【摘 要】
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航海模拟器是重要的船员驾驶培训设备,目前航海模拟器中的VHF通话培训采用教师回复学生端的通话进行练习。对数量庞大的学生进行培训导致教师通话任务繁重,培训效率较低。近年来随着人工智能的不断发展,自动应答系统逐渐开始代替人工服务,对常见的问题给出自动答复,从而减少人力资源成本,提高工作效率。此外,以语音形式实现人机交互比传统的键盘、鼠标交互更加便捷、高效,语音识别技术逐步应用在娱乐和生活等诸多领域。考
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航海模拟器是重要的船员驾驶培训设备,目前航海模拟器中的VHF通话培训采用教师回复学生端的通话进行练习。对数量庞大的学生进行培训导致教师通话任务繁重,培训效率较低。近年来随着人工智能的不断发展,自动应答系统逐渐开始代替人工服务,对常见的问题给出自动答复,从而减少人力资源成本,提高工作效率。此外,以语音形式实现人机交互比传统的键盘、鼠标交互更加便捷、高效,语音识别技术逐步应用在娱乐和生活等诸多领域。考虑到在航海模拟器的应用环境中,学生的非标准英语发音的特点,本文设计创建VHF通话英文数据集,构建具有针对性的语音识别系统,在语音识别的基础上,实现对VHF通话常见问题的应答。本文搭建的语音交互应答系统用于航海模拟器中,实现系统对常见问题的应答,而系统无法回复的复杂问题仍然由教师应答,由此减轻教师通话任务,同时为船舶交通服务中心实现智能化服务提供参考思路。本文的主要工作内容概括如下:（1）VHF数据集的创建和处理。设计VHF通话的语料内容并录制为音频文件,编写脚本将音频文件处理为语音识别工具kaldi可直接处理的音频格式,并对语音进行文本标注;另外编写预处理脚本,在实验前准备kaldi可读取的标准数据文件。（2）语音识别实现。采用创建的VHF数据集训练高斯混合隐马尔可夫模型,通过特征增强后取得14.03%的词错误率,将大规模公开数据集Librispeech训练的GMM-HMM模型作为基线,通过对比分析证明VHF数据集的模型效果较好,因此基于识别性能最好的LDA+MLLT+SAT模型建立语音识别系统;然后采用Librispeech训练深度神经网络声学模型,实验结果表明,GMM-HMM的词错误率为12.54%,而DNN-HMM的词错误率为9.66%,然后改进声学模型,基于TDNN建模的词错误率下降到6.95%,由此证明深度神经网络模型对海量数据的声学建模能力强于高斯混合模型,而且TDNN模型相比DNN模型能够进一步提高识别效果。通过大规模数据集实验为后续设计特定领域语料更丰富的专用数据集以及进一步提高系统性能奠定基础。（3）自动应答系统实现。将船用VHF通话内容作为语料,基于chatterbot框架构建检索式自动应答系统,最后将语音识别、自动应答和语音合成各功能模块结合在一起,实现pipeline方式的语音交互自动应答系统,并以图形化界面展示。
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