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摘要：为了进一步提高营业厅的服务水平，提供更加智能化、多元化和互动性的自助式电力服务，本文采用语音识别技术，结合开放式、自助式、无纸化业务办理的扩展应用建设，构建智能营业厅机器人服务系统;研究结果表明：运用语音识别技术可以为客户服务提供新的交互渠道，帮助供电企业节省人力成本，实现了与营销业务应用无缝集成、数据共享融合及客户资料电子化采集和管理，全面优化营业厅客户服务流程和体验。
关键词：电网企业;语音识别技术;智能营业厅机器人;服务系统
1 引言
随着电力体制改革和能源互联网建设的飞速发展，互联网，人工智能，大数据等尖端技术的飞速发展，建设高效的客户服务中心和高质量的客户服务体系
已成为电网企业发展的必然举措[1-2]。早期的大多数供电局业务办理仍然依靠传统的营业厅柜台客户服务人员来完成，等待时间过长会引起不满意，导致客户体验和满意度低，无法体现电网企业服务体系的创新[3]。
为了进一步提高营业厅的服务水平，提供更加智能，多元化和互动性的自助式电力服务。本文通过运用语音识别技术来实现智能化、自助化和无柜台化的设计，为电力主动式电力营销提供便捷途径，实现智能化的用电服务，提升了业务办理效率，减少排队等待时间，提升客户满意度，帮助企业逐步实现营销服务的专业集约管理，显著降低了综合的服务人工成本，直接的经济效益很可观[4]。
2 语音识别技术
语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audrey系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究领域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统;同时提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。
随着应用领域的扩大，小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识别的约束条件需要放宽，与此同时也带来了许多新的问题：第一，词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难;第二，连续语音中，各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音（Co-articulation）现象;第三，非特定人识别时，不同的人说相同的话相应的声学特征有很大的差异，即使相同的人在不同的时间、生理、心理状态下，说同样内容的话也会有很大的差異;第四，识别的语音中有背景噪声或其他干扰。因此原有的模板匹配方法已不再适用。
统计方法将研究者的视线从微观转向宏观，不再刻意追求语音特征的细化，而是更多地从整体平均（统计）的角度来建立最佳的语音识别系统。在声学模型方面，以Markov链为基础的语音序列建模方法HMM（隐式Markov链）比较有效地解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性，并且能根据一些基本建模单元构造成连续语音的句子模型，达到了比较高的建模精度和建模灵活性。在语言层面上，通过统计真实大规模语料的词之间同现概率即N元统计模型来区分识别带来的模糊音和同音词。另外，人工神经网络方法、基于文法规则的语言处理机制等也在语音识别中得到了应用。
从当前的语音识别技术发展看来，基础理论和技术框架已经基本成熟，目前主要是基于深度神经网络的识别架构，再加上大规模的真实数据训练，目前在一般的对话识别率上已基本上接近或超过人工识别的水平。但是在语义理解和知识图谱等认知技术，目前还没有形成通用的技术框架，这部分有待突破性进展。
为解决语音识别技术这一难点，首先是针对专业领域的优化，特别是像电力领域，通常专用词汇比较多，因此需要有定制的语言业务知识库，实现对业务知识点语言关键字匹配规则，业务办理引导规则和自然语言对应规则的梳理，在查询、搜索、路径导航等方面也同样需要做针对性的优化。其次是是语音交互设计问题，这是语音技术产品化的重中之重，现在的物联网设备，大到汽车、空调、机器人，小到玩具、穿戴设备等，有大有小、有带屏幕和不带屏幕、涉及不同的应用领域，交互方式差异非常大，因此本文主要根据所采用的多媒体语言交互设备针对性优化语义理解和知识图谱。
3 案例验证
基于语音识别技术来构建智能营业厅机器人客户服务系统的设计，对原有的电网企业服务系统进行完善。
智能营业厅语音机器人，又叫做智能外呼软件。是在传统的外呼系统的基础上，加入了自然语言处理、语音识别、语义理解等多项人工智能技术，通过机器去做大量重复性工作，企业降本提效的核心诉求将得以破解。简单地说，这项研究就是替代人工来服务电网公司客户的。
面对海量的客户需求、重复的工作内容、高强度的服务压力等存在，诸多问开始逐渐暴露。而智能语音机器人则可以有效的规避这些问题，成本和效率等方面优势突出。其不仅为客户服务提供新的交互渠道，帮助供电企业节省人力成本，帮助企业逐步实现营销服务的专业集约管理，逐步实现营业厅智能化、自助化和无柜台化，还能够提升客户的感官体验，提高用户满意度，提升电网服务形象。所以，智能营业厅机器人出现存在一定的必然性。
3.1 智能语音机器人的工作原理和核心
智能营业厅机器人作为新一代人工智能机器人平台，整合了最先进的云计算、分布式微服务、大数据，应用了目前最前沿的自然语义处理及深度学习算法，为客户的产品插上人工智能的翅膀，施展自己的AI创新能力。
（一）语音识别系统：就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。
（二）话术（能听会说的处理系统）：也就是机器人执行任务的指令，通常会分成三部分：主流程+问答环节+特殊环节。主流程一般是主动获取信息，把握主线;问答环节是应对客户的提问;而特殊环节主要是应对特殊情况。 （三）售后服务：智能语音机器人是人工智能，所以其实是需要人工干预的，比如话术的设置、关键词的完善等等，这是一个动态的过程。
在使用中，机器人客户端会整理出未能识别的或者生僻的字词，这就需要对话术做一个补充。只有经过大量真实外呼数据的训练优化，才能成为效果一流的智能语音机器人，把人工智能发挥到最优的状态。
3.2 智能营业厅机器人的核心功能
机器人正在以机器人硬件为载体，依托云计算、大数据、物联网，打造“人工智能+电网行业”模式，深化智能营业厅的建设。
1.迎宾接待
当用户走进营业厅，主动转向迎宾并播放欢迎语，吸引用户进行体验，为顾客提供相应服务。
2.业务咨询
机器人全面掌握营业厅中的各项业务，为用户提供专业的电网企业客户服务业务和电网政策常识解答。
4.业务办理
与营业厅中业务进行对接，进行业务预办理，同时引导顾客使用自助设备完成业务办理。
5.宣传播报
将LED显示屏、电视等多媒体终端功能集于一身，语音、视频、图片、文字多种方式宣传国家政策、业务最新动态等内容。
6.业务大厅
机器人实现在营业厅内实现接待引导功能，对来厅用户进行窗口指引、业务流程引导、业务解答等服务。
7.自助服务
可通过机器人端进行业务咨询、业务预办理、服务窗口引导、自助区导航等自助服务。
8.现场监督
通过机器人管理后台，了解现场机器人的工作状态、问答内容等情况，并且可以实现现场监督、实时操控机器人、音视频协同等操作。
9.人工坐席
当服务机器人遇到无法解决的问题时，可转接后台人工坐席，人工客服介入远程控制，机器人+人工的双重保障服务。其服务场景示意图如图1所示。
4 结束语
语音识别技术作为当前人工智能落地最成熟的产品，在AI席卷全球时，围绕語音交互的产品之争正愈演愈烈，大到国内外科技巨头、小到个人的创业团队都在暗流涌动，各种智能解决方案层出不穷。智能营业厅机器人是我们把语音技术运用于实际的一个尝试，涉及的问题方方面面，除了要设计机器人运转流程和系统结构还要综合考虑环境观众等外部因素。语音识别技术将在电网企业客户服务业发展中被广泛应用，以提供更加智能化、互动化的服务。
参考文献
[1]陈锦彪. 关于语音识别技术在电力生产中的应用研究[J]. 新技术新工艺， 2015（11）：71-73.
[2]周晓林， 刘德斌， 刘林. 语音识别技术在吉林省电网调度自动化系统中的应用[J]. 东北电力技术， 1994（8）：23-24.
[3]彭涛， 叶利. 电网公司客户服务中心大数据应用研究[J]. 电力信息与通信技术， 2015， 13（3）：22-26.
[4]王婉琦. 人工智能在语言服务业中的应用现状与前景研究[J]. 南方论刊， 2018， No.320（5）：44-45.
[5]陈静. 浅析语音人机交互技术在智能调度中的应用[J]. 现代国企研究， 2015（18）：72-73.
[6]鄢发齐， 王春明， 窦建中等. 基于隐马尔可夫模型的电力调度语音识别研究[J]. 武汉大学学报：工学版， 2018（10）：920-923.
关键词：电网企业;语音识别技术;智能营业厅机器人;服务系统
1 引言
随着电力体制改革和能源互联网建设的飞速发展，互联网，人工智能，大数据等尖端技术的飞速发展，建设高效的客户服务中心和高质量的客户服务体系
已成为电网企业发展的必然举措[1-2]。早期的大多数供电局业务办理仍然依靠传统的营业厅柜台客户服务人员来完成，等待时间过长会引起不满意，导致客户体验和满意度低，无法体现电网企业服务体系的创新[3]。
为了进一步提高营业厅的服务水平，提供更加智能，多元化和互动性的自助式电力服务。本文通过运用语音识别技术来实现智能化、自助化和无柜台化的设计，为电力主动式电力营销提供便捷途径，实现智能化的用电服务，提升了业务办理效率，减少排队等待时间，提升客户满意度，帮助企业逐步实现营销服务的专业集约管理，显著降低了综合的服务人工成本，直接的经济效益很可观[4]。
2 语音识别技术
语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audrey系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究领域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统;同时提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。
随着应用领域的扩大，小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识别的约束条件需要放宽，与此同时也带来了许多新的问题：第一，词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难;第二，连续语音中，各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音（Co-articulation）现象;第三，非特定人识别时，不同的人说相同的话相应的声学特征有很大的差异，即使相同的人在不同的时间、生理、心理状态下，说同样内容的话也会有很大的差異;第四，识别的语音中有背景噪声或其他干扰。因此原有的模板匹配方法已不再适用。
统计方法将研究者的视线从微观转向宏观，不再刻意追求语音特征的细化，而是更多地从整体平均（统计）的角度来建立最佳的语音识别系统。在声学模型方面，以Markov链为基础的语音序列建模方法HMM（隐式Markov链）比较有效地解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性，并且能根据一些基本建模单元构造成连续语音的句子模型，达到了比较高的建模精度和建模灵活性。在语言层面上，通过统计真实大规模语料的词之间同现概率即N元统计模型来区分识别带来的模糊音和同音词。另外，人工神经网络方法、基于文法规则的语言处理机制等也在语音识别中得到了应用。
从当前的语音识别技术发展看来，基础理论和技术框架已经基本成熟，目前主要是基于深度神经网络的识别架构，再加上大规模的真实数据训练，目前在一般的对话识别率上已基本上接近或超过人工识别的水平。但是在语义理解和知识图谱等认知技术，目前还没有形成通用的技术框架，这部分有待突破性进展。
为解决语音识别技术这一难点，首先是针对专业领域的优化，特别是像电力领域，通常专用词汇比较多，因此需要有定制的语言业务知识库，实现对业务知识点语言关键字匹配规则，业务办理引导规则和自然语言对应规则的梳理，在查询、搜索、路径导航等方面也同样需要做针对性的优化。其次是是语音交互设计问题，这是语音技术产品化的重中之重，现在的物联网设备，大到汽车、空调、机器人，小到玩具、穿戴设备等，有大有小、有带屏幕和不带屏幕、涉及不同的应用领域，交互方式差异非常大，因此本文主要根据所采用的多媒体语言交互设备针对性优化语义理解和知识图谱。
3 案例验证
基于语音识别技术来构建智能营业厅机器人客户服务系统的设计，对原有的电网企业服务系统进行完善。
智能营业厅语音机器人，又叫做智能外呼软件。是在传统的外呼系统的基础上，加入了自然语言处理、语音识别、语义理解等多项人工智能技术，通过机器去做大量重复性工作，企业降本提效的核心诉求将得以破解。简单地说，这项研究就是替代人工来服务电网公司客户的。
面对海量的客户需求、重复的工作内容、高强度的服务压力等存在，诸多问开始逐渐暴露。而智能语音机器人则可以有效的规避这些问题，成本和效率等方面优势突出。其不仅为客户服务提供新的交互渠道，帮助供电企业节省人力成本，帮助企业逐步实现营销服务的专业集约管理，逐步实现营业厅智能化、自助化和无柜台化，还能够提升客户的感官体验，提高用户满意度，提升电网服务形象。所以，智能营业厅机器人出现存在一定的必然性。
3.1 智能语音机器人的工作原理和核心
智能营业厅机器人作为新一代人工智能机器人平台，整合了最先进的云计算、分布式微服务、大数据，应用了目前最前沿的自然语义处理及深度学习算法，为客户的产品插上人工智能的翅膀，施展自己的AI创新能力。
（一）语音识别系统：就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。
（二）话术（能听会说的处理系统）：也就是机器人执行任务的指令，通常会分成三部分：主流程+问答环节+特殊环节。主流程一般是主动获取信息，把握主线;问答环节是应对客户的提问;而特殊环节主要是应对特殊情况。 （三）售后服务：智能语音机器人是人工智能，所以其实是需要人工干预的，比如话术的设置、关键词的完善等等，这是一个动态的过程。
在使用中，机器人客户端会整理出未能识别的或者生僻的字词，这就需要对话术做一个补充。只有经过大量真实外呼数据的训练优化，才能成为效果一流的智能语音机器人，把人工智能发挥到最优的状态。
3.2 智能营业厅机器人的核心功能
机器人正在以机器人硬件为载体，依托云计算、大数据、物联网，打造“人工智能+电网行业”模式，深化智能营业厅的建设。
1.迎宾接待
当用户走进营业厅，主动转向迎宾并播放欢迎语，吸引用户进行体验，为顾客提供相应服务。
2.业务咨询
机器人全面掌握营业厅中的各项业务，为用户提供专业的电网企业客户服务业务和电网政策常识解答。
4.业务办理
与营业厅中业务进行对接，进行业务预办理，同时引导顾客使用自助设备完成业务办理。
5.宣传播报
将LED显示屏、电视等多媒体终端功能集于一身，语音、视频、图片、文字多种方式宣传国家政策、业务最新动态等内容。
6.业务大厅
机器人实现在营业厅内实现接待引导功能，对来厅用户进行窗口指引、业务流程引导、业务解答等服务。
7.自助服务
可通过机器人端进行业务咨询、业务预办理、服务窗口引导、自助区导航等自助服务。
8.现场监督
通过机器人管理后台，了解现场机器人的工作状态、问答内容等情况，并且可以实现现场监督、实时操控机器人、音视频协同等操作。
9.人工坐席
当服务机器人遇到无法解决的问题时，可转接后台人工坐席，人工客服介入远程控制，机器人+人工的双重保障服务。其服务场景示意图如图1所示。
4 结束语
语音识别技术作为当前人工智能落地最成熟的产品，在AI席卷全球时，围绕語音交互的产品之争正愈演愈烈，大到国内外科技巨头、小到个人的创业团队都在暗流涌动，各种智能解决方案层出不穷。智能营业厅机器人是我们把语音技术运用于实际的一个尝试，涉及的问题方方面面，除了要设计机器人运转流程和系统结构还要综合考虑环境观众等外部因素。语音识别技术将在电网企业客户服务业发展中被广泛应用，以提供更加智能化、互动化的服务。
参考文献
[1]陈锦彪. 关于语音识别技术在电力生产中的应用研究[J]. 新技术新工艺， 2015（11）：71-73.
[2]周晓林， 刘德斌， 刘林. 语音识别技术在吉林省电网调度自动化系统中的应用[J]. 东北电力技术， 1994（8）：23-24.
[3]彭涛， 叶利. 电网公司客户服务中心大数据应用研究[J]. 电力信息与通信技术， 2015， 13（3）：22-26.
[4]王婉琦. 人工智能在语言服务业中的应用现状与前景研究[J]. 南方论刊， 2018， No.320（5）：44-45.
[5]陈静. 浅析语音人机交互技术在智能调度中的应用[J]. 现代国企研究， 2015（18）：72-73.
[6]鄢发齐， 王春明， 窦建中等. 基于隐马尔可夫模型的电力调度语音识别研究[J]. 武汉大学学报：工学版， 2018（10）：920-923.