語音識別技術在電網的應用

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摘要：語音識別技術在車載等領域得到了廣泛的應用，隨著智能電網建設推進，基于智能化的語音識別技術也將得到重點研究。闡述了語音識別的基本原理，分析了語音識別技術在電力調度、設備巡檢等領域的應用情況。

關鍵詞：語音識別；電網應用；深度學習；電力生產

語言是人類社會中交流的重要手段，也是最為有效的途徑之一，而語音是語言的聲學表征，從20世紀50年代開始，語音識別技術概念被提出并得到重視，隨著計算機技術的快速發展與深入應用，同機器開展語音交流成為現實。到20世紀90年代后期，人工神經網絡的應用使得語音識別系統真正開始實用化，通過對人類語音的容錯性與自適應識別，使得計算機認知人的真實意圖，從而完成一系列的相關執行動作[1]。近些年車載語音識別技術得到了較為廣泛的開發與應用，也使得語音識別向其他行業逐漸擴展開來。對于電力系統而言，盡管語音告警、語音合成等帶有語音的相關技術應用時間較長，但是針對語音識別技術的應用與開發同其他成熟行業相比來說，還較為淺顯。隨著智能電網建設的快速推進，語音識別技術這一具有明顯智能特征的前端技術，必將在電網應用中得到較為廣泛的應用與研究。

一、語音識別原理

從淺顯角度上來看，語音識別就是人的聲音信號轉換為文字或者指令的相關過程[2]，是語音信號處理的重要研究方向之一，它不僅是人工智能單個方向，是綜合了微機技術、信號分析處理、模式識別、聲學等多個學科的綜合研究方向。針對不同限制條件下的相關領域，語音識別系統可劃分為孤立詞、連接詞以及連續語音識別方式，而根據對語音產生對象的依賴程度，可劃分為特定人以及非特定人兩個層次，根據對語音詞匯量的程度，可劃分為小級別、中等級別、大級別以及無限制等多種程度的語音識別系統。從本質原理上，語音識別系統的基礎主要為統計模式識別，綜合了語音學以及語言學的大量信息，將語音輸入對象特征向量序列進行一系列的轉化，形成待處理的聲學模型。在建立模型之后，開展相關的特征提取、模型搜索求解等相關操作。簡單來說，就是將獲取的語音信息進行模塊處理，對相關的語音特征參數結合數據塊進行模塊匹配并識別，最終輸出相應的識別結果，開展下一步的應用分析。根據語音識別的基本步驟分析，一般分為語音信號的獲取、預處理、特征提取、相似性度量與模塊匹配、數據后處理、識別結果輸出等多個基本步驟。由于語音信號本質上屬于非平穩信號，目前對語音信號的分析是建立在短時平穩性假設之上的，同時聲學模型又是系統中最為重要的部分之一，主要存在建模單元選擇、狀態聚類、參數估計等多個方面。隨著語音識別系統研究逐步深入，現階段對于，基于深度學習的聲學模型結構，基于深度學習的聲學模型訓練效率優化，基于深度學習的聲學模型說話人自適應和基于深度學習的端到端語音識別均得到了重點關注[3]。

二、語音識別在電網中應用分析

（一）EMS人機交互與智能電網應用。在智能電網建設過程中，大電網各個組成部分之間關聯較為緊密，在“統一調度、分級關聯”的大調度模式下，區域電網之間的內在聯系對于整個電網的可靠安全運行極為重要，進而使得各級調度管理機構需要協同配合，共同應對電網干擾與沖擊，及時快速處理各類初期故障，避免發生連鎖的大范圍停電事故。鑒于傳統調度電話聯系方式在大型故障處理時容易形成信息擁擠堵塞、造成行為失配與處置失效的不足，在互聯網與智能技術基礎上開發形成了多級協同調度管理平臺，而語音識別技術正是管理平臺的關鍵技術之一[4]。通過人機交互實現語音自動糾錯與識別，進而完成信息共享交互，有效避免信息擁堵問題，極大程度上提升協同工作效率。同時利用語音識別結果實現調度日志的自動記錄、調度記錄的智能查詢，不僅顯著減輕調度崗位人員的勞動強度，還能很大程度上提升電網調度指揮的準確性，避免誤指揮事故的發生。（二）機器人巡檢應用。隨著無人值班變電所巡檢機器人的大力推廣與應用，對于巡檢機器人的運行控制方式提出了相應的升級要求。傳統的集控中心指令控制模式存在著變電人員無法直面機器人并現場查詢設備狀態信息、后臺操控程序復雜等相應不足之處。為了充分發揮現場變電人員作用，對巡檢機器人進行語音識別改造，增加語音識別控制功能，使得值班人員通過簡單口令，實現巡檢機器人的自動形式與相關巡檢信息查詢，進而為其他巡檢操作提供信息參考[5]。具體的實現過程是通過無線話筒完成口令的，機器人自帶的拾音器獲取語音并經過特征提取，同數據塊完成對比驗證，形成最終的語音識別結果，就結果控制機器人傳輸檢索數據或者開展下一步的行動。（三）其他領域應用。除了電力調度與變電站機器人巡檢之外，語音識別系統還可應用到變電站一般巡檢與線路主要設備巡視等其他方面。對于傳統的設備巡檢而言，存在著效率低下、完成質量不高的缺陷，通過智能巡檢系統的搭建，在可視化系統的支撐之下，使得遠程巡視成為可能，根據對巡檢過程的標準格式與步驟的生成，使得語音識別技術遠程控制成為可能。針對電力設備的巡視選擇與巡檢結果記錄，通過簡單的語音指令來實現，可極大程度上提升巡視過程效率，降低人員勞動強度。

三、結語

語音識別技術是融合多種技術的綜合應用，是體現時代新技術的前沿方向，能夠從根本上減輕人員作業強度，使得各項操作變得更加便捷與高效。隨著智能電網建設的逐步推進，語音識別技術也必將在電力系統中得到較為廣泛和更加深入的應用。

參考文獻

[1]楊樸.電力系統中的語音應用技術研究[J]．計算機仿真，2004（2）：38-39.

[2]顧亞強.非特定人語音識別關鍵技術研究[D].長沙:國防科學技術大學,2009.

[3]戴禮榮，張仕良，黃智穎.基于深度學習的語音識別技術現狀與展望[J].數據采集與處理,2017,32(2):221-225.

[4]馬志欣,王宏,李鑫.語音識別技術綜述[J].昌吉學院學報,2006(3):93-97.

[5]黃威,石佳影.基于深度神經網絡的語音識別研究[J].現代計算機,2016,3(7):20-25.

作者:李清 許冠中 單位:深圳供電局有限公司