摘要：为了提升企业办公应用的使用体验，研发了具备机器学习功能的智能化企业办公助理应用系统。该应用系统集成实现了语音识别模块，并接入了企业生产经营管理相关流程和数据，实现了通过语音智能化查询企业数据，处理业务流程的功能。提升了用户的交互体验，提供了面向用户的反馈评价功能，采用机器学习的框架优化识别查询的结果。应用的建设部署改善了用户的交互模式和使用体验，提升了企业办公应用的智能化水平，提升企业管理效率。
关键词：企业应用;办公应用;语音助理;语音识别;机器学习
中图分类号：TP311.52;TN912.3 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）10-0000-00
0 引言
近年来，互联网和信息技术的飞速发展，语音识别技术也得到了长足的进步，在各类系统中逐渐得到应用[1]。个人消费领域中，语音助手类型的应用已经得到了比较广泛的应用[2]。而在企业内部应用场景中，由于企业业务专业性强，系统操作互动性要求不高，基于语音识别技术的办公助理类型应用较少[3]。一版的企业办公助理应用往往交互方式比较传统，用户使用的体验也不是很好，交互的功能单一，同时也不具备学习能力[4][5]。本研究中，构建了一套基于语音识别技术，并采用用户反馈评价数据作为系统学习参考，实现了智能化的企业办公助理的应用系统。
1 系统架构设计
智能交互应用系统包含了语音输入和识别，数据处理提取，页面数据推送和后台学习反馈等功能模块。传统企业办公助理应用由于系统功能单一，业务数据未融合等原因，并未引入后台学习反馈的架构设计，导致助理应用难以具备自动学习的功能[6][7]。本研究在传统办公助理应用的基础上，引入了学习反馈的架构设计，融合了语音技术框架，开发出了智能化的企业办公助理应用。
应用系统整体上采用典型的B/S架构构建，氛围用户界面层、业务逻辑层、数据访问层。前端用户界面层采用html5技术实现。业务逻辑层基于Java编程语言，采用了springMVC框架进行开发。数据访问层中，采用mybatis框架实现数据持久层，采用mysql开源版本数据库存储关系型数据，采用redis作为高性能存储。与业务系统采用RESTful接口进行数据访问。同时，为了提升用户体验，实现页面数据实时更新，采用了长链接技术保持前后台通信。系统架构如图1所示。
2 系统功能设计
2.1总体功能架构
系统以企业办公经营数据为基础，通过语音识别、数据挖掘、机器学习等技术手段，实现企业办公经营数据的智能化查询，实现了新型的办公助理应用的交互方式。关键业务流程为用户通过使用语音助理，完成办公管理流程处理，查询生产经营数据信息并对查询结构进行评价反馈等。包括用户管理和认证，语音输入和处理，数据检索和查询以及查询结果反馈和学习等功能模块。系统功能结构如图2所示。
2.2功能模块研发
2.2.1用户管理和认证
用户的管理和认证功能在各类信息系统中都是必须的基础功能，在企业办公应用中更是如此。企业的各类流程处理、经营数据查询等业务功能都是基于企业用户的实际角色和权限进行管理。在传统的办公助理应用中，用户的认证通常是采用用户名密码的方式进行认证。本研究中，用户除了可以采用传统的用户民密码的方式进行用户认证以外，还可以使用人脸识别的方式进行认证。用户在第一次登录的时候可以选择录入个人的人脸图像，录入成功后再次登录系统时，即可以使用人脸认证的方式完成登录。
2.2.2语音输入和处理
用户使用终端设备的麦克风输入语音，与企业办公助理应用进行互动交互。通过输入查询指令，系统对输入的语音进行识别和转换。对文本信息进行分词处理，识别出关键词后与系统预置的词库进行对比，查找出符合项，过滤出查询目标。
2.2.3数据检索和查询
系统后台对语音识别处理后的结果在业务数据中进行查询。可查询的企业经营管理数据内容包括三类，分别是：一般数据，即通用互联网数据查询，例如天气信息等;办公协同信息，主要包括同事联系方式，会议情况查询，待处理流程等;业务数据查询，主要包括经营、生产、管理等业务信息查询。
2.2.4查询结果反馈和学习
查询完成后，查询结果會在用户界面上显示，同时会提示用户对查询的结果进行评价。通过用户打分的方式，对查询的结果的匹配程度和数据准确性进行打分评价。系统将采集到的评价信息进行记录，并用于提升后续查询结果的质量。
3 系统功能实现
3.1总体功能
用户通过终端设备，如个人PC、手机等，访问企业办公助理应用系统，完成用户登录认证。认证通过后，用户通过语音发出指令，应用系统识别用户语音指令并进行解析处理。解析处理得到查询关键词后，系统后台对关键词进行检索查询，查询得到相关的业务数据查询结果，并通过长链接的形式推送到系统页面端。查询结果被展示的同时，用户还会在页面上看到评价反馈结果的选项，用户可以对本次查询的结果进行打分评价。系统总体流程如图3所示。
3.2语音识别
通过采集用户输入的语音信息，包装成为流的形式进行传递，调用语音识别服务进行语音转换，将输入的语音流转化成文本信息。转换成文字文本信息后，系统对文本进行中文分词操作，并在后台预置的查询列表中进行检索，查找相符合的检索项。
3.3学习模型
评价包含了两个维度，分别是查询结果的匹配性的和查询结果的准确性，用户的评价将会被记录在后台。匹配性的反馈数据用于从技术角度衡量识别的准确性，系统得到正向的评价后，会将该条记录反馈至语音识别服务中并进行记录，以用于优化语音识别模型。准确性的反馈数据用于从业务角度衡量提供业务数据的质量，该结果将在系统中进行统计，用于反馈给相应的业务系统，以辅助业务系统优化升级。
4 結语
本研究基于语音识别技术构建的企业办公助理应用应用了语音识别技术对企业办公应用的用户交互体验进行了提升和优化。通过采用用户提交反馈信息的方式，引入了机器学习的机制改善了识别的效率和准确性。本项目的建设实施，提高了企业办公应用的智能化水平，提升了企业管理效率。
参考文献
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[7]宁智明.应用SaaS平台的集团企业协同办公系统模式研究[J].企业改革与管理，2019（20）：47-48.
收稿日期：2020-08-05
作者简介：赵竟（1987—），男，江苏南京人，硕士，工程师，研究方向：企业信息化、计算机技术。
Research and Development of Enterprise Office Application Based on Speech Recognition Technology
ZHAO Jing
（Guodian Nanjing Automation Co.， Ltd，Nanjing Jiangsu 210000）
Abstract：In order to improve user exprience of enterprise application， an intelligent enterprise office application with the ability of mechine learning was developed. Processes and data of the enterprise in production， operation and management were accessed into the application. Speech recognition is integrated into the application， in order to realize the intelligent function of querying data and handling processes. The application improves user experience， provides a function of evaluation for users， and applies a machine learning based framework to optimize recognition. With the development and deployment of the application， interactive mode is improved， the level of intelligence in enterprise office application is upgraded， and efficience of enterprise in management is lifted.
Key words：Enterprise application;Office Application;Voice assistant;Speech recognition;Machine learning
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