本文關(guān)鍵詞：飛行員應(yīng)答語音的自動識別研究

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【摘要】：艙音記錄儀(Cockpit Voice Recorder,CVR)是飛機黑匣子組成一部分,它是用于記錄飛機艙內(nèi)聲音的電子設(shè)備,其記錄的數(shù)據(jù)也是重要的艙音信息。艙音記錄儀記錄了飛機上可能的發(fā)聲源,其中包括了正常飛行過程中,正副飛行員通話、機組之間的對話和與地面控制中心的通訊的對話語音,同時也記錄了各種背景噪聲。對其艙音中對話語音的信息提取是非常重要的研究方向,也為后續(xù)專家分析帶來了輔助性作用。但是艙音信號不穩(wěn)定、偏口語化以及動態(tài)信噪比,這些都是語言處理領(lǐng)域的難點。本文構(gòu)建的飛行員應(yīng)答語音的自動識別系統(tǒng),包括如下模塊:1.依據(jù)本文研究需求,制定了滿足本文研究的標注規(guī)范,包括語音識別系統(tǒng)與說話方式系統(tǒng)所需要的標注信息。2.本文應(yīng)用了計算機副語言學(Computation Paralinguistics)對飛行中應(yīng)答語音的說話方式(style)這一副語言信息研究和識別。構(gòu)建了說話方式識別系統(tǒng),比較了分類模型支持向量機SVM各核函數(shù)的識別性能,實驗表明,采用高斯徑向基函數(shù)的SVM具有最好的性能,平均準確率達到91.62%。并將說話方式這一副語言信息應(yīng)用到飛行員應(yīng)答語音的自動識別系統(tǒng)的前端處理模塊,為后端語音識別模塊檢出正式應(yīng)答語音集。3.語音識別系統(tǒng)關(guān)注是飛行中應(yīng)答語音中的命令相關(guān)信息,而艙音中也存在大量無關(guān)的對話語音,本文采用了基于Filler方法的關(guān)鍵詞檢出模型。本文考慮了信道上的差異,并在信道方面對語音識別系統(tǒng)的聲學模型應(yīng)用了自適應(yīng)技術(shù),應(yīng)答語音的識別性能召回率在50.45%的情況下,準確率達到81.56%,F達到62.34%。4.在系統(tǒng)魯棒性方面,嘗試了小波變換以及譜減法對飛行員應(yīng)答語音信號進行增強去噪處理,由于艙音環(huán)境復(fù)雜,性能反而有所下降,但是應(yīng)用模型補償方法,對系統(tǒng)性能F值有1.5%的提升。最后整合說話方式識別系統(tǒng)與魯棒性語音識別系統(tǒng),完成了飛行員應(yīng)答語音自動識別系統(tǒng)的搭建。
【關(guān)鍵詞】：副語言學 說話方式 魯棒性 自動語音識別
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：V241.4;TN912.34
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 選題背景11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.1 語音識別技術(shù)概述12-13
• 1.2.2 副語言學概述13
• 1.3 系統(tǒng)整體框架13-14
• 1.4 數(shù)據(jù)準備14
• 1.5 系統(tǒng)構(gòu)建的難點14-15
• 1.6 本文主要工作15
• 1.7 本文結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 飛行員應(yīng)答語音語料庫構(gòu)建17-24
• 2.1 語料采集與選擇17
• 2.2 語音標注規(guī)范17-23
• 2.2.1 文件命名規(guī)則17-18
• 2.2.2 語音語料的特點18-19
• 2.2.3 詞表的構(gòu)建19
• 2.2.4 語音標注細則19-22
• 2.2.5 說話方式標注細則22
• 2.2.6 注意事項22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第3章 語音識別與關(guān)鍵詞檢出系統(tǒng)24-34
• 3.1 聲學層24-26
• 3.1.1 聲學特征提取25-26
• 3.2 語音層26-27
• 3.2.1 隱馬爾科夫模型(HMM)原理26-27
• 3.3 語言層27-32
• 3.3.1 連續(xù)語音識別解碼算法27-28
• 3.3.2 關(guān)鍵詞檢出算法28-29
• 3.3.3 建模單元的選擇29-30
• 3.3.4 性能比較30-32
• 3.4 本章小結(jié)32-34
• 第4章 語音識別系統(tǒng)魯棒性34-43
• 4.1 面臨挑戰(zhàn)34-35
• 4.2 抗噪方法35-38
• 4.2.1 魯棒性特征提取36
• 4.2.2 譜減法36-37
• 4.2.3 小波變換37
• 4.2.4 模型補償37-38
• 4.3 實驗環(huán)境38-39
• 4.4 實驗結(jié)果及分析39-41
• 4.5 本章小結(jié)41-43
• 第5章 說話方式識別系統(tǒng)43-51
• 5.1 現(xiàn)狀與系統(tǒng)框架43-44
• 5.2 特征選擇與提取44-46
• 5.3 建模方法46-48
• 5.3.1 支持向量機原理(SVM)46-48
• 5.4 實驗環(huán)境48
• 5.5 實驗結(jié)果與分析48-50
• 5.6 本章小結(jié)50-51
• 第6章 飛行員應(yīng)答語音的自動識別系統(tǒng)51-61
• 6.1 系統(tǒng)概述51-53
• 6.1.1 系統(tǒng)設(shè)計51-52
• 6.1.2 關(guān)鍵技術(shù)52-53
• 6.2 基于音節(jié)的命令詞語音切分53
• 6.3 實驗環(huán)境53-54
• 6.4 實驗結(jié)果與分析54-60
• 6.5 本章小結(jié)60-61
• 第7章 總結(jié)與展望61-64
• 7.1 總結(jié)61-62
• 7.2 展望62-64
• 參考文獻64-67
• 致謝67-68
• 攻讀學位期間發(fā)表論文68

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