發(fā)布時(shí)間：2024-09-28 19:51

　　近年來(lái),餐廳等服務(wù)行業(yè)的管理越來(lái)越規(guī)范化,服務(wù)員的服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)流程的智能化管理也越來(lái)越受到管理者的重視。建立一套標(biāo)準(zhǔn)的餐廳服務(wù)對(duì)話規(guī)范流程,可以提高餐廳的服務(wù)水平和顧客的滿意度。由于餐廳服務(wù)員的說(shuō)話質(zhì)量在服務(wù)中起著至關(guān)重要的作用,管理者提出針對(duì)量化評(píng)估服務(wù)員說(shuō)話質(zhì)量的解決方案,通過(guò)對(duì)服務(wù)員說(shuō)話內(nèi)容采集監(jiān)測(cè),實(shí)時(shí)監(jiān)控并識(shí)別服務(wù)員說(shuō)話內(nèi)容。并根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果的反饋,對(duì)服務(wù)員進(jìn)行績(jī)效打分,最終跟蹤評(píng)估員工服務(wù)質(zhì)量。常規(guī)環(huán)境下,由于不受噪音等條件限制,現(xiàn)有的語(yǔ)音識(shí)別模型都能做到較高的字準(zhǔn)率。但是,由于餐廳環(huán)境嘈雜,不可控因素較多,噪聲不僅來(lái)源于說(shuō)話人的聲音,還有不同餐具和餐廳播放的背景音樂(lè)等都能產(chǎn)生較高的噪音,這些因素是影響餐廳環(huán)境下將服務(wù)員與顧客對(duì)話內(nèi)容轉(zhuǎn)換為文字的重要原因。在服務(wù)員與顧客處于垂直對(duì)話場(chǎng)景下,語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)無(wú)法更準(zhǔn)確有效的識(shí)別服務(wù)員與顧客對(duì)話內(nèi)容,導(dǎo)致現(xiàn)有的解決方法在餐廳場(chǎng)景下不能達(dá)到更好的識(shí)別效果。嘈雜場(chǎng)景下的語(yǔ)音識(shí)別字準(zhǔn)率偏低仍然是當(dāng)前語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)面臨的主要問(wèn)題,特別是在餐廳高噪聲的情況下,通用的智能模版提取方法不能有效的提高識(shí)別準(zhǔn)確性。為了解決餐廳場(chǎng)景下的服務(wù)對(duì)話識(shí)別,本文提...

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容與工作重點(diǎn)
    1.4 本文組織安排
第2章 相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)
        2.1.1 語(yǔ)音識(shí)別建模流程
        2.1.2 語(yǔ)音數(shù)據(jù)處理
        2.1.3 聲學(xué)模型建模
        2.1.4 語(yǔ)言模型建模
        2.1.5 解碼器
    2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 時(shí)序網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        2.2.2 時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
    2.3 遷移學(xué)習(xí)
        2.3.1 遷移學(xué)習(xí)概念
        2.3.2 聲學(xué)模型知識(shí)遷移
    2.4 本章小結(jié)
第3章 餐廳場(chǎng)景下服務(wù)對(duì)話智能模版提取問(wèn)題
    3.1 服務(wù)對(duì)話語(yǔ)料庫(kù)介紹
    3.2 實(shí)驗(yàn)工具與環(huán)境
    3.3 評(píng)估指標(biāo)
    3.4 基于TDNN-RNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)聲學(xué)模型訓(xùn)練
        3.4.1 服務(wù)對(duì)話語(yǔ)音特征提取
        3.4.2 TDNN-RNN網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)模型建模
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.5 基于TDNNR-LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)聲學(xué)模型訓(xùn)練
        3.5.1 TDNNR-LSTM網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置
        3.5.2 TDNNR-LSTM與 TDNN-RNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)比
        3.5.3 TDNNR-LSTM聲學(xué)模型建模
        3.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.6 噪音場(chǎng)景下的服務(wù)對(duì)話抗魯棒性識(shí)別
        3.6.1 音頻信號(hào)中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法
        3.6.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)前后智能模版提取差異分析
    3.7 本章小結(jié)
第4章 餐廳場(chǎng)景下服務(wù)話術(shù)質(zhì)量評(píng)估問(wèn)題
    4.1 聊天對(duì)話語(yǔ)料庫(kù)介紹
    4.2 聊天對(duì)話識(shí)別模型建模
    4.3 聊天對(duì)話模型訓(xùn)練與權(quán)重遷移
        4.3.1 聊天對(duì)話聲學(xué)模型實(shí)驗(yàn)
        4.3.2 聊天對(duì)話權(quán)重遷移實(shí)驗(yàn)
        4.3.3 聊天對(duì)話遷移模型結(jié)構(gòu)
        4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.4 基于WFST的服務(wù)話術(shù)關(guān)鍵詞檢索
        4.4.1 語(yǔ)音關(guān)鍵詞檢索技術(shù)
        4.4.2 基于有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換器的關(guān)鍵詞檢索
        4.4.3 關(guān)鍵詞評(píng)估指標(biāo)
        4.4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果
致謝



本文編號(hào)：4006269