基于语音技术的车辆检修计算机辅助系统设计与实现
这是一篇关于语音技术,车辆检修,Julius,SAPI,SSM的论文, 主要内容为语音技术是一门融合了语言学、声学、计算机学等多学科的人工智能技术。近年来随着计算机性能的不断提升,信号处理技术的不断完善以及人工智能理论的不断突破。语音技术日益成熟,并且已经具备了较强的应用属性,国内外都纷纷将语音技术应用到各行各业中,去代替传统技术并解决疑难问题。在车辆研究领域,车辆检修是十分重要的一环。目前所采用的车辆检修方式存在错检、漏检,检修效率低,检修手工记录,检修成本高等问题。伴随着车辆检修业务的不断调整以及社会向信息化发展的趋势,这种检修方式已经无法满足现代车辆检修业务的需求。因此,本文针对以上问题,通过利用数据库技术、网络技术和日益成熟的语音技术,设计了一套基于语音技术的车辆检修计算机辅助系统。系统采用语音技术取代纸质检修表,实现了无纸化办公;通过简化车辆检修流程,节约检修成本,提高检修效率。本文选用SSM框架对系统进行详细的实现,并将系统分为四个模块:ASR模块、TTS模块、检修管理员系统、检修专员系统。ASR模块采用Julius作为语音识别引擎,并被编译成动态链接库DLL,负责对检修结果语音进行识别;TTS模块采用SAPI作为语音合成引擎,并被编译成动态链接库DLL,负责对检修条目语音进行生成;检修管理员系统又包含检修条目管理模块、待检修条目生成模块、检修结果管理模块和语音参数配置模块,帮助检修管理员统一管理检修条目和检修结果;检修专员系统由检修专员客户端和Jabra语音设备组成,帮助检修专员高效的开展车辆检修工作。其中检修管理员系统调用了 TTS模块,检修专员系统调用了 ASR模块。系统功能测试表明,本文所提出的基于语音技术的车辆检修计算机辅助系统具备通过应用语音技术辅助用户进行车辆检修的能力,能够解决传统检修方式的不足。
基于语音技术的车辆检修计算机辅助系统设计与实现
这是一篇关于语音技术,车辆检修,Julius,SAPI,SSM的论文, 主要内容为语音技术是一门融合了语言学、声学、计算机学等多学科的人工智能技术。近年来随着计算机性能的不断提升,信号处理技术的不断完善以及人工智能理论的不断突破。语音技术日益成熟,并且已经具备了较强的应用属性,国内外都纷纷将语音技术应用到各行各业中,去代替传统技术并解决疑难问题。在车辆研究领域,车辆检修是十分重要的一环。目前所采用的车辆检修方式存在错检、漏检,检修效率低,检修手工记录,检修成本高等问题。伴随着车辆检修业务的不断调整以及社会向信息化发展的趋势,这种检修方式已经无法满足现代车辆检修业务的需求。因此,本文针对以上问题,通过利用数据库技术、网络技术和日益成熟的语音技术,设计了一套基于语音技术的车辆检修计算机辅助系统。系统采用语音技术取代纸质检修表,实现了无纸化办公;通过简化车辆检修流程,节约检修成本,提高检修效率。本文选用SSM框架对系统进行详细的实现,并将系统分为四个模块:ASR模块、TTS模块、检修管理员系统、检修专员系统。ASR模块采用Julius作为语音识别引擎,并被编译成动态链接库DLL,负责对检修结果语音进行识别;TTS模块采用SAPI作为语音合成引擎,并被编译成动态链接库DLL,负责对检修条目语音进行生成;检修管理员系统又包含检修条目管理模块、待检修条目生成模块、检修结果管理模块和语音参数配置模块,帮助检修管理员统一管理检修条目和检修结果;检修专员系统由检修专员客户端和Jabra语音设备组成,帮助检修专员高效的开展车辆检修工作。其中检修管理员系统调用了 TTS模块,检修专员系统调用了 ASR模块。系统功能测试表明,本文所提出的基于语音技术的车辆检修计算机辅助系统具备通过应用语音技术辅助用户进行车辆检修的能力,能够解决传统检修方式的不足。
基于Julius语音识别技术的的车辆检修管理系统设计
这是一篇关于车辆检修,系统,语音识别,优化的论文, 主要内容为2019年我国的汽车保有量总量达到2.6亿辆,全球汽车保有量也连年突破新高,汽车检修市场日益增大。而在传统车辆检修行业的检修流程中,存在纸质检修单污染、容易错检漏检、检修流程复杂、检修效率低下等问题。为了解决上述问题,结合语音识别技术设计了一款车辆检修管理系统,实现了检修流程的无纸化、电子化,降低了检修成本,简化了检修流程,提高了检修效率。车辆检修管理系统基于C/S客户端服务器模型架构,基于WPF框架、Julius语音识别引擎、微软语音合成API、Spring Boot开发框架和Tomcat服务器等技术完成了车辆检修管理系统的客户端和服务器端,在客户端完成车辆检修流程控制,在服务器端完成车辆检修结果存储。在实现车辆检修管理系统的基础上,对系统的语音识别性能进行了优化研究,最终通过利用DNN训练声学模型解决数字识别困难的问题,利用字典分割隔离不同检修类型项目的识别结果和增加语音反馈提高单次检修任务识别率的方式,使系统的语音识别性能达到较高的范围,提升了系统的可用性。在训练DNN模型的过程中,发现一种利用关键音素减少日语数字训练集的方法。通过组合关键音素,利用一百三十七个数字覆盖了零到九十九这一万个数字的因素组合情况,大幅减少训练DNN模型时需要的训练集大小。测试表明,最终实现的车辆检修管理系统具有较高的语音识别率,较好的使用体验,能够帮助简化车辆检修流程、提升检修效率、促进无纸化车辆检修。
基于语音技术的车辆检修计算机辅助系统设计与实现
这是一篇关于语音技术,车辆检修,Julius,SAPI,SSM的论文, 主要内容为语音技术是一门融合了语言学、声学、计算机学等多学科的人工智能技术。近年来随着计算机性能的不断提升,信号处理技术的不断完善以及人工智能理论的不断突破。语音技术日益成熟,并且已经具备了较强的应用属性,国内外都纷纷将语音技术应用到各行各业中,去代替传统技术并解决疑难问题。在车辆研究领域,车辆检修是十分重要的一环。目前所采用的车辆检修方式存在错检、漏检,检修效率低,检修手工记录,检修成本高等问题。伴随着车辆检修业务的不断调整以及社会向信息化发展的趋势,这种检修方式已经无法满足现代车辆检修业务的需求。因此,本文针对以上问题,通过利用数据库技术、网络技术和日益成熟的语音技术,设计了一套基于语音技术的车辆检修计算机辅助系统。系统采用语音技术取代纸质检修表,实现了无纸化办公;通过简化车辆检修流程,节约检修成本,提高检修效率。本文选用SSM框架对系统进行详细的实现,并将系统分为四个模块:ASR模块、TTS模块、检修管理员系统、检修专员系统。ASR模块采用Julius作为语音识别引擎,并被编译成动态链接库DLL,负责对检修结果语音进行识别;TTS模块采用SAPI作为语音合成引擎,并被编译成动态链接库DLL,负责对检修条目语音进行生成;检修管理员系统又包含检修条目管理模块、待检修条目生成模块、检修结果管理模块和语音参数配置模块,帮助检修管理员统一管理检修条目和检修结果;检修专员系统由检修专员客户端和Jabra语音设备组成,帮助检修专员高效的开展车辆检修工作。其中检修管理员系统调用了 TTS模块,检修专员系统调用了 ASR模块。系统功能测试表明,本文所提出的基于语音技术的车辆检修计算机辅助系统具备通过应用语音技术辅助用户进行车辆检修的能力,能够解决传统检修方式的不足。
基于Julius语音识别技术的的车辆检修管理系统设计
这是一篇关于车辆检修,系统,语音识别,优化的论文, 主要内容为2019年我国的汽车保有量总量达到2.6亿辆,全球汽车保有量也连年突破新高,汽车检修市场日益增大。而在传统车辆检修行业的检修流程中,存在纸质检修单污染、容易错检漏检、检修流程复杂、检修效率低下等问题。为了解决上述问题,结合语音识别技术设计了一款车辆检修管理系统,实现了检修流程的无纸化、电子化,降低了检修成本,简化了检修流程,提高了检修效率。车辆检修管理系统基于C/S客户端服务器模型架构,基于WPF框架、Julius语音识别引擎、微软语音合成API、Spring Boot开发框架和Tomcat服务器等技术完成了车辆检修管理系统的客户端和服务器端,在客户端完成车辆检修流程控制,在服务器端完成车辆检修结果存储。在实现车辆检修管理系统的基础上,对系统的语音识别性能进行了优化研究,最终通过利用DNN训练声学模型解决数字识别困难的问题,利用字典分割隔离不同检修类型项目的识别结果和增加语音反馈提高单次检修任务识别率的方式,使系统的语音识别性能达到较高的范围,提升了系统的可用性。在训练DNN模型的过程中,发现一种利用关键音素减少日语数字训练集的方法。通过组合关键音素,利用一百三十七个数字覆盖了零到九十九这一万个数字的因素组合情况,大幅减少训练DNN模型时需要的训练集大小。测试表明,最终实现的车辆检修管理系统具有较高的语音识别率,较好的使用体验,能够帮助简化车辆检修流程、提升检修效率、促进无纸化车辆检修。
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