人机交互技术在电力营业厅中的应用

2017-10-14 10:05卓翔郑巧彬林汉平
神州·中旬刊 2017年9期
关键词:语音识别

卓翔+郑巧彬+林汉平

摘要:随着电力行业的不断发展,人们需求的层次不断提升,服务在电力营销中扮演着越来越重要的角色。本文主要介绍了以语音交互技术结合触摸屏交互技术为基础的人机交互技术在电力营业厅中的应用。

关键词:语音识别;语义理解;触摸屏交互

近来社会经济的不断发展,对于电力的需求与日俱增,这在一定程度上推动了电力企业的发展,也在一定程度上加剧了电力行业的竞争。为了提高电力企业的竞争力,提升服务品质来完善营销策略是一条有效途径。以人机交互技术为基础的服务机器人出现在营业大厅,协助营业人员完成客户对电力业务的咨询和办理,可以有效提升用户的服务体验,改善了大堂经理的日常工作模式,实现了营业厅智能化的改造与建设,是电力服务自我革新、拓展电力服务空间的举措之一。

随着现代科学和计算机技术的发展,人们在与机器的信息交流中,需要一张更加方便、自然的方式。而语言是人类最重要的、最有效的、最常用的和最方便的通信形式[1]。因此,语音作为一种普遍的人机交互接口,被广泛应用于人机交互系统中。目前大多数车载导航系统、服务机器人、教育机器人等都具备基本的语音交互功能,影视作品中的几乎所有机器人都有此功能,可见人类对可以同一个机器进行语音交流的渴望。语音交互可分为以下四个步骤,分别是语音识别、语义理解、语义答复以及语音合成。

语音识别。语音识别系统根据一个较大词库,将用户的一句话拆分成零散的词语,依次识别各个词语。对于不同的场景需要建立不同的热词库,以电力营业厅为例,大部分电力业务涉及到词语都为生僻词,如果提前创建一个电力业务热词库,让搜索引擎先去搜索热词库,再去搜索公共词库,可以加速引擎对用户命令词的匹配,提高语音识别效率。

语义理解。语义理解的总体流程是用户用自然语音给出一段话,通过语音识别系统,将语言转换为文字,通过语义理解先对句子进行分词,得到一系列词组,然后利用词库提取关键词并且推出特征值[2]。例如“今天福州的天气如何”,首先需要一个分词库,对句子进行分词处理,如果不进行分词处理,机器很难读懂“天”、“气”那个字和在一起是什么意思,分词之后,可以将这句话拆分成:今天 福州 天气 如何。然后进行关键词的提取和特征值的对应,例如关键词“今天”代表的特征是日期,“福州”代表的特征是地点,“天气”代表的特征是应用场景。接下来,可以根据这些语义结果的得出的特征值进行语义答复等处理。

语义答复。此环节的关键在于上一步语义理解的结果是否正确,如果正确,再对特征值进行判断、分类。首先是场景分类,如“天气”、“时间”、“业务”等,根据用户不同的语言,首先定位到相应的场景,在根据不同场景的特征值进行相应的答复。例如“今天福州天气如何”这句话,先定位到天气场景,此场景可以设置两个特征值:时间、地点。如果一句话的关键词不足,则可以给予应答,让用户给出另一特征值。例如“今天天气如何”或“福州天气如何”,可以应答“请问你想知道今天哪里的天气”或“请问您想知道福州哪一天的天气”。如果此場景特征值满足条件,即可向云端天气查询接口访问数据,给出当天实时的天气数据。

语音合成。语音合成的基本结构可分为语言学处理、韵律处理和声学处理三大模块[3]。首先要根据声学原理提前将全部汉字的声母和韵母进行录音,存放在数据库当中。接着对要回答的文字进行语言学处理,拆分成声母和韵母之后,对应到数据库中的音频数据。再对要回答文字进行情感判断,这一步可以在语义理解中进行。判断出文字的感情后,对回答的文字进行处理,例如“开心”的情感可以进行升调,“难过”的情感可以进行降调。这样即完成了文本到语音的转换过程。

触摸屏交互。在人机交互系统中,还有一种常见交互手段便是触摸屏交互,可以发现目前市场上大部分手机都是使用触摸屏交互,可见该项交互手段的实用价值。对于电力营业厅的业务咨询,如果采用语音交互与触摸屏交互的结合,可以更好引导用户进行交互。例如用户问“我想要装电表”,通过语音交互技术给予用户回答“请问你想咨询新装电表业务的哪些内容”,接着在屏幕上给出该业务内容的子选项“申请材料”、“办理流程”、“相关费用”等,可供用户触屏点击查询。两种交互手段的结合,能更好提升交互效率。整体的交互流程如图1所示。

人机交互技术目前发展火热,应用前景也是无限的,随着互联网的信息爆炸性增长,该技术将为经济管理、医药卫生、电子销售、网络等领域提供极大的便利。如何将该技术应用到各个领域的实践中去也是人们需要思考和探索的一个方向。

参考文献:

[1] 何湘智.语音识别的研究与发展[J].计算机与现代化,2002(3):3-6.

[2] 陈林,杨丹,赵俊芹.基于语义理解的智能搜索引擎研究[J].计算机科学,2008,35(6):152-154.

[3] 黄南川,邓振杰,王嵬嵬,等.语音合成技术的研究与发展[J].北华航天工业学院学报,2002,12(3):37-39.endprint

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