基于语音识别的定制服装量体平台构建

王春兰 荣凤启 曹云霞

摘 要：为了改善定制服装量体工作中经常发生数据重复整理、记录效率低、录入错误等情况，提升客户交互体验，设计开发了基于语音识别的量体师APP作为量体数据录入工具，并结合微信公众号构建完整的定制服装量体平台。该平台的应用使量体师录入及整理量体单花费时间减少了70%，整体量体周期缩短了30%，从而有效提升了服装量体工作效率。

关键词：语音识别;定制量体;微信公众号;互联网+

DOI：10. 11907/rjdk. 191866 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

中图分类号：TP319文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2019）009-0163-04

Design and Implementation of Customized Garment Measurement Platform

Based on Speech Recognition

WANG Chun-lan1，RONG Feng-qi1，CAO Yun-xia1，SONG Tian1，WU Tao2

（1. Shandong Ruyi Woolen Garment Group CO.，Ltd.， Jining 272149， China;

2. School of Computer Science， Xian Polytechnic University， Xian 710048， China）

Abstract： In order to solve the problems of repeated data sorting， low recording efficiency and incorrect input in the work of custom clothing， and improve the customer interaction experience， the appraisal APP based on speech recognition is designed and developed as a volume data entry tool， and combined with the WeChat public account a complete custom clothing scale platform is built. The application of the platform reduced the working hours and physical volume by 70%， and the overall body cycle was reduced by 30%. Therefore， the work efficiency of the garment is effectively improved.

Key Words： speech recognition; recording in measurement work; WeChat Public Accounts; Internet plus

0 引言

随着社会经济的快速发展，消费者对服装的个性化需求也在不断增加[1]，量身定制的制衣方式受到了顾客青睐[2]。传统量体定制服务是由量体师使用软尺进行测量，之后将客户量体数据抄写在量体单上，再整理到系统中，为裁剪提供数据套号、归号等支持。该工作需要量体师花费大量时间进行记录与整理，尤其对于上千人的工装定制订单，往往需要耗费很长时间，因而记录错误时常发生，降低了客户满意度。

为解决传统量体方式的弊端，在一些服装企业应用三维量体等智能化设备实现量体工作[3]，但在实际应用中，由于其携带不便、对数据采集环境要求过高（如需要穿着专业紧身衣）等因素，并未得到广泛应用。e尺[4]也是一种量体采集方案，應用卷尺、蓝牙与光学检测仪器将测量数据直接传输给APP，但由于其要求量体中必须按设定顺序测量，而在实际量体现场难以实施，容易产生错行问题，无法提升工作效率，实际应用效果不佳。

近年来，部分学者对个性化服装定制系统进行了研究。如李露[5]对服装O2O网络定制系统进行研究与开发，其基于微观经济学理论，结合服装网络定制需求设计了一个服装网络定制系统;李丙洋[6]研究影响婚礼礼服个性化设计及数字化设计的因素，并基于计算机与CAD技术设计开发了一个婚纱个性化设计平台;田刚[7]对服装定制微信平台进行研究，总结了高档服装定制在微信营销中的特点及优势;李晗[8]通过分析我国服装定制领域存在的问题，对智慧服装生态系统进行系统研究，指出个性化定制平台是智慧服装生态系统的核心。

针对以上问题，山东如意服装公司创新性地应用微信[9]和语音识别技术[10]，研发一个量体工作平台。平台以微信公众号作为客户服务入口，以二维码作为客户数据识别交接媒介，在量体师使用的APP中采用基于语音识别的量体数据采集方式，无任何顺序限制，改进了量体师数据采集工作模式。同时客户能通过微信公众号随时查询量体数据及定制进程，从而改善客户体验，提升服装量体工作效率。

1 体系结构

平台用户主要分为3类：量体师、量体客户、数据管理员。在平台建设过程中，需要考虑3类用户对系统的需求及使用的便利性，以及各用户特点与相互联系。在体系结构设计中，采用微信公众号作为客户访问入口，客户关注微信公众号后，系统将提供注册、量体预约、信息通知、定制查询、服务评价等服务功能;量体师独立使用的APP具备二维码扫描、客户查询、数据录入、信息统计等功能;数据管理员可对系统中的客户信息、量体师信息、预约信息、定制信息等进行维护管理，方便及时与客户进行联络。

客户关注公众号并注册后，平台可获得该客户关键信息，包括：姓名、性别、出生年月、身高、体重、地址等。注册提交后，系统自动为该客户生成二维码，客户可预约量体时间与地点，系统会通过公众号向客户发送量体服务通知。

进行量体工作时，量体师APP通过扫描客户二维码，快速获取客户基本信息，然后开始量体工作;在量体进程中，量体师对客户指定部位（如肩宽、胸围、腰围等）进行测量，并在测量的同时，将测量结果通过蓝牙耳机读入系统，通过语音识别API识别出具体数值;之后系统将识别结果拆分为量体项名称与量体数值两部分，识别的量体项名称用于定位数据填写位置，然后填写量体数值;填写完成后再将识别的量体项目及数值合成为语音，返回到量体师耳机进行听音比对判断，若与读报不符，则重新读报尺寸数据，或直接在平板上录入。

同时，平台可实现客户通过公众号查询服装制作进度及物流等，并对本次服装定制的服务质量等进行评价，以增强客户粘性;量体师APP可对量体客户信息进行统计，并对于一些异常尺寸数据作自动提示。

2 平台设计与实现

根据体系结构分析，平台开发需要建立为客户服务的微信公众号程序、为量体师服务的量体师APP，以及数据管理员日常使用的后台管理程序。

2.1 微信公众号程序

微信平台服务部分通过微信公众号实现功能接入，包括：应用菜单创建、消息发送与接收等。微信接口使用Https协议、Json数据格式，以及UTF8编码[9]。微信服务器信息处理流程为：微信用户给公众号发送消息，微信服务器将请求转发给微信管理平台，微信管理平台对请求进行处理后，将处理结果发送给微信服务器，微信服务器将最后结果转发给客户[10]。

客户关注微信公众号后，通过菜单链接到自定义的应用服务页面。页面前端采用bootstrap、jquery及微信API实现注册、预约、服务通知、定价查询、服务评价等功能;后端采用基于SSH架构的Jeecg开源項目开发客户数据处理接口，采用http协议及Json数据格式实现访问与数据传递功能。

2.2 量体师APP

量体师APP主要实现量体数据的记录、查询、统计等功能。在数据记录中，虽然有很多输入法支持语音识别，但在量体过程中，量体师若频繁点按语音输入按键，势必会影响工作过程的流畅性，从而影响工作效率。科大讯飞语音云开放平台为用户提供了方便易用的语音服务接口，文献[10]、文献[13-15]对相关接口进行了介绍。因此，语音识别中采用讯飞开放平台的语音识别API，主要功能包括语音听写、语音合成等。为提升识别准确率，系统应用语音识别API提供的上传热词接口，将量体中所有需要用到关键词在识别前上传至平台。量体应用实现过程如图3所示。

将客户量体信息事先导入系统后，通过查询或扫描客户二维码定位到当前量体客户，进入到如图5所示的量体数据录入界面，然后点击语音量体按钮开始量体过程。

在量体过程中，量体师通过蓝牙耳机讲述如“上衣量体”、“裤子量体”、“马甲量体”、“衬衣量体”等量体项关键词，以自动定位到量体服装页面。通过分词处理，系统将量体师口述的“量体项+量体值”进行识别并作相应拆分，通过“量体项”进行界面对象查找与定位，然后在对应位置自动填写“量体值”。量体项为每类服装的量体部位，例如“前衣长”、“后衣长”、“肩宽”、“胸围”、“袖长”、“腰围”、“臀围”、“裤长”等。

量体师APP采用基于H5的开源开发系统WeX5进行开发。前端采用HTML5+CSS+JS标准，使用AMD规范的RequireJS、Bootstrap、jQuery等技术，WeX5基于Cordova，采用混合应用开发模式[16-17]进行APP开发;后端也采用Jeecg[18-19]提供前端访问接口。为了提高数据交换效率，缩短前后端交互时间，系统采用Json作为数据交换格式[20-22]。

2.3 后台管理程序

后台管理程序可实现对客户信息、定制订单、量体数据、物流信息、系统配置等相关信息的管理，同时，为微信公众号程序提供公众号数据信息管理与用户访问接口服务。

后台管理程序采用SpringMVC+Hibernate+Minidao+Easyui+Jquery[23-25]的组合框架，服务器采用Apache Tomcat 6提供Web应用服务，数据库采用MySQL 5.6。

2.4 语音识别修正

由于语音识别的是短语词汇，但在实际环境中，因个人地方口音、环境杂音等因素影响，可能导致词汇识别出现偏差。由于量体服务中的词汇相对较少，因此采用词汇对照表的方式，收集常见错误词汇与其对应的正确词汇。通过训练与测试，获得了2 000多组对应词的识别库。同时，为提升识别处理速度，采用了redis技术将识别库预加载到系统内存，以实现对词汇的快速识别处理。

3 结语

本文开发的基于语音识别的定制服装量体平台，极大地简化了量体人员为客户量体过程中的数据记录工作，使得量体记录可与量体动作同时进行，做到“边说边量”，而无需再次进行记录、整理。同时，通过微信公众号及二维码的应用，简化了客户信息记录与交接流程，提升了量体工作效率，并能更好地与客户互动，为企业推广提供了一条新途径。在“互联网+”与智能化技术飞速发展的今天，服装这一传统产业与现代科技应用的结合将有效提升产业发展动力。

参考文献：

[1] 曾令吾，赵明曦，周兴建. 云制造模式下服装定制与物流协同运营模式研究[J].  武汉纺织大学学报，2018，31（3）：16-20.

[2] 朱伟明，洪子又，马阳. 男西装数字化个性定制与集成平台[J]. 服装学报，2017，2（5）：19-25.

[3] 赵雅彬，朱伟明，卫杨红.  服装定制人体测量技术的研究[J]. 上海纺织科技，2017，45（11）：9-10.

[4] 李露. 服装O2O网络定制系统研宄与开发[D]. 上海：上海工程技术大学，2015.

[5] 李丙洋. 基于个性定制的婚纱设计系统的研宄[D]. 天津：天津工业大学，2016.

[6] 田刚. 服装定制微信平台设计[D]. 青岛：青岛大学，2017.

[7] 李晗. 面向个性化定制的智慧服装生态系统若干问题研究[D]. 北京：北京交通大学，2017.

[8] 北京博维恒信科技发展有限公司. 人体电子尺e尺[EB/OL].  http：//www.3dcamega.com/cn/products_info.php？id=93&type=news.

[9] 张新，马良，王高山.  基于感知价值理论的微信用户浏览行为研究[J]. 情报科学，2017，35（12）：136-146.

[10] 李霄垅，王梦婕. 基于语音识别APP的同声传译能力培养教学模式建构与研究[J]. 外语电化教学，2018（1）：12-18.

[11] 王磊. 农产品价格采集、预测及微信发布系统的设计与实现[J]. 湘潭大学自然科学学报，2015，37（2）：121-126.

[12] 李建华，夏汛，罗明全. 基于ThinkPHP和Redis的高并發微信公众号开发的研究与实现[J]. 计算机应用与软件，2019，36（2）：108-112.

[13] 赵卓峰，房俊，王希诚. 一种SaaS模式下的服务社区模型及其在全国科技信息服务网中的应用[J]. 计算机学报，2010，11（3）：2033-2043.

[14] 胡郁，凌震华，王仁华. 基于声学统计建模的语音合成技术研究[J].  中文信息学报，2011，25（6）：127-137.

[15] GUO WU，LONG Y，LI Y，et al. iFLY system for the NIST 2008 speaker recognition evaluation[C]. Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Acoustics，Speech and Signal Processing，2009：4209-4212.

[16] 李张永，陈和平，顾进广. 跨平台移动Web开发框架与数据交互方式[J]. 计算机工程与设计，2014，35（5）：1827-1832.

[17] 潘晓梦，邓建华，苏厚勤. 一种跨平台移动应用方案的研究与实践[J]. 计算机应用与软件，2013，30（1）：180-182.

[18] 王鹤琴，张林静，朱珍元. 基于Spring MVC的后台管理系统开发研究[J]. 黄山学院学报，2018，20（3）：18-22.

[19] 张晓琳. 基于B/S模式的3D服装定制系统设计与实现[J]. 软件导刊，2018，17（2）：96-98.

[20] 刘进，郭立鹏，雷建坤. 业务流程即服务中的数据映射问题研究[J]. 计算机集成制造系统，2017，23（5）：1000-1006.

[21] 梁思率，王臻. 基于内容管理系统和内容分发网络的网站群系统静态化技术[J]. 计算机应用，2017，37（S1）：321-324，339.

[22] 张睿，张斌. 前端整合框架及在科研安全生产平台中的应用[J]. 计算机工程与设计，2017，38（4）：1086-1092.

[23] 孟小华，安现波，李展. Struts和Hibernate在移动卡类业务系统中的应用[J]. 计算机工程与设计，2010（2）：406-409.

[24] 张传国，王伶俐. 基于MEAN+SpringMVC的服务管理平台的设计与实现[J]. 计算机科学，2017，44（S2）：538-541.

[25] 牛勇超，姜周曙，黄国辉. 基于JavaEE的开放实验管理系统的设计与实现[J]. 实验技术与管理，2017，34（1）：153-156，193.

（责任编辑：黄 健）