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面向空管模拟培训的智能语音机长研究与实现

面向空管模拟培训的智能语音机长研究与实现

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作者：李锦恒四川大学

学位级别：硕士

随着我国航空运输业的发展,空中交通流量不断增加,这给空中交通安全带来了巨大的挑战,同时也大大增加了管制员的工作量。管制员需要根据空中交通管理规则并通过地空通话的方式对实时空中交通进行指挥,而工作量的增加可能会导致管制员在... 详细信息

随着我国航空运输业的发展,空中交通流量不断增加,这给空中交通安全带来了巨大的挑战,同时也大大增加了管制员的工作量。管制员需要根据空中交通管理规则并通过地空通话的方式对实时空中交通进行指挥,而工作量的增加可能会导致管制员在管制过程中出现各种差错,因此需要通过岗位培训来保持和提升管制员的业务水平。管制员通常通过空管模拟训练机进行管制模拟培训,这种方式需要管制席位与模拟飞行员席位1:1配置,并且需要专业人员扮演飞行员角色,这会耗费大量的人力物力,同时培训的效率较低。为了提升空管培训的真实感与效率,本文提出了一个面向空管模拟培训的智能语音机长系统,该系统由空管语音识别、空管对话模型以及语音合成技术构建,将该系统集成到空管模拟训练机中扮演飞行员角色,通过语音识别与合成技术实现模拟地空管制通话的自动应答,同时根据空管对话模型中指令解析的结果驱动空管模拟训练机中的空管模拟仿真引擎实现空中飞行态势的实时更新。目前空管语音识别、空管对话模型已经有一些研究成果,但语音合成在空管领域内的应用研究还相对不足,存在发音风格与空管行业不符以及专业词汇发音错误的问题,因此,研究语音合成技术是提升使用智能语音机长模拟地空通话真实感的关键。为了避免地空通信时出现歧义,空管指令中部分词具有特殊的发音规则,同时,空管指令需要中英文混合发音,且一些专业词汇不存在标准发音,因此,通用领域内的语音合成模型难以直接应用到智能语音机长之中。针对以上问题,本文对智能语音机长语音合成技术进行深入研究后,设计并实现了智能语音机长系统,主要工作如下:(1)针对缺乏适用于空管领域的开源语音合成数据集的问题,构建了一个单说话人空管语音合成数据集。通过分析管制指令发音规则构建了一个词典以解决专业词汇的发音问题,并根据管制指令的特点构建了基于规则的文本前端系统。(2)针对管制指令中英文混合发音问题以及智能语音机长的实时性需求,基于非自回归声学模型Fast Speech2,提出了一种轻量化的非自回归跨语种声学模型。以国际音标对中英文进行统一的音素编码,并且在模型输入端加入语种编码,解决了管制指令中英文混合发音的问题。实验结果表明本文提出的模型在降低参数量和提升推理速度的同时,合成语音的音质较高。(3)为了节省制作空管数据集的时间成本,提出了一种语音克隆模型,该模型由说话人特征提取网络和声学模型构成,该模型能够从通用领域数据集中学习到音素的发音等信息,结合说话人特征提取网络能够合成不同语音特征的语音。实验结果表明说话人特征提取网络能够准确提取语音中的说话人特征,所提模型使用少量空管语音数据便能合成与空管发音风格相似的语音,证明了本方案的有效性。(4)基于上述语音合成相关工作,并结合空管语音识别以及空管对话模型的现有研究成果,设计并实现了智能语音机长系统。该系统能够接收管制员的语音输入,通过系统内部的一系列数据处理,最终以语音的方式对管制员的管制指令进行应答,并根据指令解析的结果驱动空管模拟训练机中的仿真引擎实现空中飞行态势的实时更新。本文对智能语音机长的实现进行研究,其中重点研究智能语音机长语音合成技术以提升模拟地空通话的真实感。智能语音机长系统能够提升管制员的培训效率,对于管制员培训具有很强的应用价值。

关键词：智能语音机长跨语种语音合成说话人特征提取语音克隆

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