国家自然科学基金(60776819)
- 作品数：6 被引量：17H指数：3
- 相关作者：王从庆杨琳姜龙生王芝刚张红占更多>>
- 相关机构：南京航空航天大学中国民航总局航空安全技术中心中国民用航空总局更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 独立分量分析在驾驶舱话音记录器背景信号分离中的应用被引量：2
- 2010年
- 飞机驾驶舱话音记录器(CVR)记录的舱音信号,通常是由语音、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成的。目前对该类信号的分析和辨别主要是通过CVR译码专业设备下载后依靠人耳辨听,存在不易准确分辨出各种独立声音信号的缺点。应用基于独立分量分析(ICA)方法的快速ICA(FastICA)、自然梯度、JADE算法,以及扩展优化的COMBI等算法,对舱音混合信号进行分离,并对各种算法的分离效果进行比较。仿真结果表明,上述算法可以有效地将CVR混合信号中的独立声音信号分离出来,其中COMBI具有更为优越的分离效果。
- 杨琳陈利平王芝刚
- 关键词：驾驶舱话音记录器独立分量分析自然梯度算法
- 基于Huffman最优二叉树支持向量机的舱音记录器背景信号识别被引量：6
- 2011年
- 飞行器舱音记录器(CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成。目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后利用人耳进行辨听,存在不易准确分辨各种独立声音信号的缺点。针对舱音信号是一种非平稳性的时频信号,提出了基于多尺度最优小波包基的CVR背景信号特征提取算法,将10种典型信号进行小波包分解,以分解得到的子带能量作为信号初始特征,再根据类间最大距离准则选取最优小波包基,从而确定待识别信号最具有代表性的特征向量,最后基于Huffman最优二叉树支持向量机进行CVR背景信号分类。仿真实验结果表明,该方法的平均识别率为94.62%,可以应用于CVR背景声音信号的自动识别。
- 杨琳王从庆缪鹏姜龙生
- 关键词：舱音记录器
- 动态分段的飞机舱音记录器混合信号在线盲分离性能分析
- 2010年
- 针对飞机驾驶舱话音记录器(CVR)中存在轻微时变特性和信号有大量近零值的情况,提出一种基于信号样本动态分段的在线盲分离算法.应用独立分量分析的在线算法对CVR混合信号进行动态分段处理,再通过快速的FastICA算法进行精确化求解.为了使估计器获得最佳性能,适当调整分离矩阵各行权值.仿真结果表明,该算法可有效地将CVR混合信号中独立的声音信号分离出来,分离效果优良.
- 杨琳王从庆张红占
- 关键词：驾驶舱话音记录器
- 基于核主成分分析和支持向量机的飞机舱音信号识别被引量：5
- 2008年
- 为了提高飞机事故原因的调查准确性与实时性,提出了一种基于核主成分分析和支持向量机的舱音背景声识别方法.首先提取和分析了飞机驾驶舱话音记录器中所记录背景声信号的特征参数,然后分别以多项式核函数、sigmoid核函数和高斯核函数3种核函数作为内积,对3种核函数的降维特性进行了对比分析,最后将核方法与支持向量机结合,实现对舱音背景声的分类识别.实验结果表明:通过基于不同核函数的主成分分析方法与支持向量机的结合比较,确定以高斯核函数为内积的SVM分类方法具有较好的分类效果.
- 刘素京杨琳王从庆
- 关键词：特征提取核主成分分析支持向量机
- Sound Identification and Speaker Recognition for Aircraft Cockpit Voice Recorder
- ＜正＞As air transportation systems have expanded around the world in recent decades,aviation safety and accident...
- Yang Lin~(12*) 1 Civil Aviation College
- 文献传递
- 飞机舱音记录器非话语信号盲分离性能被引量：3
- 2010年
- 飞机驾驶舱话音记录器(Cockpit voice recorder,CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成的。目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后进行人耳辨听,存在不易准确分辨出各种独立的声音信号的缺点。本文提出采用基于高效快速的独立分量分析(Efficient variant of fastI-CA,EFICA)算法和可调整权值的二阶盲分离(Weight-adjusted variant second-order blind identification,WA-SOBI)的混合算法对舱音信号进行分离实验。采用不同算法的仿真结果比较表明,混合盲处理算法具有更为优越的分离性能。
- 杨琳王从庆王芝刚张红占
- 关键词：舱音记录器独立分量分析
- 基于在线独立分量分析算法的飞机舱音信息分离
- 飞机驾驶舱话音记录器(CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成的。目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后进行人耳辨听,故存在不能准确分辨出各种独立的声音信号的缺点。本文提出一...
- 张红占杨琳王从庆王志刚
- 关键词：舱音记录器FASTICA自然梯度算法广义高斯分布
- 文献传递
- 面向不均匀飞机舱音信号样本的模糊支持向量机识别方法被引量：1
- 2012年
- 针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融合,得到舱音信息特征向量。设计了面向不均衡样本的模糊支持向量机(FSVM),分别计算每种类别样本及其内每种舱音信息的2个隶属度,然后利用FSVM对舱音信号进行分类识别,解决了CVR信号含噪奇异样本和数目不均衡样本时识别性能较差的缺点,实验表明该方法明显优于常规支持向量机(SVM)和FSVM,分类识别率达到98.33%。
- 杨琳王从庆姜龙生
- 关键词：驾驶舱话音记录器特征提取模糊支持向量机
