語音識別技術在電網服務業中的應用研究

榮龍 李然 謝杜娟 肖惠仁 吳俊豪

摘要：為了進一步提高營業廳的服務水平，提供更加智能化、多元化和互動性的自助式電力服務，本文采用語音識別技術，結合開放式、自助式、無紙化業務辦理的擴展應用建設，構建智能營業廳機器人服務系統;研究結果表明：運用語音識別技術可以為客戶服務提供新的交互渠道，幫助供電企業節省人力成本，實現了與營銷業務應用無縫集成、數據共享融合及客戶資料電子化采集和管理，全面優化營業廳客戶服務流程和體驗。

關鍵詞：電網企業;語音識別技術;智能營業廳機器人;服務系統

1? 引言

隨著電力體制改革和能源互聯網建設的飛速發展，互聯網，人工智能，大數據等尖端技術的飛速發展，建設高效的客戶服務中心和高質量的客戶服務體系

已成為電網企業發展的必然舉措[1-2]。早期的大多數供電局業務辦理仍然依靠傳統的營業廳柜臺客戶服務人員來完成，等待時間過長會引起不滿意，導致客戶體驗和滿意度低，無法體現電網企業服務體系的創新[3]。

為了進一步提高營業廳的服務水平，提供更加智能，多元化和互動性的自助式電力服務。本文通過運用語音識別技術來實現智能化、自助化和無柜臺化的設計，為電力主動式電力營銷提供便捷途徑，實現智能化的用電服務，提升了業務辦理效率，減少排隊等待時間，提升客戶滿意度，幫助企業逐步實現營銷服務的專業集約管理，顯著降低了綜合的服務人工成本，直接的經濟效益很可觀[4]。

2? 語音識別技術

語音識別的研究工作可以追溯到20世紀50年代AT&T貝爾實驗室的Audrey系統，它是第一個可以識別十個英文數字的語音識別系統。計算機技術的發展為語音識別的實現提供了硬件和軟件的可能，語音信號線性預測編碼（LPC）技術和動態時間規整（DTW）技術的提出，有效解決了語音信號的特征提取和不等長匹配問題。這一時期的語音識別主要基于模板匹配原理，研究領域局限在特定人，小詞匯表的孤立詞識別，實現了基于線性預測倒譜和DTW技術的特定人孤立詞語音識別系統;同時提出了矢量量化（VQ）和隱馬爾可夫模型（HMM）理論。

隨著應用領域的擴大，小詞匯表、特定人、孤立詞等這些對語音識別的約束條件需要放寬，與此同時也帶來了許多新的問題：第一，詞匯表的擴大使得模板的選取和建立發生困難;第二，連續語音中，各個音素、音節以及詞之間沒有明顯的邊界，各個發音單位存在受上下文強烈影響的協同發音（Co-articulation）現象;第三，非特定人識別時，不同的人說相同的話相應的聲學特征有很大的差異，即使相同的人在不同的時間、生理、心理狀態下，說同樣內容的話也會有很大的差異;第四，識別的語音中有背景噪聲或其他干擾。因此原有的模板匹配方法已不再適用。

統計方法將研究者的視線從微觀轉向宏觀，不再刻意追求語音特征的細化，而是更多地從整體平均（統計）的角度來建立最佳的語音識別系統。在聲學模型方面，以Markov鏈為基礎的語音序列建模方法HMM（隱式Markov鏈）比較有效地解決了語音信號短時穩定、長時時變的特性，并且能根據一些基本建模單元構造成連續語音的句子模型，達到了比較高的建模精度和建模靈活性。在語言層面上，通過統計真實大規模語料的詞之間同現概率即N元統計模型來區分識別帶來的模糊音和同音詞。另外，人工神經網絡方法、基于文法規則的語言處理機制等也在語音識別中得到了應用。

從當前的語音識別技術發展看來，基礎理論和技術框架已經基本成熟，目前主要是基于深度神經網絡的識別架構，再加上大規模的真實數據訓練，目前在一般的對話識別率上已基本上接近或超過人工識別的水平。但是在語義理解和知識圖譜等認知技術，目前還沒有形成通用的技術框架，這部分有待突破性進展。

為解決語音識別技術這一難點，首先是針對專業領域的優化，特別是像電力領域，通常專用詞匯比較多，因此需要有定制的語言業務知識庫，實現對業務知識點語言關鍵字匹配規則，業務辦理引導規則和自然語言對應規則的梳理，在查詢、搜索、路徑導航等方面也同樣需要做針對性的優化。其次是是語音交互設計問題，這是語音技術產品化的重中之重，現在的物聯網設備，大到汽車、空調、機器人，小到玩具、穿戴設備等，有大有小、有帶屏幕和不帶屏幕、涉及不同的應用領域，交互方式差異非常大，因此本文主要根據所采用的多媒體語言交互設備針對性優化語義理解和知識圖譜。

3? 案例驗證

基于語音識別技術來構建智能營業廳機器人客戶服務系統的設計，對原有的電網企業服務系統進行完善。

智能營業廳語音機器人，又叫做智能外呼軟件。是在傳統的外呼系統的基礎上，加入了自然語言處理、語音識別、語義理解等多項人工智能技術，通過機器去做大量重復性工作，企業降本提效的核心訴求將得以破解。簡單地說，這項研究就是替代人工來服務電網公司客戶的。

面對海量的客戶需求、重復的工作內容、高強度的服務壓力等存在，諸多問開始逐漸暴露。而智能語音機器人則可以有效的規避這些問題，成本和效率等方面優勢突出。其不僅為客戶服務提供新的交互渠道，幫助供電企業節省人力成本，幫助企業逐步實現營銷服務的專業集約管理，逐步實現營業廳智能化、自助化和無柜臺化，還能夠提升客戶的感官體驗，提高用戶滿意度，提升電網服務形象。所以，智能營業廳機器人出現存在一定的必然性。

3.1? 智能語音機器人的工作原理和核心

智能營業廳機器人作為新一代人工智能機器人平臺，整合了最先進的云計算、分布式微服務、大數據，應用了目前最前沿的自然語義處理及深度學習算法，為客戶的產品插上人工智能的翅膀，施展自己的AI創新能力。

（一）語音識別系統：就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高技術。主要包括特征提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。

（二）話術（能聽會說的處理系統）：也就是機器人執行任務的指令，通常會分成三部分：主流程+問答環節+特殊環節。主流程一般是主動獲取信息，把握主線;問答環節是應對客戶的提問;而特殊環節主要是應對特殊情況。

（三）售后服務：智能語音機器人是人工智能，所以其實是需要人工干預的，比如話術的設置、關鍵詞的完善等等，這是一個動態的過程。

在使用中，機器人客戶端會整理出未能識別的或者生僻的字詞，這就需要對話術做一個補充。只有經過大量真實外呼數據的訓練優化，才能成為效果一流的智能語音機器人，把人工智能發揮到最優的狀態。

3.2? 智能營業廳機器人的核心功能

機器人正在以機器人硬件為載體，依托云計算、大數據、物聯網，打造“人工智能+電網行業”模式，深化智能營業廳的建設。

1.迎賓接待

當用戶走進營業廳，主動轉向迎賓并播放歡迎語，吸引用戶進行體驗，為顧客提供相應服務。

2.業務咨詢

機器人全面掌握營業廳中的各項業務，為用戶提供專業的電網企業客戶服務業務和電網政策常識解答。

4.業務辦理

與營業廳中業務進行對接，進行業務預辦理，同時引導顧客使用自助設備完成業務辦理。

5.宣傳播報

將LED顯示屏、電視等多媒體終端功能集于一身，語音、視頻、圖片、文字多種方式宣傳國家政策、業務最新動態等內容。

6.業務大廳

機器人實現在營業廳內實現接待引導功能，對來廳用戶進行窗口指引、業務流程引導、業務解答等服務。

7.自助服務

可通過機器人端進行業務咨詢、業務預辦理、服務窗口引導、自助區導航等自助服務。

8.現場監督

通過機器人管理后臺，了解現場機器人的工作狀態、問答內容等情況，并且可以實現現場監督、實時操控機器人、音視頻協同等操作。

9.人工坐席

當服務機器人遇到無法解決的問題時，可轉接后臺人工坐席，人工客服介入遠程控制，機器人+人工的雙重保障服務。其服務場景示意圖如圖1所示。

4? 結束語

語音識別技術作為當前人工智能落地最成熟的產品，在AI席卷全球時，圍繞語音交互的產品之爭正愈演愈烈，大到國內外科技巨頭、小到個人的創業團隊都在暗流涌動，各種智能解決方案層出不窮。智能營業廳機器人是我們把語音技術運用于實際的一個嘗試，涉及的問題方方面面，除了要設計機器人運轉流程和系統結構還要綜合考慮環境觀眾等外部因素。語音識別技術將在電網企業客戶服務業發展中被廣泛應用，以提供更加智能化、互動化的服務。

參考文獻

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