一种应用于电力调度的语音指令虚拟机器人的制作方法

乐器;声学设备的制造及制作,分析技术1.本发明涉及电力调度领域，具体涉及一种应用于电力调度的语音指令虚拟机器人。背景技术：2.调度指令是指电网调度机构值班调度员对其下级值班调度员或调度管辖厂站值班员发布有关运行和操作的指令。回令是指向调度汇报调度指令的执行情况，让调度随时都能正确掌握其管辖设备的状态。3.现有的调度指令发令及回令，主要是以人工执行为主，存在大量的人工重复性、机械性工作。主要的缺点是人工作业存在一定的出错可能性，工作枯燥浪费时间，需要改进。技术实现要素：4.本发明的目的在于提供一种应用于电力调度的语音指令虚拟机器人，以解决上述背景技术中提出的问题。5.为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种应用于电力调度的语音指令虚拟机器人，包括：自动语音识别模块，用于识别语音，将人的语音转换为文本；计算机语音合成模块，用于把计算机中任意出现的文字转换成自然流畅的语音输出；自然语音处理模块，用于接收自然语言；通过概率算法转译自然语言；分析自然语言并输出结果；自动语音识别模块连接自然语音处理模块，计算机语音合成模块连接自然语音处理模块；虚拟机器人语音指令运行过程包括：步骤1：预令下令开始；步骤2：获取下令任务；步骤3：获取接令人联系方式；步骤4：发起呼叫；步骤5：人机对话；步骤6：预令通知结束。6.作为本发明再进一步的方案：步骤2中：虚拟机器人接收开票系统下发的指令票，提前（提前时间多少可设定）对接令对象进行下令预通知。7.作为本发明再进一步的方案：步骤3中：虚拟机器人在通讯录中获取接令人的电话号码。8.作为本发明再进一步的方案：步骤4中：虚拟机器人通过调度台电话向接令对象发起电话通知。9.作为本发明再进一步的方案：步骤5中：虚拟机器人告知对方有操作需要执行，并告知工作内容和工作时间，接令人电话答复了解事项。10.作为本发明再进一步的方案：步骤5中接令人回令异常时，经过异常处理流程到达步骤6下令结束；回令正常时，虚拟机器人不在发令，到达步骤6下令结束，回令正常时，虚拟机器人发令时再次进行判断接令人是否回令异常。11.作为本发明再进一步的方案：虚拟机器人对语音识别模型训练优化，其步骤包括：步骤s1：准备测试集；步骤s2：上传测集评估基础模型；步骤s3：获取评估报告选择基础模型；步骤s4：上传训练文本；步骤s5：迭代训练；步骤s6：上线模拟；步骤s7：调用模型。12.作为本发明再进一步的方案：虚拟机器人对语音识别模型训练优化过程中包括人工校正工具。13.相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明实现特定场景的自然语言理解，针对电力调度下达调度指令，以及接令方的回令，将交互过程语音准确转译成文字，并对文字进行分词和语义提取，最终实现常规调度指令由虚拟机器人来进行下发，与现场人员进行多轮对答，减少人工干预，以致替代人工。附图说明14.图1为一种应用于电力调度的语音指令虚拟机器人的预令下令流程图。15.图2为一种应用于电力调度的语音指令虚拟机器人的回令异常流程图。16.图3为虚拟机器人语音识别模型训练优化流程图。具体实施方式17.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。18.请参阅图1和图2，一种应用于电力调度的语音指令虚拟机器人，包括：自动语音识别模块，用于识别语音，将人的语音转换为文本；计算机语音合成模块，用于把计算机中任意出现的文字转换成自然流畅的语音输出；自然语音处理模块，用于接收自然语言；通过概率算法转译自然语言；分析自然语言并输出结果；自动语音识别模块连接自然语音处理模块，计算机语音合成模块连接自然语音处理模块；虚拟机器人语音指令运行过程包括：步骤1：预令下令开始；步骤2：获取下令任务；步骤3：获取接令人联系方式；步骤4：发起呼叫；步骤5：人机对话；步骤6：预令通知结束。19.在具体实施例中：本技术基于asr及tts技术，并实现在特定场景的nlp，常见的类似案例主要应用于客服系统的人机对话系统。20.asr，英文的全称是automated speech recognition，即自动语音识别技术（自动语音识别模块），它是一种将人的语音转换为文本的技术。由于语音信号的多样性和复杂性，目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能，或者说只能应用于某些特定的场合。语音识别系统的性能大致取决于以下4类因素：1.识别词汇表的大小和语音的复杂性；2.语音信号的质量；3.单个说话人还是多说话人；4.硬件。21.tts，英文全称是texttospeech，即文语转换，又称为计算机语音合成（计算机语音合成模块），它的过程和asr刚好相反，是把计算机中任意出现的文字转换成自然流畅的语音输出。一般认为，语音合成系统包括三个主要的组成部分：文本分析模块、韵律生成模块和声学模块。目前，tts的技术已经可以达到商业化的地步。22.自然语言处理（nlp）是一种专业分析人类语言的人工智能（自然语音处理模块）。它的工作原理是这样的：1、接收自然语言，这种语言是通过人类的自然使用演变而来的，我们每天都用它来交流。23.2、转译自然语言，通常是通过基于概率的算法。24.3、分析自然语言并输出结果。25.简而言之，这就是一个创建算法的过程。26.基于以上提及的asr、tts、nlp技术，针对调度下令进行人机对话。系统根据下令的需求，将调度指令通过tts的方式，转换成语音电话呼叫接令方，同时通过asr技术，对接令方的回复进行识别，并结合nlp技术，将回复的内容进行分解，对照标准的调度令，判断对方回令是否有异常。双方通过多轮的对话，完成一次调度令的下达和回令确认。27.在本实施例中：请参阅图1，步骤2中：虚拟机器人接收开票系统下发的指令票，提前一天（可配）对接令对象进行下令预通知。28.步骤1先完成预令下令准备，步骤2中虚拟机器人通过计算机语音合成模块（tts）对接令对象进行下令预通知。29.在本实施例中：请参阅图1，步骤3中：虚拟机器人在通讯录中获取接令人的电话号码。30.在本实施例中：请参阅图1，步骤4中：虚拟机器人通过调度台电话向接令对象发起电话通知。31.在本实施例中：请参阅图1，步骤5中：虚拟机器人告知对方有操作需要执行，并告知工作内容和工作时间，接令人电话答复了解事项。32.虚拟机器人接收接令对象的回令语音，通过自动语音识别模块（asr）对回复语音进行识别，并结合自然语音处理模块（nlp），将回复的内容进行分解，对照标准的调度令，判断对方回令。33.在本实施例中：请参阅图2，步骤5中接令人回令异常时，经过异常处理流程到达步骤6下令结束；回令正常时，虚拟机器人不在发令，到达步骤6下令结束，回令正常时，虚拟机器人发令时再次进行判断接令人是否回令异常。34.在对照标准的调度令时，发现接令对象的回复语音异常，异常处理流程启动，结束下令，同时虚拟机器人存储该信息，便于查阅。35.在本实施例中：请参阅图3，虚拟机器人对语音识别模型训练优化，其步骤包括：步骤s1：准备测试集；步骤s2：上传测集评估基础模型；步骤s3：获取评估报告选择基础模型；步骤s4：上传训练文本；步骤s5：迭代训练；步骤s6：上线模拟；步骤s7：调用模型。36.在某些领域，其专业词汇虚拟机器人未录入，将会导致虚拟机器人认为接令对象回令异常，启动异常处理流程，这里通过添加测试集，并通过迭代训练来完成虚拟机器人对专业词汇的录入，在进一步通过上线模型、调用模型进行测试。37.在本实施例中：请参阅图3，虚拟机器人对语音识别模型训练优化过程中包括人工校正工具。38.在测试过程中，发现特定词汇虚拟机器人识别错误，通过人工校正。39.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。40.此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。









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