阅读说明：本技术 一种机车车载音频智能分析管理方法 (Locomotive-mounted audio intelligent analysis and management method ) 是由 韩群生 满勇 陶睿 师振新 康振祺 付年强 于 2018-06-28 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种机车车载音频智能分析管理方法,包括以下步骤：(1)建立标准音频模型；(2)在线音频采集并识别和比对；(3)实现在线提醒报警；在预定时间内,控制中心不能收到步骤(2)所述在线语音识别返回的正确信息,自动报警。本发明通过智能设备和智能识别技术,实现对机车乘务员事前管理、在线监督提醒、事后分析追溯和大数据智能分析,实现管理者与被管理者之间的有效对接、全面覆盖和实时管理,实现机务段安全管理的创新。(The invention discloses an intelligent analysis and management method for locomotive-mounted audio, which comprises the following steps: (1) establishing a standard audio model; (2) collecting, identifying and comparing online audio; (3) realizing on-line reminding alarm; and (3) within a preset time, the control center can not receive the correct information returned by the online voice recognition in the step (2), and an alarm is automatically given. The invention realizes the pre-management, on-line supervision and reminding, post-analysis and tracing and big data intelligent analysis of locomotive crew members, the effective butt joint, the comprehensive coverage and the real-time management between a manager and a managed person and the innovation of the safety management of a locomotive crew section through intelligent equipment and an intelligent identification technology.)

一种机车车载音频智能分析管理方法

技术领域

本发明属于铁路列车运行技术领域，具体涉及一种机车车载音频智能分析管理方法

背景技术

随着我国铁路发展，铁路运输安全越来越被重视，铁路运输安全问题是现代交通永恒不变的主题。机车乘务员在机车运行中起着核心作用，他直接决定了列车能否正常运行、事故发生等情况，因此对机车乘务员的安全管理成为了重中之重。在机车乘务员安全管理方面,针对乘务员值乘过程中安全关键项点的作业标准,制定了标准化要求,依照系统科学的方法，通过分析乘务员一次出乘标准作业程序，列出安全节点，例如:在通过信号机、过分相前要进行手比眼看和呼唤应答，调车前要开窗确认等作业行为要求，通过这些作业行为在日常值乘过程中的落实，保证行车安全。

目前，各机务段都配备了机车乘务员录音笔、机车音频监控，并制定管理办法，组建了分析队伍，结合LKJ专人分析，以监督乘务员落实日常作业标准。但由于音频监控、录音笔装置是不间断一直记录，即乘务员开车多长时间，记录多长时间，使转储后地面音音频分析人员工作量巨大，每个机务段每天有少则几百名乘务员，多则上千名乘务员在线值乘，产生海量的音频数据，而分析员能够分析的数量相对每天产生的数据量相比九牛一毛，不能做到全覆盖分析，且是事后管理，发现问题时已经构成既成事实，甚至造成事故无法挽回。克服当前缺陷的要点是在线识别乘务员在信号机前确认信号的呼唤应答。司机室背景音嘈杂，使用麦克风或拾音盒提取声音，难以定向提取(只提取司机说话的声音)，而且不能过滤背景音，无法用于语音识别，需要对司机室嘈杂的背景音进行降噪过滤，提取出较为清晰的司机讲话声音，研究相控阵麦克风技术来定向提取司机发出的声音，过滤、分离背景音。

因此，研究一种能够在线实时智能识别并进一步规范乘务员行车标准化操作的方法和装置是十分有必要的，同时，人工智能成为当今社会主导方向，在人工智能领域语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等是核心技术，这为利用语言识别、图像设备技术实现对机车乘务员值乘标准化作业执行情况车载在线智能识别提供了技术基础，使之成为可能。

发明内容

本发明的目的就是克服现有技术的上述缺陷，提出一种机车车载音频智能分析管理方法。在前期语音采集过程中，根据语音特点建立合适的语音模型，并提取特征参数构建语音识别参考模型；应用过程中，采用相控阵麦克风将接收到的语音信号转换成电信号，并对待识别的语音进行预处理、端点检测和特征参数提取，与“呼唤应答”语音识别参考模型进行匹配，进而通过判决规则得出识别结果。同样，根据TAX信息中信号机显示变化、机车工况变化等工况条件在设定的工况条件下，识别乘务员在规定情况是否进行呼唤应答，在识别前进行友善提醒，对简化作业的进行录音记录。研发智能地面分析软件，对值乘全过程的音频录音进行“摘要”化剪辑分析，自动甄选有价值能够反映乘务员标准化执行程度的音频供管理者分析，并实现数据检索回放功能以及统计分析功能，按月生成车队、车间报表，以及重点区域、时间段分析，方便各级管理者分析使用。

在前期语音采集过程中，根据语音特点建立合适的语音模型，并提取特征参数构建语音识别参考模型；应用过程中，采用相控阵麦克风将接收到的语音信号转换成电信号，并对待识别的语音进行预处理、端点检测和特征参数提取，与语音识别标准音频模型进行匹配，进而通过判决规则得出识别结果。

本发明的具体技术方案如下。

一种机车车载音频智能分析管理方法，包括以下步骤：

(1)建立标准音频模型；

(2)在线音频采集并识别和比对；

(3)实现在线提醒报警；在预定时间内，控制中心不能收到步骤(2)所述在线语音识别返回的正确信息，自动报警。

进一步，所述标准音频模型是基于接收到的文本序列，处理装置生成人物根据现场视觉和听觉的语音问答，使用人的声音生成标准音频模型。

进一步，所述音频采集包括降噪处理，所述降噪是在音频采集器上安装声学滤波器和电子滤波器，所述声学滤波器限制语音信号的范围；所述电子滤波器滤除音频采集器拾取的低频噪音，在嘈杂的环境下仍能清晰地传输语音。

进一步，所述音频识别，包括对应答人特征不同应答内容和应答时间的识别。

进一步，所述应答人特征包括：应答人的性别、年龄音色和方言中的一种或多种。

进一步，所述比对是将待识别的音频信息与标准音频模型进行比较，确定待识别的音频信息中位于标准音频预设频段内的信息占比；判断所述占比是否满足预设阙值。如果所述占比不满足所述阙值要求，则进行报警。

进一步，所述在线提醒报警，根据步骤(2)所得比对结果自动发出不同级别的提醒报警声音。

本发明的有益效果：

围绕机车乘务员值乘过程中安全作业标准化的关键节点，通过智能设备和智能识别技术，实现对机车乘务员事前管理、在线监督提醒、事后分析追溯和大数据智能分析，实现管理者与被管理者之间的有效对接、全面覆盖和实时管理，实现机务段安全管理的创新。本发明的实施可望在部分路局率先应用“乘务员值乘标准化车载音频智能分析管理系统”，从而减少或避免因机车乘务员原因造成的交通事故，这对于铁路的交通运输业会产生积极的影响，提高社会效益。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明进一步详细说明。

一种机车车载音频智能分析管理方法，包括以下步骤：

(1)建立标准音频模型；

(2)在线音频采集并识别和比对；

(3)实现在线提醒报警；在预定时间内，控制中心不能收到步骤(2)所述在线语音识别返回的正确信息，自动报警。

所述标准音频模型是基于接收到的文本序列，处理装置生成人物根据现场视觉和听觉的语音问答，使用人的声音生成标准音频模型。

所述音频采集包括降噪处理，所述降噪是在音频采集器上安装声学滤波器和电子滤波器，所述声学滤波器限制语音信号的范围；所述电子滤波器滤除音频采集器拾取的低频噪音，在嘈杂的环境下仍能清晰地传输语音。

所述音频识别，包括对应答人特征不同应答内容和应答时间的识别。所述应答人特征包括：应答人的性别、年龄音色和方言中的一种或多种。

实施例1

当机车司机值乘时，信息采集处理器自动开启麦克风，麦克风将司机的语音传递给语音识别处理器进行处理，过滤环境噪音，识别地方方言，形成数字代码传递给语音比对器，与标准音频模型的数字代码进行比较，如果两组数字代码相同，说明应答正确。如果两组数字代码不相同，说明应答错误。当累计错误的次数达到设定的阙值时，通过扬声器发出不同级别报警。如果司机在规定的时间内没有应答，语音识别处理器没有获得司机应答的语音数字代码，当累计错误的次数达到设定的阙值时，通过扬声器发出最高级别报警。

下面以应答人的方言识别并转换为普通话为例进行说明。

步骤1，接收方言输入信息，例如麦克风语音输入。可以向应答人提供方言转换设置列表，并接收应答人选择的方言设置。

步骤2，将所述方言输入信息翻译成普通话语音信息。先将方言语音信息识别成方言文字信息，再通过语音合成将方言文字信息合成普通话，或者，根据预先训练的方言转换模型直接转换为普通话。所述合成模型将采集的某种方言建立基础数据；将基础数据进行数据清洗和数据挖掘，训练该方言和普通话语音的对应关系；从而建立所述方言对应关系的合成模型。

步骤3，播放所述普通话应答语音信息。

所述比对是将待识别的音频信息与标准音频模型进行比较，确定待识别的音频信息中位于标准音频预设频段内的信息占比；判断所述占比是否满足预设阙值。如果所述占比不满足所述阙值要求，则进行报警。

所述在线提醒报警，将所得比对结果自动发出不同级别的提醒报警声音。

本实施例中，有关机车车载音频智能分析管理系统的技术参数：

音频输入：6路复合视频输入，阻抗600Ω，车载航空插头

音频输出:单路音频输出，阻抗600Ω，BNC，车载航空插头和RCA

基本输出:电平线性电平

录音方式:声音与视频同步录制

上述实施例对本发明的技术方案进行了详细说明。显然，本发明并不局限于所描述的实施例。基于本发明中的实施例，熟悉本技术领域的人员还可据此做出多种变化，但任何与本发明等同或相类似的变化都属于本发明保护的范围。