基于轨道交通的乘客服务语音管理系统及方法与流程

1.本发明涉及乘客服务语音技术领域，具体为基于轨道交通的乘客服务语音管理系统及方法。

背景技术：

2.随着经济社会的不断发展，人们出行的需求越来越大，传统的出行不堪重负，城市交通拥堵问题非常严重，给人们的出行效率造成了严重的降低，因此城市轨道交通不断发展，极大的缓解了交通拥堵问题，给人们出行提供了便利，也因此越来越多人选择轨道交通出行。轨道交通的乘客语音服务也极大的方便了人们的出行，但是，人们在日常乘坐中又面临的问题，当车辆到站时，乘客在上下车经常会出现拥堵状况，主要原因是乘客对于下车人数不了解，没有心理预期，总是想着先挤上去再说；现有乘客语音服务只能乘客先下后上。所以，人们需要基于轨道交通的乘客服务语音管理系统及方法来解决上述问题。

技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供基于轨道交通的乘客服务语音管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于轨道交通的乘客服务语音管理系统，所述系统包括语音提醒终端模块、人信息采集模块、乘客语音模块、智能服务分析模块和服务数据存储模块；所述语音提醒终端模块用于提醒车厢内的乘客当车辆即将到站时去往所在车厢前后门排队等待下车的乘客人数少的那个门排队下车，同时当车辆即将到站时提醒排队等待上车的乘客去往车厢前后门排队下车人数少的那个门等候上车；所述乘客语音模块用于采集车厢内乘客和车厢外乘客语音信息，识别语音信息里乘客求助信息并提供解决方案；所述人信息采集模块用于采集车厢内的乘客人信息和车厢外前后门等待上车的乘客人信息，并上传到服务数据存储模块；所述智能服务分析模块用于获取服务数据存储模块存储的数据并计算分析，将分析结果发送到语音提醒终端模块；所述服务数据存储模块用于接收并存储人信息采集模块采集到的乘客人信息数据，同时存储包括车辆行驶时刻表、乘客起始车站信息、车站站内站外的导航信息、车站的客流密度信息数据。
5.进一步的，所述语音提醒终端模块包括语音播报单元和语音提醒单元，所述语音播报单元用于接收智能服务分析模块发送的分析结果，所述分析结果是智能服务分析模块根据人信息采集模块采集到的数据并结合服务数据存储模块存储的数据，计算分析得出车辆到站时车厢内要下车的乘客的人数和车辆即将到站时车厢外前后门等待上车的乘客人数，语音播报单元根据分析结果在车辆即将到站时，向车厢内要下车的乘客播报所在车厢外前后门等待上车的乘客人数，向车厢外等待上车的乘客播报所在车厢内即将下车的乘客人数；所述语音提醒单元用于当上下车的乘客人数超过所设定的阈值时，提醒人们去阈值以下的车厢门口上下车。
6.进一步的，所述人信息采集模块包括车厢内采集单元和车厢外采集单元，与服务数据存储模块连接，所述车厢内采集单元用于采集每一站车厢内即将要下车的乘客的人信息数据，并将采集到的数据上传到服务数据存储模块；所述车厢外采集单元用于采集每一站车厢外等待上车的乘客的人信息数据，并将采集到的数据上传到服务数据存储模块。
7.进一步的，所述乘客语音模块包括语音采集单元、语音处理单元和反馈方案单元，所述语音采集单元用于采集车厢内和车厢外乘客的求助语音信息并传输到语音处理单元；所述语音处理单元用于根据接收到的求助语音信息识别特定的求助信息；所述反馈方案单元用于根据特定的求助信息反馈解决方案给乘客。
8.进一步的，所述智能服务分析模块与服务数据存储模块相连，所述智能服务分析模块用于获取服务数据存储模块上存储的数据，所述数据包括车辆行驶时刻表、乘客起始车站信息、车站的客流密度信息、站内站外的导航信息，同时还有人信息采集模块上传的数据，智能服务分析模块根据获取的数据计算分析车辆每一站到站时车厢内要下车的乘客的人数和车厢外要上车的乘客的人数，并将分析结果发送到语音提醒终端模块。
9.进一步的，所述智能分析模块包括下车分析单元和上车分析单元；所述下车分析单元用于计算分析车辆每一站到站时，车厢前后门排队等待下车的乘客人数，当车厢前门排队人数大于后门排队人数时，语音提醒终端会在车厢内播报请乘客从后门排队下车，当车厢前门排队人数小于于后门排队人数时，语音提醒终端会在车厢内播报请乘客从前门排队下车，当车厢前门和后门排队人数一样时，语音提醒终端会在车厢内播报此时前后门排队等待下车的乘客人数；所述上车分析单元用于计算分析车辆每一站到站时，当前面车厢门排队等待下车的乘客人数大于后面车厢门排队等待下车的乘客人数，语音提醒终端会在车厢外播报请乘客从后面车厢门排队上车，当前面车厢门排队等待下车的乘客人数小于后面车厢门排队等待下车的乘客人数，语音提醒终端会在车厢外播报请乘客从前面车厢门排队上车，当前面后面车厢门排队等待下车的乘客人数一样时，语音提醒终端会在车厢外播报前后车厢门排队排队等待下车的乘客人数。
10.基于轨道交通的乘客服务语音管理方法，包括以下步骤：
11.s1：采集车厢内的乘客人信息数据和车辆即将到站时车厢外等待上车的乘客人信息数据，通过k均值聚类算法分析到站时车厢内前后门排队等待下车的乘客人数，并结合乘客起始车站信息判断准确下车人数；
12.s2：根据车厢内前后门排队等待下车的乘客人数和车厢外前后门排队等待上车的乘客人数，设定上下车拥挤阈值；
13.s3：采集车厢内和车厢外乘客的语音信息，识别语音信息中特定的求助信息并反馈乘客解决方案；
14.s4：列车即将到站时根据车厢内前后门排队等待下车的人数，播放提醒乘客去往车厢前还是后门排队等待下车，车厢外播放提醒乘客去往车厢前还是后门排队等待上车。
15.进一步的，在步骤s1中：人信息采集模块通过车厢内的采集单元采集车厢内所有乘客的人信息上传到服务数据存储模块，智能服务分析模块通过访问服务数据存储模块获取车厢内所有乘客的人信息，再结合获取的车辆行驶时刻表和乘客起始车站信息，比对分析得出车厢内每个乘客的起点站，得到乘客起点站样本集合{乘客1：起点站名；乘客
2：起点站名；...；乘客n：起点站名}，n为车厢内乘客总人数；再以车厢门为原点，建立二维坐标系，可以得到乘客车厢内位置坐标样本集合{乘客1：(x1，y1)；乘客2：(x2，y2)；...；乘客n：(xn，yn)}，计算乘客与车厢门之间的距离记为a，计算利用欧式距离公式：
[0016][0017]
其中a为点(x0，y0)与点(xn，yn)之间的欧氏距离，(x0，y0)为车厢门位置坐标，(xn，yn)为第n个乘客在车厢内的位置坐标；得到距离样本集合{乘客1：a1；乘客2：a2；...；乘客n：an}，n为车厢内乘客总人数。通过k均值聚类算法分析，1、选取车厢门口作为初始质心，2、计算每个乘客样本到初始质心的距离，采用欧氏距离公式计算，3、得到一组距离样本集合{乘客1：a1；乘客2：a2；...；乘客n：an}，n为车厢内乘客总人数,4、在python中调用numpy库对距离样本集合按照距离从小到大排序，统计a＝0的样本数量，结合乘客起点站样本集合，判断车厢门口等待下车的乘客人数。
[0018]
在步骤s2中：通过车厢外采集单元采集车厢门外等待上车乘客人信息数据，获取车厢门外等待上车乘客人数，我们设定上下车拥挤阈值为：下车人数/(上车人数+下车人数)，当某个车厢门上下车拥挤阈值超过80％时，智能服务模块会计算分析选出拥挤阈值以下的车厢门，语音提醒终端模块的语音提醒单元会自动播报请乘客从其他车厢门排队下车。
[0019]
进一步的，在步骤s3中：语音采集单元采集乘客的语音信息，首先进行防混叠滤波，滤除噪声或高于1/2采样率的信号成分，然后再进行a/d转换得到数字语音信号，最后将数字语音信号传输到语音处理单元；语音处理单元将数字语音信号进行处理提取特定求助信息，处理具体方式为：
[0020]
s301：预加重处理，通过数字滤波器对语音信号的高频部分进行提升，让语音中声道部
[0021]
分得到强化；
[0022]
s302：分帧加窗处理，对连续语音信号进行分帧然后按帧处理，设原始信号采样序列为
[0023]
s(m)，分帧采用一个窗函数乘以原始信号并不断平移得到帧语音序列，窗函数为w(m)，
[0024]
一般形式为：
[0025][0026]
其中n为窗长，即每帧语音信号所含有地样本数量，0≤m≤n-1,ψ(s(m))为在s(m)原信号上进行线性变换，当ψ(s(m))＝s2(m)时，qn为短时平均能量；当ψ(s(m))＝0.5|sgn[s(m)]|-sgn[s(m-1)]时，qn为短时平均过零率；
[0027]
s303：端点检测处理，即一段语音信号中计算真正语音信号地起始点和终止点，来获得真正语音信号；
[0028]
对处理完的语音信号进行特征提取，去除多余的、引起识别模糊的信息，将提取出的特定求助信息发送到反馈方案单元，反馈方案单元根据求助信息给出解决方案发送到语音提醒单元。
[0029]
进一步的，在步骤s4中：当列车即将到站时，车厢内乘客会不断交换位置，到站下车的乘客会往车厢门口走，车内采集单元会实时采集车厢内乘客的人信息，同时车厢外采集单元会实时采集车厢门口外等待上车乘客人数，同步上传到服务数据存储模块及时更新，智能服务分析模块同步更新计算分析，准确判断下车乘客人数和等待上车乘客人数，及时向车厢外排队等待上车的乘客播报排队等待下车的乘客人数，同时向车厢内乘客播报车厢前后门排队等待下车的乘客人数，提醒乘客去往排队少的车厢门下车。
[0030]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过在车厢内和车厢外各设置一个人信息采集单元同步采集车厢内乘客和车厢外乘客的人信息，然后上传到服务数据存储模块实时更新，同时服务数据存储模块存储有车辆行驶时刻表、乘客起始车站信息、车站站内站外的导航信息、车站的客流密度信息数据，智能服务分析模块通过获取服务数据存储模块中数据，采用k均值聚类算法，以车厢门口作为初始质心，计算每个乘客样本到初始质心的欧式距离，通过统计距离为零的样本数量分析下车的乘客人数，然后向车厢内乘客广播车厢前后排队等候下车的乘客情况，提醒乘客去往排队人少的那个门，向车厢外乘客广播车厢前后排队等候下车的乘客情况，提醒乘客去往排队人少的那个门排队等候上车。
附图说明
[0031]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0032]
图1是本发明基于轨道交通的乘客服务语音管理系统的结构示意图；
[0033]
图2是本发明基于轨道交通的乘客服务语音管理方法的流程示意图。
具体实施方式
[0034]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0035]
请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：基于轨道交通的乘客服务语音管理系统，系统包括语音提醒终端模块、人信息采集模块、乘客语音模块、智能服务分析模块和服务数据存储模块；所述语音提醒终端模块用于提醒车厢内的乘客当车辆即将到站时去往所在车厢前后门排队等待下车的乘客人数少的那个门排队下车，同时当车辆即将到站时提醒排队等待上车的乘客去往车厢前后门排队下车人数少的那个门等候上车；所述乘客语音模块用于采集车厢内乘客和车厢外乘客语音信息，识别语音信息里乘客求助信息并提供解决方案；所述人信息采集模块用于采集车厢内的乘客人信息和车厢外前后门等待上车的乘客人信息，并上传到服务数据存储模块；所述智能服务分析模块用于获取服务数据存储模块存储的数据并计算分析，将分析结果发送到语音提醒终端模块；所述服务数据存储模块用于接收并存储人信息采集模块采集到的乘客人信息数据，同时存储包括车辆行驶时刻表、乘客起始车站信息、车站站内站外的导航信息、车站的客流密度信息数据。
[0036]
语音提醒终端模块包括语音播报单元和语音提醒单元，所述语音播报单元用于接
收智能服务分析模块发送的分析结果，所述分析结果是智能服务分析模块根据人信息采集模块采集到的数据并结合服务数据存储模块存储的数据，计算分析得出车辆到站时车厢内要下车的乘客的人数和车辆即将到站时车厢外前后门等待上车的乘客人数，语音播报单元根据分析结果在车辆即将到站时，向车厢内要下车的乘客播报所在车厢外前后门等待上车的乘客人数，向车厢外等待上车的乘客播报所在车厢内即将下车的乘客人数；所述语音提醒单元用于当上下车的乘客人数超过所设定的阈值时，提醒人们去阈值以下的车厢门口上下车。
[0037]
人信息采集模块包括车厢内采集单元和车厢外采集单元，与服务数据存储模块连接，所述车厢内采集单元用于采集每一站车厢内即将要下车的乘客的人信息数据，并将采集到的数据上传到服务数据存储模块；所述车厢外采集单元用于采集每一站车厢外等待上车的乘客的人信息数据，并将采集到的数据上传到服务数据存储模块。
[0038]
乘客语音模块包括语音采集单元、语音处理单元和反馈方案单元，所述语音采集单元用于采集车厢内和车厢外乘客的求助语音信息并传输到语音处理单元；所述语音处理单元用于根据接收到的求助语音信息识别特定的求助信息；所述反馈方案单元用于根据特定的求助信息反馈解决方案给乘客。
[0039]
智能服务分析模块与服务数据存储模块相连，所述智能服务分析模块用于获取服务数据存储模块上存储的数据，所述数据包括车辆行驶时刻表、乘客起始车站信息、车站的客流密度信息、站内站外的导航信息，同时还有人信息采集模块上传的数据，智能服务分析模块根据获取的数据计算分析车辆每一站到站时车厢内要下车的乘客的人数和车厢外要上车的乘客的人数，并将分析结果发送到语音提醒终端模块。
[0040]
智能分析模块包括下车分析单元和上车分析单元；所述下车分析单元用于计算分析车辆每一站到站时，车厢前后门排队等待下车的乘客人数，当车厢前门排队人数大于后门排队人数时，语音提醒终端会在车厢内播报请乘客从后门排队下车，当车厢前门排队人数小于于后门排队人数时，语音提醒终端会在车厢内播报请乘客从前门排队下车，当车厢前门和后门排队人数一样时，语音提醒终端会在车厢内播报此时前后门排队等待下车的乘客人数；所述上车分析单元用于计算分析车辆每一站到站时，当前面车厢门排队等待下车的乘客人数大于后面车厢门排队等待下车的乘客人数，语音提醒终端会在车厢外播报请乘客从后面车厢门排队上车，当前面车厢门排队等待下车的乘客人数小于后面车厢门排队等待下车的乘客人数，语音提醒终端会在车厢外播报请乘客从前面车厢门排队上车，当前面后面车厢门排队等待下车的乘客人数一样时，语音提醒终端会在车厢外播报前后车厢门排队排队等待下车的乘客人数。
[0041]
基于轨道交通的乘客服务语音管理方法，包括以下步骤：
[0042]
s1：采集车厢内的乘客人信息数据和车辆即将到站时车厢外等待上车的乘客人信息数据，通过k均值聚类算法分析到站时车厢内前后门排队等待下车的乘客人数，并结合乘客起始车站信息判断准确下车人数；
[0043]
s2：根据车厢内前后门排队等待下车的乘客人数和车厢外前后门排队等待上车的乘客人数，设定上下车拥挤阈值；
[0044]
s3：采集车厢内和车厢外乘客的语音信息，识别语音信息中特定的求助信息并反馈乘客解决方案；
[0045]
s4：列车即将到站时根据车厢内前后门排队等待下车的人数，播放提醒乘客去往车厢前还是后门排队等待下车，车厢外播放提醒乘客去往车厢前还是后门排队等待上车。
[0046]
在步骤s1中：人信息采集模块通过车厢内的采集单元采集车厢内所有乘客的人信息上传到服务数据存储模块，智能服务分析模块通过访问服务数据存储模块获取车厢内所有乘客的人信息，再结合获取的车辆行驶时刻表和乘客起始车站信息，比对分析得出车厢内每个乘客的起点站，得到乘客起点站样本集合{乘客1：起点站名；乘客2：起点站名；...；乘客n：起点站名}，n为车厢内乘客总人数；再以车厢门为原点，建立二维坐标系，可以得到乘客车厢内位置坐标样本集合{乘客1：(x1，y1)；乘客2：(x2，y2)；...；乘客n：(xn，yn)}，计算乘客与车厢门之间的距离记为a，计算利用欧式距离公式：
[0047][0048]
其中a为点(x0，y0)与点(xn，yn)之间的欧氏距离，(x0，y0)为车厢门位置坐标，(xn，yn)为第n个乘客在车厢内的位置坐标；得到距离样本集合{乘客1：a1；乘客2：a2；...；乘客n：an}，n为车厢内乘客总人数。通过k均值聚类算法分析，1、选取车厢门口作为初始质心，2、计算每个乘客样本到初始质心的距离，采用欧氏距离公式计算，3、得到一组距离样本集合{乘客1：a1；乘客2：a2；...；乘客n：an}，n为车厢内乘客总人数,4、在python中调用numpy库对距离样本集合按照距离从小到大排序，统计a＝0的样本数量，结合乘客起点站样本集合，判断车厢门口等待下车的乘客人数。
[0049]
在步骤s2中：通过车厢外采集单元采集车厢门外等待上车乘客人信息数据，获取车厢门外等待上车乘客人数，我们设定上下车拥挤阈值为：下车人数/(上车人数+下车人数)，当某个车厢门上下车拥挤阈值超过80％时，智能服务模块会计算分析选出拥挤阈值以下的车厢门，语音提醒终端模块的语音提醒单元会自动播报请乘客从其他车厢门排队下车
[0050]
在步骤s3中：语音采集单元采集乘客的语音信息，首先进行防混叠滤波，滤除噪声或高于1/2采样率的信号成分，然后再进行a/d转换得到数字语音信号，最后将数字语音信号传输到语音处理单元；语音处理单元将数字语音信号进行处理提取特定求助信息，处理具体方式为：
[0051]
s301：预加重处理，通过数字滤波器对语音信号的高频部分进行提升，让语音中声道部
[0052]
分得到强化；
[0053]
s302：分帧加窗处理，对连续语音信号进行分帧然后按帧处理，设原始信号采样序列为s(m)，分帧采用一个窗函数乘以原始信号并不断平移得到帧语音序列，窗函数为w(m)，一般形式为：
[0054][0055]
其中n为窗长，即每帧语音信号所含有地样本数量，0≤m≤n-1,ψ(s(m))为在s(m)原信号上进行线性变换，当ψ(s(m))＝s2(m)时，qn为短时平均能量；当ψ(s(m))＝0.5|sgn[s(m)]|-sgn[s(m-1)]时，qn为短时平均过零率；
[0056]
s303：端点检测处理，即一段语音信号中计算真正语音信号地起始点和终止点，来获得真正语音信号；
[0057]
对处理完的语音信号进行特征提取，去除多余的、引起识别模糊的信息，将提取出的特定求助信息发送到反馈方案单元，反馈方案单元根据求助信息给出解决方案发送到语音提醒单元。
[0058]
在步骤s4中：当列车即将到站时，车厢内乘客会不断交换位置，到站下车的乘客会往车厢门口走，车内采集单元会实时采集车厢内乘客的人信息，同时车厢外采集单元会实时采集车厢门口外等待上车乘客人数，同步上传到服务数据存储模块及时更新，智能服务分析模块同步更新计算分析，准确判断下车乘客人数和等待上车乘客人数，及时向车厢外排队等待上车的乘客播报排队等待下车的乘客人数，同时向车厢内乘客播报车厢前后门排队等待下车的乘客人数，提醒乘客去往排队少的车厢门下车。
[0059]
实施案例一：车厢内采集单元采集到车厢内乘客人信息，车厢外采集单元采集到车厢外等待上车的乘客人信息同步上传到服务数据存储模块，智能服务分析模块通过获取服务数据存储模块上的存储的数据，得到车厢内乘客起点站样本集合{乘客1：起点站名；乘客2：起点站名；...；乘客n：起点站名}，n为车厢内乘客总人数，再以车厢门口为坐标原点，建立二维坐标系，确定车厢内每个乘客的位置坐标，得到车厢内乘客位置坐标样本集合{乘客1：(x1，y1)；乘客2：(x2，y2)；...；乘客n：(xn，yn)}，选取车厢门口作为初始质心，计算每个乘客样本到初始质心的距离，采用欧氏距离公式计算，公式为：
[0060][0061]
最后得到一组距离样本集合{乘客1：a1；乘客2：a2；...；乘客n：an}，存入numpy文件中，在python中在python中调用numpy库对距离样本集合按照距离从小到大排序，统计a＝0的样本数量，结合乘客起点站样本集合，判断车厢内前后门等候下车的乘客人数，向车厢内乘客广播提醒去往等候下车人数少的车厢门口，同时向车厢外乘客广播车厢内前后门排队等待下车人数，提醒去往等候下车人数少的车厢门口排队等候上车，最后计算车厢外前后门等候上车的乘客人数，计算上下车拥挤阈值：下车人数/(上车人数+下车人数)，当上下车拥挤阈值超过80％时，语音提醒终端模块的语音提醒单元会自动播报：当前车厢门口为拥挤状态，请乘客去往其他车厢门口排队等候上车。
[0062]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0063]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.基于轨道交通的乘客服务语音管理系统，其特征在于，所述系统包括语音提醒终端模块、人信息采集模块、乘客语音模块、智能服务分析模块和服务数据存储模块；所述语音提醒终端模块用于提醒车厢内的乘客当车辆即将到站时去往所在车厢前后门排队等待下车的乘客人数少的那个门排队下车，同时当车辆即将到站时提醒排队等待上车的乘客去往车厢前后门排队下车人数少的那个门等候上车；所述乘客语音模块用于采集车厢内乘客和车厢外乘客语音信息，识别语音信息里乘客求助信息并提供解决方案；所述人信息采集模块用于采集车厢内的乘客人信息和车厢外前后门等待上车的乘客人信息，并上传到服务数据存储模块；所述智能服务分析模块用于获取服务数据存储模块存储的数据并计算分析，将分析结果发送到语音提醒终端模块；所述服务数据存储模块用于接收并存储人信息采集模块采集到的乘客人信息数据，同时存储包括车辆行驶时刻表、乘客起始车站信息、车站站内站外的导航信息、车站的客流密度信息数据。2.根据权利要求1所述的基于轨道交通的乘客服务语音管理系统，其特征在于：所述语音提醒终端模块包括语音播报单元和语音提醒单元，所述语音播报单元用于接收智能服务分析模块发送的分析结果；所述分析结果是智能服务分析模块根据人信息采集模块采集到的数据并结合服务数据存储模块存储的数据，计算分析得出车辆到站时车厢内要下车的乘客的人数和车辆即将到站时车厢外前后门等待上车的乘客人数，语音播报单元根据分析结果在车辆即将到站时，向车厢内要下车的乘客播报所在车厢外前后门等待上车的乘客人数，向车厢外等待上车的乘客播报所在车厢内即将下车的乘客人数；所述语音提醒单元用于当上下车的乘客人数超过所设定的阈值时，提醒人们去阈值以下的车厢门口上下车。3.根据权利要求1所述的基于轨道交通的乘客服务语音管理系统，其特征在于：所述人信息采集模块包括车厢内采集单元和车厢外采集单元，与服务数据存储模块连接；所述车厢内采集单元用于采集每一站车厢内即将要下车的乘客的人信息数据，并将采集到的数据上传到服务数据存储模块；所述车厢外采集单元用于采集每一站车厢外等待上车的乘客的人信息数据，并将采集到的数据上传到服务数据存储模块。4.根据权利要求1所述的基于轨道交通的乘客服务语音管理系统，其特征在于：所述乘客语音模块包括语音采集单元、语音处理单元和反馈方案单元，所述语音采集单元用于采集车厢内和车厢外乘客的求助语音信息并传输到语音处理单元；所述语音处理单元用于根据接收到的求助语音信息识别特定的求助信息；所述反馈方案单元用于根据特定的求助信息反馈解决方案给乘客。5.根据权利要求1所述的基于轨道交通的乘客服务语音管理系统，其特征在于：所述智能服务分析模块与服务数据存储模块相连，所述智能服务分析模块用于获取服务数据存储模块上存储的数据；所述数据包括车辆行驶时刻表、乘客起始车站信息、车站的客流密度信息、站内站外的导航信息，同时还有人信息采集模块上传的数据，智能服务分析模块根据获取的数据计算分析车辆每一站到站时车厢内要下车的乘客的人数和车厢外要上车的乘客的人数，并将分析结果发送到语音提醒终端模块。6.根据权利要求4所述的基于轨道交通的乘客服务语音管理系统，其特征在于：所述智能分析模块包括下车分析单元和上车分析单元，所述下车分析单元用于计算分析车辆每一站到站时，车厢前后门排队等待下车的乘客人数，当车厢前门排队人数大于后门排队人数时，语音提醒终端会在车厢内播报请乘客从后门排队下车，当车厢前门排队人数小于于后
门排队人数时，语音提醒终端会在车厢内播报请乘客从前门排队下车，当车厢前门和后门排队人数一样时，语音提醒终端会在车厢内播报此时前后门排队等待下车的乘客人数；所述上车分析单元用于计算分析车辆每一站到站时，当前面车厢门排队等待下车的乘客人数大于后面车厢门排队等待下车的乘客人数，语音提醒终端会在车厢外播报请乘客从后面车厢门排队上车，当前面车厢门排队等待下车的乘客人数小于后面车厢门排队等待下车的乘客人数，语音提醒终端会在车厢外播报请乘客从前面车厢门排队上车，当前面后面车厢门排队等待下车的乘客人数一样时，语音提醒终端会在车厢外播报前后车厢门排队排队等待下车的乘客人数。7.基于轨道交通的乘客服务语音管理方法，其特征在于：包括以下步骤：s1：采集车厢内的乘客人信息数据和车辆即将到站时车厢外等待上车的乘客人信息数据，通过k均值聚类算法分析到站时车厢内前后门排队等待下车的乘客人数，并结合乘客起始车站信息判断准确下车人数；s2：根据车厢内前后门排队等待下车的乘客人数和车厢外前后门排队等待上车的乘客人数，设定上下车拥挤阈值；s3：采集车厢内和车厢外乘客的语音信息，识别语音信息中特定的求助信息并反馈乘客解决方案；s4：列车即将到站时根据车厢内前后门排队等待下车的人数，播放提醒乘客去往车厢前还是后门排队等待下车，车厢外播放提醒乘客去往车厢前还是后门排队等待上车。8.根据权利要求7所述的基于轨道交通的乘客服务语音管理方法，其特征在于：在步骤s1中：人信息采集模块通过车厢内的采集单元采集车厢内所有乘客的人信息上传到服务数据存储模块，智能服务分析模块通过访问服务数据存储模块获取车厢内所有乘客的人信息，再结合获取的车辆行驶时刻表和乘客起始车站信息，比对分析得出车厢内每个乘客的起点站，得到乘客起点站样本集合{乘客1：起点站名；乘客2：起点站名；...；乘客n：起点站名}，n为车厢内乘客总人数；再以车厢门为原点，建立二维坐标系，可以得到乘客车厢内位置坐标样本集合{乘客1：(x1，y1)；乘客2：(x2，y2)；...；乘客n：(x
n
，y
n
)}，计算乘客与车厢门之间的距离记为a，计算利用欧式距离公式：其中a为点(x0，y0)与点(x
n
，y
n
)之间的欧氏距离，(x0，y0)为车厢门位置坐标，(x
n
，y
n
)为第n个乘客在车厢内的位置坐标；得到距离样本集合{乘客1：a1；乘客2：a2；...；乘客n：an}，n为车厢内乘客总人数。通过k均值聚类算法分析，1、选取车厢门口作为初始质心，2、计算每个乘客样本到初始质心的距离，采用欧氏距离公式计算，3、得到一组距离样本集合{乘客1：a1；乘客2：a2；...；乘客n：an}，n为车厢内乘客总人数,4、在python中调用numpy库对距离样本集合按照距离从小到大排序，统计a＝0的样本数量，结合乘客起点站样本集合，判断车厢门口等待下车的乘客人数。在步骤s2中：通过车厢外采集单元采集车厢门外等待上车乘客人信息数据，获取车厢门外等待上车乘客人数，我们设定上下车拥挤阈值为：下车人数/(上车人数+下车人数)，当某个车厢门上下车拥挤阈值超过80％时，智能服务模块会计算分析选出拥挤阈值以下的车厢门，语音提醒终端模块的语音提醒单元会自动播报请乘客从其他车厢门排队下车。
9.根据权利要求7所述的基于轨道交通的乘客服务语音管理方法，其特征在于：在步骤s3中：语音采集单元采集乘客的语音信息，首先进行防混叠滤波，滤除噪声或高于1/2采样率的信号成分，然后再进行a/d转换得到数字语音信号，最后将数字语音信号传输到语音处理单元；语音处理单元将数字语音信号进行处理提取特定求助信息，处理具体方式为：s301：预加重处理，通过数字滤波器对语音信号的高频部分进行提升，让语音中声道部分得到强化；s302：分帧加窗处理，对连续语音信号进行分帧然后按帧处理，设原始信号采样序列为s(m)，分帧采用一个窗函数乘以原始信号并不断平移得到帧语音序列，窗函数为w(m)，一般形式为：其中n为窗长，即每帧语音信号所含有地样本数量，0≤m≤n-1,ψ(s(m))为在s(m)原信号上进行线性变换，当ψ(s(m))＝s2(m)时，q
n
为短时平均能量；当ψ(s(m))＝0.5|sgn[s(m)]|-sgn[s(m-1)]时，q
n
为短时平均过零率；s303：端点检测处理，即一段语音信号中计算真正语音信号地起始点和终止点，来获得真正语音信号；对处理完的语音信号进行特征提取，去除多余的、引起识别模糊的信息，将提取出的特定求助信息发送到反馈方案单元，反馈方案单元根据求助信息给出解决方案发送到语音提醒单元。10.根据权利要求7所述的基于轨道交通的乘客服务语音管理方法，其特征在于：在步骤s4中：当列车即将到站时，车厢内乘客会不断交换位置，到站下车的乘客会往车厢门口走，车内采集单元会实时采集车厢内乘客的人信息，同时车厢外采集单元会实时采集车厢门口外等待上车乘客人数，同步上传到服务数据存储模块及时更新，智能服务分析模块同步更新计算分析，准确判断下车乘客人数和等待上车乘客人数，及时向车厢外排队等待上车的乘客播报排队等待下车的乘客人数，同时向车厢内乘客播报车厢前后门排队等待下车的乘客人数，提醒乘客去往排队少的车厢门下车。

技术总结

本发明公开了基于轨道交通的乘客服务语音管理系统及方法，包括语音提醒终端模块、人信息采集模块、乘客语音模块、智能服务分析模块和服务数据存储模块；语音提醒终端模块用于提醒车厢内的乘客当车辆即将到站时去往所在车厢前后门排队等待下车的乘客人数少的那个门排队下车，同时当车辆即将到站时提醒排队等待上车的乘客去往车厢前后门排队下车人数少的那个门等候上车；乘客语音模块用于采集车厢内乘客和车厢外乘客语音信息；人信息采集模块用于采集车厢内的乘客人信息和车厢外前后门等待上车的乘客人信息；智能服务分析模块用于计算分析乘客人信息数据；服务数据存储模块用于接收并存储乘客人信息数据。存储模块用于接收并存储乘客人信息数据。