張 瓊

（1.南京航空航天大學(xué)，江蘇 南京210000；2.春秋航空股份有限公司，上海200000）

引言

管制部門是保證民航安全高效運(yùn)行的基礎(chǔ)。為保證航空安全績(jī)效水平，對(duì)管制員的工作量和工作質(zhì)量進(jìn)行有效的評(píng)估具有重要意義，通過(guò)對(duì)管制負(fù)荷的有效評(píng)估，進(jìn)而可以得出對(duì)應(yīng)扇區(qū)的容量值，當(dāng)扇區(qū)容量過(guò)大時(shí)，對(duì)一定時(shí)間內(nèi)扇區(qū)的航空器數(shù)量進(jìn)行有效的控制，從而確保民航在空管這一環(huán)的安全性和高效性。

國(guó)內(nèi)外用于空域容量負(fù)荷評(píng)估的方法較多，包括有建立數(shù)學(xué)模型、快速模擬、動(dòng)態(tài)模擬等等。目前最常用管制負(fù)荷評(píng)估方法包括英國(guó)研究的DORATASK 法，DORATASK 將管制員的工作負(fù)荷分為語(yǔ)音通話負(fù)荷，操作負(fù)荷和思考負(fù)荷，將這幾個(gè)負(fù)荷相加即得管制負(fù)荷。斯坦福研究中心研發(fā)的相對(duì)容量評(píng)估過(guò)程[1]（The Relative Capacity Estimating Process，RECEP），它將管制員所有可以考慮的管制行為都進(jìn)行量化，包括通話時(shí)間、飛行進(jìn)程單時(shí)間、集中于雷達(dá)屏幕上監(jiān)視的時(shí)間以及沖突解決的時(shí)間，從而得出一個(gè)小時(shí)內(nèi)總的工作時(shí)間，RECEP 模型將空域容量定義為每小時(shí)內(nèi)空域內(nèi)的航空器架次，并且認(rèn)為管制負(fù)荷的極限值極大決定了空域容量的大小，他們研究得出工作時(shí)間與每小時(shí)的航空器架次之間呈平方關(guān)系。2006 年，美國(guó)的Arthur P.Smith，Anand D.Mundra[2]等人對(duì)加裝ADS-B（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast，廣播式自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視）設(shè)備對(duì)管制員工作負(fù)荷的影響。Peng Wei，Chittayong Surakitbanbarn 等人[3]利用動(dòng)態(tài)密度對(duì)管制負(fù)荷進(jìn)行評(píng)估，動(dòng)態(tài)密度是指影響空中交通管制復(fù)雜度和難度的各種因素或者說(shuō)各種變量。本文主要研究通過(guò)對(duì)管制員的語(yǔ)音負(fù)荷進(jìn)行定量評(píng)估，利用得到的管制員負(fù)荷進(jìn)一步得出該空域的容量，得到更加科學(xué)的空域容量評(píng)估后，有利于空域的安全和管制員的身心健康。

1 管制語(yǔ)音信號(hào)分析

語(yǔ)音信號(hào)分析，是為了從收集到的語(yǔ)音信號(hào)中提取出研究所需要的特征參數(shù)，從而可以找出各變量與指標(biāo)之間的關(guān)系，進(jìn)行后續(xù)的研究。

1.1 語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理

首先要對(duì)原始語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行讀入，把音頻信號(hào)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以處理的數(shù)字信號(hào)，在MATLAB 中通常用wavread 函數(shù)完成，得到的數(shù)字化音頻信號(hào)通常存貯在列向量中。對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理，通常包含兩步：分幀和加窗。

語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分幀處理就是基于語(yǔ)音信號(hào)的“準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)”特征，將其在分割成極短時(shí)間的多個(gè)語(yǔ)音片段，在穩(wěn)定狀態(tài)下逐幀提取出特征參數(shù)。同時(shí)為了使各幀之間可以平穩(wěn)過(guò)渡，防止由于超過(guò)能保持穩(wěn)定狀態(tài)的極短時(shí)間，導(dǎo)致參數(shù)發(fā)生變化，通常分幀技術(shù)會(huì)引入幀移的概念（inc），使相鄰兩幀之間部分重疊，幀移圖如圖1 所示。

圖1 幀移圖

幀移是指[4]后一幀對(duì)前一幀的位移量（inc），而相鄰兩幀之間的重疊部分overlap=wlen-inc。對(duì)于長(zhǎng)為N 的語(yǔ)音信號(hào)，分幀公式為：

其 中，N 為 信 號(hào) 長(zhǎng) 度，wlen 為 幀 長(zhǎng)，inc 為 幀 移，overlap 為相鄰幀重疊部分，該長(zhǎng)為N 的語(yǔ)音信號(hào)將被分為fn 幀。本文中，分幀的實(shí)現(xiàn)主要是：首先調(diào)用wavread函數(shù)，將格式為.wav 的音頻文件讀入轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)。分幀主要利用enframe 函數(shù)，每一幀的數(shù)據(jù)順序儲(chǔ)存在數(shù)組的每一列中，列數(shù)即為幀數(shù)。加窗則是加在設(shè)定的幀長(zhǎng)wlen 上，hamming（wlen）。

1.2 端點(diǎn)檢測(cè)法

特征參數(shù)提取主要運(yùn)用語(yǔ)音信號(hào)單參數(shù)雙門限端點(diǎn)檢測(cè)法檢測(cè)出是否有話音部分，因此，需要提前設(shè)定區(qū)分背景噪音和實(shí)際話音的閾值，以及判斷靜默段是否為短暫停頓以及話音段長(zhǎng)度是否足以構(gòu)成一句話的參數(shù)。

閾值設(shè)定：根據(jù)前導(dǎo)無(wú)話段的短時(shí)平均能量也就是背景噪音的能量設(shè)置出兩個(gè)門限值，一個(gè)較大為T2，一個(gè)較小為T1。噪聲的估計(jì)通常依據(jù)前導(dǎo)無(wú)話段來(lái)實(shí)現(xiàn)。根據(jù)波形圖估計(jì)出前導(dǎo)無(wú)話段的時(shí)長(zhǎng)IS（單位：s），則前導(dǎo)無(wú)話段的幀數(shù)NIS 為公式2 所示[4]：

其中，IS 為前導(dǎo)無(wú)話段時(shí)長(zhǎng)。由于管制員工作環(huán)境的特殊性，本文將其閾值看為定值。本文閾值的確定是先取前導(dǎo)無(wú)話段長(zhǎng)度IS 為0.25 秒，根據(jù)式（2）得出前導(dǎo)無(wú)話段的幀數(shù)NIS，對(duì)無(wú)話段逐幀求短時(shí)平均能量，存入矩陣eis 中，顯示eis 中各幀的能量，根據(jù)這些能量值取T1，T2。本文選取塔臺(tái)通話錄音的前導(dǎo)無(wú)話段短時(shí)平均能量大小設(shè)定T1 和T2 分別為0.0001 和0.05。然后對(duì)語(yǔ)音信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行提取（提取的語(yǔ)音信號(hào)特征參數(shù)為短時(shí)能量、短時(shí)平均過(guò)零率、通話次數(shù)和時(shí)長(zhǎng)以及飽和度）。

1.3 語(yǔ)言信號(hào)分析

分幀后的語(yǔ)音信號(hào)，按列存儲(chǔ)在數(shù)組中，幀數(shù)為fn，按照求過(guò)零率的思路，求每幀的過(guò)零率。首先對(duì)分幀后的矩陣逐列調(diào)用，讀取每列的數(shù)據(jù)，即得到每幀的所有采樣點(diǎn)信息，按幀長(zhǎng)循環(huán)，判斷相鄰取樣點(diǎn)之間的符號(hào)變化情況，當(dāng)相鄰取樣點(diǎn)乘積為負(fù)，則說(shuō)明信號(hào)過(guò)零一次，計(jì)數(shù)加一，繼續(xù)循環(huán)，一幀循環(huán)完后將該幀過(guò)零情況存入行向量中。最終求和可得該段語(yǔ)音信號(hào)的過(guò)零率。對(duì)數(shù)字化音頻信號(hào)求列向量長(zhǎng)度，得到采樣點(diǎn)數(shù)N，結(jié)合采樣頻率可求得信號(hào)的時(shí)間坐標(biāo)time，在繪制語(yǔ)音波形圖和后續(xù)求飽和度時(shí)會(huì)用上。對(duì)分幀后的信號(hào)逐幀點(diǎn)平方求和，分別得到每幀的短時(shí)平均能量etemp，求和可得語(yǔ)音信號(hào)能量setemp。

最后基于短時(shí)平均能量的單參數(shù)雙門限端點(diǎn)檢測(cè)法，檢測(cè)出該段語(yǔ)音中的通話次數(shù)并得到voiceseg 結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)?？傻玫酵ㄔ捳Z(yǔ)音次數(shù)，通話時(shí)長(zhǎng)和飽和度。流程圖2 為本文語(yǔ)音信號(hào)分析程序?qū)崿F(xiàn)的整體思路。

2 管制語(yǔ)音特征參數(shù)分析

本文選擇使用SPSS 軟件進(jìn)行因子分析，找出各參數(shù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，最終實(shí)現(xiàn)用語(yǔ)音參數(shù)表示出管制負(fù)荷的大小，用少數(shù)幾個(gè)因子去描述原資料的大部分信息[5]。

2.1 因子分析

因子分析是將有內(nèi)在聯(lián)系的幾個(gè)變量，找到支撐它們相互關(guān)系的公共因子，使變量能用公共因子和特殊因子這兩部分來(lái)表示的多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。本文的思路是將語(yǔ)音分析得到的五項(xiàng)特征參數(shù)（通話語(yǔ)音的次數(shù)、能量、時(shí)長(zhǎng)、飽和度、過(guò)零率）用SPSS 進(jìn)行因子分析，設(shè)它們分別為x1，x2，x3，x4，x5作為五個(gè)隨機(jī)變量。

關(guān)系式3 就是因子模型，表示各變量之間的關(guān)系，fi為公共因子，ei為特殊因子，bij（i=1，2，…，5，j=1，2，…，m）為因子的載荷，表示變量xi對(duì)公共因子fi的影響。其中，公共因子和特殊因子各自內(nèi)部之間以及兩者之間都是互不相關(guān)，相互獨(dú)立的。特殊因子與各自對(duì)應(yīng)的變量有關(guān)，用于補(bǔ)齊公共因子無(wú)法完全表示出來(lái)的部分。

2.2 語(yǔ)音特征參數(shù)因子分析運(yùn)用

提取9 段不同繁忙時(shí)刻的管制錄音，每段3 分鐘，分別提取特征參數(shù)，進(jìn)行因子分析。在SPSS 軟件上的操作步驟具體如下：

圖2 語(yǔ)音信號(hào)分析流程

（1）數(shù)據(jù)的輸入，在軟件中分別輸入9 段管制語(yǔ)音的特征參數(shù)。

（2）按順序點(diǎn)擊分析→降維→因子分析→選擇要分析的變量→在“描述”中選擇KMO 和Bartlett 球度檢驗(yàn)→在“抽取”中選擇“主要成分提取法”→在“旋轉(zhuǎn)”中選擇“最大方差法（varimax）”→開始分析。

（3）得到分析結(jié)果。

分析結(jié)果如表1，2，3 所示：

表1 結(jié)構(gòu)效度分析結(jié)果

表2 因子載荷矩陣

根據(jù)結(jié)構(gòu)效度分析結(jié)果看出，KMO 值大于0.7，根據(jù)Kaiser 的觀點(diǎn)，屬于中等，KMO 值越大表明越適合進(jìn)行因子分析。

結(jié)合式3 中描述的因子模型，可以因子載荷矩陣表示出因子模型，如式4 所示：

其中，f1為公共因子，e1～e5為特殊因子。利用主要成分提取法抽取出因子得分系數(shù)矩陣，將公共因子表示為各變量的線性組合。

所以可得到

其中，x1～x5為選取的變量。語(yǔ)音信號(hào)的通話次數(shù)、時(shí)長(zhǎng)等特征的變化是受語(yǔ)音負(fù)荷的變化而相應(yīng)變化影響的，因此語(yǔ)音負(fù)荷就是這五項(xiàng)特征參數(shù)的公共因子。語(yǔ)音負(fù)荷因此依據(jù)表3 可得語(yǔ)音負(fù)荷的表達(dá)式為：

表3 因子得分系數(shù)矩陣

表4 為提取的不同通話錄音提取參數(shù)，并計(jì)算負(fù)荷所得結(jié)果。

由表4 可以看出，不同特征參數(shù)大小，語(yǔ)音負(fù)荷的大小有明顯差異。

3 空域容量評(píng)估

根據(jù)《空中交通服務(wù)規(guī)劃手冊(cè)》（DOC.9426）DORATASK 法所指出的：當(dāng)航班量達(dá)到該扇區(qū)的容量值時(shí)，管制員的平均工作負(fù)荷不得超過(guò)工作負(fù)荷峰值的80%，并且工作負(fù)荷超過(guò)最大值的90%的時(shí)間不得超過(guò)總工作時(shí)間的2.5%。那么說(shuō)明當(dāng)負(fù)荷達(dá)到峰值的80%時(shí)，此時(shí)扇區(qū)內(nèi)的航班量即為該扇區(qū)的容量。

3.1 最小二乘法回歸分析

為了得到負(fù)荷峰值80%時(shí)的航空器數(shù)量，需要得到管制負(fù)荷與航空器數(shù)量之間的關(guān)系式。因此，選用最小二乘法回歸分析，將多個(gè)管制負(fù)荷與航空器數(shù)量一一對(duì)應(yīng)的散點(diǎn)擬合成方程。如式7 所示：

表4 語(yǔ)音段的特征參數(shù)及管制負(fù)荷

表5 不同飛機(jī)架次與對(duì)應(yīng)語(yǔ)音負(fù)荷

其中的a，b 使F（a，b）最小，即函數(shù)F 分別對(duì)a，b 求偏導(dǎo)，令偏導(dǎo)等于零，得到方程組可求出a，b，得出的該條擬合函數(shù)就是最接近散點(diǎn)圖的直線，得到最小二乘法擬合的函數(shù)。

3.2 基于話音負(fù)荷的容量評(píng)估

本文空域容量評(píng)估主要的依據(jù)是國(guó)際民航組織《空中交通服務(wù)規(guī)劃手冊(cè)》（DOC.9426）[7]中的DORATASK 法所指出的:當(dāng)航班量達(dá)到該扇區(qū)的容量值時(shí)，管制員的工作負(fù)荷不得超過(guò)負(fù)荷最大值的80%，并且工作負(fù)荷超過(guò)最大值的90%的時(shí)間不得超過(guò)總工作時(shí)間的2.5%。因此可以基本確定空域容量的評(píng)估方法。

基于話音負(fù)荷的空域容量評(píng)估過(guò)程基本如下：

（1）計(jì)算出多個(gè)時(shí)間片管制員的話音負(fù)荷。

（2）統(tǒng)計(jì)每個(gè)時(shí)間片對(duì)應(yīng)的航空器架次。

（3）根據(jù)第（1）、（2）步的結(jié)果，做出散點(diǎn)圖，判斷負(fù)荷與航空器架次的大致關(guān)系。

（4）利用MATLAB 進(jìn)行函數(shù)擬合，得到話音負(fù)荷與航空器架次之間的對(duì)應(yīng)函數(shù)關(guān)系。

（5）由于目前大多使用雷達(dá)管制，管制員的通話相比程序管制有所減少，因此當(dāng)平均工作負(fù)荷達(dá)到峰值的70%時(shí)對(duì)應(yīng)的航空器架次即是空域容量[6]。

根據(jù)上述原理，收集某塔臺(tái)管制單位話音數(shù)據(jù)，首先計(jì)算管制員的22 個(gè)10 分鐘時(shí)間片的話音負(fù)荷，并統(tǒng)計(jì)相應(yīng)航空器架次，得到飛機(jī)架次與話音負(fù)荷一一對(duì)應(yīng)的多個(gè)散點(diǎn)，對(duì)應(yīng)關(guān)系如表5 所示。

利用MATLAB 的polyfit 函數(shù)對(duì)散點(diǎn)圖進(jìn)行回歸分析，由此得到擬合結(jié)果：

其中，N 為航空器架次。

由于本文選取的是塔臺(tái)席通話錄音，因此仍以峰值的80%進(jìn)行計(jì)算，即工作負(fù)荷達(dá)到峰值的80%時(shí)，此時(shí)航空器的流量N 為扇區(qū)的容量值[7]。根據(jù)函數(shù)可以求得管制負(fù)荷的峰值和對(duì)應(yīng)的航空器數(shù)量。可以得到采集語(yǔ)音數(shù)據(jù)的該塔臺(tái)管制單位塔臺(tái)席的語(yǔ)音負(fù)荷峰值Wmax為810107.6871，那么峰值80%時(shí)對(duì)應(yīng)的航空器架數(shù)約為3 架，說(shuō)明該管制單位塔臺(tái)席較合理的安排是10 分鐘的時(shí)間片內(nèi)同時(shí)掌控的航空器架次不超過(guò)3 架。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文從管制話音特征參數(shù)入手，對(duì)一線通話錄音進(jìn)行語(yǔ)音分析，提取出特征參數(shù)。為了使特征參數(shù)具體量化出語(yǔ)音負(fù)荷的大小，利用因子分析的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，求出本文所確立的語(yǔ)音負(fù)荷。最后利用MATLAB 進(jìn)行擬合可得到語(yǔ)音負(fù)荷與航空器架次之間關(guān)系的方程式，根據(jù)國(guó)際民航組織9426 號(hào)文件要求，確定對(duì)應(yīng)的航空器架次即為空域容量，能夠有效提高空域容量評(píng)估的效率。