基于语音识别的飞行学员通话规范性评分方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于语音识别的飞行学员通话规范性评分方法及系统。所述方法及系统通过实时获取语音通话内容，并将其转化为文本，基于语义匹配及对比验证模型完成对通话内容偏差的计算，最后给出飞行学员在飞行训练期间通话的不规范标注和评分，帮助飞行学员认识到其通话的问题并加以改正，提高了飞行学员的培养程度，也能降低陆空通话质量带来的航空安全问题。全问题。全问题。

【技术实现步骤摘要】
基于语音识别的飞行学员通话规范性评分方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种陆空通话规范性评分领域，特别涉及一种基于语音识别的飞行学员通话规范性评分方法及系统。

技术介绍

[0002]空中交通管制指令标准用语的训练是空中交通管理中非常重要的、不可或缺的内容，陆空通话标准用语的训练历来是空中管制员培养中的重点。而飞机安全高效地运行，离不开空中交通管制员和飞行员准确地相互沟通和理解。因此，飞行员的陆空通话用语是否标准、规范，对飞行安全的影响也十分重要。
[0003]随着民航技术发展迅速，通信设备故障逐渐减少，但与无线电话通信错误有关的复读不准确、误解、用词不规范、内容不完整等不安全航空事件仍时有发生。根据NASA的调查报告，超过50%的航空事故都与无线电话通信错误有关。随着我国民航运输业不断发展，空中交通流量急剧增长，飞行员的工作压力也越来越大，对高素质飞行员的需求也越来越高，这也对飞行学员的培养也提出了更高要求。而飞行学员学飞期间，尤其学飞学期，紧张、不熟练以及巨大的压力等，使其精力主要集中在操作上，难以全面应对管制员快速的陆空通话指令，不可避免地出现回读错误、用语不规范等现象。
[0004]所以需要设计一套能反馈飞行学员学飞期间通话用语的具体问题，帮助其建立陆空通话用语的规范性理念，并规范其陆空通话，为其学飞及今后实际工作中飞行安全提供保障。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于为飞行学员学飞过程中规范陆空通话的内容，减少相关用语错误带来的航空不安全的问题，提供一种基于语音识别的飞行学员通话规范性评分方法及系统。
[0006]为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了以下技术方案：一种基于语音识别的飞行学员通话规范性评分方法，所述评分方法包括：S1：实时获取陆空通话端上传的语音；S2：将所述语音转化为文本；S3：分析及归类所述文本，并标记和定位飞行学员通话文本；S4：基于语义匹配及对比验证模型计算所述飞行学员通话文本的不规范偏差，并赋值热值向量hvv，在每一个结束飞行训练的航班给出热值向量总值hvvM；S5：根据评分要点和所述热值向量总值hvvM对所述飞行学员通话文本进行计算和评估。
[0007]优选地，S3具体包括：S31：从对话文本中的呼号识别出指令对应航班；S32：按照时间先后顺序排列同一呼号的指令；
S33：通过词性和语义分析识别陆空通话角色；S34：标记并定位飞行学员通话文本。
[0008]优选地，S4具体包括：S41：得到所述飞行学员通话文本后，以其内容为训练集，采取人工标注的方式，标注每段所述飞行学员通话文本是否存在偏差，并以偏差结果赋值热值向量hvv；S42：将标注好的样本投入到语义匹配及对比验证模型的训练当中；S43：将训练好的语义匹配及对比验证模型投入使用，算法直接输出所述飞行学员通话文本的偏差结果和热值向量hvv；S44：对每一个结束飞行训练的航班，获得hvvM矩阵的总维度为n*x，n为行数，即飞行结束后飞行学员通话总条数，x为纳入偏差评分项的不规范分类数量。
[0009]优选地，S4中所述偏差包括复读不准确偏差，用词不规范偏差，内容不完整偏差，误解偏差。
[0010]优选地，S5根据以下公式进行计算和评估：e=a*Sum[hvvM[[:,x]]]/n*100%s=100%
‑
e其中，e为扣分百分数，a为范围在0~2之间的偏差定义加权系数，s为总评分，x为所述纳入偏差评分项的不规范分类数量，n为所述行数。
[0011]为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了以下技术方案：一种基于语音识别的飞行学员通话规范性评分系统，其特征在于，包括：语音单元：用于实时获取陆空通话端上传的语音；转化单元：用于将所述语音转化为文本；分析单元：用于分析及归类所述文本，并标记和定位飞行学员通话文本；对比单元：用于基于语义匹配及对比验证模型计算所述飞行学员通话文本的不规范偏差，并赋值热值向量hvv，在每一个结束飞行训练的航班给出热值向量总值hvvM；评估单元：用于根据评分要点和所述热值向量总值hvvM对所述飞行学员通话文本进行计算和评估。
[0012]优选地，分析单元，具体包括：识别模块：用于从对话文本中的呼号识别出指令对应航班；排序模块：用于按照时间先后顺序排列同一呼号的指令；分析模块：用于通过词性和语义分析识别陆空通话角色；标记模块：用于标记并定位飞行学员通话文本；优选地，对比单元，具体包括：标注模块：用于得到飞行学员通话文本后，以其内容为训练集采取人工标注的方式，标注每段所述飞行学员通话文本是否存在偏差，并以偏差结果赋值热值向量hvv；训练模块：用于将标注好的样本投入到语义匹配及对比验证模型的训练当中；输出模块：用于将训练好的语义匹配及对比验证模型投入使用，算法直接输出所述飞行学员通话文本的偏差结果和热值向量hvv；汇总模块：用于对每一个结束飞行训练的航班，获得hvvM矩阵的总维度为n*x，n为行数，即飞行结束后学员通话的总条数，x为纳入偏差评分项的不规范分类数量。
[0013]优选地，评估单元用于根据以下公式进行计算和评估：e=a*Sum[hvvM[[:,x]]]/n*100%s=100%
‑
e其中，e为扣分百分数，a为范围在0~2之间的偏差定义加权系数，s为总评分，x为所述纳入偏差评分项的不规范分类数量，n为所述行数。
[0014]优选地，评分系统能在评分报告中复原通话内容并标注不规范处及正确用语内容，并打印评分报告。
[0015]与现有技术相比，本专利技术的有益效果：本专利技术提供的基于语音识别的飞行学员通话规范性评分系统，能够让飞行学员在结束当天班次飞行训练任务后，通过评分报告和其中复原标注的通话内容，意识到其问题并改正相关不规范的内容，提高了飞行学员的培养程度，减少了陆空通话质量带来的航空安全问题；本专利技术的评分系统在飞行学员执行单次训练飞行时开始启动，结束后得到评估结果，整个通话质量评估过程无需人工干预。
附图说明
[0016]图1为本专利技术的系统运行环境示意图；图2为本专利技术的评分系统流程图；图3为本专利技术的通话规范性偏差识别及分类方法；图4为本专利技术的通话规范性评分要点。
具体实施方式
[0017]下面结合试验例及具体实施方式对本专利技术作进一步的详细描述。但不应将此理解为本专利技术上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本
技术实现思路
所实现的技术均属于本专利技术的范围。
[0018]实施例1本专利技术通过实时语音识别，并根据语音文本对飞行学员的通话进行语义匹配对比验证，与标准陆空通话进行对比，得出实时语音的各对比因素与语音样本的对比因素之间的偏差值；最终根据偏差值对飞行学员实时语音进行整体评估，得到评估总分值，并在飞行结束后，以报告的形式，复原同一呼号对应训练航班的所有陆空通话，并对飞行学员的通话中有偏差的部分进行偏差类型标注，及备注正确标准的通话内容。从而能够全面的对飞行学员的通话内容进行监控、提醒、纠正，以达到提高其陆空通话规范性目的。
[0019]参照附图1为本专利技术基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于语音识别的飞行学员通话规范性评分方法，其特征在于，所述评分方法包括：S1：获取业务通话的语音；S2：将所述语音转化为文本；S3：分析及归类所述文本，并标记和定位其中的飞行学员通话文本；S4：基于语义匹配及对比验证模型计算所述飞行学员通话文本的不规范偏差，并赋值热值向量hvv，在每一个结束飞行训练的航班给出热值向量总值hvvM；S5：根据评分要点和所述热值向量总值hvvM对所述飞行学员通话文本进行计算和评估。2.根据权利要求1所述的一种基于语音识别的飞行学员通话规范性评分方法，其特征在于，所述S3具体包括：S31：从对话文本中的呼号识别出指令对应航班；S32：按照时间先后顺序排列同一呼号的指令；S33：通过词性和语义分析识别陆空通话角色；S34：标记并定位飞行学员通话文本。3.根据权利要求1所述的一种基于语音识别的飞行学员通话规范性评分方法，其特征在于，所述S4具体包括：S41：得到所述飞行学员通话文本后，以其内容为训练集，采取人工标注的方式，标注每段所述飞行学员通话文本是否存在不规范偏差，并以偏差结果赋值热值向量hvv；S42：将标注好的样本投入到语义匹配及对比验证模型的训练当中；S43：将训练好的语义匹配及对比验证模型投入使用，算法直接输出所述飞行学员通话文本的偏差结果和热值向量hvv；S44：对每一个结束飞行训练的航班，获得hvvM矩阵的总维度为n*x，n为行数，即飞行结束后飞行学员通话总条数，x为纳入偏差评分项的不规范分类数量。4.根据权利要求3所述的一种基于语音识别的飞行学员通话规范性评分方法，其特征在于，所述不规范偏差包括复读不准确偏差，用词不规范偏差，内容不完整偏差，误解偏差。5.根据权利要求1所述的一种基于语音识别的飞行学员通话规范性评分方法，其特征在于，所述S5根据以下公式进行计算和评估：e=a*Sum[hvvM[[:,x]]]/n*100%s=100%
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e其中，e为扣分百分数，a为范围在0~2之间的偏差定义加权系数，s为总评分，x为所述纳入偏差评分项的不规范分类数量，n为所述行数。6.一种基于语音识别的飞行学员通话规范性评分系统，其特征在于，包括：语音单元：用...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉梅，潘卫军，张坚，姚峥，梁海军，吴岳洲，王玄，
申请(专利权)人：中国民用航空飞行学院，
类型：发明
国别省市：