業(yè)務(wù)痛點：新形勢下，*的新形態(tài)不斷涌現(xiàn)，*主體不斷變化發(fā)展，公安監(jiān)所通過管教談話及時掌握被監(jiān)管人員的思想行為和心理。由于傳統(tǒng)管教談話存在費時費力且同版同質(zhì)等諸多業(yè)務(wù)痛點。
*痛點：快魚管教談話語音智能轉(zhuǎn)譯系統(tǒng)出現(xiàn)了
其主要基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
實現(xiàn)音頻采集終端接入
實時談話轉(zhuǎn)寫
關(guān)鍵詞次甄別標識等功能
完成談話數(shù)據(jù)的自動
采集、通訊、分析、錄入、保存等工作
提升管教談話工作效率
提升公安監(jiān)所安全智慧管控能力
系統(tǒng)應(yīng)用層：包括管教談話系統(tǒng)客戶端和后臺管理平臺，實時為監(jiān)管民警提供直觀管教談話的分析數(shù)據(jù)與管理數(shù)據(jù)。
引擎服務(wù)層：實現(xiàn)實時語音轉(zhuǎn)寫、角色分離、音頻預(yù)處理、轉(zhuǎn)寫結(jié)果實時編輯、存儲服務(wù)等技術(shù)支撐。
數(shù)據(jù)支撐層：依托人工智能技術(shù)，從動態(tài)精細化管理的需求入手，建立被監(jiān)管人員情緒、心理、行為狀況動態(tài)管理體系。利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)技術(shù)、機器自動學(xué)習(xí)技術(shù)、海量數(shù)據(jù)標注法實現(xiàn)對音頻數(shù)據(jù)的深度挖掘、關(guān)鍵信息點標注、人機自動交互等應(yīng)用。
數(shù)據(jù)接入層：主要通過音頻采集設(shè)備，實現(xiàn)高清音頻的數(shù)據(jù)采集功能。
關(guān)鍵技術(shù)：語言模型自適應(yīng)、聲學(xué)模型自適應(yīng)、語音增強、語義理解模塊
功能實現(xiàn)：
實時語音轉(zhuǎn)寫：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲學(xué)建模技術(shù)，實現(xiàn)對中文的實時語音；轉(zhuǎn)寫，可自動區(qū)分說話人的角色，無串音。轉(zhuǎn)寫結(jié)果實時編輯，亦可手動記錄關(guān)鍵信息點，提供熱詞導(dǎo)入功能，可提升對多領(lǐng)域術(shù)語的識別效果。
語義理解情緒分析：通過自然語言理解NLP技術(shù)，能夠?qū)Ρ槐O(jiān)管人員的談話內(nèi)容進行“自*、暴力、逃脫”多維度下的情緒傾向分析，輔助研判及時預(yù)警。
談話記錄輔助：通過不低于80萬份管教談話臺賬記錄文本的深度學(xué)習(xí)構(gòu)建AI知識庫，對管教民警進行輔助引導(dǎo)，針對制式談話問題可進行問答填充，談話結(jié)束后自動生成本次談話的結(jié)構(gòu)化文檔。
可視化分析展板：系統(tǒng)支持對各個監(jiān)區(qū)被監(jiān)管人員歷史談話數(shù)據(jù)多維度的統(tǒng)計分析，并進行圖表可視化展示，實現(xiàn)對各監(jiān)區(qū)被監(jiān)管人員狀況的動態(tài)監(jiān)管。
后臺實時查看：系統(tǒng)可對各個監(jiān)區(qū)正在談話的客戶端進行實時音頻監(jiān)控，監(jiān)督一線管教民警談話內(nèi)容及被監(jiān)管人員狀態(tài)，對談話雙方不受干擾。
音頻結(jié)構(gòu)化存檔：系統(tǒng)可實現(xiàn)對談話音頻和文本的結(jié)構(gòu)化存檔，用戶可根據(jù)關(guān)鍵詞報警和情緒異常提示針對性復(fù)查，也可通過模糊搜索快速定位，并進行高效的按句回聽。
總結(jié)來說：管教談話語音智能轉(zhuǎn)譯系統(tǒng)基于管教談話工作管控新模式，本設(shè)計充分運用人工智能等現(xiàn)代科技手段，將語音識別技術(shù)與監(jiān)所談話業(yè)務(wù)深度融合，大限度的匯聚整合、檢測分析管教談話信息資源，極大程度提升管教談話工作效率，從而對監(jiān)所管教談話工作做出智慧判斷響應(yīng)，對營造和諧監(jiān)區(qū)、監(jiān)管環(huán)境對監(jiān)所安全管控具有重大意義。
