外业调绘系统中的语音识别技术研究

发布时间：2017-10-05 11:21

  本文关键词：外业调绘系统中的语音识别技术研究

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【摘要】：语言交流是人类最自然便捷的交流方式,而语音交互则是人机交互领域最直接的交互方式之一。针对外业调绘工作中,人机交互方式仍然仅使用图形显示器、虚拟键盘和多点触控等相对匮乏的方式,造成要素属性编辑工作繁琐的现状,基于智能语音交互技术中语音识别技术的研究现状,本文尝试将语音识别技术引入到外业调绘系统中,让调绘系统能够“听懂”人类语言,使用语音识别技术来辅助作业,为外业调绘中的要素属性编辑工作提供一种更为方便、快捷、高效的交互方式。本文就语音识别技术在外业调绘系统里要素属性编辑中的应用展开研究,主要研究内容包括:1.研究现有的语音识别理论与技术,选取微软的SAPI作为语音识别开发工具,分析其框架结构和内容,总结将语音识别技术引入到外业调绘系统中的关键问题:语音识别开发、语法规则定义和语义理解建模。2.分析SAPI开发工具的环境配置、核心接口和应用需求,设计孤立词语音识别程序开发流程,构建简单的语音识别程序。通过测试不同模式下语音识别程序的正确识别率,选择命令控制模式开发语音识别程序。3.分析外业调绘中要素属性编辑的语言特征和对话模式,构建要素属性相关词汇库、整理语法规则结构,自定义适用于要素属性编辑的语法规则,并对其进行测试。4.研究领域汉语言理解的特性,构建基于要素属编辑语法规则的语义理解模型,分析SAPI语法规则中关键字的提取方法,并按语义理解模型将语音信息映射为相应的功能函数,从而以语音方式对要素属性进行编辑。本文选取微软的SAPI作为语音识别开发工具,自定义适用于要素属性编辑的语法规则和语义理解模型,实现了以语音方式编辑要素属性的功能,使调绘系统具备了一定的人工智能。
【关键词】：外业调绘 属性编辑 语音识别 SAPI
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN912.34
【目录】：

• 摘要4-5
• 英文摘要5-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景和意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 国内外研究历史和现状12-16
• 1.2.1 语音识别技术12-14
• 1.2.2 外业调绘系统14-16
• 1.3 论文研究目标16
• 1.4 研究内容与组织结构16-18
• 第二章 语音识别理论技术18-28
• 2.1 语音识别理论18-21
• 2.1.1 语音识别的概念18
• 2.1.2 语音识别流程分析18-20
• 2.1.3 语音识别系统的体系架构20-21
• 2.1.4 语音识别系统的性能指标21
• 2.2 基于SAPI的语音识别技术21-26
• 2.2.1 语音识别开发工具选择22-23
• 2.2.2 Microsoft Speech SDK组成23
• 2.2.3 Microsoft Speech SDK框架结构23-24
• 2.2.4 SAPI的核心接24-25
• 2.2.5 语音识别应用的体系架构25-26
• 2.3 基于SAPI语音识别应用的关键问题26-27
• 2.3.1 语音识别开发26
• 2.3.2 语法规则定义26-27
• 2.3.3 语义理解建模27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 基于SAPI的语音识别技术实现28-36
• 3.1 基于SAPI语音识别开发环境28-29
• 3.1.1 Visual C++开发环境28
• 3.1.2 语音识别开发环境配置28-29
• 3.2 基于SAPI的语音识别程序29-31
• 3.2.1 语音识别程序设计29
• 3.2.2 语音识别开发流程29-30
• 3.2.3 语音识别具体步骤30-31
• 3.3 语音识别模式选择31-35
• 3.3.1 听说模式32-33
• 3.3.2 命令控制模式33-34
• 3.3.3 两种模式的比较34-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 外业调绘中的语法规则36-49
• 4.1 SAPI的语法格式36-40
• 4.1.1 SPAI的纯文本语法格式36-38
• 4.1.2 语法标签38-40
• 4.2 外业调绘中的语法规则40-48
• 4.2.1 要素属性相关词汇库40-42
• 4.2.2 要素属性编辑语法分析42-43
• 4.2.3 语法规则结构43-44
• 4.2.4 自定义语法规则44-48
• 4.2.5 自定义语法规则测试48
• 4.3 本章小结48-49
• 第五章 基于语法规则的语义理解49-57
• 5.1 语言理解49-51
• 5.1.1 自然语言理解49-50
• 5.1.2 汉语自然语言理解50
• 5.1.3 领域汉语语言理解50-51
• 5.2 基于语法规则的语义理解51-55
• 5.2.1 语义理解模型51-52
• 5.2.2 提取关键词52-54
• 5.2.3 功能映射54-55
• 5.3 语义理解实现55-56
• 5.4 本章小结56-57
• 结论与展望57-59
• 结论57
• 展望57-59
• 参考文献59-62
• 攻读硕士期间的主要成果62-63
• 致谢63

【参考文献】

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本文编号：976502