文章摘要：從行業(yè)的角度看，石油化工行業(yè)的獨(dú)有特征，以及生產(chǎn)運(yùn)行、安全環(huán)保等業(yè)務(wù)需求，需要利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為基礎(chǔ)設(shè)施推進(jìn)智能制造。石油化工存在復(fù)雜的物理化學(xué)過程，建立模型難度大；我國石化工業(yè)原料來源受制于國內(nèi)外市場供給，原料復(fù)雜、生產(chǎn)工況波動大；同時，能耗物耗高、安全環(huán)保壓力大、產(chǎn)業(yè)鏈長且布局分散，在工業(yè)知識沉淀復(fù)用和重構(gòu)、高效化和綠色化、產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同等方面面臨巨大挑戰(zhàn)。

石油行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀

石化工業(yè)由于其固有的生產(chǎn)營運(yùn)和企業(yè)管理特點(diǎn)，在推進(jìn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造過程中面臨著眾多挑戰(zhàn)，需要一一破解。

從行業(yè)的角度看，石油化工行業(yè)的獨(dú)有特征，以及生產(chǎn)運(yùn)行、安全環(huán)保等業(yè)務(wù)需求，需要利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為基礎(chǔ)設(shè)施推進(jìn)智能制造。石油化工存在復(fù)雜的物理化學(xué)過程，建立模型難度大；我國石化工業(yè)原料來源受制于國內(nèi)外市場供給，原料復(fù)雜、生產(chǎn)工況波動大；同時，能耗物耗高、安全環(huán)保壓力大、產(chǎn)業(yè)鏈長且布局分散，在工業(yè)知識沉淀復(fù)用和重構(gòu)、高效化和綠色化、產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同等方面面臨巨大挑戰(zhàn)。

語音識別技術(shù)幫助石油行業(yè)承接上下游重要信息，減輕工作難度

語音識別，以目前的主流ASR-自動語音/語言識別技術(shù)為例，實(shí)現(xiàn)的功能是把音頻波形（模擬信號）轉(zhuǎn)換為文字（符號）。其原理可以理解為一個計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，輸入語音，并分解為詞、字、音節(jié)等元素，通過與軟件內(nèi)部存儲好的特征元素（模型）進(jìn)行模式匹配，找到最可能接近的文字、詞語或語句并輸出。

沃豐科技ASR語音識別功能優(yōu)勢

場景化識別

基于transformer結(jié)構(gòu)+self-attention機(jī)制的端到端語音識別模型，采用數(shù)萬小時行業(yè)精標(biāo)數(shù)據(jù)，結(jié)合知識庫、FAQ等信息，重現(xiàn)對話情景，自動讓機(jī)器人在場景化領(lǐng)域做識別

多樣化信息

定制化場景豐富的識別結(jié)果輸出，不僅能夠輸出one-best結(jié)果，同時輸出n-best多候選以及音素，為自然語言理解提供豐富多樣化信息

可讀易懂

采用大規(guī)模客服對話數(shù)據(jù)，基于深度學(xué)習(xí)的方法，對語音內(nèi)容理解并進(jìn)行智能斷句，讓結(jié)果更可讀與可懂

準(zhǔn)確率領(lǐng)先

基于上下文語義，采用大數(shù)據(jù)分析，對內(nèi)容實(shí)時動態(tài)糾錯，自動過濾敏感詞等；提供自定義聲學(xué)以及語言模型優(yōu)化

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