面向电力行业的热词语音识别技术

• 作者: 张云翔 李智诚
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 自然语言处理 语音识别 CTC Transformer
• 年，卷（期）: 2020,（22）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 14-17
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.22.003

摘要

随着智能电网的高速发展,电网业务中对语音识别的需求也在不断增加.然而面向公共领域的语音识别技术很难识别出电网特有的专业信息词汇,使得电力行业语音的识别准确率不高.基于此,设计一种面向电力行业的热词语音识别技术,技术首先构建CTC声学模型将语音信息转化为基本音素信息,再利用电力行业热词库构建针对电力数据的Transformer语言模型,最后通过语言模型和发音字典将基本音素信息解码为中文信息,并通过基于南网信息系统语料库的实验验证该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张云翔		20	16	3.0	3.0
2	李智诚		4	3	1.0	1.0