自然語言 （NL） 到結構化查詢語言 （SQL） 的生成是自然語言處理 （NLP） 領域的一個問題，涉及將自然語言問題或語句轉換為結構化 SQL 查詢。此過程非常重要，它使用戶能夠使用自然語言與數據庫交互，而不必自己編寫 SQL 查詢。NL 到 SQL 查詢生成器的主要目的是使計算機能夠通過在 NL 中提問并獲得所需的答案來訪問使用 NL 處理的數據庫。自然語言查詢是一種非常方便和簡單的數據庫訪問方式，特別是對于不熟悉復雜數據庫查詢語言（如 SQL）的用戶。

        與基于文本的輸入相比，人們普遍認為基于語音的界面是一種更簡單、更高效的人機交互方式。與在平板電腦設備中基于文本的界面上打字相比，基于語音的界面可以允許用戶以高達 6.7 倍的速度編寫 SQL 查詢。與此同時，隨著智能智能手機和平板電腦在我們日常生活中的普及，過去幾十年市場上出現了數十種基于語音的應用程序，此外，語音信號包含豐富的語言外信息，這些信息無法從文本中獲得。

        傳統的解決方案可能會采用串聯的方式，即先通過自動語音識別（ASR）系統，再轉換成文本到SQL的過程。然而，這種方法依賴于高質量的ASR系統，且存在兩個階段間的錯誤累積問題，從而限制了整體性能。針對這些挑戰，提出了一個名為“SpeechSQLNet”的創新端到端神經網絡架構，該架構能夠無需ASR步驟，直接將人類語音轉換為SQL查詢。SpeechSQLNet 將語音編碼器、圖形神經網絡 （GNN） 和 transformer 無縫集成為骨干，無需 ASR 步驟作為前提，即可對未標記的語音數據進行語音解析，整個網絡以端到端的方式進行優化。SpeechSQLNet 模型首先使用語音編碼器將語音信號轉換為隱藏的表示形式。同時，對所需 SQL 有很大影響的架構也被基于 GNN 的編碼器轉換為隱藏特征，以保留其結構信息。最后，將語音嵌入與 schema 特征融合在一起，合成語義一致性的相應 SQL 查詢，SpeechSQLNet 的輸出是抽象結構樹 y ?，它被進一步轉換為所需的 SQL 查詢 y。

       SpeechSQLNet的優勢在于它能充分利用語音中的豐富語言信息，嘗試直接從任意自然語言問題生成SQL，而不是基于簡化或有限SQL語法的自然語言版本。