面向铁路旅客服务应用的语音识别模型研究.docx

在铁路旅客服务应用中，语音识别技术正逐步发挥着重要作用，尤其在提升旅客体验和效率方面。传统的语音识别技术依赖于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM），但受限于识别率低的问题，发展一度受阻。然而，随着深度学习的崛起，尤其是深度神经网络（DNN）的应用，语音识别框架转向了DNN-HMM，通过DNN模型获取更精确的语音时序结构信息，显著提高了识别准确性。 进入端到端（E2E）机器学习时代，语音识别技术出现了多种创新模型。连接时序分类（CTC）模型简化了训练过程，但忽略了上下文关系，影响了生成文本的质量。递归神经网络传感器（RNN-T）模型在CTC基础上增加了语言模型建模能力，支持流式语音识别，解决了文本生成质量的问题。然而，RNN-T的循环结构限制了并行计算。监听、注意和拼写（LAS）模型引入了注意力机制，提高了准确度，但不支持流式识别且受语音长度影响。T-T（Transformer-Transducer）模型通过Transformer编码器优化了RNN-T，实现了流式识别并增强了并行计算能力。 铁路领域的语音识别应用主要集中在12306智能客服，但在站车交互、检票等其他领域仍有待扩展。为了适应铁路旅客服务需求，研究应选择适合的模型进行优化，如RNN-T模型。本文提出了一种改进的模型，采用Conformer结构替代RNN，结合Transformer的长序列依赖提取和卷积的局部特征提取能力，同时利用注意力机制的快速计算和长文本信息捕获能力，以增强识别效果。 在实际应用中，针对旅客常问问题查询设备和车站智能服务机器人的场景，定制化的语音识别模型可以提高旅客获取信息的效率和满意度。通过语音交互，旅客能更方便地获取铁路出行信息和服务，进一步提升了铁路旅客服务的智能化水平。语音识别技术在铁路行业的应用不仅提升了旅客服务体验，也为未来智能交通的发展开辟了新的路径。