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摘要：随着航空运输业发展，空中交通管制（ATC）的陆空通话质量对飞行安全和效率影响显著。传统分析方法依赖人工监听记录，效率低且易出错。本文提出基于智能语音识别模型的分析方法，将陆空通话音频转录为文本以实现高效分析。该方法利用先进语音识别模型和热词优化机制，通过Web应用实现，局域网用户可便捷使用。实验表明，此方法有效提高了通话质量分析的效率和准确性，为优化空中交通管制流程提供有力支持。

关键词：空中交通管制；陆空通话质量；智能语音识别；热词优化；Web应用；通话质量分析

一、引言

ATC是保障航空运输安全高效运行的关键，陆空通话作为其核心通信方式，质量直接影响飞行安全和空中交通流量管理。高质量陆空通话能确保指令准确传达，避免飞行事故。但随着航空运输量增加，陆空通话复杂性和频率提高，传统分析方法难以满足需求。近年来，智能语音识别技术广泛应用，本文提出基于此技术的陆空通话质量分析方法。

二、空中交通管制陆空通话质量分析现状

陆空通话质量分析涵盖通话清晰度、指令准确性、通话时长、通话频率等方面。传统分析依赖人工监听记录，由专业人员逐段分析通话音频并记录问题。此方法耗时费力，受人为因素影响大，分析结果的准确性和一致性难保证，且难以全面覆盖大量通话数据，无法反映整体通话质量状况。

三、智能语音识别模型技术原理

（一）语音识别模型

采用speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch模型，基于Transformer架构的序列到序列模型，针对中文语音识别优化。通过大量语音数据训练，学习语音与文本的复杂映射关系，实现高精度识别。

（二）语音活动检测（VAD）模型

集成speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch模型，检测音频中的语音活动区域，提高识别效率和准确性。

（三）标点符号预测模型

使用punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch模型，为生成的文本添加标点符号，提高可读性。

（四）热词优化机制与热词配置表的生成

热词配置表的作用：热词配置表是优化特定词汇识别准确率的重要工具。通过将特定词汇及其变体提前告知模型，使模型优先识别，提高准确性和效率。在空中交通管制领域，准确识别专业术语和指令至关重要，热词优化机制可提高系统整体识别性能。

1.热词配置表的生成方法

添加常用专业用语：根据空中交通管制领域特点和需求，收集整理常用陆空通话专业用语，包括报告点名称、高度指令、航向指令、其他专业术语等，将其添加到热词配置表中，提高识别准确性和效率。

2.记录并修正“错误识别结果”：收集系统运行中的错误识别结果，与标准文本比对并记录。人工修正分析错误原因，如发音相似或背景噪声导致的误识别。将修正后的正确文本及其变体添加到热词配置表，减少类似错误。

3.热词配置表的动态更新：为适应不同区域和场景需求，定期动态更新热词配置表。包括区域适配，根据不同区域管制特点调整词汇；持续优化，随着系统运行收集更多错误结果并修正；用户反馈，根据用户发现的低准确率词汇及时调整。

四、Web应用设计与实现

（一）系统架构

基于客户端 - 服务器架构，前端用HTML、CSS和JavaScript实现用户界面，后端用Python和Flask框架处理语音识别任务，通过局域网部署保障数据传输安全高效。

（二）用户界面

简洁直观，用户可轻松上传音频文件并查看识别结果。支持多种音频格式（如MP3、WAV、M4A等），自动将音频转换为文本，用户还能查看和下载识别后的文本文件。

（三）功能模块

音频上传模块：用户可通过拖拽或选择文件方式上传音频文件。

语音识别模块：自动调用智能语音识别模型，将音频文件转换为文本。

文本显示与下载模块：识别后的文本在界面显示，用户可查看、编辑或下载。

热词优化模块：根据热词配置文件优化识别结果，确保专业术语准确性。

五、实验与结果分析

（一）实验设计

为验证智能语音识别模型的有效性，采集某机场空中交通管制系统的100段陆空通话音频，涵盖多种飞行场景和通话内容。将音频数据分别输入智能语音识别模型和其他传统语音识别系统进行转录，对生成文本提取质量评估指标并分析。

（二）实验结果

1.语音识别准确率：智能语音识别模型平均识别准确率为95.2%，传统语音识别系统仅为87.6%。智能语音识别模型在空中交通管制陆空通话语音识别方面优势显著，热词优化机制提高了专业术语识别准确率。

2.通话质量评估指标分析：基于识别文本提取多种陆空通话质量评估指标。在通话清晰度方面，智能语音识别模型语音识别错误率为4.8%，传统系统为12.4%；指令准确性方面，智能语音识别模型能准确识别98.5%的指令，传统系统为92.3%。表明智能语音识别模型能提供更准确的数据支持。

3.运行效率分析：智能语音识别模型平均处理时间为每分钟音频2.5秒，传统语音识别系统为每分钟音频4.8秒。智能语音识别模型处理速度优势明显，能快速完成音频转录和分析工作。

4.实际使用效果：实际应用中，智能语音识别模型能准确将音频识别为文字，按热词配置表修正文本，输出更直观易懂。无需人工监听每段通话，浏览识别文本可快速发现定位不规范用语，提高分析效率，节省时间和人力成本。

六、推广意义与应用价值

该智能语音识别模型的应用具有重要的推广意义。通过修改热词配置表，可以快速适配不同区域的管制陆空通话质量分析。由于不同区域的管制对话专业用语稍有不同（如不同的报告点），通过更新热词配置表，系统能够快速适应新的需求，确保通话质量分析的准确性和规范性。

此外，陆空通话质量分析的目的是通过录音文件的分析，结合相关的规范文件，发现指令用得不规范等问题，并给出反馈信息，进一步指导和规范管制员的通话行为。智能语音识别模型的应用不仅提高了分析效率，还为管制员提供了实时反馈，有助于提升管制员的通话质量，保障飞行安全。

七、结论与展望

本文提出了一种基于智能语音识别模型的空中交通管制陆空通话质量分析方法，通过将通话音频自动转录为文本，实现了对通话内容的高效分析。智能语音识别模型通过引入热词机制，显著提高了对空中交通管制专业术语的识别准确率，从而更好地满足陆空通话质量分析的需求。此外，通过Web应用的实现，局域网内的用户可以方便地上传音频文件并获取识别结果，极大地提高了分析效率。实验结果表明，该方法能够有效提高通话质量分析的效率和准确性，为优化空中交通管制流程提供了有力支持。

然而，尽管智能语音识别模型在陆空通话质量分析中表现出色，但仍存在一些需要进一步改进的地方。例如，对于一些复杂环境下的通话音频，如存在强背景噪声或语音重叠的情况，语音识别准确率可能会有所下降。此外，目前的智能语音识别模型主要支持中文和英文两种语言，对于其他语言的支持能力还有待进一步扩展。未来的工作将致力于优化语音识别模型，提高其在复杂环境下的识别性能，并增加对更多语言的支持，以满足全球范围内空中交通管制陆空通话质量分析的需求。