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面向电力巡检语音指令识别后的文本纠错算法

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为了解决面向公共领域的语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)在识别电力巡检专有指令时识别率低的问题,提出了基于模型匹配的电力巡检语音识别后文本纠错算法.首先对庞大的电力巡检指令词库进行预处理并构造电力语法模型,建立电力词汇间的联系,然后对该模型下的电力词汇构建汉字和拼音AC自动机(Aho-Corasick Automaton,ACA)分别进行识别串精确匹配下的查错和纠错,最后针对精确匹配下纠错失败的问题设计模糊匹配算法,进一步实现语音识别后文本的模糊纠错,从而优化了电力巡检语音识别后文本纠错的性能.实验结果表明,在满足实际的应用需求的情况下,该算法解决了电力巡检语音指令词的误识别问题,显著提高了纠错正确率.
Text Error Correction Algorithm After Speech Command Recognition for Power Inspection

陈楠、曹雪虹、焦良葆、孟琳、徐逸、张四维

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南京工程学院人工智能产业技术研究院 南京 211167

国网南京供电公司 南京 210009

语音识别 电力语法模型 AC自动机 精确匹配 模糊匹配

国家自然科学基金青年基金

61903183

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.01.023

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(1)
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