經(jīng)歷近幾年的爆發(fā)式增長,作為時下最熱門的人工智能產(chǎn)品——智能音箱,早在很久之前就己經(jīng)在硬件產(chǎn)品中脫穎而出。對音箱而言其最重要的功能模塊就是音樂點播系統(tǒng),本文詳細介紹音樂點播系統(tǒng)的分析、設計、實現(xiàn)和測試四個過程。本人在公司實習期間,親自參與項目的需求分析階段、系統(tǒng)設計階段、實現(xiàn)階段和測試階段。本人在項目中主要負責對系統(tǒng)的設計和具體開發(fā)以及開發(fā)之后的自測。通過對上一代系統(tǒng)上線后的使用情況分析,可知上一代系統(tǒng)的主要問題有三點:(1)系統(tǒng)對于用戶話術(shù)的意圖識別的準確性和實時性還達不到基本要求;(2)沒有音樂槽值詞表,不利于對音樂相關(guān)模型的訓練,從而導致識別率低下;(3)因為服務供應方的服務能力的限制,導致整個業(yè)務鏈流程過長,從而影響服務整體響應時間。得出項目需要從根本上解決上述三個問題的最終需求。針對舊系統(tǒng)的三個主要問題,通過設計新的語言模型Bi-LSTM-CNN-CRF來解決第一個問題;通過爬取大量網(wǎng)絡音樂資源,構(gòu)建高效的Redis數(shù)據(jù)庫,來解決沒有詞表的問題;通過設計高讀取效率的ES和Redis數(shù)據(jù)庫來解決系統(tǒng)總延時高的問題。設計完成之后,本人負責項目的具體實現(xiàn)工作,主要負責系統(tǒng)后端全部開發(fā)工作,其中包括對數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建,新語言模型的構(gòu)建和系統(tǒng)流程的構(gòu)建,并進行測試和完善。項目的創(chuàng)新點在于提出結(jié)合意圖識別和槽提取任務,訓練Bi-LSTM-CNN-CRF聯(lián)合模型,從而得到更好的結(jié)果序列。目前,本系統(tǒng)已經(jīng)完成并運行效果良好,在本系統(tǒng)的幫助下,用戶有通過非模式化語言隨意點播歌曲的體驗。
【學位單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN912.26;TP311.52
【部分圖文】：

Ｐｗ（ｙｌｘ）邋＾邋ｅｘｐ（￡；ｗ＾（ｘ＇ｙ））邐（４）逡逑其中，Ｚｗ（ｘ）為歸一化因子，ｗ為模型參數(shù)，ｆｉ（ｘ，邋ｙ）為特征函數(shù)（ｆｅａｔｕｒｅ邋ｆｉｍｃｔｉｏｎ）逡逑用來描述（ｘ，ｙ）的某一事件。圖２－１所示表示六種模型之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。正如樸素逡逑貝葉斯和ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ回歸是生成＿判別對一樣，ＨＭＭ的判別的相似物為ＣＲＦ的部分逡逑

（ａ）獨立圖邐（ｂ）因子圖逡逑圖２－３隱馬爾科夫模型的獨立圖和因子圖逡逑Ｆｉｇ．２－３邋Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ邋ａｎｄ邋ｆａｃｔｏｒ邋ｇｒａｐｈ邋ｆｏｒ邋ｔｈｅ邋Ｈｉｄｄｅｎ邋Ｍａｒｋｏｖ邋Ｍｏｄｅｌ．［２３Ｊ１３逡逑與ＮＢ不同的是，最大熵模型是從全局的角度來構(gòu)建模型，它的宗旨是：“做逡逑最大的努力保證最大范圍的不確定性，就算沒有其他數(shù)據(jù)，也不會憑空做任何假設”逡逑［２３］６。最大熵模型的特征函數(shù)可看作是人工構(gòu)建的模型的信息，用來映射ｘ與ｙ的逡逑關(guān)系。有向圖無法表示這種相關(guān)性，所以采用無向圖表示最大熵模型，即采用因子逡逑圖來表述最大熵模型。其中最大熵模型與馬爾可夫隨機場所對應的因子圖都滿足逡逑這樣的因子分解：逡逑Ｐ（ｖ）邐（７）逡逑其中，Ｃ為圖的團，＾為勢函數(shù)（ｐｏｔｅｎｔｉａｌｆｕｎｃｔｉｏｎ）。逡逑２．１．３條件隨機場逡逑前文提到過，條件隨機場（更準確地說是Ｌｉｎｅａｒ－ｃｈａｉｎ邋ＣＲＦ）是最大炮模型的逡逑９逡逑

邐北京交通大學碩士專業(yè)學位論文邐逡逑ｈ（ｘ）邋＝邋（ｆ邋＊邋ｇ）（ｘ）邋＝邋／邋ｆ（ｘ）ｇ（ｘ邋－邋ｘ）ｄｘ邐（１６）逡逑如果將關(guān)于ｘ的函數(shù)看作是定義域上的指示函數(shù)，則卷積可以認為是一種加逡逑權(quán)的滑動平均。如果僅僅關(guān)注ｘ在某一位置上的意義，可以看作卷積是函數(shù)ｆ對函逡逑數(shù)ｇ的加權(quán)平均數(shù)。卷積還有很多數(shù)學特性，比如交換性，即卷積的定義中，ｆ和逡逑ｇ函數(shù)的交換位置對卷積是沒有影響的。這里給出的是在連續(xù)函數(shù)上的核函數(shù)定義，逡逑在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的卷積應用是基于離散型的卷積表達形式：逡逑ｈ（ｘ）邋＝邋（ｆ邋＊邋ｇ）（ｘ）邋＝邋Ｓｔ邋ｆ（Ｔ）ｇ（Ｘ邋－邋Ｔ）邐（１７）逡逑其中，ｆ為輸入，ｇ為在ｆ上移動的“窗口”，即核函數(shù)（ｋｅｒｎｅ丨ｆｕｎｃｔｉｏｎ）也叫逡逑濾波器（ｆｉｌｔｅｒ），邋ｈ為最終的輸出。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的應用是將某維度的輸入?yún)㈠义蠑?shù)，經(jīng)過卷積操作映射為較低維度的輸出參數(shù)，具體舉例說明如下：輸入序列為序逡逑號由１？５對應值為１￣５，核函數(shù)序列為序號由－４－４的０，０，０，１，１，０，０，０，０，則輸出為逡逑１？４的３，５，７，９。其過程如圖２－５所示，像一個窗口在輸入序列上滑動取值。逡逑

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本文編號：2822919