1 引言
IVR系統（Interactive Voice Response）,即交互式語音應答系統，它被應用于呼叫中心(Call Center),以提高呼叫服務的質量、減輕服務員的工作強度并節(jié)省費用，是呼叫中心實現人機交互的重要門戶，在傳統的IVR系統中，用戶與系統交互的方式是通過電話的鍵盤。通常，用戶在進入IVR系統后，會聽到相關的語音提示選單，根據自己的需要可以按下鍵盤上相關的按鍵。系統通過DTMF信號傳送用戶按下的鍵，同時也將用戶的請求傳送給系統，從而觸發(fā)相關的語音信息。然而，傳統的電話僅能通過DTMF信號，傳送有限的幾個數字及符號按鍵。這使得用戶與系統的交互界面受到很大的限制，同時也就使得IVR系統的信息查詢范圍變得相當狹窄，用戶在實際使用時會感到諸多不便。
隨著計算機技術和人工智能總體技術的發(fā)展，自然語言理解不斷取得進展。語音識別系統已成為一個越來越廣泛的應用方向。由于電話網絡的普及性，自然語言處理系統在電話信道上的應用已成為最重要的應用之一。而且隨著移動通信技術的發(fā)展和人們對于信息獲取的移動性的需求不斷增加，市場對于電話語音識別系統的需求也不斷的增加。因此在新一代呼叫中心的IVR系統中引入了語音識別技術作為用戶的輸入手段，用戶可以直接用語音與系統進行交互，這樣大大提高了工作效率。
2 系統流程及主要模塊
本系統目標是支持多用戶并發(fā)查詢車輛違章信息和駕駛證信息。用戶使用自然的語言說出需查詢信息的類別和車牌號碼，系統識別后將識別結果反饋給用戶，經用戶確認后，系統把識別結果作為后臺數據庫查詢的關鍵字進行查詢，并將查詢結果播放給用戶。其流程見圖1。本系統主要包括以下幾個模塊：
話路處理模塊：以并發(fā)的方式控制和管理各電話話路。
語音識別模塊：負責查詢類別和車牌號碼的識別。
后臺數據庫查詢模塊：將語音識別的結果作為數據庫查詢的關鍵字進行查詢。
圖1 車輛違章信息和駕駛證信息查詢系統流程圖
3 話路處理模塊的實現
本系統的硬件部分是由電話語音卡和一臺PC機組成，語音卡通過其提供的語音處理和信令處理能力，來實現用戶的接入請求和掛機信號的檢測，并負責錄音和回放語音。本系統采用的是東進D161A語音卡。該語音卡可接入16條模擬電話線，提供16路以內的話路并行處理能力。其主要功能有：（1）自動增益控制及語音信號的壓擴變換；（2）采集和播放各種格式的電話語音信號，實現A律PCM、μ律PCM、ADPCM等算法；（3）辨識和產生DTMF信號；（4）ITU-TSS G3傳真功能。
話路處理的主要任務是電話振鈴檢測，播放系統提示語音信息，接受用戶的按鍵請求和語音請求，與后臺數據庫模塊通訊，檢索結果的語音合成和播放。整個模塊有點類似于一個有限狀態(tài)機，在程序設計時要跟蹤系統所處的狀態(tài)進行相應的動作，并進入下一個狀態(tài)，其程序流程如圖2所示。
本系統話路處理模塊的關鍵部分是語音數據的實時采集。東進語音卡在這方面提供了一系列接口函數，如：StartRecordFile、StartRecordFileNew、VR_StartRecord等。這幾個函數都能夠實現對通道的錄音，所不同的是前兩個函數將語音數據保存到磁盤文件，后一個函數則將語音數據保存到存儲器緩沖區(qū)。由于我們要實現的是一個實時語音識別系統，因此我們采用后者來采集語音數據。在開始錄音之前，我們首先調用VR_SetEcrMode函數啟動回聲抑制功能，然后每隔一段時間調用一次VR_GetRecordData函數取得錄音數據，并將其送入語音識別引擎。當語音識別引擎有識別結果返回時，停止錄音，并根據識別結果轉入下一個狀態(tài)。
圖2 話路處理流程
4 語音識別模塊的實現
語音識別系統的開發(fā)可以采用基于模板匹配的動態(tài)時間規(guī)整（DTW）、基于統計參數模型的隱馬爾可夫模型（HMM），神經網絡等技術，他們都是針對某些具體應用的，其模型參數的獲得需要對大規(guī)模的樣本進行學習，對于非特定人語音識別往往需要采集數百人的語音樣本，其工作量是相當大的。隨著語音研究的不斷發(fā)展，已經出現了眾多的語音識別開發(fā)工具：如Microsoft Speech SDK，IBM ViaVoice等。他們都提供了語音識別和語音合成的二次開發(fā)平臺，并且微軟的Speech SDK是完全免費的，它具有識別率高，識別速度快，可移植性好，支持多種語言等優(yōu)點。因此它被廣泛應用于各個領域。
4.1 Microsoft Speech SDK 5.1簡介
SAPI SDK是微軟公司免費提供的語音應用開發(fā)工具包，這個SDK中包含了語音應用設計接口（SAPI）、微軟的連續(xù)語音識別引擎（MCSR）以及微軟的語音合成（TTS）引擎等等。目前的5.1版本一共可以支持3種語言的識別 (英語，漢語和日語)以及2種語言的合成（英語和漢語）。SAPI中還包括對于低層控制和高度適應性的直接語音管理、訓練向導、事件、語法編譯、資源、語音識別(SR)管理以及TTS管理等強大的設計接口。
語音識別的功能主要由一系列COM接口協調完成。其中主要的接口有下面這些：
IspRecognizer接口：用于創(chuàng)建語音識別引擎的實例,識別引擎有兩種:獨占引擎(InProcRecognizer)和共享引擎(SharedRecognizer)。獨占的引擎對象是在本程序的進程中創(chuàng)建，只能由本應用程序使用,而共享的引擎是在一個單獨的進程中創(chuàng)建，可以供多個應用程序共同使用。
IspRecoContext接口：主要用于接受和發(fā)送與語音識別消息相關的事件消息,裝載和卸載識別語法資源
IspRecoGrammar接口：通過這個接口,應用程序可以載入并激活語法規(guī)則,而語法規(guī)則里定義了待識別的單詞、短語和句子。通常語法規(guī)則有兩種:聽寫語法(DictationGrammer)和命令控制語法(CommandandControlGrammer)。聽寫語法用于連續(xù)語音識別,可以識別出引擎詞典中大量的詞匯;命令控制語法用于識別用戶自定義的詞匯。
IspPhrase接口：通過這個接口，應用程序可以獲得識別信息，如：如識別結果、識別的規(guī)則、語義標示和屬性信息等。
IspAudioPlug接口：通過這個接口，應用程序可以將內存中的語音數據送到語音識別引擎，進行識別。
4.2 識別模塊的具體實現
由于命令控制語法方式可以限制識別的詞匯量，并且這種識別技術不需要對說話人事先進行訓練，因此在實際應用中具有較高的魯棒性和較高的識別效率。本系統的識別詞匯包括：“車輛信息查詢”、“駕駛證信息查詢”和26個英文字母10個數字，我們首先編寫了包含這些特定詞匯的語法文件。
在使用接口函數前，首先調用CoInitialize(NULL)初始化COM對象，然后創(chuàng)建語音識別引擎、語法規(guī)則上下文和識別語法，并調用函數LoadCmdFromFile裝載文法識別規(guī)則。微軟識別引擎是通過SAPI由事件觸發(fā)來通知上層的應用程序。可以調用SetInterest來注冊自己感興趣的事件。系統默認的事件為SPEI_RECOGNITION，該事件表明當前已有識別結果返回，這時上層應用程序可以通過調用ISpRecoResult接口的GetText方法獲得識別結果。
微軟識別引擎的語音輸入有多種方式，通常都是通過聲卡直接輸入，也可以通過其他語音輸入流。本系統的語音數據是從語音卡取得的實時數據，將其存入內存，然后通過調用ISpAudioPlug的SetData方法將其送入識別引擎。
4.3 系統實現的難點和解決方案
車牌的識別詞匯中包含10個數字和26個英文字母，這些詞匯的發(fā)音有許多是相同或相近的，比如：E和1，R和2，T和7，D和B，M和N，X和S。這些詞匯在識別時很容易產生誤識，有的甚至完全不能識別。如果單從算法上來考慮，是很難解決這些問題的。因此我們考慮從系統的流程出發(fā)，當用戶認為識別有誤時，可以輸入識別錯誤的位數，然后系統根據用戶的輸入，提供幾個備選結果，供用戶選擇，這樣極大的提高了系統識別率。
然而Microsoft Speech SDK 5.1在命令控制語法方式下是不提供多選的，只有在聽寫方式下才提供多選，但是聽寫方式下的詞匯量又無法限制。對此我們的想法是這樣的：當系統識別出結果以后，將有效語音段保存起來，并且把識別結果從命令控制方式下的詞匯量中移除，然后將保存有效語音段再次送入識別引擎，當系統識別出結果以后，再次重復以上步驟，直到識別出給定個數的結果。
5 操作方法
用戶用清晰、自然的語調說出需查詢信息的類別，如：車輛信息查詢、駕駛證信息查詢，系統識別模塊識別出結果后，轉入相應的信息查詢模塊。當用戶需要查詢車輛信息時，首先要求用清晰、較緩慢的語調說出車牌號,系統識別模塊識別出結果后，通過TTS將結果播放給用戶。這時用戶可以輸入車牌號碼中識別錯誤的位數，系統根據用戶的輸入提供7個備選結果讓用戶進行選擇。用戶選擇確認無誤后，系統將結果遞交給后臺數據庫進行查詢，并將檢索到的信息播放給用戶。
6 試驗結果及分析
對于信息類別的識別由于其詞匯量少，音節(jié)較多，所以識別率很高，達到了100%。但是對于字母和數字的組合識別，由于其詞匯量較多，音節(jié)簡單，而且有大量相同和相近的詞匯，很容易受到噪聲的干擾，所以識別率不是很理想。然而，當我們提供七個備選結果后，即使在有一定噪音的環(huán)境下，系統的識別率達也能達到96%以上。由此表明該系統是穩(wěn)定的和實用的。
京公網安備 11010502049343號