语音识别技术在电网的应用

摘要：语音识别技术在车载等领域得到了广泛的应用，随着智能电网建设推进，基于智能化的语音识别技术也将得到重点研究。阐述了语音识别的基本原理，分析了语音识别技术在电力调度、设备巡检等领域的应用情况。

关键词：语音识别；电网应用；深度学习；电力生产

语言是人类社会中交流的重要手段，也是最为有效的途径之一，而语音是语言的声学表征，从20世纪50年代开始，语音识别技术概念被提出并得到重视，随着计算机技术的快速发展与深入应用，同机器开展语音交流成为现实。到20世纪90年代后期，人工神经网络的应用使得语音识别系统真正开始实用化，通过对人类语音的容错性与自适应识别，使得计算机认知人的真实意图，从而完成一系列的相关执行动作[1]。近些年车载语音识别技术得到了较为广泛的开发与应用，也使得语音识别向其他行业逐渐扩展开来。对于电力系统而言，尽管语音告警、语音合成等带有语音的相关技术应用时间较长，但是针对语音识别技术的应用与开发同其他成熟行业相比来说，还较为浅显。随着智能电网建设的快速推进，语音识别技术这一具有明显智能特征的前端技术，必将在电网应用中得到较为广泛的应用与研究。

一、语音识别原理

从浅显角度上来看，语音识别就是人的声音信号转换为文字或者指令的相关过程[2]，是语音信号处理的重要研究方向之一，它不仅是人工智能单个方向，是综合了微机技术、信号分析处理、模式识别、声学等多个学科的综合研究方向。针对不同限制条件下的相关领域，语音识别系统可划分为孤立词、连接词以及连续语音识别方式，而根据对语音产生对象的依赖程度，可划分为特定人以及非特定人两个层次，根据对语音词汇量的程度，可划分为小级别、中等级别、大级别以及无限制等多种程度的语音识别系统。从本质原理上，语音识别系统的基础主要为统计模式识别，综合了语音学以及语言学的大量信息，将语音输入对象特征向量序列进行一系列的转化，形成待处理的声学模型。在建立模型之后，开展相关的特征提取、模型搜索求解等相关操作。简单来说，就是将获取的语音信息进行模块处理，对相关的语音特征参数结合数据块进行模块匹配并识别，最终输出相应的识别结果，开展下一步的应用分析。根据语音识别的基本步骤分析，一般分为语音信号的获取、预处理、特征提取、相似性度量与模块匹配、数据后处理、识别结果输出等多个基本步骤。由于语音信号本质上属于非平稳信号，目前对语音信号的分析是建立在短时平稳性假设之上的，同时声学模型又是系统中最为重要的部分之一，主要存在建模单元选择、状态聚类、参数估计等多个方面。随着语音识别系统研究逐步深入，现阶段对于，基于深度学习的声学模型结构，基于深度学习的声学模型训练效率优化，基于深度学习的声学模型说话人自适应和基于深度学习的端到端语音识别均得到了重点关注[3]。

二、语音识别在电网中应用分析

（一）EMS人机交互与智能电网应用。在智能电网建设过程中，大电网各个组成部分之间关联较为紧密，在“统一调度、分级关联”的大调度模式下，区域电网之间的内在联系对于整个电网的可靠安全运行极为重要，进而使得各级调度管理机构需要协同配合，共同应对电网干扰与冲击，及时快速处理各类初期故障，避免发生连锁的大范围停电事故。鉴于传统调度电话联系方式在大型故障处理时容易形成信息拥挤堵塞、造成行为失配与处置失效的不足，在互联网与智能技术基础上开发形成了多级协同调度管理平台，而语音识别技术正是管理平台的关键技术之一[4]。通过人机交互实现语音自动纠错与识别，进而完成信息共享交互，有效避免信息拥堵问题，极大程度上提升协同工作效率。同时利用语音识别结果实现调度日志的自动记录、调度记录的智能查询，不仅显著减轻调度岗位人员的劳动强度，还能很大程度上提升电网调度指挥的准确性，避免误指挥事故的发生。（二）机器人巡检应用。随着无人值班变电所巡检机器人的大力推广与应用，对于巡检机器人的运行控制方式提出了相应的升级要求。传统的集控中心指令控制模式存在着变电人员无法直面机器人并现场查询设备状态信息、后台操控程序复杂等相应不足之处。为了充分发挥现场变电人员作用，对巡检机器人进行语音识别改造，增加语音识别控制功能，使得值班人员通过简单口令，实现巡检机器人的自动形式与相关巡检信息查询，进而为其他巡检操作提供信息参考[5]。具体的实现过程是通过无线话筒完成口令的，机器人自带的拾音器获取语音并经过特征提取，同数据块完成对比验证，形成最终的语音识别结果，就结果控制机器人传输检索数据或者开展下一步的行动。（三）其他领域应用。除了电力调度与变电站机器人巡检之外，语音识别系统还可应用到变电站一般巡检与线路主要设备巡视等其他方面。对于传统的设备巡检而言，存在着效率低下、完成质量不高的缺陷，通过智能巡检系统的搭建，在可视化系统的支撑之下，使得远程巡视成为可能，根据对巡检过程的标准格式与步骤的生成，使得语音识别技术远程控制成为可能。针对电力设备的巡视选择与巡检结果记录，通过简单的语音指令来实现，可极大程度上提升巡视过程效率，降低人员劳动强度。

三、结语

语音识别技术是融合多种技术的综合应用，是体现时代新技术的前沿方向，能够从根本上减轻人员作业强度，使得各项操作变得更加便捷与高效。随着智能电网建设的逐步推进，语音识别技术也必将在电力系统中得到较为广泛和更加深入的应用。

参考文献

[1]杨朴.电力系统中的语音应用技术研究[J]．计算机仿真，2004（2）：38-39.

[2]顾亚强.非特定人语音识别关键技术研究[D].长沙:国防科学技术大学,2009.

[3]戴礼荣，张仕良，黄智颖.基于深度学习的语音识别技术现状与展望[J].数据采集与处理,2017,32(2):221-225.

[4]马志欣,王宏,李鑫.语音识别技术综述[J].昌吉学院学报,2006(3):93-97.

[5]黄威,石佳影.基于深度神经网络的语音识别研究[J].现代计算机,2016,3(7):20-25.

作者:李清 许冠中 单位:深圳供电局有限公司