王旋 王森 王晨旭 趙天宇

摘 要：管制員工作負(fù)荷決定著飛行安全和效率，當(dāng)管制員的工作負(fù)荷飽和或者超飽和時，就容易出現(xiàn)人為差錯，造成不安全事故發(fā)生。為了保證空中交通安全有效運行，急需對管制員工作進(jìn)行量化和分析，評估管制員工作負(fù)荷，對管制員工作進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警。文章首先論述了管制負(fù)荷評估的背景，詳細(xì)介紹了端點檢測方法對管制員語音通話數(shù)據(jù)獲取，對某塔臺管制員工作語音進(jìn)行分析，判斷管制語音數(shù)據(jù)與管制員工作負(fù)荷的相關(guān)性，為管制員工作負(fù)荷的評估提供參考。

關(guān)鍵詞：空中交通管理；空中交通管制員；工作負(fù)荷；語音處理

中圖分類號：V355 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）19-0030-03

Abstract： Controller workload determines flight safety and efficiency. When the workload of controller is saturated or oversaturated， it is easy to cause human error and lead to unsafe accidents. In order to ensure the effective operation of air traffic safety， there is an urgent need to quantify and analyze the work of the controller， assess the workload of the controller， and monitor and early warning the work of the controller. This paper first discusses the background of load control assessment， introduces in detail the method of endpoint detection to acquire voice call data of controller， and analyzes the voice of a tower controller. To judge the correlation between voice control data and controller workload， and to provide a reference for the assessment of controller workload.

Keywords： air traffic management； air traffic controller （ATC）； workload； voice processing

引言

隨著航空技術(shù)的不斷發(fā)展，我國已經(jīng)成為了世界民航業(yè)僅次于美國的第二個民航大國，不斷趨于飽和的空域容量所帶來的安全隱患和運行效率影響是如今空中交通發(fā)展所面臨的最大挑戰(zhàn)。對管制員的工作負(fù)荷進(jìn)行評估，并做出調(diào)整，對管制員身心健康和空中交通擁堵的緩解具有重要意義。

對管制員的工作負(fù)荷評估，有英國的“DORATASK”法和德國的“MBB”法，都是對管制員的客觀工作進(jìn)行分類，通過管制指令時間來評估管制員的工作負(fù)荷。R.A. Reaux和V.J.Gawron 等人[1]指出管制員工作負(fù)荷還包括除肉眼可見的負(fù)荷以外其他的工作負(fù)荷，并提出了對應(yīng)的負(fù)荷測量方法。2016年，孫瑞山[2]等對陸空通話音頻文件進(jìn)行處理，并結(jié)合NASA-TLX量表的自評值，分析管制員的疲勞狀況。本文采用端點檢測技術(shù)處理某機場塔臺管制錄音，獲取到管制工作的語音時長，通話次數(shù)，通話飽和度等能反應(yīng)工作負(fù)荷的特征參量，并對特征參量進(jìn)行方差同質(zhì)性檢驗及S-N-K比較分析，得出管制員工作負(fù)荷與管制員話音之間的聯(lián)系。

1 管制語音信號分析

1.1 語音信號預(yù)處理

對管制員語音數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，首先需要提取出表征語音本質(zhì)的參數(shù)，之后對特征參數(shù)進(jìn)行有效處理。高質(zhì)量的語音數(shù)據(jù)的分析、特征參數(shù)的提取為語音信號處理的基礎(chǔ)，具有重要地位。

要想獲得語音信號特征參數(shù)，首先必須對語音信號進(jìn)行分幀處理，對于長為N的語音信號按下式分幀：

1.2 短時能量

語音信號的能量隨時間變化而變化的重要參數(shù)，一般清音部分的能量比濁音部分的能量小。信號的短時能量分析給出了反應(yīng)這些幅度變化的一個合適的描述方法。對于信號x（n），第n幀語音信號的短時能量定義如下：

1.3 噪聲估計及閾值

在處理語音數(shù)據(jù)時，首先利用前部前導(dǎo)無話段估計噪聲特性，然后根據(jù)噪聲特性設(shè)定能量閾值T1、T2，閾值的設(shè)定隨噪聲特性而變動，由于管制員工作環(huán)境單一，其門限值可看作為定值，通過能量閾值對管制員通話語音信息進(jìn)行雙門限檢測。

2 語音端點檢測方法

語音端點的檢測是指從包含語音的一段信號中確定出起始點和結(jié)束點。本文采用基于短時能量的單參數(shù)雙門限的檢測方法[3]進(jìn)行端點檢測，雙門限法是指利用兩級判決判定聲音的起始點位置。在聲音信號的短時能量包絡(luò)線上選取一個較高閾值（門限）T2進(jìn)行一次粗判，能量高于T2的是聲音，起始點位置應(yīng)在該閾值與短時能量包絡(luò)交點的時間點之外。在平均能量上確定一個較低的閾值T1，并向兩端往外搜索，分別找到短時能量包絡(luò)與閾值T1相交的兩點，為一級判決所判定的聲音段的起止點位置。再以短時平均過零率為準(zhǔn)，從一級判定的兩點向兩端搜索，找到短時平均過零率低于某個閾值T3的兩點，這便是第二級判定的聲音段的起止點。分析聲音的短時平均過零率，有別于語音信號，噪音和敲擊聲音的過零率分辨不是特別明顯。因此，在數(shù)據(jù)處理過程中選擇了基于短時平均能量的單參數(shù)雙門限判定方法。圖1為基于短時能量的雙門限判定流程圖。

3 算例分析

基于上文的端點檢測算法，對某塔臺語音通話數(shù)據(jù)進(jìn)行Matlab 仿真處理，以三分鐘為一階段，提取三分鐘的塔臺語音數(shù)據(jù)，進(jìn)行程序代碼運行，得到其語音波形圖及通話頻次通話飽和度，通話時長等參數(shù)，進(jìn)行管制員負(fù)荷評估圖2為某一時段某塔臺語音運行結(jié)果。

在實際處理中，通過航班時刻表選取六天中相同的三個不同繁忙程度的時段進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，語音通話數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

對三類任務(wù)難度對應(yīng)通話次數(shù)、時長、飽和度分別進(jìn)行方差同質(zhì)性檢驗，各參數(shù)三類方差齊次（P>0.05），滿足方差分析條件。

使用 S-N-K 法對各組通話次數(shù)進(jìn)行兩兩比較，結(jié)果見下表2，三組通話次數(shù)兩兩之間均存在顯著差異，結(jié)合均值圖可得結(jié)論：工作負(fù)荷越大，被試每分鐘內(nèi)通話次數(shù)越多。

用類似的方法分析得出結(jié)論：即工作負(fù)荷越大，被試管制員每分鐘內(nèi)通話時長越長，通話飽和度越大。

4 結(jié)束語

管制員的語音指令極其復(fù)雜，如何有效提取語音數(shù)據(jù)是對管制員的工作負(fù)荷進(jìn)行評估的基礎(chǔ)，本文通過端點檢測方法對管制員語音數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出了管制員的通話次數(shù)，通話時長，并對不同工作時段的數(shù)據(jù)進(jìn)行方差同質(zhì)性檢驗，通過這個方法可以評估任意扇區(qū)、時段管制員工作負(fù)荷的大小，通過分析可知，當(dāng)管制員的通話次數(shù)和通話時間增加時，管制員的工作負(fù)荷也隨之增加，二者具有較大相關(guān)性。

參考文獻(xiàn)：

[1]Gawron V J. Human performance measures handbook[M].Human Performance Measures Handbook. Lawrence Erlbaum Associates， 2000.

[2]孫瑞山，馬廣福，袁樂平.語音反應(yīng)時特性的管制員疲勞風(fēng)險分析[J].中國安全科學(xué)學(xué)報，2016，26（12）：7-12.

[3]薛勝堯.基于改進(jìn)型雙門限語音端點檢測算法的研究[J].電子設(shè)計工程，2015，23（4）：78-81.

[4]鄒 .SPSS軟件單因素方差分析的應(yīng)用[J].價值工程，2016，35（34）：219-222.