【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及项目管理，具体涉及一种基于人工智能的工程项目管控语音识别方法及系统。
技术介绍
1、现有的一个工程均分为多个施工项目和不同的工作人员，每个施工项目又有不同的管理流程，每个工作人员对于管理流程的调用的权限又不相同，这也导致了工程项目管理的混乱；现有技术中通过语音识别调用流程时需要逐级调用（一问一答模式），即反复多次进行语音识别，多次的识别就造成识别失败的可能性上升，继而造成效率的下降且影响工作人员对于语音识别的信任度，这也是在工程项目管理中语音识别难以推广的原因；同时由于工作人员多是来自五湖四海存在口音问题，使得说出的声音不清晰，工作环境又是嘈杂不堪，导致信息传递效率低；为了克服上述问题，就要对语音识别进行加强训练，这也导致了成本的上升；为了降低噪音就要进行主动降噪，这也导致设备的芯片算力和算法要求高，导致成本高昂，并且工作场所的形式多变、工作人员也是多变，导致算法的开发成本极高，通用型语音识别成本极高是行业的共识，因此如何更低成本的实现工程项目管理是一个亟须解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种基于人工智能的工程项目管控语音识别方法及系统。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种基于人工智能的工程项目管控语音识别方法，包括：
4、工作人员通过绑定的终端向处理端第一次发送语音信息和定位信息；
5、通过人工智能将工程项目包含的所有管理流程进行汇总生成流程总表，并将流
6、将工作人员的身份信息、第一声纹信息、绑定的第一终端信息、预先录入的工作人员阅读词语的语音录入到数据库内；
7、人工智能对终端发送的语音信息进行时间标记，并识别终端的来源获得第二终端信息，通过第二终端信息与数据库比对获得工作人员身份信息，人工智能对语音信息进行识别并与第一声纹信息进行对比获得第二声纹信息，判断第二声纹信息是否与工作人员信息包含的第一终端信息是否一致，若否则向终端发送拒绝指令；若是则判断该工作人员允许访问出现的次数是否小于或等于第一预设值，若是则调用该工作人员允许访问的所有最小流程向终端发送，若最小流程为1个则不用排序，若大于1个则进行排序，排序的顺序根据定位信息、时间标记和通过人工智能以数据库内的语音为基础对语音信息对语义识别后进行排序；若该工作人员出现的次数大于第一预设值且小于第二预设值时则通过时间标记和定位信息与工作时段、工作地点进行对比筛选符合的最小流程，判断符合的最小流程数量是否小于或等于第一预设值，若是则调用符合的最小流程向终端发送，若否则通过人工智能以数据库内的语音为基础对语音信息进行语义识别后调用与语义相关性最强的最小流程向终端进行排序推送；若该工作人员出现的次数大于或等于第二预设值，则通过人工智能以数据库内的语音为基础对第二次发送的语音信息进行语义识别后调用与语义相关性最强的最小流程向终端进行推送。
8、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的另一技术方案为：
9、一种基于人工智能的工程项目管控语音识别系统，包括：
10、终端，工作人员通过绑定的终端向处理端第一次发送语音信息和定位信息；
11、处理端，包括人工智能和数据库，通过人工智能将工程项目包含的所有管理流程进行汇总生成流程总表，并将流程总表内的所有管理流程进行分解直至无法分解获得最小流程，对每个最小流程所在的工作地点、工作时间段和若干允许访问的工作人员进行标记形成最小访问块；统计所有最小访问块允许访问的工作人员出现的次数；
12、所述数据库内具有工作人员的身份信息、第一声纹信息、绑定的第一终端信息、预先录入的工作人员阅读词语的语音；
13、所述人工智能对终端发送的语音信息进行时间标记，并识别终端的来源获得第二终端信息，通过第二终端信息与数据库比对获得工作人员身份信息，人工智能对语音信息进行识别并与第一声纹信息进行对比获得第二声纹信息，判断第二声纹信息是否与工作人员信息包含的第一终端信息是否一致，若否则向终端发送拒绝指令；若是则判断该工作人员允许访问出现的次数是否小于或等于第一预设值，若是则调用该工作人员允许访问的所有最小流程向终端发送，若最小流程为1个则不用排序，若大于1个则进行排序，排序的顺序根据定位信息、时间标记和通过人工智能以数据库内的语音为基础对语音信息对语义识别后进行排序；若该工作人员出现的次数大于第一预设值且小于第二预设值时则通过时间标记和定位信息与工作时段、工作地点进行对比筛选符合的最小流程，判断符合的最小流程数量是否小于或等于第一预设值，若是则调用符合的最小流程向终端发送，若否则通过人工智能以数据库内的语音为基础对语音信息进行语义识别后调用与语义相关性最强的最小流程向终端进行排序推送；若该工作人员出现的次数大于或等于第二预设值，则通过人工智能以数据库内的语音为基础对第二次发送的语音信息进行语义识别后调用与语义相关性最强的最小流程向终端进行推送。
14、本专利技术的有益效果在于：通过将所有管理流程进行汇总生成流程总表并将其拆解成最小流程并对每个最小流程分别进行标记工作地点、工作时间段和若干允许访问的工作人员，即将每个最小流程切换成独立的调用流程；为了配合数量增多的调用流程即最小流程，采用标记的方式提升筛选的速度，由于现有的工程项目管控采用金字塔的方式进行管理，等级越高则调用的权限越大可调用的最小流程数量越多，等级越低则调用的权限越低可调用的最小流程数量越少，根据能够访问的数量对工作人员进行分级，例如挖掘机监督人员可以调用的最小流程可能就一个，对于这类最小流程数量较少的即数量小于等于第一预设值的工作人员也是数量最多的人员，则直接通过语音识别其身份信息由于需要的最小流程数量少，可以直接进行预判给定其可以访问的最小流程能够大大提升管理效率和响应速度，并且由于只做识别身份的动作，能够大大的降低处理端的处理内容，为其他的语音识别留有足够的算力；再结合绑定的第一终端信息、定位信息、时间标记、终端第一次发送的语音信息，由于绝大部分中层的工作人员在实际的工作中会在工作地点和工作时间进行工程项目管控的操作，因此结合最小流程块的工作地点、工作时间段作为筛选条件，对人员调用的最小流程进行筛选推送，提升效率；而权限越大的可访问的最小流程数量则难以预判，通过语义识别确定所要的最小流程；本申请通过对第一次发送语音信息来源的工作人员进行身份识别后进行调用需要预判，能够大大的提升识别的效率；通过预先录入的工作人员阅读词语的语音作为人工智能识别的基础，大大的克服各种口音的问题，提升语音识别效率。
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1.一种基于人工智能的工程项目管控语音识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的工程项目管控语音识别方法，其特征在于，当工作人员允许访问出现的次数大于第一预设值且小于第二预设值时工作人员通过绑定的终端向处理端第二次发送语音信息和定位信息，人工智能对第二次发送语音信息进行时间标记，并以数据库内的语音为基础对第二次发送的语音信息进行语义识别后调用与语义相关性最强的最小流程向终端进行推送。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的工程项目管控语音识别方法，其特征在于，若第二次发送语音信息后间隔预设时间内不再发送第三次语音信息，则视为推送成功，人工智能记录第二次推送的最小流程并记录第二次发送的语音信息、定位信息、时间标记，并将该最小流程标记为优先推送流程，若该工作人员在相同的时间标记和定位信息的预设范围内再次通过终端访问处理端，则人工智能直接推送优先推送流程。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的工程项目管控语音识别方法，其特征在于，第一次发送语音信息和第二次发送语音信息时间间隔在第三预设值范围内，若超过第三预设值则重置为第一
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的工程项目管控语音识别方法，其特征在于，人工智能对语音信息进行识别时选取获取的最清晰的语音进行识别并将识别结果与第一声纹信息进行对比获得第二声纹信息。
6.一种基于人工智能的工程项目管控语音识别系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的工程项目管控语音识别系统，其特征在于，当工作人员允许访问出现的次数大于第一预设值且小于第二预设值时工作人员通过绑定的终端向处理端第二次发送语音信息和定位信息，人工智能对第二次发送语音信息进行时间标记，并以数据库内的语音为基础对第二次发送的语音信息进行语义识别后调用与语义相关性最强的最小流程向终端进行推送。
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的工程项目管控语音识别系统，其特征在于，若第二次发送语音信息后间隔预设时间内不再发送第三次语音信息，则视为推送成功，人工智能记录第二次推送的最小流程并记录第二次发送的语音信息、定位信息、时间标记，并将该最小流程标记为优先推送流程，若该工作人员在相同的时间标记和定位信息的预设范围内再次通过终端访问处理端，则人工智能直接推送优先推送流程。
9.根据权利要求7所述的基于人工智能的工程项目管控语音识别系统，其特征在于，第一次发送语音信息和第二次发送语音信息时间间隔在第三预设值范围内，若超过第三预设值则重置为第一次发送语音信息。
10.根据权利要求9所述的基于人工智能的工程项目管控语音识别系统，其特征在于，人工智能对语音信息进行识别时选取获取的最清晰的语音进行识别并将识别结果与第一声纹信息进行对比获得第二声纹信息。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的工程项目管控语音识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的工程项目管控语音识别方法，其特征在于，当工作人员允许访问出现的次数大于第一预设值且小于第二预设值时工作人员通过绑定的终端向处理端第二次发送语音信息和定位信息，人工智能对第二次发送语音信息进行时间标记，并以数据库内的语音为基础对第二次发送的语音信息进行语义识别后调用与语义相关性最强的最小流程向终端进行推送。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的工程项目管控语音识别方法，其特征在于，若第二次发送语音信息后间隔预设时间内不再发送第三次语音信息，则视为推送成功，人工智能记录第二次推送的最小流程并记录第二次发送的语音信息、定位信息、时间标记，并将该最小流程标记为优先推送流程，若该工作人员在相同的时间标记和定位信息的预设范围内再次通过终端访问处理端，则人工智能直接推送优先推送流程。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的工程项目管控语音识别方法，其特征在于，第一次发送语音信息和第二次发送语音信息时间间隔在第三预设值范围内，若超过第三预设值则重置为第一次发送语音信息。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的工程项目管控语音识别方法，其特征在于，人工智能对语音信息进行识别时选取获取的最清晰的语音进行识别并将识别结果与第一声纹信息进行对比获得第二声纹信息。
...【专利技术属性】
技术研发人员：余永宽，余龙，李万坤，
申请(专利权)人：厦门链建科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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