基于智能语音技术的道路交通事故警情场景应用研究

韩 辉

(讯飞智元信息科技有限公司， 安徽 合肥 230088)

0 引言

近年来，以人工智能、大数据、物联网为代表的第四次信息科技浪潮爆发式发展，正在深刻地影响与改变人类的生产生活方式。智能语音技术作为人工智能的重要组成部分，也被广泛运用于各行各业。

公共服务中道路交通事故的应急处理能力是社会治理水平高低的重要体现，关系着人民的生命与财产安全以及道路交通设施的利用效率，是交通管理工作中的重要内容。提高道路交通事故应急处理能力，一方面可以缩短道路交通事故的处置时间，另一方面可以快速消除路障，保障道路交通运输的顺畅。影响交通事故处置效率的主要有三点，一是事故处置时间，二是路程花费时间，三是现场处理时间。基于此，本文研究了智能语音技术在忙时辅助接警、智能指挥调度、出警预案指导等四个方面的应用，并探索通过搭建道路交通事故处理指挥调度平台来提升交通事故处理效率。

目前关于智能语音技术的应用领域逐渐增多，施唯佳等[1]提出智能语音机顶盒的软硬件实现方案将智能语音技术应用到通信技术上，詹新生等通过智能语音技术设计了联合收割机多功能智能终端，何隽等将智能语音技术运用到金融领域，段维军等利用语音识别技术进行多媒体信息检索的仿真应用，刘一鸣等将智能语音技术应用到出版领域实现了数字出版的有声读物功能，宋歌提出人工智能语音分析系统在帕金森病诊断中的一项探索性临床研究，将智能语音技术应用到医学领域，王留芳等提出智能语音技术在蓄电池充电系统中的应用，实现了电池充电系统的智能化，肖安琪等将智能语音技术应用到传统广播领域，郑杰慧等将智能语音技术应用到水务客服领域，艾文伟等将智能语音技术应用到城市轨道交通客运服务中，本文基于语音通信技术来实现道路交通警情场景的智能化，提升出警效率。

1 智能语音技术的研究现状

智能语音技术属于多学科交叉的边缘学科，涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等领域，主要针对语音识别技术（ASR）、语音合成技术（TTS）和语义理解技术（NLP）等开展研究，实现让机器人一样“能听会说”、“能理解会思考”。

语音识别技术的探索经历了从孤立词识别系统向大词汇量连续语音识别系统发展阶段，并开始转向端到端神经网络及针对实际应用中的算法优化研究。目前，机器的语音识别准确率已达到人类平均水平。

语音合成技术的探索经历了人工参数合成法和可训练的参数合成法两个主要阶段，并开始聚焦于提高合成语音的自然度和表现力、扩展多语种文语合成、降低语音合成技术的复杂度等方面研究。目前，机器的语音合成质量已超过人类水平。

2 道路交通事故警情处理现状分析

2.1 轻微交通事故报警时间相对集中

交通事故的报警和求助，受限于各种客观条件，如早晚高峰、节假日、恶劣天气等情况，在报警量陡增的情况下，无法及时有效的接通。为提高忙时报警电话的处理效率，避免耽误重大警情，在不增加现有人工电话坐席数量和工作强度下，可通过建设忙时智能机器人辅助接警系统，实现话务量有效分流。

2.2 接警处理程序复杂

接警过程为接处警员手工详细记录市民口述的关于地理位置、事发场地、现状、联系人等信息，转警员处理，忙时接通率下降、信息记录时间较长。针对此问题，可通过自然语义理解的转写技术，在市民与接处警的交互中自动记录关键信息，实现智能填单，并将关键信息准确发送给出警人员。

2.3 指挥调度低效，派警方式单一

目前，道路交通事故处理采用接处警的方式，根据事故报警位置，通知所属辖区交警中队调配警力进行处理，这种方式处理效率低下，存在信息传递丢失。为解决此困境，可采用基于路况的智能派警技术，对出警的警员、警车的数据进行汇聚，实时更新他们的位置以及全市监控设备的位置数据进行融合，一旦有案情发生，基于位置区域中心算法，可以快速查找出周边的警员、警车、摄像头，可以快速、便捷的给附近的警员、警车下达指令，而且还可以给与附近的警员、警车推荐最短距离到达或者最短时间到达案发现场，同时在指挥中心大屏上，可以调度周边范围的摄像头，查看现场的情况以及警员在现场的处置情况。

3 道路交通事故处理智能指挥调度平台方案

基于对当前道路交通事故警情处理的现状分析，本文提出构建交通事故处理智能指挥调度平台，下设电话机器人辅助接处警系统及语音大屏指挥调度系统，使用“人机”结合的方式，降低人工服务压力，应对报警忙时及突发事件导致的呼叫量激增，提高报警电话接通率，同时为处警员带来更高效、便捷的自然语音交互服务，及时联动协同指挥调度，提升指挥调度效率，在重大警情和各类突发事件的应急指挥中，将智能语音技术应用到地图操作，视频监控区，应急预案和人员通讯录查询等方面，操作更加快捷准确。

3.1 技术路线选择

（1）人机交互技术

忙时智能接警机器人的核心是人机交互对话管理，对话管理首先需要创建话术，机器人按照话术设定的逻辑进行服务。系统支持可视化的方式动态编辑话术，从而实现话术的快速修改和发布。

（2）自然语言理解技术

智能填单的核心是基于对自然语言的理解，根据报警人意图与反馈的各实体间关系，进行归类并自动形成工单，道路交通事故警情场景下，主要涉及地址识别与意图分类。

地址识别，运用语音识别+语义理解技术将用户说出的地址准确提供出来，语音识别采用HybridCNN+CTC算法，语义理解采用基于Bert+CRF预训练算法模型，采用上述模型对20亿条全国地址数据进行训练完成。

意图分类及语义提槽，运用LSTM与Bert算法相结合的模式，实现自动化语义编译、解析和训练方案，快速提高正确率。

（3）全渠道富媒体融合技术

全渠道富媒体融合技术，打通传统的话音渠道与网页、微信、短信、H5、APP等新兴渠道的数据壁垒，支持文字、语音、图片、视频等富媒体交互方式，所有渠道由统一一个智能大脑进行支配。应用场景上，接处警民警可随时了解市民多渠道交互历史轨迹，案情的脉络流程一目了然，辅助处警决策，提高处警效率。智能大脑由后台统一能力平台支撑，包括语音识别、语义理解、知识库等AI能力以及多渠道接入管理。

3.2 系统架构设计

该平台的系统结构自下而上，可以分为四部分——基础设施层、数据层、服务层、应用层。在基础设施层完成了网络基础、电话平台、计算机终端、大屏控制、存储设施等基础设施的建设，为平台提供了良好的基础物理支撑；在数据层完成了基础数据、录音数据、语音数据模型、语义数据、POI地址数据、预案数据的设计及规整，并同时为数据搭建了相应的存储平台，基于平台的需求，加入路况数据、报警人行为数据的整体设计及规划；在服务层，基于平台的语音合成、语音识别、语义理解、语音导航、POI地址定位、数据搜索引擎、实时转写、统一排队、离线地图、地址搜索引擎等服务，将进一步拓展交通导航能力、热力分析、IM通信、路况分析、图层定制等服务的提供；在应用层建设内容统一规划为智能机器人辅助接处警系统、智能指挥调度系统。如图1所示。

图1 道路交通事故处理智能指挥调度平台系统架构设计Fig.1 system architecture design of intelligent command and dispatching platform for road traffic accident handling

四层结构设计的系统具有较好的扩展性。随着业务的拓展，可以很方便的在必要的层面中添加相应的应用，实现系统功能的扩展。四层架构将业务逻辑分布到应用服务器上，数据库上不再具有业务逻辑处理单元，而只负责基础业务数据的管理，主要的计算任务由应用服务器完成，从而充分利用了应用服务器在并发处理和逻辑计算方面的优势，解决了三层结构体系下当请求并发量巨大时，数据库性能迅速下降的问题。

3.3 平台智能应用构想

（1）忙时智能机器人辅助接警

根据情况分析交通事故接警的结果及语料集，设计交通事故接警电话机器人交互界面，根据交互方案设计，进行交通事故智能接警电话机器人原型搭建，包含提示音录制、语义库完善，上线后组织用户进行可用性测试，根据测试结果进行声学模型优化及语音模式优化，包含数据设计、数据收集、数据标注、数据训练、测试优化等过程，最终完成交通事故智能自助交互全流程。

（2）智能填单

通过先进的语音识别技术，将接警人语音信息实时转成文字信息，根据案发时间、地点、警情内容等字段选择性录入，根据报警人意图与反馈的各实体间关系，进行归类并自动形成工单，有效提高接警效率，提升单位时间接警量。根据历史工单数据，在云端后台可检索相同类型事件、相同人物、车辆或公司等聚合数据。

（3）智能派警

智能派警主要包含出警预案指导和语音指挥调度。

出警预案指导：在警务通终端上引入全新的智能出警预案指导APP，实现实时进行预案语音提醒，构建警情处置预案知识库，梳理散乱的警情信息并作规整分类。当案件发生时，系统自动搜索相关案件指导及法律条款，通过自然的合成语音播报给出警民警，规范出警流程。同时，当有案件发生后，警务通可查询相应案件发生在地图上地点和当前自己所在的位置。可通过界面操作进行地图导航，路径规划。

语音指挥调度：以智能语音融合交互为核心，通过统一业务管理平台、媒体处理服务平台、接入网关及对外互联设备，构建分布式、分层统一的通信系统。系统整合语音、视频监控/会议、指挥调度、集群对讲、警情数据、警力资源、GIS业务、应急预案等子系统，建立集语音、视频、数据三位于一体的全面综合指挥调度系统，实现语音、视频、数据的融合与调度功能。颠覆以往需要多人、多系统协调工作的模式，实现全新一代的智能语音指挥调度方式。

4 应用场景与推广价值

本项目可广泛运用于城市的道路交通事故警情处理中，通过本项目的建设，以机器人（7×24小时）和坐席互助的方式，预计可实现忙时电话接通率提升17%，分流人工话务量20%，早释率稳定控制在1%以下，报警电话接通率保持在99%以上，整体出警时间缩短1分钟左右，从而提升坐席人员对于警情录入、地址录入的速度，从而提升接警服务效率，促进接处警之间的沟通交流更加快速化、直观化。

通过智能派警技术可以更加迅速的处理报警案情，很大程度上提升了各个环节和部门之间的沟通效率，极大的节约警力资源，同时让市民在使用过程中体验到高新技术的便捷与科技感，从而进一步提升道路交通事故处理的服务效率和市民满意度。

5 结论

通过搭建交通事故处理指挥调度平台，将先进的智能语音技术运用在道路交通事故警情处理中，实现忙时辅助接警、智能填单、智能派警等多种功能，解决了交通事故警情处理的痛点，带来了较大的经济效益和社会效益。

当前，人工智能技术已经赋能各行各业取得了很多阶段性的突破成果，智能及人工与行业的深度融合是下一步的发展趋势，在智能化方向，关于报警地址与车牌的语音交互识别还需要进一步的创新与数据积累，在人机融合方向，开放自主灵活的运维运营将带来更好的服务体验。后续，笔者将在这两个方向上继续探索项目的架构优化和策略机制创新，用人工智能建设美好世界。