智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)助力企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策

張邵潔

中國(guó)石化潤(rùn)滑油有限公司

本文在闡述語(yǔ)言識(shí)別和自然語(yǔ)言理解（NLU）技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景的基礎(chǔ)上，提出了中國(guó)石化潤(rùn)滑油公司智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)的解決方案，為企業(yè)各級(jí)經(jīng)營(yíng)管理人員、一線銷售服務(wù)人員提供更加智能、及時(shí)、準(zhǔn)確的決策輔助信息。通過調(diào)用訊飛開放平臺(tái)的接口程序進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，配置開源的自然語(yǔ)言處理配置服務(wù)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)句意圖和屬性的抽取，正確地在移動(dòng)端識(shí)別了用戶對(duì)銷售指標(biāo)的查詢意圖，并返回正確結(jié)果；在系統(tǒng)查詢準(zhǔn)確率測(cè)試中，正確率達(dá)90.7%。

目前，以智能天線、軟件無線技術(shù)等為關(guān)鍵技術(shù)的第四代移動(dòng)通訊系統(tǒng)已經(jīng)全面建立，手機(jī)、電腦、電視、Pad、LED等移動(dòng)設(shè)備也得到了大規(guī)模普及，人類已經(jīng)進(jìn)入了信息互通、信息共享的多屏?xí)r代。同時(shí)，企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理的方式也積極向多元化發(fā)展，企業(yè)高層和基層員工需要借助信息技術(shù)的能力，突破時(shí)間和空間的限制，隨時(shí)隨地地查看企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀況。在此背景下，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以及相應(yīng)的移動(dòng)商業(yè)智能分析（BI）就成為了企業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析、決策和業(yè)務(wù)管控的有力工具。

然而，現(xiàn)有的移動(dòng)終端設(shè)備鍵盤通常較小，導(dǎo)致文字輸入不便，同時(shí)也無法處理步行、駕車等特定場(chǎng)景下的人機(jī)交互。由于這些交互方式的局限性，因此人們?cè)谂c機(jī)器的信息交流中，需要一種更加方便、自然的方式，即使用人類的自然語(yǔ)言來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的以鍵盤、鼠標(biāo)等為工具的人機(jī)交互方式。

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，也被稱為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（Automatic Speech Recognition 簡(jiǎn)稱ASR），是以語(yǔ)音為研究對(duì)象，通過語(yǔ)音信號(hào)處理和模式識(shí)別讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別人類口述語(yǔ)言。中文語(yǔ)音識(shí)別的原理是通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到聲學(xué)模型和語(yǔ)音模型，利用語(yǔ)音輸入和信號(hào)預(yù)處理得到音頻信號(hào)，并利用特征提取技術(shù)得到音頻信號(hào)的技術(shù)特征，將特征輸入到聲學(xué)模型和語(yǔ)音模型，最后得到正確的識(shí)別文字。這其中，關(guān)鍵的技術(shù)是特征提取以及聲學(xué)模型和語(yǔ)音模型的建立。在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)特征提取和模型建立主要有2種方法：傳統(tǒng)的隱馬爾可夫模型（HMM）[1]和端到端的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）[2]。目前，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)主要是通過DNN實(shí)現(xiàn)的，特定場(chǎng)景下最高可以達(dá)到97%的識(shí)別率。在國(guó)內(nèi)，2011年科大訊飛首次將 DNN 技術(shù)運(yùn)用到語(yǔ)音云平臺(tái)，并提供給開發(fā)者使用，并在訊飛語(yǔ)音輸入法和訊飛口訊等產(chǎn)品中得到應(yīng)用。百度成立了 IDL(深度學(xué)習(xí)研究院)，專門研究深度學(xué)習(xí)算法，目前已有多項(xiàng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)在百度產(chǎn)品上線，在語(yǔ)音識(shí)別、OCR識(shí)別（光學(xué)字符識(shí)別）、人臉識(shí)別、圖像搜索等應(yīng)用上取得了突出效果。此外，國(guó)內(nèi)其他公司如搜狗、云知聲等紛紛開始在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)上開放了語(yǔ)音識(shí)別功能[3]。

構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)音交互系統(tǒng)，首先要對(duì)用戶的語(yǔ)音進(jìn)行正確識(shí)別，即解決“讓機(jī)器知道你在說什么”的問題，接下來，需要進(jìn)一步讓機(jī)器去理解這段語(yǔ)音并做出特定的反應(yīng)，這就需要自然語(yǔ)言理解技術(shù)的應(yīng)用。自然語(yǔ)言理解（Natural Language Understanding，簡(jiǎn)稱NLU）是人工智能的分支學(xué)科，主要研究用計(jì)算機(jī)模擬人的語(yǔ)言交際過程，使計(jì)算機(jī)能理解和運(yùn)用人類社會(huì)的自然語(yǔ)言如漢語(yǔ)、英語(yǔ)等，實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的自然語(yǔ)言通信，以代替人的部分腦力勞動(dòng)，包括查詢資料、解答問題、摘錄文獻(xiàn)、匯編資料以及一切有關(guān)自然語(yǔ)言信息的加工處理[4]。目前，許多國(guó)外頂級(jí)技術(shù)品牌已經(jīng)開始為用戶提供基于NLU技術(shù)的個(gè)性化語(yǔ)音搜索服務(wù)，包括Google的Google NOW、蘋果的Siri、微軟的Cortana、亞馬遜的Alexa和三星的Bixby。同時(shí)，國(guó)內(nèi)也有一些公司開始擁有自主語(yǔ)音語(yǔ)義相關(guān)技術(shù)并提供服務(wù)，如出門問問、云知聲、思必馳、百度度秘和騰訊小鯨等產(chǎn)品，主要應(yīng)用領(lǐng)域包括嵌入式系統(tǒng)、硬件產(chǎn)品、本地化生活服務(wù)、連續(xù)對(duì)話機(jī)器人、智能家居及車載市場(chǎng)等方面。此外，科大訊飛的“訊飛語(yǔ)音云”包括語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別和搜索、語(yǔ)音聽寫等技術(shù)，其主要業(yè)務(wù)是面向企業(yè)用戶的服務(wù)，將自己的人工智能服務(wù)授權(quán)給其他企業(yè)應(yīng)用。阿里巴巴、百度、騰訊、京東等互聯(lián)網(wǎng)公司也紛紛推出了包含語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解等功能在內(nèi)的人工智能開放服務(wù)。

潤(rùn)滑油業(yè)務(wù)作為中國(guó)石化直接面向市場(chǎng)和消費(fèi)者的業(yè)務(wù)之一，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)一直非常激烈。中國(guó)石化潤(rùn)滑油有限公司（以下簡(jiǎn)稱潤(rùn)滑油公司）奉行“以客戶為中心”的經(jīng)營(yíng)理念，積極探索互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的潤(rùn)滑油業(yè)務(wù)專業(yè)化發(fā)展道路。為滿足內(nèi)部客戶、外部客戶的需求，努力提供更周到更細(xì)致的服務(wù)體驗(yàn)，潤(rùn)滑油公司積極嘗試借助互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)的信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互、智能查詢，為各級(jí)管理及銷售人員快速提供數(shù)據(jù)決策支持，從而提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率和客戶滿意度，拓展產(chǎn)品價(jià)值空間，大力提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

2012年起，潤(rùn)滑油公司啟動(dòng)了企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的配套建設(shè)。至今為止，潤(rùn)滑油公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)已經(jīng)滿足了機(jī)關(guān)層面的全口徑統(tǒng)計(jì)以及其12個(gè)銷售代表處、5家銷售分公司和34家地市經(jīng)營(yíng)部的日常銷售統(tǒng)計(jì)和客戶統(tǒng)計(jì)的管理和分析需要。2014年7月1日，潤(rùn)滑油公司ERP（企業(yè)資源計(jì)劃）大集中系統(tǒng)完成了實(shí)施[5]，滿足了有限公司的運(yùn)作要求。BW(商務(wù)信息倉(cāng)庫(kù))系統(tǒng)同步進(jìn)行了配套建設(shè)，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)的連續(xù)性。2015年后，BW建設(shè)主要內(nèi)容重點(diǎn)放在了效益分析工作上，通過建立較為精準(zhǔn)的產(chǎn)品、客戶、銷售經(jīng)理利潤(rùn)貢獻(xiàn)分析模型，實(shí)現(xiàn)了各項(xiàng)營(yíng)銷費(fèi)用與產(chǎn)品及客戶的合理匹配和分?jǐn)俒6]。隨著當(dāng)前信息技術(shù)的發(fā)展，潤(rùn)滑油公司一線業(yè)務(wù)人員及中高層領(lǐng)導(dǎo)對(duì)銷售、財(cái)務(wù)等數(shù)據(jù)的推送及時(shí)性和查詢快捷性提出了更高的要求。

潤(rùn)滑油公司信息化應(yīng)用水平在全國(guó)石化單位中處于領(lǐng)先地位，對(duì)于BI（商務(wù)智能）分析工具的使用率非常高，同時(shí)也在積極進(jìn)行敏捷BI、移動(dòng)BI等新技術(shù)的嘗試和應(yīng)用。2016年起，潤(rùn)滑油移動(dòng)端數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)開始建設(shè)，利用手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備展示常用的BW報(bào)表和重要指標(biāo)數(shù)據(jù)，并開發(fā)了數(shù)據(jù)主動(dòng)推送機(jī)制、自定義查詢條件等功能，滿足業(yè)務(wù)人員及中高層領(lǐng)導(dǎo)對(duì)銷售、財(cái)務(wù)等數(shù)據(jù)的快速獲取。據(jù)統(tǒng)計(jì)，“中國(guó)石化潤(rùn)滑油有限公司移動(dòng)數(shù)據(jù)分析”使用查詢次數(shù)突破50 000次/a[7]。

為了支持潤(rùn)滑油公司一線業(yè)務(wù)決策，真正做到“人人分析”和“實(shí)時(shí)分析”，本文將在潤(rùn)滑油公司多年積累的商務(wù)智能和移動(dòng)數(shù)據(jù)分析建設(shè)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合ASR與NLU技術(shù)，構(gòu)建智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)，以滿足各層次用戶快速準(zhǔn)確地查詢信息的需求。

系統(tǒng)功能

智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)的主要設(shè)計(jì)思路是基于現(xiàn)有潤(rùn)滑油移動(dòng)端數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，添加語(yǔ)音查詢的功能?，F(xiàn)有的報(bào)表往往邏輯簡(jiǎn)單、信息單一，業(yè)務(wù)人員需要通過交互式的反復(fù)查詢才能最終獲取想要的所有結(jié)果。而通過語(yǔ)音查詢，可以讓業(yè)務(wù)人員便捷的按照不同維度組合展現(xiàn)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行交互式查詢。

根據(jù)需求分析，確定了智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)的具體查詢功能，部分查詢內(nèi)容見表1。

其主要查詢場(chǎng)景是：選擇一種或多種維度下指標(biāo)的組合，將查詢語(yǔ)音輸入智能查詢系統(tǒng)，返回相應(yīng)的產(chǎn)品銷售量，如“查詢重慶高汽包裝油的銷量”、“我想知道工業(yè)油在茂名直銷的買了多少？”等。其中，由于銷售代表處和單位2個(gè)維度有重合的指標(biāo)，如“天津”等，系統(tǒng)默認(rèn)的查詢維度為“單位”，但如果在語(yǔ)音中指出“銷售代表處”，如詢問“銷售代表處天津的船用油銷量是多少”，則在系統(tǒng)中查詢?cè)摼S度下的銷售量并返回。

技術(shù)架構(gòu)

總體架構(gòu)

智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)主要包括“語(yǔ)音識(shí)別”和“自然語(yǔ)言處理”兩大主要功能?！罢Z(yǔ)音識(shí)別”旨在讓計(jì)算機(jī)能夠“聽懂”人類的語(yǔ)音，將語(yǔ)音中包含的文字信息“提取”出來，“自然語(yǔ)言處理”旨在讓計(jì)算機(jī)能夠“理解”人類的文字，將包含在自然語(yǔ)言中意圖、語(yǔ)義等信息“提取”出來。兩者相輔相成，滿足各層次用戶數(shù)據(jù)挖掘需求。

系統(tǒng)通過自開發(fā)ASR接口集成外部ASR系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別，同時(shí)，通過自開發(fā)NLU模塊實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言處理。應(yīng)用程序可通過接口服務(wù)發(fā)送語(yǔ)音或文本信息并獲取語(yǔ)義解析后的結(jié)果；此外，系統(tǒng)及相應(yīng)的模型還將在收集數(shù)據(jù)樣本信息的過程中不斷自我更新，實(shí)現(xiàn)意圖和實(shí)體識(shí)別的迭代優(yōu)化以及查詢準(zhǔn)確性的逐步提升。其總體架構(gòu)見圖1。

語(yǔ)言輸入、語(yǔ)音的正確識(shí)別、語(yǔ)意和意圖的抽取、查詢SQL語(yǔ)句的拼接以及數(shù)據(jù)展示是智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)的主要處理內(nèi)容，如圖2所示。

語(yǔ)言輸入開發(fā)

語(yǔ)音輸入服務(wù)主要基于中石化移動(dòng)應(yīng)用平臺(tái)實(shí)現(xiàn)，APP框架界面基于React-Native開發(fā)。主要技術(shù)要點(diǎn)及實(shí)現(xiàn)流程如下：界面根據(jù)移動(dòng)終端（IOS、Android）類型通過中石化移動(dòng)應(yīng)用統(tǒng)一封裝的JS橋，調(diào)用底層錄音組件。啟動(dòng)錄音組件進(jìn)行語(yǔ)音錄入，待語(yǔ)音錄入結(jié)束后，將語(yǔ)音轉(zhuǎn)為Base64位格式進(jìn)行本地存儲(chǔ)，再調(diào)用Java語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)平臺(tái)接口將語(yǔ)音文件轉(zhuǎn)換為文字。具體語(yǔ)言識(shí)別接口開發(fā)過程見下一小節(jié)。

語(yǔ)音識(shí)別開發(fā)

語(yǔ)音識(shí)別接口開發(fā)

經(jīng)過一段時(shí)間的語(yǔ)音識(shí)別開放平臺(tái)技術(shù)選型比較，我們選擇了業(yè)內(nèi)一致推薦和廣泛使用的訊飛開放平臺(tái)作為語(yǔ)音識(shí)別的接口選擇。訊飛開放擁有領(lǐng)先的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，核心技術(shù)達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平，語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)超過98%，在業(yè)界遙遙領(lǐng)先，同時(shí)，其系統(tǒng)的語(yǔ)音輸入速度、識(shí)別結(jié)果響應(yīng)時(shí)間、系統(tǒng)運(yùn)行效率也能夠滿足目前的需求。

表1 智能語(yǔ)音系統(tǒng)查詢內(nèi)容

圖1 智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)功能架構(gòu)

利用JAVA通過http 請(qǐng)求/響應(yīng)模式，調(diào)用訊飛開放平臺(tái)提供的免費(fèi)開源SDK，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音轉(zhuǎn)換文字的功能。其主要的開發(fā)過程包括解壓下載JAR包，復(fù)制assets文件夾到項(xiàng)目中、在Manifests文件中添加權(quán)限、初始化SDK、封裝語(yǔ)音識(shí)別實(shí)體等內(nèi)容。最后調(diào)用initSpeech方法，在TextView中得到正確的識(shí)別結(jié)果。

語(yǔ)音糾錯(cuò)程序開發(fā)

在完成接口開發(fā)后，收集相關(guān)的語(yǔ)音查詢樣本，批量運(yùn)行語(yǔ)音識(shí)別程序?qū)颖具M(jìn)行文字識(shí)別?；跍y(cè)試結(jié)果發(fā)現(xiàn)，行業(yè)專有詞語(yǔ)音識(shí)別率只有34.79%，直接造成后續(xù)NLU無法正確抓取關(guān)鍵詞，并輸出正確的語(yǔ)義。經(jīng)過分析，這種情況發(fā)生的原因是某些專有名詞不在訊飛平臺(tái)的語(yǔ)料庫(kù)內(nèi)所導(dǎo)致。如“金工液”被識(shí)別為“金工業(yè)”，“工業(yè)油”被識(shí)別為“工業(yè)游”等情況，除此之外，類似“北京”、“上?！钡葘Ｓ械乩砻~均能被正確識(shí)別。

針對(duì)這種情況，開發(fā)了語(yǔ)音糾錯(cuò)程序，首先將識(shí)別后的文本轉(zhuǎn)換為漢語(yǔ)拼音形式，同時(shí)建立易錯(cuò)讀音和文字指標(biāo)的對(duì)照表，再利用字符串的相似性判斷，將相近似的拼音結(jié)果轉(zhuǎn)換為查詢結(jié)果。如“查詢武漢的金工液”在訊飛識(shí)別端會(huì)識(shí)別為“查詢武漢的金工業(yè)”，由于“金工液”和“金工業(yè)”的拼音為“jingongye”，因此通過糾錯(cuò)程序可將“查詢武漢的金工業(yè)”轉(zhuǎn)換為正確的文本，即“查詢武漢的金工液”。經(jīng)過100個(gè)語(yǔ)音樣本的糾錯(cuò)測(cè)試，通過糾錯(cuò)程序可將語(yǔ)音識(shí)別正確率由35%提升到85%。語(yǔ)音識(shí)別糾錯(cuò)程序如圖3所示。

NLU服務(wù)搭建

面向數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)言搜索系統(tǒng)，通常需要精確地理解文本語(yǔ)義并將之轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以理解處理的形式化表示，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為精確的SQL查詢語(yǔ)言。目前NLU方法主要分為兩類，一類是基于目前快速發(fā)展的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如embedding嵌入式學(xué)習(xí)算法[8]，RNN、LSTM等遞歸型深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9]，通過學(xué)習(xí)得到問句和語(yǔ)料庫(kù)、知識(shí)庫(kù)之間的映射關(guān)系。另一類是基于符號(hào)邏輯的NLU方法，利于符號(hào)化文法對(duì)自然語(yǔ)言問句進(jìn)行分析并轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化。這種分析方法依賴于問句的語(yǔ)句規(guī)范性，當(dāng)面對(duì)一些口語(yǔ)化、不規(guī)范的短文本時(shí)，很難得到精確的分析結(jié)果[10]。

意圖分類與屬性抽取

NLU的處理過程是將一段文字輸入，轉(zhuǎn)換為一種結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義表示，在其實(shí)施方法上會(huì)分成2個(gè)步驟：用戶意圖的判定和屬性的結(jié)構(gòu)化抽取。一個(gè)意圖和屬性抽取實(shí)例見圖4。

在圖4中，針對(duì)“我要查詢6月份重慶高汽包裝油的銷量”這一段短文本信息。第一個(gè)步驟是要理解用戶的意圖，即銷量查詢；第二個(gè)步驟為屬性抽取，即把地區(qū)、品種、時(shí)間等關(guān)鍵的信息處理出來，從而得到一個(gè)比較完整的結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義表示。

在處理意圖理解時(shí)，通常的方法是將其抽象為一個(gè)分類問題，并利用CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM分類器等典型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行分類。除此之外，處理意圖之前還需要對(duì)文本進(jìn)行分詞以及對(duì)詞進(jìn)行向量化表示，目前一般采取開源的jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR 等工具進(jìn)行中文分詞[11]，并采用word embedding或基于知識(shí)的語(yǔ)義表示法進(jìn)行向量化處理[12]。

在處理屬性抽取時(shí)，業(yè)界一般會(huì)將其轉(zhuǎn)換為序列標(biāo)注問題，如阿里巴巴的iDST NLU團(tuán)隊(duì)采用了雙向LSTM加CRF解碼器的方式[13]。為配合較多的匹配結(jié)果，很多機(jī)構(gòu)采取了大數(shù)據(jù)分析的方法，收集諸如 probase、Web文 本、Bing查詢?nèi)罩竞虳Bpedia多種數(shù)據(jù)資源的300多TB數(shù)據(jù)以及上億數(shù)量級(jí)的google查詢?nèi)罩镜葦?shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中挖掘大量的屬性[14]。

服務(wù)配置

圖4 意圖和屬性抽取實(shí)例

在潤(rùn)滑油公司智能語(yǔ)音系統(tǒng)的搭建中，NLU功能是最核心也是最重要的部分。經(jīng)過技術(shù)選型和方案比較，選取了開源的RASA NLU開發(fā)框架作為系統(tǒng)的NLU功能模塊核心。RASA NLU是Github上一個(gè)開發(fā)團(tuán)隊(duì)做的一個(gè)開源項(xiàng)目，優(yōu)勢(shì)就是只提供框架流程，可自定義自己的NLU功能，可本地化部署，和google micro的閉源框架相比，不需要依賴互聯(lián)網(wǎng)。BMW、UBS等企業(yè)都在用RASA框架開發(fā)自己的產(chǎn)品。NLU服務(wù)搭建流程見圖5。

數(shù)據(jù)查詢與前端展示

數(shù)據(jù)查詢的主要實(shí)現(xiàn)原理是：將NLU服務(wù)參數(shù)根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行一一映射配置，即對(duì)象關(guān)系映射，把配置參數(shù)設(shè)置為數(shù)據(jù)源data source的模型結(jié)構(gòu)配置，實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο缶幊蘆AVA里不同類型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換。

在本系統(tǒng)中，首先配置業(yè)務(wù)需求與參數(shù)定義；接著在JAVA端調(diào)用NLU提供的restful API接口服務(wù)，得到用戶意圖以及相應(yīng)的屬性維度；再利用相應(yīng)的對(duì)照映射關(guān)系表組成查詢對(duì)象和查詢條件；最后拼接生成SQL查詢語(yǔ)句，得到查詢結(jié)果。

前端界面取得Java返回的固定格式的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)后，針對(duì)界面交互以及實(shí)際業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行數(shù)據(jù)的加工處理，結(jié)合用戶體驗(yàn)習(xí)慣渲染到瀏覽器界面。在潤(rùn)滑油公司智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)中查詢“去年上海金工液銷量”的結(jié)果顯示界面見圖6。

由圖6可以看出，系統(tǒng)正確地顯示了查詢結(jié)果，并且顯示了查詢維度和查詢意圖，以及ASR、NLU、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢各自花費(fèi)的時(shí)間。

應(yīng)用效果測(cè)試

為了深入了解智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)的應(yīng)用效果，我們選擇了如下的測(cè)試場(chǎng)景對(duì)查詢正確率進(jìn)行測(cè)試：

測(cè)試人員：3人（2男，1女）；

測(cè)試案例：每人50個(gè)測(cè)試語(yǔ)句，其中40個(gè)銷量意圖，10個(gè)其他意圖。

智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)查詢正確率測(cè)試結(jié)果見表2。

由表2可見，平均查詢正確率達(dá)到90.7%。通過分析發(fā)現(xiàn)，由于部分查詢字段為石化專有名詞，訊飛語(yǔ)言識(shí)別系統(tǒng)無法給出正確的識(shí)別結(jié)果，應(yīng)用糾錯(cuò)程序也無法全部改正此類識(shí)別錯(cuò)誤。此外，測(cè)試員的普通話發(fā)音清晰度、語(yǔ)速及其周邊噪聲也會(huì)對(duì)識(shí)別的正確程度產(chǎn)生影響。此外，測(cè)試過程中還發(fā)現(xiàn)，由于訓(xùn)練樣本充足，NLU模型通過訓(xùn)練，得到了良好的性能。因此，本次測(cè)試中能夠正確識(shí)別的語(yǔ)音，均能夠通過NLU系統(tǒng)正確地解析意圖和抽取屬性，達(dá)到理想的查詢結(jié)果。

系統(tǒng)未來擴(kuò)展

所搭建的潤(rùn)滑油公司智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)了如下功能：

◇系統(tǒng)化：搭建了語(yǔ)音查詢智能系統(tǒng)雛形，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音、語(yǔ)義結(jié)果的保存；

◇模塊化：按功能模塊化，以微服務(wù)的方式對(duì)外提供能力輸出；

◇接口化：語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別以及系統(tǒng)的能力輸出都包裝成標(biāo)準(zhǔn)接口，方便應(yīng)用調(diào)用。

在未來的工作中，將著重實(shí)現(xiàn)多意圖、多屬性下的智能查詢，實(shí)現(xiàn)跨主題的語(yǔ)音查詢，并能夠滿足業(yè)務(wù)用戶的交互式查詢需求。在硬件配置方面，目前的系統(tǒng)搭建在測(cè)試環(huán)境下，性能較低，正式環(huán)境硬件架構(gòu)將主要采用Nginx+keepalive的HA負(fù)載均衡方案，在2臺(tái)Server上部署語(yǔ)言識(shí)別、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢和前端渲染服務(wù)，同時(shí)將NLU服務(wù)部署在帶有GPU的服務(wù)器上，可提升響應(yīng)速度，滿足多用戶訪問、模型快速迭代的需求。

表2 智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)查詢正確率測(cè)試結(jié)果

結(jié)束語(yǔ)

本文所搭建的智能語(yǔ)音查詢系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了在現(xiàn)有潤(rùn)滑油移動(dòng)應(yīng)用的基礎(chǔ)上添加語(yǔ)音識(shí)別的功能，同時(shí)對(duì)系統(tǒng)的各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)做了深度測(cè)試和驗(yàn)證。在未來的工作中，將以標(biāo)準(zhǔn)接口的方式提供語(yǔ)音查詢服務(wù)，推廣至集團(tuán)內(nèi)其他企業(yè)應(yīng)用。