Page 95 - 电力与能源2024年第四期

陆增洁，等：基于机器学习的电力系统语音指令识别算法研究 489

3.3 特征处理与降维 语音信号中提取特征，无需手动设计特征，从而避
在电力系统语音指令识别算法的研究中，需 免了一系列工程问题。这种方法首先会把语音信
要对语音信号进行预处理，以便后续进行声学特 号转换为卷积神经网络，然后使用池化神经网络
征提取和分类识别。语音信号的预处理主要包括 对其进行特征降维和非线性映射，最终使用完整
语音信号的采集和信号质量的增强等内容。 的神经网络对其进行分类。
在采集语音信号时，通常会使用麦克风来收 在模型训练中，基于 CNN 的算法采用端到端
集语音信息，然后对它们进行数据处理和分析。 的方式对卷积神经网络进行训练，其目标函数为
在选择麦克风时，需要考虑其方向特性和频率响 最小化误差率。同时，通过交叉验证和调整参数，

应等，以研保采集到的信号质量较高。 基于 CNN 的算法能够获得更优异的模型性能。
针对采集到的语音信号，需要进行信号质量 试验结果表明，基于 CNN 的语音指令识别算
的增强处理，以去除噪声和杂音等干扰因素。常 法在不同环境下都表现出了优异的性能。相较于
用的方法包括语音信号的去噪、增益调整、预加重 其他算法，基于 CNN 的算法具有更快的处理速度
等技术。其中，去噪是语音信号预处理的关键环 和更高的准确率，这为其在实际应用中的广泛推
节之一。 广提供了有力的支持。
在完成预处理后，需要对语音信号进行声学
5 结语
特征的提取。声学特征可以用来描述语音信号的
性质，它们可以从时间序列、频域或其他多种方法 本研究对电力系统语音指令识别算法进行了
中抽取出来，这些特征可以用来衡量语音的准确 深入研究，主要探究了基于深度学习的语音信号
性，例如短时能量、过零率、倒谱系数等。 处理方法，以提高语音指令的识别率和准确性。
最后，在完成声学特征提取后，需要进行特征 通 过 多 种 深 度 学 习 技 术 ，包 括 卷 积 神 经 网 络
处理和降维等操作，以减少数据量和特征冗余，并 （CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、注意力机制
保留对语音指令识别最为关键的特征信息。通过 （Attention Mechanism）等，对这一领域进行了全
主 成 分 分 析（PCA）、线 性 判 别 分 析（LDA）等 技 面的研究，以期获得更好的结果。
术，可以大大降低特征的复杂性，从而极大地改善 本文对电力系统语音指令识别算法进行了系

特征描述的准确性。 统的研究和分析，取得了较好的试验结果和应用
综上所述，通过对语音信号的采集与预处理、 前景。未来将在此基础上继续探索深度学习在语
声学特征提取以及特征处理与降维等环节的不断 音信号处理领域的应用，以推进语音指令识别技
优化和改进，可以显著提高电力系统语音指令识 术的发展和应用，为智能电力系统的建设和发展
别的准确率和效率，为电力系统的智能化管理提 作出更大的贡献。
供有力的技术支持。 参考文献：

［1］ 杨光辉，冯 豆，张 彪，等 . 基于网络指纹识别的电力系
4 语音指令识别算法
统应急调度动态控制技术［J］ 计算机测量与控制，2019，
.
基于 CNN 的语音指令识别算法，主要利用卷 27（2）：65-69.
［2］ 电力系统下语音识别的研究与应用［D］ 武汉：武汉工程大
.
积神经网络对语音信号进行分析和识别。相较于
学，2018.
GMM-HMM 和 DNN 两种算法，基于 CNN 的算 ［3］ 陆增洁，汪诗怡，崔若涵，等 . 基于机器学习的电力系统操
.
法具有更优异的性能和更高的准确率。 作票语音指令识别的应用研究［J］ 电力与能源，2024，45
（2）：246-250.
在语音信号预处理方面，基于 CNN 的算法与
收稿日期：2024-03-22
其他算法相似，包括语音信号的分帧、预加重、分 (本文编辑：赵艳粉）
频等。然而，特别之处是基于 CNN 的算法直接从