空管陸空通話語音分析系統(tǒng)開發(fā)與實踐＊

孫禾

（中國民航大學空中交通管理學院，天津 300300）

作為民航安全與效率的保障的重要一環(huán)，管制員的工作效率直接影響民航系統(tǒng)的經濟效益與安全。對于空中交通管制員來說，陸空通話是實施管制工作的最直接的方式。管制員通過簡潔、明確、規(guī)范的語音指令為航空器駕駛人員提供安全保障。而疲勞工作會使工作人員的警覺度和工作能力有一定程度下降，使語音特征和正常工作狀態(tài)下有一定程度不同[1]，通過語音疲勞方面的研究可以在工作中進一步推斷管制員的疲勞狀態(tài)，以提前避免事故及事故征候的產生。

針對管制員的疲勞研究，可以參照國際民航組織（International Civil Aviation Organization，后簡稱“ICAO”）于2016 年頒布的DOC9966《疲勞管理做法監(jiān)督手冊》以及中國民航局于2017 年頒布的規(guī)范性文件《民航管制員疲勞管理參考學習資料》，文件中詳細闡述了關于管制員的疲勞狀態(tài)研究和發(fā)展。國內也有專家提出了基于管制員語音反應時的疲勞風險定量評價模型[2]。

應用語音分析疲勞狀態(tài)的研究起步較晚，1996 年，WHITMORE 和FISHER 通過實驗發(fā)現了飛行員的語音信號頻率和時長與疲勞程度呈正相關關系[3]；2006 年，美國新罕布什爾大學的研究團隊首次提出利用MFCC 來呈現疲勞狀態(tài)[4]。

本文設計并開發(fā)了空管陸空通話語音分析系統(tǒng)，對空中交通管制員的陸空通話語音進行監(jiān)控，分析其疲勞程度，并對管制員進行適當的提示，具有比較現實的研究意義。

1 基于陸空通話語音分析的空管實驗教學方案

1.1 空管實驗教學現狀分析

管制員培養(yǎng)是一個嚴謹且周期較長的過程，由于其工作性質的特殊性，實驗教學環(huán)節(jié)就顯得尤為重要。按照目前的空管實驗教學方案，學生通常分別扮演模擬管制員以及配合操作的模擬飛行員，通過內話系統(tǒng)進行陸空通話交流。學生作為管制員操作時，需要根據模擬機預設的飛行訓練計劃，對飛機進行指揮[5]。教師在席位后方觀察學生的操作，指出存在的問題。做完一套練習項目后，教師再組織所有學生進行統(tǒng)一點評，并布置下一個練習任務。這樣經過約一個月的連續(xù)模擬機實驗課，以完成管制員培養(yǎng)文件要求的實踐課時。

1.2 融入空管陸空通話語音分析的實驗教學框架

通過對目前實驗教學的分析可以看到，人們將更多的注意力放在了學生技能與能力的培養(yǎng)上，通過長時間的反復訓練使學生熟練掌握管制規(guī)則，以應對不同的空中交通情況。但是對于實際管制工作，人們關注的往往是管制員的工作狀態(tài)，即需要檢測管制員是否疲勞，以預防危險的發(fā)生。因此將空管陸空通話語音分析融入到管制實驗教學當中，通過語音分析疲勞程度，對實驗過程進行有效反饋，這樣不僅對學生的實驗狀態(tài)進行了評價，而且還具有一定的實際應用價值，結構如圖1 所示。

其中，精神運動能力檢測（Psychomotor Vigilance Task，PVT）[6]可以客觀反映管制員疲勞狀態(tài)，通過統(tǒng)計測試受試者對多次變化反應平均時長的情況，計算其疲勞狀態(tài)，管制員疲勞程度越重，反應時長越長。同時還需要記錄管制員的主觀疲勞程度共同標定疲勞情況。

2 陸空通話語音分析系統(tǒng)開發(fā)關鍵技術

2.1 語音特征提取

為了方便研究，系統(tǒng)主要考慮了語音的時域特征，主要包括短時平均能量、短時平均幅值、短時平均過零率。

圖1 融入陸空通話語音分析的實驗教學框架

短時平均能量可以反映出聲音響度的大小，人體的不同疲勞程度會影響發(fā)聲的響度，隨著人體疲勞程度的加重，發(fā)聲的響度將會有所降低。短時平均能量主要指分幀之后的每幀語音信號的能量大小。設每段語音的總幀數為N，段語音信號的總長度為L。語音信號用s（n）表示，分幀之后得到的第i幀語音信號為s（n，i），表示著該幀語音全部的信號。該幀的語音信號的短時平均能量用E（i）表示，則：

為消除分幀時的能量泄漏，需要在計算式給語音信號加窗W（i），第i幀則語音信號為x（n，i）=w（i）s（n，i），0≤n≤L-1。因此第n幀的短時平均能量經過加窗之后為

計算短時能量在取平方加窗之后可以對采樣間的平方幅度起伏有平滑作用，但不能充分反映語音能量隨時間變化的特征。僅用短時平均能量表示能量特征不夠充分，此時需要采用一個短時幅值的計算來反映能量的時變特點，設短時平均幅值為

語音信號可分為連續(xù)信號和離散信號[7]，從連續(xù)的語音信號上考慮，過零意味著語音信號的時域波形穿過時間軸；從離散的語音信號上考慮，過零表示著兩個相鄰取樣點之間的符號改變。短時平均過零率則是每幀語音信號中時域波形穿過時間軸的次數。這樣通過統(tǒng)計每幀樣本內的過零次數便能計算出短時平均過零率[8]，系統(tǒng)仍繼續(xù)對信號進行加窗分幀處理，分別進行加權計算最后便可以得到分析所需的數據。短時平均過零率可表示為

2.2 疲勞狀態(tài)分析

對于管制工作，在實際的指揮中工作制度為輪班。為提醒管制員在輪值休息時注意恢復自身的狀態(tài)，將工作疲勞狀態(tài)分為兩類：適當休息狀態(tài)、急需休息狀態(tài)。經過分析，隨著疲勞程度的增加，時域和頻域的特征值都會增長，但是三種特征值的量化標準不相同。在評判一條指令的疲勞程度時，要滿足三種特征值的疲勞界限。

結合主客觀疲勞測試標定結果，并結合測試語音的特征值，經過統(tǒng)計得到疲勞評判標準如表1 所示。

表1 語音疲勞特征值數據評判標準

3 分析系統(tǒng)開發(fā)與實踐

為了便于今后的研究擴展，系統(tǒng)采用Python+PyQt5 的方式進行開發(fā)。共分為空中交通管制員無線電陸空通話學習模塊、精神運動能力檢測測試模塊以及管制員疲勞狀態(tài)分析模塊。

空中交通管制員無線電陸空通話學習模塊參考管制教材[9]中的教學內容，包含主要的陸空通話學習內容，可以閱讀對話內容并播放錄音，為學生提供了便捷的學習環(huán)境，如圖2 所示。

圖2 陸空通話學習模塊

精神運動能力檢測測試模塊參考PVT 測試原理，將測試環(huán)境集成到系統(tǒng)中。點擊開始測試按鈕后，當中心按鈕變?yōu)榧t色時立刻點擊該按鈕，系統(tǒng)自動記錄這一反應時間，之后按鈕變?yōu)榫G色，如此反復進行約3 min，最后系統(tǒng)自動計算平均反應時間，即為客觀的疲勞程度參考結果，如圖3所示。

管制員疲勞狀態(tài)分析模塊分為語音導入、特征分析和疲勞分析三個功能。可以選擇實驗時的陸空通話語音文件，導入后進行語音特征分析，直觀繪制幅值、短時能量、過零率以及語音波形圖。最后進行疲勞分析，將該段語音的三個特征值與評判標準進行比較，當大于該標準時變?yōu)榧t色，即處于疲勞狀態(tài)應立即休息。管制員疲勞狀態(tài)分析模塊如圖4所示。

4 結束語

本文結合管制實驗教學與疲勞狀態(tài)監(jiān)測開發(fā)了一套空管陸空通話語音分析系統(tǒng)，可為管制員培養(yǎng)提供輔助，并為一線管制員疲勞預警提供幫助。

圖3 精神運動能力檢測測試模塊

圖4 管制員疲勞狀態(tài)分析模塊

在實驗教學中，提出了融入陸空通話語音分析的實驗教學框架，不僅重視學生的能力培養(yǎng)，同時采用實驗反饋的機制，對學生實驗狀態(tài)進行評價，促進學習改進。

在疲勞狀態(tài)監(jiān)測中，參考一線管制員的工作制度，設定疲勞狀態(tài)評判標準，通過語音特征分析，判斷管制員是否需要休息，為工作中的人員疲勞預警提供了新的思路。