[发明专利]一种基于人工智能的配网调度语音交互方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的配网调度语音交互方法，包括语音训练步骤和语音识别，语音训练包括步骤1.1，数据采集和预处理和步骤1.2，语言模型和声学模型训练；语音识别包括如下步骤，步骤2.1语音调图，步骤2.2实现设备语音定位，步骤2.3通过语音调取目标系统功能接口执行相应的业务功能。本发明利用智能语音交互技术，实现语音调图、设备语音定位、供电路径查询、潮流信息查询等语音交互场景，大幅减轻人工工作压力，提高调控相关工作的执行效率。

技术领域

本发明涉及一种用于电力调度业务领域的基于人工智能的配网调度语音交互方法。

背景技术

随着电网规模扩大及信息化建设进程的不断推进，电网运行数据复杂多变，发输变配调各环节信息和数据量也在不断增长，对电力调度业务的数据处理及响应能力形成了新的挑战，现有的配网调度系统人机交互模式仍主要依靠键鼠完成，同时业务系统存在诸多缺陷，难以适应现阶段的配网调度运行管理需求，有必要通过技术创新，解决现有业务系统存在的操作繁琐、响应慢等问题。

当前人工智能技术在人机交互模式方面极具先进性，在电力系统中的应用也做过不少尝试，通过关键技术的创新和延伸应用，实现传统业务的智能化改造。目前，人工智能技术在电力系统中的应用主要集中在理论研究方面，在交互方面的落地应用较少。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种基于人工智能的配网调度语音交互方法，开发适用于配网电力调度的人机交互技术，并利用智能语音交互技术，实现语音调图、设备语音定位、供电路径查询、潮流信息查询等语音交互场景，实现了语音交互技术在电力系统的应用实践。

实现上述目的的一种技术方案是：一种基于人工智能的配网调度语音交互方法，包括语音训练步骤和语音识别：

语音训练如下步骤：

步骤1.1，数据采集和预处理，通过采集文本数据和音频数据进行关键字数据收集以构建训练样本库，然后针对文本和音频数据进行数据筛选和关联匹配，将文本数据和音频数据一一对应，并且依据数据类型打上相应的序列标签，得到准确的拼音序列和音素序列；

步骤1.2，语言模型和声学模型训练，对于音频数据，根据每帧音频将语音文件解读成为各小段，通过对每一小段的语音中存在的音素进行识别，结合音调分析，自动辨识归类多音素组成的音素集；经过声学模型的构建，在文字给定后，将单词组合转换成音素集，计算发生对应音频的概率，并在不断的识别训练中，经过统计规律计算，将常见、应用广泛的单词、短语等存储至数据库中，提升识别效率；

语音识别包括如下步骤：

步骤2.1，通过解析语音指令，通过设计多轮对话流程，通过对电压等级、目标地区的精确识别定位目标D5000系统厂站图，自动调取目标SVG图形并进行展示，实现语音调图；

步骤2.2，基于D5000系统厂站图接口，通过解析语音指令快速识别目标设备，自动跳转到目标设备厂站图位置，进而实现设备语音定位；

步骤2.3，多轮对话查询模块通过语音问答的形式采集调控人员的语音数据并数据解析，根据意图识别结果生成相应的查询模型，调取目标系统功能接口执行相应的业务功能。

本发明的一种基于人工智能的配网调度语音交互方法，通过构建电力领域的专业语料库，训练适用调度的语音识别、意图识别模型，通过多轮对话技术搭建人机交互引擎，支撑调度业务语音交互的实现，对语音指令进行识别与解析，基于交互接口对现有相关业务系统执行交互控制。基于语音交互技术能够实现调控中心现有交互模式的智能化升级，通过构建调控专业语料库和语音识别、意图识别模型，基于多轮对话技术的运用，实现智能人机交互。通过与其他系统建立交互接口的方式，形成联合控制通道，最终实现语音调图、设备语音定位、供电路径查询、潮流信息查询等功能，大幅减轻人工工作压力，提高调控相关工作的执行效率。

附图说明