刘广旭 张媛 董子奇 蒋一凡 陈思平
（国家电网有限公司信息通信分公司 北京市 100761）
摘要：随着人工智能技术的发展，语音识别分析技术作为人机智慧交互的入口在各行各业中广泛应用。本文通过分析人工智能语音识别分析技术特点，结合电力信息通信调度生产业务特点，开展在信息通信调度联络、检修管控、信息检索等业务场景下的人工智能语音识别分析技术应用研究。
关键词：人工智能；语音识别分析；信息通信调度
1.引言
国家电网公司信息通信调度主要负责国家电网公司信息系统软硬件资源和骨干通信网的运行状态监视与调度指挥，调度员工作职责涵盖信息通信系统的告警监视、检修管控、重大保障、应急处置、信息报送等。
在现有信息通信调度体系下，各层级调度之间主要通过电话及邮件实现调度联络，协同处理检修审批、开竣工、业务核实，以及告警处置、信息报送等一系列流程性工作。传统调度联络只需提供电话录音回放和邮件电子记录，即可满足调度员在工作期间的业务回溯及复盘等相关工作。随着信息通信调度业务发展的纵向深入，以及人工智能技术的迅速发展，当前信息通信调度工作暴露出业务自动化程度低、人力成本高、工作时效性差等硬性问题。
在大数据、云计算、人工智能等新技术在各行业广泛应用的背景下，电力系统也已有多个业务领域开展了人工智能语音识别分析技术的应用实践。电力客户服务领域已研究建设了客服机器人，可实现语音问答、业务处理等工作[1]；电力调度领域因其特殊性以及安全生产需要，也已开展了应用人工智能语音识别分析技术的智能调度工具研发，用以辅助故障处置决策[2]。在电力信息通信调度领域，面对大量的流程性工作，也需从调度联络、典型业务处理、数据检索等方面开展人工智能语音识别分析技术的应用研究，提高业务智能化水平和工作效率。
2.人工智能语音识别分析技术概述
人工智能语音识别分析技术是一种面向被识别者发出的声音，采取特征提取、模式匹配等手段，将语音信息转换为二进制码、字符序列等计算机可识别的输入，并加以分析利用的技术。人工智能语音识别分析技术解决的是计算机与人的交互的问题，如何让计算机识别发起交互的人是谁、发出了什么指令、需要如何执行、怎样进行最有效的答复、怎样在多轮交互中实现既定目标，是语音识别分析技术在人工智能领域中主要研究和应用的方向[3]。
人工智能语音识别分析技术的研究最早可追溯到1952年，美国贝尔实验室实现了可识别一个发音人发出的十个英文数字的系统。国内对语音识别分析技术研究则在1958年展开，由中科院声学所利用电子管电路实现了10个元音的识别；60-70年代，开展了孤立单词和孤立语句发音的识别；80年代则开展了连续语音识别能力的研究，同时开始词汇的积累；90年代起，开展了自然语言处理方向的研究；2000年以来，随着人工智能技术的发展，语音识别分析技术开始逐步广泛应用于日常生活中的各类人机交互中。
随着人工智能语音识别分析技术的日趋完善，语音识别分析技术逐渐应用到各个领域，如客户服务、路线导航、家居用品、在线教育等，促进了智能客服机器人、智能家居、语音课件等相关产品的产生。近年来百度、腾讯、小米、科大讯飞等公司也大力开展人工智能相关技术研究，打造开放式的AI交互平台，为用户提供语音合成、自然语言处理、语音识别等服务，营造了行业内积极创新的局面，大力发展运用人工智能语音识别分析技术的产品及服务，提高人机交互体验[4]。
3.电力信息通信调度领域中人工智能语音识别分析技术应用场景
3.1应用于信息通信调度联络
将人工智能语音识别分析技术应用于信息通信调度联络中，可以将调度电话的通话语音实时转换成文字对话的形式，以便在需多人参与的重要检修、重大故障期间，现场指挥人员实时掌握事态发展，同时便于调度员对于当班期间电话内容的快速整理，方便事件查询回溯以及故障复盘，提高值班日志记录的准确性，提升工作效率。同时借助声纹识别技术，可以记录全网全量信息通信调度员声纹，实现唯一身份标识，在调度联络期间语音实时转文字对话展现的同时，标注通话双方的姓名，可也实现调度员在岗情况核查，并生成语音及文字记录材料。
3.2应用于信息通信调度典型业务处理
信息通信调度业务具备两个典型特征：一是业务范围清晰、业务类型明确，二是调度业务使用标准用语。规范的体系决定了信息通信调度在日常工作中需要处理大量的流程性工作，包括检修开竣工许可、告警联络处置、业务核实、保障期间信息收集等。同时，信息通信调度工作因其专业性及实时性等要求，不适用于借助语音菜单导航分类处理业务[5]。因此，可通过将检修开竣工、业务核实、保障信息汇报等业务流程标准化，利用人工智能语音识别分析技术识别标准调度业务用语，实现在无语音导航与菜单提示条件下的智能调度业务识别，对于检修开竣工、检修审批催单、保障零汇报、告警及业务核实等流程性工作，直接进行业务登记与提示，其他类型工作无感知转调度员人工处理。
3.3应用于信息通信调度信息检索
当前信息通信调度均通过专业调度支撑系统实现监控范围的全覆盖，实现了监控工具、处置工具、常规业务管理工具之间的数据连通性，通过将人工智能语音识别分析技术应用到专业调度支撑系统中，可实现对调度员语音指令的识别分析，可以实时输出检修、故障、告警等关键业务信息数据在既定维度下的数据信息报表并通过语音播报，可降低常规流程性汇报类材料的编制工作量，实现信息检索的智能化，提高信息通信调度关键信息检索的效率，提高信息通信调度业务自动化与智能化水平[6]。
4.人工智能语音识别分析技术发展前景
语音识别分析技术在人工智能的浪潮中不断的完善，自拨打、自识别、自判断、自管理、自服务等各种基础功能层出不穷，以苹果手机的Siri为代表的语音助手，以小米小爱同学为代表的智能音箱，各大商场提供的语音导航机器人，移动、联通、电信三大运营商的客服电话语音导航，均是在语音识别分析技术的基础上实现的应用场景[7]。同样，在工业、汽车、医疗、家居等各个领域，人工智能语音识别分析技术也将提供人与各类设备智慧交互的入口。
对于人工智能语音识别分析技术本身而言，未来的发展将侧重于两方面。一方面是语音识别精准度的提高，目前受限于语速、发音准确性、方言、口语化词汇等众多因素影响，语音识别还无法实现100%的容错性，在预处理、噪声识别、远场语音识别等方面还有较大的发展空间。另一方面是随着人工智能、大数据、云计算、物联网等新技术在各行各业中的发展与应用，语音识别分析技术在为各行业提供人机智慧交互入口的基础上，如何结合新技术面向具体业务更精准的实现命令模式下的结果反馈，将决定语音识别分析技术的实际应用价值[8]。同样，面向电力信息通信调度领域如何提高识别准确性，如何准确下达指令，如何对指令结果进行有效验证，都是语音识别分析技术未来的发展方向。
5.结语
人工智能语音识别分析技术应用在电力信息通信调度领域，将有效的提高信息通信调度联络效率，提升调度监控、巡检等业务智能化水平，有效助力电网安全生产保障。同时，随着人工智能技术的发展，越来越多的传统重复性人工劳动将被自动化设备以及智能化设备所替代，而语音识别分析技术作为人机智慧交互的入口，将为电力信息通信调度工作的智能化前进道路提供技术支撑。
参考文献：
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