[发明专利]一种基于特殊语音识别技术的乘务员自助出退勤方法

说明书

本发明提出了一种基于特殊语音识别技术的乘务员自助出退勤方法，其步骤为：首先，乘务员在自助出退勤设备上进行出勤/退勤作业；其次，乘务员进行调度命令复述，自主出退勤设备上的语音识别系统对调度命令复述进行识别；最后，根据识别正确率确认乘务员完成出勤/退勤作业。本发明通过语音识别系统对调度命令复述信号进行预处理和特征提取，实现铁路术语的语音文字的转换，并将转换后的文字与语音识别系统内的方言特征数据库、术语特征数据库进行对比处理，完成乘务员的自助的出退勤作业流程。本发明能够减少值班员的劳动强度，减少出退勤业务的流程人为干预。

技术领域

本发明涉及自助出退勤技术领域，特别是指一种基于特殊语音识别技术的乘务员自助出退勤方法。

背景技术

近年来，随着计算机系统设备、计算机网络设备和传感器技术的发展，铁路系统对乘务员出退勤作业流程的标准化、无人化、高效化要求逐步提高，在此大背景下，自助出退勤设备应运而生。为实现作业流程中“调度命令复述”的功能，虽然使用语音识别技术，但是缺乏基本模型库与自学习模型库，无法对铁路的术语进行处理，因此现有的语音识别技术在辨识术语等非常用的语音过程中，识别率低差错率高。

发明内容

针对上述背景技术中存在的不足，本发明提出一种基于特殊语音识别技术的乘务员自助出退勤方法，解决了自助出退勤设备识别率低、差错率高的技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于特殊语音识别技术的乘务员自助出退勤方法，其步骤如下：

S1、乘务员在自助出退勤设备上进行出勤/退勤作业；

S2、乘务员进行调度命令复述；

S3、自主出退勤设备上的语音识别系统对步骤S2中的调度命令复述进行识别：

S31、对调度命令复述信号进行预处理和特征提取获得调度命令复述信号特征；

S32、将步骤S31中的调度命令复述信号特征分别与方言特征数据库、术语特征数据库进行对比处理，得到调度命令复述信号特征参数；

S33、对调度命令复述信号特征参数进行识别，输出术语/方言语音识别率；

S4、判断识别正确率是否大于97％，若是，执行步骤S5，否则，执行步骤S2；

S5、乘务员完成出勤/退勤作业。

所述步骤S31中对调度命令复述信号进行预处理和特征提取的操作包括预处理加重、语音分帧和加窗处理、三角带通滤波处理和离散余弦变换处理。

所述对调度命令复述信号进行预处理加重的方法为：通过一个一阶高通滤波器实现，在时域上输入信号为x[n]，μ为滤波器的参数，预处理加重后的信号为y[n]＝x[n]-μx[n-1]；在频域上预处理加重后的信号表示为：H(z)＝1-μz^-1，其中，z为频域上的输入信号。

所述对调度命令复述信号进行语音分帧和加窗处理的方法为：

y'[n]＝w[n]y[n]，

其中，w[n]为窗函数，L为帧长，y'[n]为语音分帧和加窗处理后的信号。

所述三角带通滤波处理的方法为：mef(f)＝1125*ln(1+f/700)，其中，f为频率。

所述离散余弦变换处理的方法为：其中，M为三角滤波器个数，为滤波器输出的对数能量，为语音信号的DFT，H_m(k)为三角带通滤波的频率响应。