基于语音指令集的通用数据维护方法技术

本发明专利技术是一种基于语音指令集的通用数据维护方法。该方法根据数据维护过程中语音识别使用要求，将复杂多样的数据模型进行分类处理，统计各种数据模型人机交互方式，根据数据维护业务应用情况，建立语音识别指令集；然后建立数据模型人机交互方式和指令集之间映射表；再根据数据模型和指令集之间的映射关系，在数据模型调度之前，注册相应的语音指令模型；最后通过“学习”和“训练”，建立声学模型和语言模型，实现复杂环境的语音通用数据维护。本发明专利技术实现了基于语音指令集的通用数据维护，能够广泛地集成、调用数据维护过程中各类数据模型，有效地解决了管理人员无法在复杂环境下数据手动维护的问题，减轻了使用数据维护的复杂度及工作量。

General Data Maintenance Method Based on Voice Instruction Set

The invention is a general data maintenance method based on voice instruction set. According to the requirement of speech recognition in data maintenance process, this method classifies and processes complex and diverse data models, counts the human-computer interaction modes of various data models, establishes speech recognition instruction set according to the application of data maintenance business, establishes the human-computer interaction mode of data model and the mapping table between instruction sets, and then maps between data models and instruction sets according to the mapping between data models and instruction sets. Relation, register the corresponding voice instruction model before scheduling the data model, and finally establish the acoustic model and language model through \learning\ and \training\ to realize the voice data maintenance in complex environment. The invention realizes universal data maintenance based on voice instruction set, can widely integrate and call various data models in the process of data maintenance, effectively solves the problem that managers can not maintain data manually in complex environment, and reduces the complexity and workload of using data maintenance.

【技术实现步骤摘要】
基于语音指令集的通用数据维护方法
本专利技术涉及一种通用数据维护技术；特别是一种基于语音指令集的通用数据维护方法。
技术介绍
在当今数字化信息时代，对各类大数据的管理成了至关重要的环节，应运而生的数据管理、信息分析、数据挖掘等软件百花齐放，解决了信息孤岛、数据难于管理等问题，但在复杂环境下，如单兵装备、舰载设备等无法通过手动操作获取有效的信息，随着语音识别技术的发展，通过语音识别对通用数据进行管理，向特定用户提供最自然、最灵活和最经济的人机接口界面，有效解决军用领域中遇到的大量复杂环境的数据录入和信息获取等问题。虽然语音识别技术越来越成熟，但多数语音识别技术只应用在特定场景下的固定输入和识别，在对复杂的大数据维护软件方面，缺乏有效手段。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种新的基于语音指令集的通用数据维护方法，该方法通过设计语音指令集，实现对通用数据的语音维护和管理，根据业务设定数据模型，并与语音指令绑定，从而触发UI组件的动作事件，实现在特定环境下多种手段维护数据和信息获取。本专利技术所要解决的技术问题是通过以下的技术解决方案来实现的。本专利技术是一种基于语音指令集的通用数据维护方法，其特点是，其步骤如下：步骤一：对复杂数据进行模型化处理，根据统一算法封装为通用形式的模型文件，包括数据模型的输入输出参数个数和参数类型、人机界面显示方式；步骤二：建立语音识别指令集，根据数据模型种类、显示方式、数据的容量信息建立语音识别指令集。步骤三：建立数据模型和语音指令集之间的映射关系，在调度数据模型之前，注册相应的语音指令，并对数据模型和指令集正确性进行校验；步骤四：通用数据维护，首先通过“学习”和“训练”，建立识别基本单元的声学模型和进行文法分析的语言模型，之后对数据模型进行解析，并加载相应的语音模型，对数据模型的图形化显示进行语音通用数据维护；步骤五：语音识别边缘性检测，加载数据模型和调度语音模型后，对语音录入进行边缘化检测，若发现数据识别不匹配时，提供重新录入和手动校正，并加入训练模型库。本专利技术所述的基于语音指令集的通用数据维护方法，其进一步优选的技术方案是：步骤一中，对复杂数据建模处理封装为通用形式的模型文件的步骤如下：(1)复杂数据模型化首先对复杂数据进行数据分析，并对关联数据进行清洗，最后进行封装为数据模型，其中其中封装配置包括以下内容：a)封装后的模型接口名称；b)输入参数列表，包含所有输入参数的输入列表；c)输出参数列表，包含所有输出参数的输出列表；d)模型算法输入参数信息；e)模型算法输出参数信息；最后将封装好的数据生成算法动态库，并存储到数据模型库中；(2)实现数据模型调度的通用性首先建立模型动态调配接口，接口信息包括以下内容：a)模型文件路径信息；b)模型文件接口名称；c)通用输入列表；d)通用输出列表；e)模型算法输入输出参数信息；f)模型显示方式；g)模型承接数据容量；h)数据模型绑定的UI组件；然后通过模型文件路径和模型文件接口名称信息，获取模型文件调配接口的指针，最后将通用输入输出传递给模型文件接口，结合步骤(1)生成的模型动态库，将通用调配接口生成调配动态库。本专利技术所述的基于语音指令集的通用数据维护方法，其进一步优选的技术方案是：步骤二中，将根据业务中的数据模型信息建立语音指令集的步骤如下：(1)建立语音指令集根据数据模型中的数据显示方式、数据容量信息，建立语音指令集，其中语音指令集包括菜单导航指令、窗口操作指令、树形菜单定位检索指令、表单操作指令、表单项操作指令、系统指令共六类指令集；其中指令集信息包括以下内容：a)指令集基本信息，包括指令集名称、描述、版本信息；b)指令集识别模式，为了保证软件使用效果体验，指令集识别模式分为两种方式：一是通过系统定义的编码辅助进行快速的识别和定位；另一种通过汉字意图识别，进行后续处理，此功能需要针对专业词汇进行模型训练，是一个需要逐步提高识别质量的过程；(2)指令集分类根据数据模型数据维护特征，将语音指令集分为菜单导航指令、窗口操作指令、树形菜单定位检索指令、表单操作指令、表单项操作指令、系统指令共六类指令集，其中各指令集信息包括以下内容：a)菜单导航指令，包括序号指令和名称指令；b)窗口操作指令，包括窗口可见性指令、窗口布局指令、窗口选择指令、面板切换指令、窗口滚动指令、窗口显示适配指令；c)树形菜单检索指令，包括展开收起指令、选择指令、搜索指令；d)表单指令，包括行选择指令、单元格选择指令、查看行指令、新增行指令、删除行指令、编辑行指令、导出指令、检索指令；e)表单项操作指令，包括表单项控制指令——保存或撤销指令、表单项选择指令，另外表单项满足文本框输入组件、下拉框组件、树形选择组件、时间录入组件的指令要求；f)系统指令，包括操作模式切换指令、退出指令，如果系统识别时发现有歧义指令，会提供多指令选择。本专利技术所述的基于语音指令集的通用数据维护方法，其进一步优选的技术方案是：步骤三中，建立数据模型和语音指令集映射关系，注册指令集并进行正确性校验步骤如下：(1)建立映射关系：首先，根据数据模型的显示方式及数据容量，绑定语音识别指令集，即数据模型实例化时确定显示方式及UI组件，并实现UI组件的语音指令和动作的绑定；(2)注册指令集并进行正确性校验：在切换语音模式时，注册语音指令对应的语音模型，并对数据模型和语音指令关系进行正确性校验；首先读取数据模型文件路径及名称，查找数据模型库中是否存在，若不存在则发出提示信息，然后对数据模型进行解析，将数据模型输入与绑定的UI组件、指令集进行匹配，若三种类型若不同则发出提示信息，最后校验语音指令和动作触发是否成功。本专利技术所述的基于语音指令集的通用数据维护方法，其进一步优选的技术方案是：步骤四中，通用数据维护步骤如下：(1)建立声学模型和语音模型：首先通过“学习”和“训练”，建立识别基本单元的声学模型和进行文法分析的语言模型，之后对数据模型进行解析，并加载相应的语音模型，对数据模型的图形化显示进行语音通用数据维护；(2)模型训练及模式匹配：按照一定的准则，从己知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数进行模型训练，另外，使待识别样本与通过提取出来的训练样本的本质特征而建立的模型进行对比分析，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配；(3)数据维护，首先通过语音识别定位UI组件，再检索指令集中相应的指令，从而触发UI组件相应的动作事件，实现在复杂环境下的基于语音指令集的通用数据维护。本专利技术所述的基于语音指令集的通用数据维护方法，其进一步优选的技术方案是：步骤五中：对语音识别进行边缘化处理并提供容错机制，具体过程为，加载数据模型和调度语音模型后，对语音录入进行边缘化检测，若发现数据识别不匹配时，提供重新录入和手动校正；如果系统识别时发现有歧义指令，会提供相近的多指令选择。本专利技术是为了提高语音识别在大数据维护中的应用，研究出的基于语音指令集的通用数据维护方法，该方法实现了大型软件的UI组件定位、数据检索、数据录入、数据编辑等功能，此外，随着软件的升级改造，该方法满足动态UI组件的增加以适配语音识别功能。该方法根据数据维护过程中语音识别使用要求，首先将复杂多样的数据模型进行分类处理，统计各本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于语音指令集的通用数据维护方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：对复杂数据进行模型化处理，根据统一算法封装为通用形式的模型文件，包括数据模型的输入输出参数个数和参数类型、人机界面显示方式；步骤二：建立语音识别指令集，根据数据模型种类、显示方式、数据的容量信息建立语音识别指令集；步骤三：建立数据模型和语音指令集之间的映射关系，在调度数据模型之前，注册相应的语音指令，并对数据模型和指令集正确性进行校验；步骤四：通用数据维护，首先通过“学习”和“训练”，建立识别基本单元的声学模型和进行文法分析的语言模型，之后对数据模型进行解析，并加载相应的语音模型，对数据模型的图形化显示进行语音通用数据维护；步骤五：语音识别边缘性检测，加载数据模型和调度语音模型后，对语音录入进行边缘化检测，若发现数据识别不匹配时，提供重新录入和手动校正，并加入训练模型库。

【技术特征摘要】
1.一种基于语音指令集的通用数据维护方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：对复杂数据进行模型化处理，根据统一算法封装为通用形式的模型文件，包括数据模型的输入输出参数个数和参数类型、人机界面显示方式；步骤二：建立语音识别指令集，根据数据模型种类、显示方式、数据的容量信息建立语音识别指令集；步骤三：建立数据模型和语音指令集之间的映射关系，在调度数据模型之前，注册相应的语音指令，并对数据模型和指令集正确性进行校验；步骤四：通用数据维护，首先通过“学习”和“训练”，建立识别基本单元的声学模型和进行文法分析的语言模型，之后对数据模型进行解析，并加载相应的语音模型，对数据模型的图形化显示进行语音通用数据维护；步骤五：语音识别边缘性检测，加载数据模型和调度语音模型后，对语音录入进行边缘化检测，若发现数据识别不匹配时，提供重新录入和手动校正，并加入训练模型库。2.根据权利要求1所述的基于语音指令集的通用数据维护方法，其特征在于，步骤一中，对复杂数据建模处理封装为通用形式的模型文件的步骤如下：(1)复杂数据模型化首先对复杂数据进行数据分析，并对关联数据进行清洗，最后进行封装为数据模型，其中其中封装配置包括以下内容：封装后的模型接口名称；输入参数列表，包含所有输入参数的输入列表；输出参数列表，包含所有输出参数的输出列表；模型算法输入参数信息；模型算法输出参数信息；最后将封装好的数据生成算法动态库，并存储到数据模型库中；(2)实现数据模型调度的通用性首先建立模型动态调配接口，接口信息包括以下内容：模型文件路径信息；模型文件接口名称；通用输入列表；通用输出列表；模型算法输入输出参数信息；模型显示方式；模型承接数据容量；数据模型绑定的UI组件；然后通过模型文件路径和模型文件接口名称信息，获取模型文件调配接口的指针，最后将通用输入输出传递给模型文件接口，结合步骤(1)生成的模型动态库，将通用调配接口生成调配动态库。3.根据权利要求1所述的基于语音指令集的通用数据维护方法，其特征在于，步骤二中，将根据业务中的数据模型信息建立语音指令集的步骤如下：(1)建立语音指令集根据数据模型中的数据显示方式、数据容量信息，建立语音指令集，其中语音指令集包括菜单导航指令、窗口操作指令、树形菜单定位检索指令、表单操作指令、表单项操作指令、系统指令共六类指令集；其中指令集信息包括以下内容：指令集基本信息，包括指令集名称、描述、版本信息；指令集识别模式，为了保证软件使用效果体验，指令集识别模式分为两种方式：一是通过系统定义的编码辅助进行快速的识别和定位；另一种通过汉字意图识别，进行后续处理，此功能需要针对专业词汇进行模型训练，是一个需要逐步提高识别质量的过程；(2)指令集分类根据数据模型数据维护特征，将语音指令集分为...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘静涛，周万宁，杨光，时伟，吴茂传，王圣东，张科伟，刘宝华，陈端迎，闫弘毅，李凡，
申请(专利权)人：中国人民解放军九一九七七部队，连云港杰瑞深软科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11