Page 68 - 《应用声学》2024年第6期

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型和语言模型进行训练，结合字典构成网络空间。
0 引言
通过搜索算法找到识别的结果，语言识别系统结构
我国双碳目标的全面展开，促使电网朝着能源 如图1所示。
互联网转型 [1] 。电力调度是电网稳定运行的基础。
传统电力调度中语声交互在有多个电话时存在信
息阻塞，无法满足调度自动化的需求 [2] 。调度语声
识别是调度自动化实现的关键技术之一，对其进行 ឦᝓ஝૶ः ஡వ஝૶ः
研究具有一定的现实意义。
目前国内外对语声识别技术进行了大量的研 ྲढ़ଢԩ ឦᝓവ
究，但该技术在电力调度中应用较少，研究主要集 یᝫጷ
中在声学模型和语言模型方面 [3−5] 。文献 [6] 提出 ܦߦവ
一种用于电力调度语声识别的改进隐马尔可夫模 یᝫጷ ឦᝓവی
型。所提方法在小规模词汇识别中效果较好，识
ܦߦവی ߚЧ
别精度达到 95.76%。文献 [7] 提出一种结合深度神
经网络和隐马尔可夫模型的电力调度语声识别方 ឦܦᝍᆊ֗ଽጊካข
法。所提方法具有较好的识别效果，识别精度达到
ྲढ़ଢԩ ஡వᣥѣ
94.63%。文献 [8] 提出一种结合改进动态时间调度
算法和改进隐马尔可夫模型的电力调度语声识别 ឦᝓᣥК
法方法。所提方法具有较好的降噪效果，且识别准
图 1 语声识别系统结构
确性较高。文献 [9] 提出一种深度神经网络用于电
Fig. 1 Structure of speech recognition system
力调度系统语声识别模型。所提方法在多种方言特
征中具有较好的识别效果，准确性较高，非常适合 (1) 特征提取：从输入的语言信号中提取声音
电网调度语声交互。为了提高电力调度语声的识别 特征，对声学模型进行训练 [12] 。
准确率，文献 [10] 提出一种基于深度卷积生成对抗 (2) 声学模型：对特征提取的声学特征进行解
性网络的电力调度语声交互模型。结果表明，相比 析，本文主要对声学模型进行了研究 [13] 。
于常规方法，所提方法在不同数据集识别中具有较 (3) 语言模型：表征词汇间的概率统计，可以区
高的识别准确率。为了提高传统声纹识别方法的准 分相同发音时的识别结果 [14] 。
确性，文献 [11] 提出一种改进的深度残差收缩网络 (4) 字典：将词或发声连接声学模型和语言模
(Deep residual shrinkage networks, DRSN)用于电 型 [15] 。
力调度语声识别。结果表明，所提方法可以有效降 (5) 搜索解码：根据声学模型，结合语言模型和
低噪声影响，具有较高的语声识别准确性。截至目 字典找到最有可能的识别结果 [16] 。
前，人工智能相关方法已初步应用于电力系统语声
识别领域，但上述语声识别的准确性和参数量有待 2 声学模型
进一步优化。
在此基础上，本文将改进的 DRSN 和改进的门 本文提出一种声学模型，将改进的 DRSN 和改
控卷积神经网络 (Gated convolutional neural net- 进的GCNN相结合，通过改进的 DRSN提取有效特
work, GCNN)结合起来用于电力调度语言识别。改 征，再通过堆叠改进的 GCNN来获取有效上下文信
进的 DRSN 提取有效特征，然后通过堆叠改进的 息。结合改进 DRSN 和改进 GCNN 用于电力调度
GCNN来获取有效上下文信息。通过试验验证了所 语言识别，最后进行训练(CTC函数) [17−19] 。图2所
提方法的优越性。 示本文声学模型整体构成。
2.1 改进DRSN
1 语声识别技术概述
DRSN 是一种人工智能方法，本质上 DRSN 由
语声识别主要由四部分组成：声学模型、语言 三部分组成 ——深度残差网络、注意力机制和软阈
模型、解码模块和特征提取。通过数据库对声学模 值函数 [20−22] 。本文将 DRSN 应用于语声识别，去