语音识别技术正确引导石油产业再升级

文章摘要：从行业的角度看，石油化工行业的独有特征，以及生产运行、安全环保等业务需求，需要利用工业互联网平台为基础设施推进智能制造。石油化工存在复杂的物理化学过程，建立模型难度大；我国石化工业原料来源受制于国内外市场供给，原料复杂、生产工况波动大；同时，能耗物耗高、安全环保压力大、产业链长且布局分散，在工业知识沉淀复用和重构、高效化和绿色化、产业链上下游协同等方面面临巨大挑战。

石油行业数字化转型的现状

石化工业由于其固有的生产营运和企业管理特点，在推进数字化、网络化、智能化制造过程中面临着众多挑战，需要一一破解。

从行业的角度看，石油化工行业的独有特征，以及生产运行、安全环保等业务需求，需要利用工业互联网平台为基础设施推进智能制造。石油化工存在复杂的物理化学过程，建立模型难度大；我国石化工业原料来源受制于国内外市场供给，原料复杂、生产工况波动大；同时，能耗物耗高、安全环保压力大、产业链长且布局分散，在工业知识沉淀复用和重构、高效化和绿色化、产业链上下游协同等方面面临巨大挑战。

语音识别技术帮助石油行业承接上下游重要信息，减轻工作难度

语音识别，以目前的主流ASR-自动语音/语言识别技术为例，实现的功能是把音频波形（模拟信号）转换为文字（符号）。其原理可以理解为一个计算机系统，输入语音，并分解为词、字、音节等元素，通过与软件内部存储好的特征元素（模型）进行模式匹配，找到最可能接近的文字、词语或语句并输出。

沃丰科技ASR语音识别功能优势

场景化识别

基于transformer结构+self-attention机制的端到端语音识别模型，采用数万小时行业精标数据，结合知识库、FAQ等信息，重现对话情景，自动让机器人在场景化领域做识别

多样化信息

定制化场景丰富的识别结果输出，不仅能够输出one-best结果，同时输出n-best多候选以及音素，为自然语言理解提供丰富多样化信息

可读易懂

采用大规模客服对话数据，基于深度学习的方法，对语音内容理解并进行智能断句，让结果更可读与可懂

准确率领先

基于上下文语义，采用大数据分析，对内容实时动态纠错，自动过滤敏感词等；提供自定义声学以及语言模型优化

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