云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司迪慶供電局 錢 峰

配網(wǎng)調(diào)度不但要求調(diào)度人員掌握扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)，還需要對(duì)有關(guān)信息、資料等進(jìn)行全面掌握，同時(shí)具備隨機(jī)應(yīng)變、反應(yīng)靈活等能力。這加大了調(diào)度人員素質(zhì)要求和工作強(qiáng)度要求。本文研究將基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)語(yǔ)音調(diào)控系統(tǒng)，輔助開展調(diào)度業(yè)務(wù)，極大的簡(jiǎn)化了調(diào)度業(yè)務(wù)過程，提升調(diào)度業(yè)務(wù)中日志記錄及回填、交接班等過程的效率；同時(shí)也減輕了調(diào)度人員的工作量，使調(diào)度人員專心于的需要較高安全保障的調(diào)度業(yè)務(wù)，最大限度保證調(diào)度作業(yè)的安全性。

目前配網(wǎng)調(diào)度工作在日志填寫和交接班記錄方面，主要采用的方式是調(diào)度通話過程中手寫記錄關(guān)鍵信息，通話后再手動(dòng)錄入系統(tǒng)，效率較低。同時(shí)，以人工測(cè)聽的方式進(jìn)行調(diào)度通話錄音抽檢，工作量較大、且效率低覆蓋面不全，對(duì)調(diào)度規(guī)范性的提高作用較小，無法及時(shí)有效的提醒調(diào)度員注意事項(xiàng)。這不但要求調(diào)度人員掌握扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)，還需要對(duì)有關(guān)信息、資料等進(jìn)行全面掌握，同時(shí)具備隨機(jī)應(yīng)變、反應(yīng)靈活等能力。

基于深度學(xué)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是近年來興起的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)準(zhǔn)實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫，普通話識(shí)別率能夠達(dá)到95%以上，已經(jīng)廣泛應(yīng)用到各行業(yè)中。

本文研究將該技術(shù)應(yīng)用到智能電網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域，使計(jì)算機(jī)能聽懂電網(wǎng)調(diào)度人員之間的溝通，并能根據(jù)溝通內(nèi)容進(jìn)行相關(guān)的比較和分析，也能將調(diào)度人員的聲音準(zhǔn)確記錄并轉(zhuǎn)為文本信息，然后將這些文本信息自然地播放出來，這對(duì)于調(diào)度業(yè)務(wù)的安全性、效率化具有極高的戰(zhàn)略意義。

1 關(guān)鍵技術(shù)研究

1.1 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究

傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別是一個(gè)非常復(fù)雜的過程，始于20世紀(jì)70年代。語(yǔ)音識(shí)別的通常做法是先將歷史語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，就是先建立語(yǔ)音數(shù)據(jù)與詞語(yǔ)之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，然后通過不同的模型進(jìn)行訓(xùn)練，最后利用訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行識(shí)別。

電力調(diào)度語(yǔ)言與日常用語(yǔ)的發(fā)音有一定的差異。首先，電力調(diào)度語(yǔ)言含有大量專有名詞，例如調(diào)度地點(diǎn)、線路名稱、調(diào)度令等。其次，電力調(diào)度語(yǔ)言中數(shù)字或者時(shí)間的讀音和傳統(tǒng)發(fā)音不同，同時(shí)一些計(jì)量單位等特殊符號(hào)也需要處理。例如，“1560”的傳統(tǒng)發(fā)音為“一千五百六十”，但電力調(diào)度發(fā)音則是“幺五六洞”；時(shí)間“08：30”的傳統(tǒng)發(fā)音為“八點(diǎn)三十分”，但電力調(diào)度發(fā)音則是“洞八點(diǎn)三洞分”。本文主要通過基于GMM-HMM組合的模型和基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與HMM組合模型進(jìn)行電力調(diào)度語(yǔ)音識(shí)別。

（1）基于GMM-HMM組合的電力調(diào)度語(yǔ)音識(shí)別

GMM-HMM模型包括高斯混合模型（GMM）和隱馬爾可夫模型（HMM），其中HMM適合對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行建模，而GMM則能夠擬合任意概率密度函數(shù)的曲線。本文研究的基于GMM-HMM組合的電力調(diào)度語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。該圖分為上下兩層，上層描述的是訓(xùn)練階段，下層描述的是識(shí)別階段。

圖1 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

在訓(xùn)練階段，首先從語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取獲取歷史語(yǔ)音數(shù)據(jù)，并按一定的規(guī)則提取出語(yǔ)音信號(hào)的聲學(xué)特征；然后利用隱馬爾科夫模型（HMM）建立聲學(xué)模型。識(shí)別階段則是先利用高斯混合模型（GMM）生成概率密度函數(shù)，然后與HMM結(jié)合，完成識(shí)別模型建模工作。

（2）基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與HMM組合的電力調(diào)度語(yǔ)音識(shí)別

基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別與GMM-HMM相比，最大的改變就是利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）替換GMM模型。DNN模型不需要對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)分布進(jìn)行假設(shè)，輸入特征的形式多樣，包括離散或者連續(xù)的；同時(shí)還可以利用相鄰的語(yǔ)音幀所包含的信息作為特征?；谏疃葘W(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別流程如圖2所示。

圖2 基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別流程

1.2 調(diào)度智能交接班記錄的一致性檢查研究

調(diào)度交接班記錄的一致性，可以理解為兩個(gè)文本記錄間基于字與詞語(yǔ)上的匹配程度，以及語(yǔ)義的高度相似性。要對(duì)交接班內(nèi)容進(jìn)行一致性檢查，需要通過文本相似度和語(yǔ)義相似度作綜合處理后進(jìn)行判斷。

（1）應(yīng)用流程

在調(diào)度人員進(jìn)行交接班時(shí)，麥克風(fēng)陣列對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行采集，然后對(duì)所采集的語(yǔ)音內(nèi)容進(jìn)行記錄、區(qū)分、識(shí)別、轉(zhuǎn)寫和展示，在交接班完成時(shí)，將對(duì)話語(yǔ)音和轉(zhuǎn)化的文本與交接班基礎(chǔ)信息作關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)，并生成交接班事項(xiàng)，再獲取當(dāng)前系統(tǒng)交接班記錄后，兩者進(jìn)行一致性檢查。智能交接班記錄一致性檢查流程如圖3所示。

圖3 調(diào)度交接班一致性檢查流程圖

（2）基于深度學(xué)習(xí)的交接班記錄一致性檢查的算法實(shí)現(xiàn)

交接班記錄一致性檢查主要工作是計(jì)算文本相似度，在針對(duì)調(diào)度領(lǐng)域進(jìn)行文本相似度計(jì)算時(shí)，本文采用的是one-hot方法，該方法具有所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)量少，效率高的特點(diǎn)，但是存在因特征維度少導(dǎo)致語(yǔ)義信息丟失的問題。對(duì)此，本文在one-hot的基礎(chǔ)上引入文本矩陣，先將文本中的句子替換并拼接成文本矩陣，然后計(jì)算文本矩陣的余弦相似度，從而得到文本的相似度矩陣，最終得到文本相似度。

2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)在調(diào)度室安裝麥克風(fēng)陣列來進(jìn)行高清語(yǔ)音數(shù)據(jù)采集，并將語(yǔ)音數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳送到后臺(tái)系統(tǒng)。后臺(tái)系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)算法對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行轉(zhuǎn)寫，形成文本。然后就可以實(shí)現(xiàn)調(diào)度日志自動(dòng)填寫、智能交接班一致性檢查、智能化語(yǔ)音搜索輔助而等調(diào)度業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提高調(diào)度業(yè)務(wù)的開展效率，系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖

結(jié)束語(yǔ)：本文通過對(duì)基于深度學(xué)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫，交接班一致性檢查等功能。并應(yīng)用到配網(wǎng)智能語(yǔ)音調(diào)度系統(tǒng)，為實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)智能語(yǔ)音調(diào)度提供支撐。通過該系統(tǒng)的運(yùn)行，輔助開展調(diào)度業(yè)務(wù)，極大的簡(jiǎn)化了調(diào)度業(yè)務(wù)過程，提升調(diào)度業(yè)務(wù)中日志記錄及回填、交接班等過程的效率；同時(shí)也減輕了調(diào)度人員的工作量，使調(diào)度人員專心于的需要較高安全保障的調(diào)度業(yè)務(wù)，最大限度保證調(diào)度作業(yè)的安全性。