一种基于智能语音识别的电力安全防误管控方法及系统与流程

本发明涉及电力安全防误管控，具体为一种基于智能语音识别的电力安全防误管控方法及系统。

背景技术：

1、在电力行业中，安全操作是至关重要的。传统的电力安全防误管控方法主要依赖于人工操作和简单的机械或电气锁定装置，这些方法在复杂、嘈杂的工作环境中可能不够准确和可靠。随着技术的发展，语音识别技术在各种应用中得到了广泛的应用，但在电力行业中的应用仍然有限。

2、传统的电力安全防误管控方法可能无法准确地识别和处理复杂、嘈杂的工作环境中的语音指令，导致误操作和安全事故。无法充分利用现有的环境感知数据和员工反馈来优化语音识别和操作预测。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的电力安全防误管控方法存在在复杂、嘈杂的工作环境中可能不够准确和可靠的问题，以及如何利用现代技术，特别是智能语音识别技术，来优化电力安全防误管控的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于智能语音识别的电力安全防误管控方法，包括：布置传感器采集工作环境中的实时数据，动态调整语音识别参数，选择语音识别算法，利用光照数据辅助视频流处理；利用环境感知数据进行多模态输入，结合视频流辅助语音识别，执行迁移学习策略；分析员工的位置、时间和任务数据，预测指令，利用语音识别结果，结合历史数据，预测员工的下一步操作；结合环境感知数据，进行深度学习和传统信号处理的噪声抑制，采用生成对抗网络进行噪声与语音的分离；对识别的指令与安全策略数据库进行匹配，利用上下文感知数据，处理不确定或模糊的指令；核实并预测设备在执行指令后的状态，利用决策支持数据，预测设备的潜在故障或维护需求；收集指令执行的反馈数据，利用反馈数据，对语音识别模型进行优化，并调整上下文感知与预测策略。

4、作为本发明所述的基于智能语音识别的电力安全防误管控方法的一种优选方案，其中：所述布置传感器包括声音、光照传感器、温度传感器、湿度传感器以及有害气体传感器；所述动态调整语音识别参数包括对传感器收集的数据进行预处理后实时分析数据，识别出当前环境的关键特征，提取声音数据的频谱特征、能量特征，对声音数据进行时域和频域的分析，提取出声音的能量、节奏、音高特征，以及声音的频谱分布，提取光照数据的亮度、色温，对光照数据进行统计分析，提取出光照的平均值、方差、峰值特征；根据声音数据的频谱特征、能量特征、节奏、音高特征以及声音的频谱分布，结合光照数据的亮度、色温和统计特征，使用机器学习模型对当前环境进行分类，为算法库中的每种语音识别算法标注其最佳适用的环境条件和参数，根据算法库中的算法标注和实时分析的关键特征，建立环境、语音识别算法映射表，根据关键特征的权重和环境、语音识别算法映射表，计算权重，选择权重最高的语音识别算法作为当前环境下的语音识别算法。

5、作为本发明所述的基于智能语音识别的电力安全防误管控方法的一种优选方案，其中：所述利用光照数据辅助视频流处理包括根据光照传感器收集的亮度和色温数据，动态调节视频流的亮度、对比度和饱和度，在低光或强光环境中，应用局部直方图均衡化技术调整视频的清晰度，利用光照数据消除视频背景干扰；利用卷积神经网络从已调整和优化的视频流中提取面部和嘴唇的特征，长短时记忆网络捕捉视频中嘴唇的时序动态变化，将视频特征与声音数据输入多模态融合模型中，利用视频特征进行语音识别；所述低光环境是光照强度低于50lux的环境，所述强光环境是光照强度高于1000lux的环境，所述声音被噪声掩盖是信噪比低于10db的环境。

6、作为本发明所述的基于智能语音识别的电力安全防误管控方法的一种优选方案，其中：所述预测指令包括从多模态融合模型中获取的语音识别结果中提取关键词和短语，利用员工的位置数据，确定员工接触的电力设备，结合时间数据，分析在当前时间段内员工即将执行的操作，与历史数据对比，确定员工的操作习惯和模式，生成预测指令列表，按照可能性排序，若预测指令列表为空或不确定，转至处理不确定或模糊的指令；所述预测员工的下一步操作包括根据预测指令列表，确定员工可能执行的具体操作步骤，利用视频流数据，实时监测员工的动作和手势，与预测操作步骤进行匹配，若匹配成功，继续监测下一步操作，若匹配失败，回到预测指令列表，重新评估可能的操作，若连续匹配失败次数超过预设次数阈值，触发安全警报，提示员工检查操作，并转至核实并预测设备在执行指令后的状态。

7、作为本发明所述的基于智能语音识别的电力安全防误管控方法的一种优选方案，其中：所述噪声抑制包括利用环境感知数据，确定当前环境的噪声类型和级别，根据噪声类型和级别，查询噪声抑制算法库，为每种噪声抑制算法标注其在不同噪声环境下的效果评分，根据实时环境数据和噪声抑制算法库，建立噪声环境、噪声抑制算法映射表，根据噪声环境的权重和噪声环境、噪声抑制算法映射表，计算权重，选择权重最高的噪声抑制算法作为当前环境下的噪声抑制算法，实时调整所选噪声抑制算法的参数适应环境变化，若当噪声抑制后的信噪比仍低于预定阈值或用户反馈声音清晰度低时，自动从噪声抑制算法库中选择权重次高的噪声抑制算法，并与安全策略数据库进行匹配；所述噪声与语音的分离包括利用生成对抗网络，训练噪声模型生成与实际环境噪声相似的噪声信号，将实际的语音数据与生成的噪声信号进行对比，分离出纯净的语音信号，对分离后的语音信号进行效果评估，计算信噪比，若信噪比低于预设阈值，判断分离效果不佳，核实并预测设备状态。

8、作为本发明所述的基于智能语音识别的电力安全防误管控方法的一种优选方案，其中：所述与安全策略数据库进行匹配包括将预测指令与数据库中的安全策略进行匹配，若匹配成功，继续执行，若匹配失败，提示员工检查操作，若匹配失败次数超过预设次数阈值，系统自动锁定，防止误操作，并执行噪声与语音的分离；所述处理不确定或模糊的指令包括利用模糊逻辑处理不确定的指令，若指令与其他安全策略匹配，按匹配度排序，提示员工选择，若无法确定，要求员工重新输入或执行操作，并执行所述预测指令。

9、作为本发明所述的基于智能语音识别的电力安全防误管控方法的一种优选方案，其中：所述核实并预测设备在执行指令后的状态包括利用传感器数据，实时监测设备状态，根据预测指令和实际操作，模拟设备响应模式，若实际响应与模拟响应不符，提示员工检查，若响应不符次数超过次数阈值，系统自动锁定，若设备状态异常，执行噪声抑制，判断是否由于环境噪声导致误识别；所述收集指令执行的反馈数据包括记录每次操作后的设备状态和员工的反馈，分析反馈数据，确定导致误操作或设备故障的指令或操作可能，若发现某一指令或操作频繁导致问题，将其标记为高风险，并在后续的预测指令中给予提示，根据反馈数据，优化语音识别模型和预测算法；所述对语音识别模型进行优化包括利用收集的反馈数据，对语音识别模型进行训练和调整，结合环境感知数据，调整模型参数，若模型优化后仍存在识别问题，执行处理不确定或模糊的指令；所述调整上下文感知与预测策略包括基于历史数据和员工的实时反馈来微调上下文感知算法，利用当前收集的环境感知数据，调整预测策略，对策略的效果进行评估验证，若评估验证结果低于预设值，退回所述预测策略，根据最新的预测指令重新进行操作评估。

10、本发明的另外一个目的是提供一种基于智能语音识别的电力安全防误管控系统，其能通过实时的环境感知和智能语音识别技术，解决了在复杂、嘈杂的工作环境中可能不够准确和可靠的问题。

11、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于智能语音识别的电力安全防误管控系统，包括：数据采集模块、语音处理模块、安全策略匹配模块以及反馈优化模块；所述数据采集模块用于收集工作环境中的实时数据，通过传感器实时监测环境变化，并为语音处理模块提供输入数据；所述语音处理模块基于采集的声音数据和光照数据，进行语音识别，进行噪声抑制和分离功能；所述安全策略匹配模块用于将识别出的语音指令与安全策略数据库进行匹配，确保员工的操作是安全的，若匹配失败或存在不确定性，发出警报或提示；所述反馈优化模块用于收集指令执行的反馈数据，对语音识别模型进行优化，调整上下文感知与预测策略，确保系统的持续优化和适应性。

12、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述基于智能语音识别的电力安全防误管控方法的步骤。

13、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述基于智能语音识别的电力安全防误管控方法的步骤。

14、本发明的有益效果：本发明提供的基于智能语音识别的电力安全防误管控方法通过综合利用环境感知信息，实现了对语音指令的准确识别。通过对噪声的智能抑制和分离，提高了语音识别的准确性。预测员工的下一步操作，及时发出安全警报，从而大大提高了电力操作的安全性。准确地识别和处理复杂、嘈杂的工作环境中的语音指令，减少误操作和安全事故的风险。利用环境感知数据和员工反馈来优化语音识别和操作预测，提高操作的准确性和可靠性。