民机驾驶舱舱音小波包分析及特征提取

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1、∗民机驾驶舱舱音小波包分析及特征提取1221郭超，姚红宇，舒平，陈果（1.南京航空航天大学民航学院，江苏南京210016）（2.中国民用航空安全技术中心，北京100028）TheWaveletAnalysisandFeatureExtractionforSoundinCivilAircraftCockpit1）2）2）1）GuoChao.YaoHong-yu.Shuping.ChenGuo.1)(CollegeofCivilAviationCollege,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautic

2、s,Nanjing,2100162)CenterofAviationSaftyTechnologyofCivilAviationAdministrationofChina,100028)摘要：针对民航事故调查中的舱音背景声分析，利用小波包分析方法，对不同种类开关手柄声进行了三层分解，提取了不同开关手柄声的各频带归一化能量特征用于对开关手柄进行识别。最后，以B737客机的常用开关手柄的声音为研究对象，采集了大量舱音信号，利用该方法，对舱音信号进行了分析识别，并对结果进行统计验证。关键词：民用飞机；事故调查；舱音分析；小波分析；特征提取中图分类号

3、：V文献标识码：AAbstract:Fortheaircraftcockpitbackgroundsoundanalysisincivilaviationaccidentinvestigation,thewaveletpacketanalysismethodisusedtocarryoutthetime-frequencyanalysisofthedifferenttypesofswitches’sounds,andextractthebandsnormalizationenergycharacteristicswhichcanbeappli

4、edtoidentifyvarioustypesofswitchessounds.Finally,thetypicalswitchessoundsfortheB737aircraftareactedastheresearchobjects,andanumberofsamplescomingfromvarioustypesofswitchessoundsarecollectedfromexperiments.Thesoundssamplesareanalyzedandtheenergyfeaturesareextractedandtheresu

5、ltsarestatisticallyverifiedwhicharefullyshowthevalidityofthismethod.Keywords:CivilAircraft；AccidentInvestigation；CockpitSoundAnalysis；WaveletAnalysis；FeatureExtraction飞机一旦出现事故或事故征候，黑匣子就成了事故调查极为关键的信息介质。黑匣子由飞行记录器（FDR：FlightDataRecorder）和驾驶舱话音记录器（CVR：CockpitVoiceRecorder）组成。其中

6、基于CVR的驾驶舱舱音分析是事故调查的重要内容，对于判断飞机失事前驾驶员操作和飞机状态，并进而分析事故原因具有重要意义。CVR中记录驾驶舱环境背景声的是区域麦克风记录的声道，本文的研究对象主要是针对该声道记录的舱音。国外，法国民航事故调查局以商业软件Samplitude对信[1,2]号进行分析，识别限于信号之间的两两比较，效果不甚理想。目前，国内外围绕CVR硬件改进、[3,4]舱音编码处理、传统分析技术做了不少工作。文献[5-6]对舱音背景声利用短时傅里叶变换和Wigner-Ville分布进行了一些时频分析和研究，能够在时频图中得到较好的时频

7、分辨率，但这些时频分析难以给出量化的识别特征，以小波分析得出的频谱，采用“基频”这一单一频率作为特征，但却没有给出样本统计方面的识别效果,不具有模式识别方面的意义。本文提出了以小波包对信号进行三层分解，以各频带归一化能量作为特征图1我国某空难部分舱音波形对三组样本识别，在统计意义上取得了理想的结Fig.1Partofthecapitalsoundwaveofacertainair果。disasterinChina本文针对舱音背景声中的几种典型开关手∗资助项目：国家自然科学基金项目（60572182）“飞机黑匣子中声信息辨识技术的基础研究”，中

8、国民用航空局科技项目“驾驶舱话音记录器背景声辨听器的研制”。1柄声，以B737客机的典型常用开关手柄的声音为研究对象，通过实际试验，采集了大量舱音信号，运用小波包各