电动汽车充电平台智能语音识别技术及数据挖掘

作者：李强; 黄焘; 彭科; 程旭

来源：自动化与仪表, 2022, 37(01): 90-99.

DOI：10.19557/j.cnki.1001-9944.2022.01.019

• 智能语音识别
• 隐马尔可夫模型
• 人工神经网络
• Viterbi算法

针对现有技术中电动汽车充电平台智能语音识别能力差的问题,设计了新型的电动汽车充电平台,该系统平台包括计算机网络终端、电网调度中心以及充电桩等,能够实现上层管理中心的语音识别,电路包括语音采集模块、语音辨别模块和控制驱动模块等,设计出基于UniSpeech-SDA80D51芯片的语音识别电路,提高了语音识别能力,并构建出隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)和人工神经元网络(artificial neural network,ANN)相融合的模型,实现了智能语音识别数据信息的挖掘与处理,进而增强了语音识别系统的性能。试验表明,该研究在不同噪音下的识别率,其中在20 dB的噪音下识别率为88.3%。该方法提高了语音识别和挖掘能力。