基于语音识别的政府服务热线系统设计与实现
这是一篇关于邯郸方言,语音识别,连接时序分类,Spring Boot,政府服务热线系统的论文, 主要内容为近年,国内各市先后开通了政府服务热线,目前已成为政民互动最重要的平台。面对日益增多的话务量,系统出现接通率下降、诉求回应不及时等问题。随着人工智能的发展,语音识别技术的日渐成熟,方言识别也有了一定的研究结果。以河北省邯郸市为例,本文设计并实现了基于语音识别技术的新一代政府服务热线系统,主要研究内容如下:(1)设计并建立邯郸方言语音语料库。分析研究邯郸方言结构和发音规则,设计文本语料,征集80名邯郸常住居民录制音频,对音频进行清洗、筛选、核对、标注,最后形成了31.4小时的邯郸方言语音语料库,按照10:1:1组成训练集、测试集和验证集用于模型训练。(2)针对邯郸方言识别,采用端到端语音识别方法,搭建基于卷积神经网络的连接时序分类(Connectionist Temporal Classification,CTC)运算准则声学模型。叠加多层一维卷积网络,训练得到基准模型并进行优化。为减少梯度弥散,使用融合门控卷积单元的网络GLU激活,加快收敛;为防止低资源语言训练模型过拟合,在卷积模块加入Dropout层,优化声学模型;针对低资源模型性能不佳问题,提出数据增强、增加基于RNN的外部语言模型,增强模型识别率和泛化性,并进行了实验验证。(3)设计并实现基于语音识别的新一代政府服务热线系统。语音识别模块采用B/S结构,使用Python语言、Vue框架实现,部署My SQL存储体系,识别的文字保存到数据库自动生成工单。政府热线系统的后台,使用Java语言,Spring Boot框架实现。系统主要实现两种工作模式:一是基于语音识别,实现市民语音实时在线识别为文字,自动生成工单;二是话务员手动生成工单,诉求席派单到承办单位。
基于语音识别的政府服务热线系统设计与实现
这是一篇关于邯郸方言,语音识别,连接时序分类,Spring Boot,政府服务热线系统的论文, 主要内容为近年,国内各市先后开通了政府服务热线,目前已成为政民互动最重要的平台。面对日益增多的话务量,系统出现接通率下降、诉求回应不及时等问题。随着人工智能的发展,语音识别技术的日渐成熟,方言识别也有了一定的研究结果。以河北省邯郸市为例,本文设计并实现了基于语音识别技术的新一代政府服务热线系统,主要研究内容如下:(1)设计并建立邯郸方言语音语料库。分析研究邯郸方言结构和发音规则,设计文本语料,征集80名邯郸常住居民录制音频,对音频进行清洗、筛选、核对、标注,最后形成了31.4小时的邯郸方言语音语料库,按照10:1:1组成训练集、测试集和验证集用于模型训练。(2)针对邯郸方言识别,采用端到端语音识别方法,搭建基于卷积神经网络的连接时序分类(Connectionist Temporal Classification,CTC)运算准则声学模型。叠加多层一维卷积网络,训练得到基准模型并进行优化。为减少梯度弥散,使用融合门控卷积单元的网络GLU激活,加快收敛;为防止低资源语言训练模型过拟合,在卷积模块加入Dropout层,优化声学模型;针对低资源模型性能不佳问题,提出数据增强、增加基于RNN的外部语言模型,增强模型识别率和泛化性,并进行了实验验证。(3)设计并实现基于语音识别的新一代政府服务热线系统。语音识别模块采用B/S结构,使用Python语言、Vue框架实现,部署My SQL存储体系,识别的文字保存到数据库自动生成工单。政府热线系统的后台,使用Java语言,Spring Boot框架实现。系统主要实现两种工作模式:一是基于语音识别,实现市民语音实时在线识别为文字,自动生成工单;二是话务员手动生成工单,诉求席派单到承办单位。
面向军事领域的西班牙语发音词典构建与预测研究
这是一篇关于西班牙语,发音词典,字音转换,循环神经网络,连接时序分类的论文, 主要内容为近年来,随着人工智能、大数据等技术的不断进步,以数据驱动为主要方法的自然语言处理得到了更加广泛的应用。本文拟利用数据驱动的办法实现西班牙语词汇的发音预测,从而实现西班牙语发音词典的快速构建。在西班牙语语音合成系统和语音识别系统中,发音词典是承载词汇发音信息的重要基础资源,发音词典的标注准确性以及规模大小将直接影响整个系统的性能。从语言类型学角度看,西班牙语属于屈折型语言,依靠词形变化体现不同的人称、时态、语态、单复数以及词性等。大量的词形变化导致发音词典难以覆盖新增词汇。利用字音转换技术实现自动标注,可有效缓解发音词典集外词缺失的问题。目前,国内外对西班牙语字音转换技术研究还比较匮乏,本文尝试研究西班牙语词汇发音规律,通过人工标注小型发音词典,采用数据驱动的字音转换技术,实现西班牙语发音词典的自动预测功能。本研究取得的主要成果如下:(1)研究西班牙语词汇的发音特点,设计制定了包含44个音素的西班牙语音素集,人工标注并检查核对,构建了一个涵盖91040词条的通用型西班牙语发音词典。(2)选取特定的西班牙语军事网站,通过直接下载词表和利用python编程进行网络爬虫和筛选,构建了一个涵盖22416词条的西班牙语军事词汇集。(3)通过研究对比不同的统计模型以及神经网络模型,提出了基于字符嵌入+循环神经网络(RNN)+连接时序分类(CTC)的端到端词汇标音模型。基于该模型完成了对西班牙语军事词汇集的发音预测,其准确率达到了91.88%。(4)基于Python组件streamlit设计了基于B/S架构的西班牙语军事词汇发音预测原型系统,用于测试所建模型的架构和预测发音功能,有助于研究成果的推广应用。综上,本研究基于神经网络模型对小型西班牙语发音词典进行建模,实现了西班牙语军事词汇的发音预测,完成了发音词典的快速构建过程。
基于语音识别的政府服务热线系统设计与实现
这是一篇关于邯郸方言,语音识别,连接时序分类,Spring Boot,政府服务热线系统的论文, 主要内容为近年,国内各市先后开通了政府服务热线,目前已成为政民互动最重要的平台。面对日益增多的话务量,系统出现接通率下降、诉求回应不及时等问题。随着人工智能的发展,语音识别技术的日渐成熟,方言识别也有了一定的研究结果。以河北省邯郸市为例,本文设计并实现了基于语音识别技术的新一代政府服务热线系统,主要研究内容如下:(1)设计并建立邯郸方言语音语料库。分析研究邯郸方言结构和发音规则,设计文本语料,征集80名邯郸常住居民录制音频,对音频进行清洗、筛选、核对、标注,最后形成了31.4小时的邯郸方言语音语料库,按照10:1:1组成训练集、测试集和验证集用于模型训练。(2)针对邯郸方言识别,采用端到端语音识别方法,搭建基于卷积神经网络的连接时序分类(Connectionist Temporal Classification,CTC)运算准则声学模型。叠加多层一维卷积网络,训练得到基准模型并进行优化。为减少梯度弥散,使用融合门控卷积单元的网络GLU激活,加快收敛;为防止低资源语言训练模型过拟合,在卷积模块加入Dropout层,优化声学模型;针对低资源模型性能不佳问题,提出数据增强、增加基于RNN的外部语言模型,增强模型识别率和泛化性,并进行了实验验证。(3)设计并实现基于语音识别的新一代政府服务热线系统。语音识别模块采用B/S结构,使用Python语言、Vue框架实现,部署My SQL存储体系,识别的文字保存到数据库自动生成工单。政府热线系统的后台,使用Java语言,Spring Boot框架实现。系统主要实现两种工作模式:一是基于语音识别,实现市民语音实时在线识别为文字,自动生成工单;二是话务员手动生成工单,诉求席派单到承办单位。
基于语音识别的政府服务热线系统设计与实现
这是一篇关于邯郸方言,语音识别,连接时序分类,Spring Boot,政府服务热线系统的论文, 主要内容为近年,国内各市先后开通了政府服务热线,目前已成为政民互动最重要的平台。面对日益增多的话务量,系统出现接通率下降、诉求回应不及时等问题。随着人工智能的发展,语音识别技术的日渐成熟,方言识别也有了一定的研究结果。以河北省邯郸市为例,本文设计并实现了基于语音识别技术的新一代政府服务热线系统,主要研究内容如下:(1)设计并建立邯郸方言语音语料库。分析研究邯郸方言结构和发音规则,设计文本语料,征集80名邯郸常住居民录制音频,对音频进行清洗、筛选、核对、标注,最后形成了31.4小时的邯郸方言语音语料库,按照10:1:1组成训练集、测试集和验证集用于模型训练。(2)针对邯郸方言识别,采用端到端语音识别方法,搭建基于卷积神经网络的连接时序分类(Connectionist Temporal Classification,CTC)运算准则声学模型。叠加多层一维卷积网络,训练得到基准模型并进行优化。为减少梯度弥散,使用融合门控卷积单元的网络GLU激活,加快收敛;为防止低资源语言训练模型过拟合,在卷积模块加入Dropout层,优化声学模型;针对低资源模型性能不佳问题,提出数据增强、增加基于RNN的外部语言模型,增强模型识别率和泛化性,并进行了实验验证。(3)设计并实现基于语音识别的新一代政府服务热线系统。语音识别模块采用B/S结构,使用Python语言、Vue框架实现,部署My SQL存储体系,识别的文字保存到数据库自动生成工单。政府热线系统的后台,使用Java语言,Spring Boot框架实现。系统主要实现两种工作模式:一是基于语音识别,实现市民语音实时在线识别为文字,自动生成工单;二是话务员手动生成工单,诉求席派单到承办单位。
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