人工智能語音交互技術(shù)在電力調(diào)控領(lǐng)域的應(yīng)用

湯曉燕 瞿海燕

摘要：近年來，隨著語音識別與自然語言處理技術(shù)的不斷成熟及實(shí)用化水平提升，將之引入配網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域，輔助調(diào)度業(yè)務(wù)開展，從而減輕基層班組工作負(fù)荷，降低調(diào)度工作出錯率，提高調(diào)度工作效率，對保證電網(wǎng)安全、穩(wěn)定、高效運(yùn)行具有重要意義。

關(guān)鍵詞：人工智能;語音交互技術(shù);電力調(diào)控

引言

人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用逐漸擴(kuò)大，通過傳統(tǒng)方法的智能化，提供關(guān)鍵技術(shù)的延伸和創(chuàng)新，融合多種智能方案，可以實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)乃至整個能源行業(yè)的商業(yè)模式的變革。人機(jī)語音交互是電力系統(tǒng)中推動數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)行的重要手段之一，因此人機(jī)語音交互是人工智能技術(shù)中的重要應(yīng)用。利用人機(jī)語音交互技術(shù)，能夠?qū)嵤┯?jì)劃檢修申請單批復(fù)、網(wǎng)絡(luò)化下發(fā)指令、電子公告牌、故障匯報和生產(chǎn)信息匯報等關(guān)于調(diào)度指揮內(nèi)容的具體工作。

1 語音識別技術(shù)研究現(xiàn)狀

語音識別是實(shí)現(xiàn)人機(jī)自然交互的途徑之一。它可以使機(jī)器“理解”人類語言并進(jìn)行反饋，還可以將人類語言轉(zhuǎn)換為文本信息進(jìn)行表達(dá)。語音識別技術(shù)是近年來的一個熱門研究方向，并取得了一系列的研究成果。蘋果的智能手機(jī)助手先生、亞馬遜的智能音箱和微軟的曉娜已經(jīng)進(jìn)入人們的日常生活。國內(nèi)的語音識別技術(shù)研究正在如火如荼地進(jìn)行。以科大訊飛為首的互聯(lián)網(wǎng)公司不斷探索語音識別技術(shù)，在語音輸入和語音轉(zhuǎn)錄方面取得了長足進(jìn)步，并致力于推動語音識別技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化。隨著深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的不斷延展及計(jì)算資源夯實(shí)，基于深度學(xué)習(xí)的語音識別模型在語音識別準(zhǔn)確率顯現(xiàn)出了一定的優(yōu)勢，針對普通話的語音識別準(zhǔn)確率較高，未來面向特定領(lǐng)域方言及復(fù)雜場景的語音識別任務(wù)仍是近期及未來一段時間的研究重點(diǎn)。語音識別技術(shù)已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于車載、醫(yī)療、家居行業(yè)，在電力行業(yè)中應(yīng)用相對較少，主要應(yīng)用于95598客戶服務(wù)側(cè)，用于客戶來電環(huán)節(jié)的服務(wù)質(zhì)檢，在電網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域，存在一定的語音識別應(yīng)用需求，但受限于方言識別及調(diào)度專有業(yè)務(wù)特性等影響，針對調(diào)度業(yè)務(wù)的語音識別技術(shù)難度較大，取得的研究成果較少。

2 人機(jī)語音交互技術(shù)

自然語言處理技術(shù)是實(shí)現(xiàn)人機(jī)語音交互的重要手段。其主要技術(shù)包括分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識別、依存句法分析、語義角色標(biāo)注和上下文語義分析。分詞是將人類語音輸出序列分割成計(jì)算機(jī)可以批量處理的單詞序列的過程。在許多語言中，詞是話語意義的基本單位。因此，將重要的詞語進(jìn)行信息檢索、信息分類和語義分析，有助于實(shí)現(xiàn)機(jī)器理解人類語言的功能和任務(wù)。由于某些單詞在不同的語境中具有一定歧義，因此，切分歧義是分詞任務(wù)中的主要難題，需要將分詞模塊置于機(jī)器學(xué)習(xí)框架中，通過廣泛讀取歷史數(shù)據(jù)，形成分詞數(shù)據(jù)庫，形成詞典策略來解決同一詞語在不同語境中的含義分析。詞性標(biāo)注是賦予語句中單詞詞性的過程。詞性是語義分析中的基本內(nèi)容，通過辨別詞性能夠快速、有效地分解語句中的詞語，理解語句中的語言形式和詞語構(gòu)成，從而更準(zhǔn)確地理解句子含義。命名實(shí)體識別是指從語言文本中提取具有特定類別的實(shí)體名詞。實(shí)體命名識別是機(jī)器語言信息檢索、語義查詢、語義分析等基本過程，其處理效果直接影響到整體的語義理解和分析。針對電力系統(tǒng)調(diào)度，命名實(shí)體識別主要的對象是電網(wǎng)設(shè)備名稱、操作票主要內(nèi)容、網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)變化等名詞，方便人機(jī)語音溝通及交互后的指令下發(fā)和對象處理等。

3 在電力調(diào)控領(lǐng)域的應(yīng)用

3.1 基于語音識別的實(shí)時轉(zhuǎn)譯和情感功能

在實(shí)際的智能客服中，借助語音識別技術(shù)，可以將客戶與客服通話時的語言信息實(shí)時轉(zhuǎn)換成文本，方便代理監(jiān)聽實(shí)時監(jiān)聽通話。系統(tǒng)提取語音特征參數(shù)，對客服代理進(jìn)行實(shí)時預(yù)警，并進(jìn)行靈活調(diào)整，保證通話質(zhì)量。通過對音頻音高等變化情況的監(jiān)測，可對用戶的情緒變化信息進(jìn)行了解，判斷出用戶的情緒，結(jié)合其情緒進(jìn)行分析。也可將語音轉(zhuǎn)移文本及預(yù)警統(tǒng)計(jì)等信息作為判斷服務(wù)質(zhì)量的參考依據(jù)，使服務(wù)的改善有更好的效果，進(jìn)一步發(fā)揮出信息的重要性。質(zhì)檢員對通話進(jìn)行人工測聽，可深入分析客服的質(zhì)量及客戶的情況，準(zhǔn)確反映出客服的能力。

3.2 調(diào)度信息智能搜索及質(zhì)檢分析

各級調(diào)度語音數(shù)據(jù)以音頻形式分散式存儲于獨(dú)立的語音服務(wù)器上，針對調(diào)度語音的質(zhì)檢分析采用人工全量或抽量聽音頻的形式，聽完一個完整的音頻文件往往需要花費(fèi)幾分鐘時間，由于工作量巨大，容易因疲累等原因造成注意力不集中，未發(fā)現(xiàn)調(diào)度語音中存在的問題，使得調(diào)度語音質(zhì)檢分析失去可操作性。由于在發(fā)生電網(wǎng)事件事故時，運(yùn)行單位負(fù)責(zé)人往往需要通過在海量的音頻文件中查找相關(guān)的調(diào)度語音，調(diào)度語音搜索困難。利用語音識別技術(shù)將非結(jié)構(gòu)的調(diào)度語音音頻轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的文本信息進(jìn)行存儲，基于自然語言關(guān)鍵詞搜索及語義理解實(shí)現(xiàn)調(diào)度文本信息的快速定位，并能夠在音頻上自動標(biāo)記查詢關(guān)鍵詞的語音位置，并自動播放，以提升調(diào)度語音質(zhì)檢效率及質(zhì)量。

3.3 在電力調(diào)度中的應(yīng)用

人機(jī)語音交互技術(shù)在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在將調(diào)度人員的專業(yè)調(diào)度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠理解和識別的機(jī)器語言，從而實(shí)現(xiàn)對發(fā)送給計(jì)算機(jī)的人工指令的有效執(zhí)行。電力系統(tǒng)調(diào)度信息包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的語義分析，需要建立結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)索引，這也是機(jī)器識別和人類語言進(jìn)一步分析的關(guān)鍵難點(diǎn)。由于電網(wǎng)設(shè)備信息較多，又涉及到檢修信息、設(shè)備故障信息、調(diào)度日志信息、設(shè)備缺陷信息、組織機(jī)構(gòu)信息、調(diào)度規(guī)程信息、運(yùn)行細(xì)則信息和投入審批信息等電網(wǎng)調(diào)控信息，因此，首先需要利用自然語言處理技術(shù)，結(jié)合電力調(diào)控的關(guān)鍵性業(yè)務(wù)，將自然語言處理的結(jié)果映射到電網(wǎng)調(diào)度操作的流程中，對電力相關(guān)業(yè)務(wù)的文檔和信息進(jìn)行歸納，實(shí)現(xiàn)分詞的數(shù)據(jù)庫建立。結(jié)合現(xiàn)有電力業(yè)務(wù)知識庫模型，對分詞的拆分結(jié)果進(jìn)行語義分析，將自然語言解析分解，并針對電網(wǎng)業(yè)務(wù)的語義重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的語音識別和語義分析。

3.4 調(diào)度指令智能校核

在配電網(wǎng)調(diào)度工作中，各級調(diào)度運(yùn)行單位一般通過電話下達(dá)調(diào)度命令。頻繁的操作任務(wù)和維護(hù)工作使得調(diào)度員每天都要打大量的電話。調(diào)度員將準(zhǔn)備好的操作票和維修任務(wù)信息以口頭方式傳遞給執(zhí)行單位。在這一過程中，很容易出現(xiàn)口頭錯誤、信息曲解等人為錯誤，導(dǎo)致不正確的操作指令被執(zhí)行，造成電網(wǎng)安全事故。因此，可通過收集配網(wǎng)調(diào)度語音語料，結(jié)合調(diào)度特殊發(fā)音處理及專業(yè)術(shù)語對語音語料進(jìn)行標(biāo)注，基于半監(jiān)督形式進(jìn)行語音識別模型訓(xùn)練，將調(diào)度錄音實(shí)時轉(zhuǎn)化為文本信息，并通過配網(wǎng)調(diào)度工作臺進(jìn)行顯示，在調(diào)度聯(lián)絡(luò)過程中，便于調(diào)度人員及時核查調(diào)度指令，有效防止調(diào)度指令下達(dá)偏差。

結(jié)束語

綜上所述，結(jié)合配網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行管理現(xiàn)狀，為提升配調(diào)調(diào)度管理效率，將基層班組人員從大量重復(fù)性工作中解放出來，提升電網(wǎng)本質(zhì)安全水平。

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