基于机器学习的电力系统语音指令识别算法研究

作     者：陆增洁 黄雄健 汪诗怡 许思钦 崔若涵 姜文斌 刘亦颖 龚侃 朱欣晨 LU Zengjie;HUANG Xiongjian;WANG Shiyi;XU Siqin;CUI Ruohan;JIANG Wenbin;LIU Yiying;GONG Kan;ZHU Xinchen

作者机构：国网上海市电力公司市北供电公司上海200072 上海久隆电力(集团)有限公司上海200023 

出 版 物：《电力与能源》 (Power & Energy)

年 卷 期：2024年第45卷第4期

页      码：486-489页

摘      要：通过提高电力系统中语音指令识别技术的准确度、实时性和鲁棒性,旨在增强电力系统的可靠性和稳定性。首先分析了电力系统语音信号的预处理方法,包括信号增强、语音帧分割和频谱平滑等技术,在此基础上设计了一种基于高斯混合模型的语音指令识别算法。试验结果表明,该算法在电力系统语音控制场景下具有较高的识别准确率和实时性,同时具备良好的鲁棒性,完成能够满足电力系统复杂环境下的语音指令识别需求。研究还指出了一些改进和完善的方向,以进一步提升算法性能,满足更广泛的实际应用需求。

主 题 词：电力系统 机器学习 语音指令 语音识别 信号处理 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 080802[080802] 0808[工学-自动化类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11973/dlyny202404019

馆 藏 号：203138931...