本發(fā)明設計計算機領域，具體涉及到一種在IT運維管理系統(tǒng)中的語音識別方法及系統(tǒng)。

背景技術：

目前，世面上有許多家語音助手及系統(tǒng)，通過語音操作，我們可以進行如下操作：

操作手機：打電話，發(fā)短信，設置提醒，播放音樂等。搜索信息：查詢天氣，查詢航班，查詢周邊美食，搜索股票等。語音問答：講個笑話，念首詩，聊天調侃等。

問題：此方案是一個通用型的方案，不能對特定的應用系統(tǒng)內(nèi)的業(yè)務進行操作。而傳統(tǒng)業(yè)務系統(tǒng)中的所有操作都是通過鼠標加鍵盤的方式完成，如果有大量的業(yè)務操作，勢必會產(chǎn)生很大的工作量以及一定的錯誤。

技術實現(xiàn)要素：

本方面提供了一種在IT運維管理系統(tǒng)中的語音識別方法，包括如下方法：

用戶發(fā)出語音指令；

通過一聲紋識別模塊對所述語音指令進行甄別，以判斷該用戶是否為IT運維管理系統(tǒng)的管理員；

如果該用戶為運維管理系統(tǒng)的管理員，通過一語音識別模塊繼續(xù)對語音指令進行處理，以獲取用戶的操作命令，并將該操作命令傳輸?shù)揭挥嬎阏{度模塊，若所述語音識別模塊不能識別語音指令時，將該語音指令傳輸?shù)揭徽Z義識別模塊，通過所述語義識別模塊將用戶的語音指令進行分析，得到一條可識別的操作命令后再傳輸?shù)剿鲇嬎阏{度模塊；

所述計算調度模塊根據(jù)所述語音指令調用數(shù)據(jù)源并在一展現(xiàn)層上響應所述操作命令。

上述的語音識別方法，其中，對所述語音指令進行甄別的步驟包括：

將用戶發(fā)出的語音指令與IT運維管理系統(tǒng)中預存儲的管理員的聲紋進行比對，以判斷該用戶是否為運維管理系統(tǒng)的管理員。

上述的語音識別方法，其中，所述數(shù)據(jù)源包括數(shù)據(jù)庫、虛擬化平臺、中間件、網(wǎng)絡設備、無線設備、應用程序、操作系統(tǒng)；

所述展現(xiàn)層包括瀏覽器、短信、郵件。

上述的語音識別方法，其中，所述方法還包括：

所述計算調度模塊將操作命令傳輸?shù)揭粯I(yè)務層，所述業(yè)務層將所述操作命令轉變?yōu)榭蓤?zhí)行的操作請求；

通過一數(shù)據(jù)采集引擎調取底層的數(shù)據(jù)源并反饋至所述業(yè)務層；

所述業(yè)務層對所述數(shù)據(jù)源執(zhí)行相應操作，所述計算調度模塊調取所述業(yè)務層的數(shù)據(jù)并通過所述展現(xiàn)層上響應所述操作請求。

上述的語音識別方法，其中，所述可執(zhí)行的操作包括：

網(wǎng)絡拓撲管理、應用程序管理、數(shù)據(jù)庫管理、中間件管理、操作系統(tǒng)管理、虛擬化管理、業(yè)務分析、IT資產(chǎn)管理、巡檢、故障分析、機房監(jiān)控、報表分析。

上述的語音識別方法，其中，所述數(shù)據(jù)采集引擎通過如下采集協(xié)議調取數(shù)據(jù)源：

Snmp、Tcp、UdpSsh、Syslog、Jmx、Telent、Http、Odbc。

上述的語音識別方法，其中，所述方法還包括：

通過一智能分析引擎來對所述業(yè)務層進行數(shù)據(jù)挖掘；以及

通過一通用業(yè)務層來存儲所述業(yè)務層的歷史記錄并進行告警管理。

同時本發(fā)明還提供了一種在IT運維管理系統(tǒng)中的語音識別系統(tǒng)，包括：

語音采集模塊，用于采集用戶的語音指令；

語音識別引擎，與所述語音采集模塊相連，包括聲紋識別模塊、語音識別 模塊、語義識別模塊和計算調度模塊，所述聲紋識別模塊用于對所述語音指令進行甄別，以判斷該用戶是否為IT運維管理系統(tǒng)的管理員；如果該用戶為運維管理系統(tǒng)的管理員，通過一語音識別模塊對語音指令進行處理，以獲取用戶的操作命令，并將該操作命令傳輸?shù)揭挥嬎阏{度模塊，若所述語音識別模塊不能識別語音指令時，將該語音指令傳輸?shù)揭徽Z義識別模塊，通過所述語義識別模塊將用戶的語音指令進行分析，得到一條可識別的操作命令后再傳輸?shù)剿鲇嬎阏{度模塊；

數(shù)據(jù)源，所述計算調度模塊根據(jù)所述語音指令調用所述數(shù)據(jù)源；

展現(xiàn)層，所述數(shù)據(jù)源通過所述展現(xiàn)層上響應所述操作命令。

上述的語音識別系統(tǒng)，其中，所述語音識別系統(tǒng)還包括業(yè)務層和數(shù)據(jù)采集引擎；

所述計算調度模塊將操作命令傳輸?shù)剿鰳I(yè)務層，所述業(yè)務層將操作命令轉變?yōu)榭蓤?zhí)行的操作請求；

通過所述數(shù)據(jù)采集引擎調取底層的數(shù)據(jù)源并反饋至所述業(yè)務層；

所述業(yè)務層對所述數(shù)據(jù)源執(zhí)行相應操作，所述計算調度模塊調取所述業(yè)務層的數(shù)據(jù)并通過所述展現(xiàn)層上響應所述操作請求。

上述的語音識別系統(tǒng)，其中，所述語音識別系統(tǒng)還包括智能分析引擎和通用業(yè)務層；

通過所述智能分析引擎來對所述業(yè)務層進行數(shù)據(jù)挖掘；以及

通過所述通用業(yè)務層來存儲所述業(yè)務層的歷史記錄并進行告警管理。

本發(fā)明提出了一種應用于IT運維管理系統(tǒng)中的語音識別方法，一方面可通過聲紋識別的方法來鑒別用戶是否為管理員，另一方面還可直接調用系統(tǒng)底層的數(shù)據(jù)源來相應用戶的操作，能夠帶來更好的人機交互體驗。

附圖說明

通過閱讀參照以下附圖對非限制性實施例所作的詳細描述，本發(fā)明及其特征、外形和優(yōu)點將會變得更明顯。在全部附圖中相同的標記指示相同的部分。 并未刻意按照比例繪制附圖，重點在于示出本發(fā)明的主旨。

圖1為本發(fā)明提供的一種在IT運維管理系統(tǒng)中的語音識別方法的示意圖；

圖2為本發(fā)明提供的一種在IT運維管理系統(tǒng)中的語音識別系統(tǒng)的示意圖。

具體實施方式

在下文的描述中，給出了大量具體的細節(jié)以便提供對本發(fā)明更為徹底的理解。然而，對于本領域技術人員而言顯而易見的是，本發(fā)明可以無需一個或多個這些細節(jié)而得以實施。在其他的例子中，為了避免與本發(fā)明發(fā)生混淆，對于本領域公知的一些技術特征未進行描述。

為了徹底理解本發(fā)明，將在下列的描述中提出詳細的步驟以及詳細的結構，以便闡釋本發(fā)明的技術方案。本發(fā)明的較佳實施例詳細描述如下，然而除了這些詳細描述外，本發(fā)明還可以具有其他實施方式。

本發(fā)明提供了一種在IT運維管理系統(tǒng)中的語音識別方法，參照圖1所示，包括如下方法：

步驟S1：用戶發(fā)出語音指令。可選的，IT運維管理系統(tǒng)可外接一麥克風，通過該麥克風來接收用戶發(fā)出的語音指令。

步驟S2：通過一聲紋識別模塊對語音指令進行甄別，以判斷該用戶是否為IT運維管理系統(tǒng)的管理員。

在本發(fā)明中，聲紋識別模塊對述語音指令進行甄別的步驟包括：將用戶發(fā)出的語音指令與IT運維管理系統(tǒng)中預存儲的管理員的聲紋進行比對，以判斷該用戶是否為運維管理系統(tǒng)的管理員。人類語言的產(chǎn)生是人體語言中樞與發(fā)音器官之間一個復雜的生理物理過程，人在講話時使用的發(fā)聲器官—舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔在尺寸和形態(tài)方面每個人的差異很大，所以任何兩個人的聲紋圖譜都有差異。在一實施例中，用戶登錄IT運維管理系統(tǒng)時，可直接發(fā)出命令：“我要登錄xx IT運維管理系統(tǒng)”，語音識別引擎通過麥克風接收到命令后，根據(jù)用戶的聲紋與系統(tǒng)內(nèi)置的運維管理員聲紋比對，如果一致，登錄成功。

步驟S3：如果該用戶為運維管理系統(tǒng)的管理員，通過一語音識別模塊繼續(xù)對語音指令進行處理，以獲取用戶的操作命令，并將該操作命令傳輸?shù)揭挥嬎阏{度模塊，若語音識別模塊不能識別語音指令時，將該語音指令傳輸?shù)揭徽Z義識別模塊，通過語義識別模塊將用戶的語音指令進行分析，得到一條可識別的操作命令后再傳輸?shù)接嬎阏{度模塊。

步驟S4：計算調度模塊根據(jù)語音指令調用數(shù)據(jù)源并在一展現(xiàn)層上響應語音指令。

下面就語音識別列出一具體實施例進行闡述，當管理員發(fā)出語音指令：“打開網(wǎng)絡拓撲圖”，通過麥克風接收到命令后，語音識別模塊會對語音指令進行處理，以獲取用戶的操作命令，再通過計算調度模塊直接調用瀏覽器將拓撲圖頁面打開。

下面就語義識別識別列出一具體實施例進行闡述，管理員發(fā)出指令：“我要看看今天的IT運維情況”，通過麥克風接收到命令后，當語音識別模塊不能執(zhí)行此命令時，跳轉到語義識別模塊，接收命令，其將用戶轉換過來的語音文字作分析，得到一條指令后再傳達給計算調度模塊。

本發(fā)明是針對IT運維管理系統(tǒng)的特定的語音識別技術，比如：需要登錄IT運維管理系統(tǒng),通過識別特定的管理員的語音聲紋，與系統(tǒng)中的儲存的管理員的聲紋比對，如果比對成功，即可在瀏覽器中登錄IT運維管理系統(tǒng)；需要打開拓撲圖，只需發(fā)出語音指令，即可在瀏覽器中打開拓撲圖；需要查看今天的網(wǎng)絡運維報告，發(fā)送“我要了解今天的網(wǎng)絡的運行情況”，即可在瀏覽器中展現(xiàn)當前網(wǎng)絡運行情況。能夠帶來更好的人機交互體驗。

在本發(fā)明一可選的實施例中，數(shù)據(jù)源包括數(shù)據(jù)庫、虛擬化平臺、中間件、網(wǎng)絡設備、無線設備、應用程序、操作系統(tǒng)，用戶可發(fā)出針對該些數(shù)據(jù)源的語音指令?？蛇x的，展現(xiàn)層包括瀏覽器、短信、郵件。

在本發(fā)明一可選的實施例中，上述的方法還包括：計算調度模塊將操作命令傳輸?shù)揭粯I(yè)務層，業(yè)務層將操作命令轉變?yōu)榭蓤?zhí)行的操作請求；通過一數(shù)據(jù)采集引擎調取底層的數(shù)據(jù)源并反饋至業(yè)務層；業(yè)務層對數(shù)據(jù)源執(zhí)行相應操 作，計算調度模塊調取業(yè)務層的數(shù)據(jù)并通過展現(xiàn)層上響應操作請求。

在本發(fā)明一可選的實施例中，上述的可執(zhí)行的操作包括：網(wǎng)絡拓撲管理、應用程序管理、數(shù)據(jù)庫管理、中間件管理、操作系統(tǒng)管理、虛擬化管理、業(yè)務分析、IT資產(chǎn)管理、巡檢、故障分析、機房監(jiān)控、報表分析。本發(fā)明

在本發(fā)明一可選的實施例中，數(shù)據(jù)采集引擎通過如下采集協(xié)議調取數(shù)據(jù)源：Snmp、Tcp、Udp、Ssh、Syslog、Jmx、Telent、Http、Odbc。本發(fā)明的數(shù)據(jù)采集引擎兼容多種數(shù)據(jù)采集協(xié)議，適用范圍廣。

在本發(fā)明一可選的實施例中，方法還包括：通過一智能分析引擎來對業(yè)務層進行數(shù)據(jù)挖掘；以及通過一通用業(yè)務層來存儲業(yè)務層的歷史記錄并進行告警管理。同時，智能分析引擎還具有機器學習的功能，會根據(jù)長期累積接收到的語音指令進行學習，一方面可以提高識別的準確性，另一方面以科學的算法來對通用業(yè)務層的歷史記錄進行分析。

實施例二

在本實施例中提供了一種在IT運維管理系統(tǒng)中的語音識別系統(tǒng)，參照圖2所示，包括語音采集模塊(未在圖中具體示出)、語音識別引擎1、數(shù)據(jù)源6和展現(xiàn)層7，具體的：

語音采集模塊用于采集用戶的語音指令，可選的，IT運維管理系統(tǒng)可外接一麥克風，通過該麥克風來接收用戶發(fā)出的語音指令。

語音識別引擎1與語音采集模塊相連，語音識別引擎1具體包括聲紋識別模塊1a、語音識別模塊1b、語義識別模塊1c和計算調度模塊1d，聲紋識別模塊1a用于對語音指令進行甄別，以判斷該用戶是否為IT運維管理系統(tǒng)的管理員，如果該用戶為運維管理系統(tǒng)的管理員，繼續(xù)通過語音識別模塊1b繼續(xù)對語音指令進行處理，以獲取用戶的操作命令，并將該操作命令傳輸?shù)揭挥嬎阏{度模塊1d；若語音識別模塊1b不能識別語音指令時，將該語音指令傳輸?shù)揭徽Z義識別模塊1c，通過語義識別模塊1c將用戶的語音指令進行分析，得到一條可識別的操作命令后再傳輸?shù)接嬎阏{度模塊1d。

數(shù)據(jù)源6用于根據(jù)操作命令調用數(shù)據(jù)源并在展現(xiàn)層上7響應用戶的實際操 作命令。

本發(fā)明是針對IT運維管理系統(tǒng)的特定的語音識別技術，比如：需要登錄IT運維管理系統(tǒng),通過識別特定的管理員的語音聲紋，與系統(tǒng)中的儲存的管理員的聲紋比對，如果比對成功，即可在瀏覽器中登錄IT運維管理系統(tǒng)；需要打開拓撲圖，只需發(fā)出語音指令，即可在瀏覽器中打開拓撲圖；需要查看今天的網(wǎng)絡運維報告，發(fā)送“我要了解今天的網(wǎng)絡的運行情況”，即可在瀏覽器中展現(xiàn)當前網(wǎng)絡運行情況。能夠帶來更好的人機交互體驗。

在本發(fā)明一可選的實施例中，語音識別系統(tǒng)還包括業(yè)務層2和數(shù)據(jù)采集引擎5。計算調度模塊1d將操作命令傳輸?shù)綐I(yè)務層2，業(yè)務層2將操作命令轉變?yōu)榭蓤?zhí)行的操作請求；通過數(shù)據(jù)采集引擎5調取底層的數(shù)據(jù)源6并反饋至業(yè)務層2；業(yè)務層2對數(shù)據(jù)源6執(zhí)行相應操作，計算調度模塊1d調取業(yè)務層2的數(shù)據(jù)并通過展現(xiàn)層7上響應用戶的操作請求。

在本發(fā)明一可選的實施例中，上述的語音識別系統(tǒng)還包括智能分析引擎4和通用業(yè)務層3。通過智能分析引擎4來對業(yè)務層進行數(shù)據(jù)挖掘；以及通過通用業(yè)務層3來存儲業(yè)務層的歷史記錄并進行告警管理。

以上對本發(fā)明的較佳實施例進行了描述。需要理解的是，本發(fā)明并不局限于上述特定實施方式，其中未盡詳細描述的設備和結構應該理解為用本領域中的普通方式予以實施；任何熟悉本領域的技術人員，在不脫離本發(fā)明技術方案范圍情況下，都可利用上述揭示的方法和技術內(nèi)容對本發(fā)明技術方案做出許多可能的變動和修飾，或修改為等同變化的等效實施例，這并不影響本發(fā)明的實質內(nèi)容。因此，凡是未脫離本發(fā)明技術方案的內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術實質對以上實施例所做的任何簡單修改、等同變化及修飾，均仍屬于本發(fā)明技術方案保護的范圍內(nèi)。