Распознавание речевых сообщений радиообмена в авиации на базе корреляционного анализа

Бесплатный доступ

В работе рассматривается задача распознавания речевых сообщений фразеологического радиообмена в гражданской авиации. Во введении обосновывается актуальность данной задачи. Далее представлены методы исследования, базирующиеся на корреляционном анализе. Наконец, приводятся описание эксперимента и результаты работы алгоритмов распознавания на базе корреляционного анализа. Были записаны различные варианты звуковых сигналов для пяти речевых сообщений и построены спектральные представления таких сигналов. Спектральное преобразование может быть получено либо с использованием специализированного программного обеспечения, либо на основе преобразования Фурье сигнала во временной области. Для получения более универсального эталонного сигнала и устранения влияния помех было произведено усреднение спектральных составляющих одного и того же речевого сообщения, записанного несколько раз. В действительности, использовались три спектра одного и того же речевого сообщения для усреднения. Такое усреднение спектра по трем обучающим составляющим обеспечило получение эталонного образца для каждой фразы, позволив при этом сократить влияние аддитивных белых гауссовых шумов на эталонную запись. В дальнейшем на основе корреляционного анализа были посчитаны связи между тестовыми фразами и всеми эталонами. На базе этих связей построена корреляционная матрица эталонных фраз. Исследования показали, что фразы, произнесенные одним человеком, оказались сильно-коррелированными. Анализ показал, что выбор класса (содержания речевого сообщения) при решении задачи распознавания, соответствующего наиболее близкому к единице значению коэффициента корреляции, обеспечивает свыше 90% правильных распознаваний на тестовой выборке, содержащей в общей сложности 100 фраз, по 20 на каждую фразу. При этом следует отметить, что при записи тестовых сообщений в качестве фона дополнительно присутствовала аддитивная белая гауссова помеха, воспроизводимая другим аудиоустройством. В случае же анализа информации без искусственно генерируемого шума, вероятность правильных распознаваний для тестовой выборки из 100 фраз, по 20 на каждую фразу, составила 100%.

Еще

Фразеология радиообмена, гражданская авиация, статистический анализ, корреляционный анализ, распознавание образцов, спектр сигнала

Короткий адрес: https://sciup.org/148312707

IDR: 148312707   |   DOI: 10.37313/1990-5378-2021-23-1-91-96

Список литературы Распознавание речевых сообщений радиообмена в авиации на базе корреляционного анализа

  • Приказ Минтранса РФ от 26 сентября 2012 г. № 362 «Об утверждении Федеральных авиационных правил «Порядок осуществления радиосвязи в воздушном пространстве Российской Федерации»
  • Козловский А.И., Порватов И.Н., Подольский М.С. Обзор автомобильных систем оперативного контроля состояния водителя. Результаты собственных исследований // Науковедение. 2013. № 6, С. 1-12.
  • Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс, М.: Техносфера 2012. - 1104 с.
  • Nemoto, Takuma and Onodera, Keichi and Mohan, Rajesh Elara and Iwase, Masami and Wood, Kristin. An Application of the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) Method Based on the Unscented Kalman Filter (UKF) to a Reconfigurable Quadruped Robot with Crawling Locomotion // 2018 International Conference on Reconfigurable Mechanisms and Robots - Pp. 1-8
  • Альгирдас Руйбис. Беспилотные летательные аппараты: новейшие разработки // ВКС. 2016. №3-4 (88-89) - С. 94-96.
  • Казачкин, А. Е. Методы распознавания речи, современные речевые технологии / А. Е. Казачкин. - Текст : непосредственный // Молодой ученый. - 2019. - № 39 (277). - С. 6-8.
  • Красовская И.К., Смирнов М.Н., Смирнова М.А. Корреляционный метод в задаче распознавания речи // Процессы управления и устойчивость. 2016. №1. Т. 3. С. 409-413.
  • Андриянов Н.А., Гаврилина Ю.Н. Обнаружение и различение сигналов, моделируемых авторегрессиями с изменяющимися свойствами // В сборнике: 28-я Международная Крымская конференция «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии» (КрыМиКо’2018). Материалы конференции. 2018. С. 356-360.
  • Андриянов Н.А. Обзор методов прогнозирования временных рядов // Современные проблемы проектирования, производства и эксплуатации радиотехнических систем. 2018. № 11. С. 147-151.
  • Андриянов Н.А., Булдаковский А.И., Рисухин К.В. Анализ корреляционных функций речевых сообщений фразеологического радиообмена на русском языке // В книге: Актуальные проблемы физической и функциональной электроники. Материалы 22-й Всероссийской молодежной научной школы-семинара. 2019. С. 79-82.
Еще
Статья научная