基于自然语言处理的电力调度语音识别方法

胡州明; 唐冬来; 李玉; 朱海萍; 宋卫平; 颜涛

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基于自然语言处理的电力调度语音识别方法

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为了解决新能源电站调度中存在语音交流处理能力不足、语音识别准确率低的问题,提出了一种基于自然语言处理的电力虚拟调度方法。通过动态时间规整算法提取新能源场站调度语音中的特征信息;采用自然语言处理将调度语音的特征信息进行预处理,降低高维语音空间识别难度,并提取语音文本的词袋特征。在此基础上,通过多标签分类进行上下文关联分析,获得新能源场站调度语音的文本信息。在某省的新能源场站调度中应用所提方法,其在单条调度语言处理时长和语音识别准确率方面较隐马尔科夫方法低0.058 s和4.66%。应用结果表明,所提方法优于隐马尔科夫方法,验证了所提方法的有效性。

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来源
《微型电脑应用》 |2023年第6期|171-174|共4页
作者
胡州明; 唐冬来; 李玉; 朱海萍; 宋卫平; 颜涛;
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作者单位

四川中电启明星信息技术有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电子计算机在电力系统中的应用;
关键词
电力调度; 语音识别; 自认语言处理; 词袋特征;

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