤S5：通过公式获取到各个班组设备的分析系数FXio，其中，a1、a2以及a3均为比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为2.365412；

步骤S6：将各个班组设备的分析系数FXio与分析系数阈值进行比较：

若各个班组设备的分析系数FXio≥分析系数阈值，则将对应班组设备标记为常用班组设备，生成文本获取信号并将常用班组设备进行文本信息获取，随后将文本信息发送至调度管理平台，文本信息包括班组、设备名称、故障种类、工作指令以及工作指令的传送时间；

若各个班组设备的分析系数FXio＜分析系数阈值，则将对应班组设备标记为不常用班组设备，并将不常用班组设备发送至调度管理平台。