陆空通话论文开题报告文献综述

陆空通话论文开题报告文献综述

导读:本文包含了陆空通话论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献,主要关键词:陆空,语义,民航,长短,双向,特征,语音识别。

陆空通话论文文献综述写法

杨金锋,李凯涛,贾桂敏,师一华[1](2019)在《基于DNN-HMM的陆空通话声学模型构建方法》一文中研究指出由于陆空通话特殊的语法结构与发音,通用语音识别声学模型不适用于陆空通话的声学建模。提出一种基于深度学习的民航陆空通话声学模型构建方法。基于建立的陆空通话语料库数据,利用DNN-HMM模型对陆空通话语音特征进行声学建模,并通过语音特征增强方法提高模型输入特征的鲁棒性。通过实验对比分析不同语音特征、特征维数和连接帧数对陆空通话声学模型的影响。实验结果表明,提出的基于DNNHMM的陆空通话声学模型可使音素错误率降低至5.62%。(本文来源于《中国民航大学学报》期刊2019年04期)

石兰,黄娟,申卫华[2](2019)在《从通话实录解析马来西亚与印度尼西亚陆空通话特点》一文中研究指出驾驶舱通话实录能够为执飞国际航线的飞行从业人员提供一手的、真实的学习资料,具有宝贵的参考价值。不同国家不同地区往往语音差异明显、用语习惯各异,加上无线电通话背景噪音的影响,极易给飞行员造成听力理解障碍和误差。本文根据马来西亚和印度尼西亚两地驾驶舱通话实录,总结出两地通话在语音及用语方面的特点,以期对执飞该地区的国际航线飞行从业人员提供学习与参考资料,有助于保障飞行安全。(本文来源于《中国民航飞行学院学报》期刊2019年03期)

钟璇[3](2019)在《陆空通话课程中飞行学员的语用预设分析及教学策略》一文中研究指出民航特色课程里,陆空通话课程是建立在学员基础英语和飞行英语阅读课程的基础上,以进一步巩固和强化语言输入(听力)及输出(口语),最终达到管制员与飞行员顺利交流的目的。飞行过程中的每一种情况,都可以用不同却相对固定的通话模板加以应对。这要求学员熟悉可能遇到的各种情境之间的差异,并且准备好可能的应对措施。同时,情境的动态变化也要求话语涉及的主体能主动地根据线索有选择性地寻求信息。(本文来源于《教师》期刊2019年14期)

邱意,贾桂敏,杨金锋,刘远庆[4](2019)在《民航陆空通话语音识别BiLSTM网络模型》一文中研究指出民航陆空通话对民航飞行安全十分重要,但因其通话模式有特殊的语法结构与发音方式,日常语音识别声学模型无法有效应用于民航陆空通话的语音处理问题。针对民航陆空通话的特殊语境,本文提出了基于双向长短时记忆网络(BiLSTM)的民航陆空通话语音识别方法。首先,提取民航陆空通话语音的FBANK特征作为输入,以时序链式连接(CTC)为目标函数,训练BiLSTM网络得到BiLSTM/CTC模型。然后,利用声学模型,语言模型与陆空通话词典实现民航陆空通话的语音识别,并结合数据增强与数据迁移对模型进行增强训练提高语音识别性能。实验结果表明本文提出的方法适用于民航陆空通话语音识别,并且数据增强模型可有效降低民航陆空通话语音识别的词错误率。(本文来源于《信号处理》期刊2019年02期)

李丹,贾桂敏,程方圆,杨金锋,郭晓静[5](2019)在《陆空通话复诵语义自动化校验BiLSTM模型》一文中研究指出为保证航空运输安全,飞行员要对管制员发送的指令进行复诵,并且管制员要对复诵指令进行进一步的确认。而由于疲劳、紧张、疏忽等原因,管制员未能及时发现飞行员复诵错误的情况也时有发生,给民航运输安全带来巨大隐患。针对这个问题,本文提出一种陆空通话复诵语义自动化校验BiLSTM模型。首先,利用两个并行的长短时记忆网络(BiLSTM)对管制员发送的指令和飞行员复诵的指令分别进行语义特征提取;然后将两个BiLSTM网络各个时刻的输出进行交互得到一个指令和复诵指令间的语义匹配矩阵;最后经过一个动态k-Max池化层后输入到多层感知器中从而得到指令与复诵指令间最终的匹配分数来判别复诵语义是否一致。实验证明,该方法在解决陆空通话复诵语义自动校验任务中是有效的,平均测试精度达到了90. 53%。(本文来源于《信号处理》期刊2019年01期)

郑潇雨[6](2019)在《从相似航班号探讨陆空通话与飞行安全》一文中研究指出无线电陆空通话是目前管制员和飞行员之间传递信息的主要手段,其内容正确与否直接影响着飞行安全。通话质量不佳是近年来导致不安全事件的重要因素之一,其中相似航班号的影响尤为突出。本文通过案例分析,给出应用陆空通话处置相似航班号的建议,旨在有效消除安全隐患,提高陆空通话质量。(本文来源于《中国民航飞行学院学报》期刊2019年01期)

刘昌言,李铭杰,吕鸿宇,李邦,刘菲[7](2018)在《基于Python的英语陆空通话语用特征分析》一文中研究指出陆空通话作为民航运行体系当中的重要组成模块之一,对飞行安全有着重要的意义。随着民航事业的发展,外籍航班和外籍机组的数量大幅增长,英语陆空通话的使用愈加频繁。Python作为近些年来新兴起的一种程序设计语言,具有简便性和易操作性,并有大量的外源库以供使用。本文用Python载入自定义陆空通话语料库,并对语料库进行英语陆空通话成分特征分析,总结出其词汇、句法等方面的语用特征,对民航的实际运行有一定的指导意义。(本文来源于《中国民航飞行学院学报》期刊2018年06期)

徐爽[8](2018)在《基于AIDL语言的陆空通话方法研究》一文中研究指出民航安全领域一直是十分重要的研究课题。近年来,航空运输业的高速发展为人们的出行提供了便利,航空运输在获得人们青睐的同时,也使得空中交通流量急剧的增长,可用空域变得异常拥挤,使得民用航空安全领域也面临着越来越严峻的挑战。现阶段我国的航空器运行,在正常情况下每一次都是按照签派员拟定的飞行计划运行,然而航路中可能会存在事先不可预见的突发情况,并且每个飞行员会有自己独特的操纵航空器的方式,所以原始的飞行计划并不能完全的实时的确定整个航空器的运行。目前现代空中交通管理系统主要是以管制员和飞行员之间进行无线电话音陆空通话来实现地空信息交互的,从而明确航空器当前的运行状态和接下来的飞行目标指令,但由于无线电话音陆空通话通信可能存在的不稳定性,以及语言交流可能存在的障碍,很大程度上造成了信息传输的歧义,从而极大的影响了航空器的运行安全。本文基于意图信息的陆空通话方法和空管中意图信息的应用技术,将航空器意图描述语言(Aircraft Intent Description Language,AIDL)应用到陆空通话中。基于形式语言理论,对AIDL指令进行整理,建立指令数据库,对指令进行定性和定义,研究AIDL语言规则;研究利用搜索树生成航空器意图信息的方法;研究通过确定的有穷状态自动机(Deterministic Finite Automaton,DFA)物理模型的方法识别AIDL语言指令,并分析现有的无线电陆空通话指令和AIDL管制指令的对应关系,通过对飞行运动中的状态变量进行研究,将AIDL指令与状态变量相关联,从而实现基于指令的陆空通话指挥方式;最后通过建立陆空通话可视化窗口,搭建以指令传输为主要手段的陆空通话系统平台,减少由于话音通信传输的理解误差造成的信息传输的不准确,并提出陆空通话过程实例,验证系统的有效性。(本文来源于《中国民航大学》期刊2018-05-18)

符皓腾,郑聪,黄龙杨[9](2018)在《基于微信的翻转课堂在空中交通管制教学中的构建——以陆空通话课程为例》一文中研究指出随着网络技术的迅速发展和手持移动设备的快速普及,移动学习开始逐渐兴起。移动学习能够极大地满足学习者个性化和多样化的学习需求。作为民航安全持续发展的重要一环,空中交通管制(以下简称"空管")也面临着更高的发展需求和挑战,人员的培训教育是基础,教学模式的变革至为重要。结合空管专业教学特点和翻转课堂,提出了基于微信的翻转课堂构建解决方案,为院校空管专业教学模式的改革提供参考。(本文来源于《科技与创新》期刊2018年07期)

王佳文[10](2018)在《面向民航陆空通话的语音识别技术研究》一文中研究指出陆空通话是管制员与飞行员之间的通话,是飞行指导过程的核心部分。空中交通管制员由于工作强度大,通话坏境嘈杂,很容易误解听到的语音,从而导致指挥错误,威胁飞行安全。语音自动识别技术可以处理管制语音通话,监测管制员的行为,对由错误指令造成的危险进行早期告警,是保障陆空通话指令的正确理解、减少事故发生的一个重要手段。然而,由于民航陆空通话在发音、语调等方面具有其特殊性,目前通用的语音自动识别技术不能直接使用。另一方面,民航陆空通话的数据具有难以采集和难以标注等特点,识别难度很大。为此,本文在语音自动识别技术面向民航领域里的应用以及提高识别准确率两方面做深入研究。本文首先深入分析民航陆空通话的特点,然后对常用的一些语音识别技术进行改进,使之适用于民航陆空通话的识别,在此基础上,采用深度神经网络、迁移学习和语种识别等技术来解决民航陆空通话语音识别中的关键问题,降低识别的错误率。本文工作具体如下:1.中英文民航路空通话的语种识别研究。首先分析了语种识别的必要性,然后介绍语料库构建的方法,接着在分析比较语种识别相关的模型与方法的基础上,选取适当的模型和方法,提出适用于中英文民航陆空通话的语种识别方法,最后使用中英文民航陆空通话数据构建了语种识别系统并进行了测试和评估。2.基于GMM-HMM的中英文民航陆空通话语音识别研究。首先对民航陆空通话的数据进行分析,然后在卡内基梅隆大学CMUDICT字典和CE-DICT字典基础上,半自动地构建了中文、英文民航陆空通话字典,接着采用GMM-HMM模型分别对民航陆空通话数据训练了声学模型,最后构建了中英文民航陆空通话语音识别系统,并使用测试数据测试了中英文模型的识别率。3.基于深度学习的中英文民航陆空通话的语音识别研究。为了进一步提高语音识别系统的识别率,以深度学习为基础,研究了DNN-HMM的声学建模方法,提出了一种适用于中英文民航陆空通话的DNN网络结构并构建了中英文民航陆空通话语音识别系统,并进行了实验和结果分析。4.基于迁移学习的跨语言深度神经网络声学模型的构建,以及基于深度学习的中英文民航陆空通话语音识别系统的搭建。针对中英文民航陆空通话语料数据量小的缺点,分析比较常用的迁移学习方法,提出了一种新的迁移学习方法,将领域外知识迁移至语料资源少的民航陆空通话语音识别系统中,并在中英文民航陆空通话语音识别系统中进行了实验和识别率的对比分析。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2018-03-01)

陆空通话论文开题报告范文

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

驾驶舱通话实录能够为执飞国际航线的飞行从业人员提供一手的、真实的学习资料,具有宝贵的参考价值。不同国家不同地区往往语音差异明显、用语习惯各异,加上无线电通话背景噪音的影响,极易给飞行员造成听力理解障碍和误差。本文根据马来西亚和印度尼西亚两地驾驶舱通话实录,总结出两地通话在语音及用语方面的特点,以期对执飞该地区的国际航线飞行从业人员提供学习与参考资料,有助于保障飞行安全。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

陆空通话论文参考文献

[1].杨金锋,李凯涛,贾桂敏,师一华.基于DNN-HMM的陆空通话声学模型构建方法[J].中国民航大学学报.2019

[2].石兰,黄娟,申卫华.从通话实录解析马来西亚与印度尼西亚陆空通话特点[J].中国民航飞行学院学报.2019

[3].钟璇.陆空通话课程中飞行学员的语用预设分析及教学策略[J].教师.2019

[4].邱意,贾桂敏,杨金锋,刘远庆.民航陆空通话语音识别BiLSTM网络模型[J].信号处理.2019

[5].李丹,贾桂敏,程方圆,杨金锋,郭晓静.陆空通话复诵语义自动化校验BiLSTM模型[J].信号处理.2019

[6].郑潇雨.从相似航班号探讨陆空通话与飞行安全[J].中国民航飞行学院学报.2019

[7].刘昌言,李铭杰,吕鸿宇,李邦,刘菲.基于Python的英语陆空通话语用特征分析[J].中国民航飞行学院学报.2018

[8].徐爽.基于AIDL语言的陆空通话方法研究[D].中国民航大学.2018

[9].符皓腾,郑聪,黄龙杨.基于微信的翻转课堂在空中交通管制教学中的构建——以陆空通话课程为例[J].科技与创新.2018

[10].王佳文.面向民航陆空通话的语音识别技术研究[D].南京航空航天大学.2018

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