【摘 要】
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随着社会经济的发展,我国汽车保有量迅速增加。在此背景下,做好车辆检测与修理工作对于保障汽车行驶安全有着重要意义。在车辆检修企业的传统作业流程中,检修结果以手工填写纸质表的方式来记录,存在检修效率低、检修成本高、检修结果不易保存等问题。通过引入语音识别技术,将检修工人发出的语音转换为文字检修结果后,利用信息化系统进行管理,可实现车辆检修流程的无纸化,从而解决以上问题。因此,研发一款基于语音识别的车辆
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随着社会经济的发展,我国汽车保有量迅速增加。在此背景下,做好车辆检测与修理工作对于保障汽车行驶安全有着重要意义。在车辆检修企业的传统作业流程中,检修结果以手工填写纸质表的方式来记录,存在检修效率低、检修成本高、检修结果不易保存等问题。通过引入语音识别技术,将检修工人发出的语音转换为文字检修结果后,利用信息化系统进行管理,可实现车辆检修流程的无纸化,从而解决以上问题。因此,研发一款基于语音识别的车辆检修辅助系统,有助于车辆检修流程的高效化、智能化,具备工程应用价值。本文首先针对嘈杂的车辆检修场景,进行语音降噪技术研究。在DCU-Net降噪模型的基础上,增加注意力机制,优化其上采样过程,提出改进型DCU-Net。在15dB信噪比条件下,经改进模型降噪后的语音PESQ分值达到3.11。其次,本文进行车辆检修场景语音识别技术研究。分析语音识别任务,制作语音数据集,在识别准确率优于传统GMM-HMM模型的BiLSTM-CTC模型基础上,采用GRU替换LSTM构建BiGRU-CTC模型,对语音识别实时性做出优化,该模型识别准确率为95.7%。结合语音降噪与语音识别技术,本文最终设计实现了一款车辆检修辅助系统。该系统采用C/S与B/S混合架构,包含检修管理子系统、检修客户端子系统、服务器等多个模块,面向检修管理员和检修工人提供服务,可实现车辆检修场景下的语音识别,具备辅助检修功能。经测试,车辆检修辅助系统功能和性能均满足预期需求,可应用于实际场景,帮助车辆检修企业提升作业效率。
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